大數據時代的迸發，是基于軟硬件技術迅速發展前提下的海量數據存儲、清洗建模、應用分析?，F在很多搞笑的大數據產品和噱頭分子們都是在公司業務系統中運行的關系型數據庫，還為數不多的數據情況下，進行吹捧大數據。大數據范疇的產生就是為了應用，那么大數據計算，要有高性能的計算機服務器去完成，輸出加工后的數據，可被應用服務器快速識別與讀取；大數據分析是根據應用分析需求，建立分析模型，分析信息趨勢的過程。那么傳統數據分析與大數據分析區別有哪些？

大數據計算屬于數據的加工處理，產生的數據主要還是單一指標類數據屬于數值化數據。而數據分析則更多的是結合多個維度對某一指標進行綜合性分析，分析的大部分都是非數值化結果而是趨勢類特征類結果，一般采用圖形進行可視化展現。

　　傳統數據分析與大數據分析的三方面異同：

　　第一，在分析方法上，兩者并沒有本質不同。

數據分析的核心工作是人對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量是極其有限的。所以，無論是“傳統數據分析”，還是“大數據分析”，均需要將原始數據按照分析思路進行統計處理，得到概要性的統計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區別只是原始數據量大小所導致處理方式的不同。

　　第二，在對統計學知識的使用重心上，兩者存在較大的不同。

“傳統數據分析”使用的知識主要圍繞“能否通過少量的抽樣數據來推測真實世界”的主題展開?！按髷祿治觥敝饕抢酶鞣N類型的全量數據（不是抽樣數據），設計統計方案，得到兼具細致和置信的統計結論。

　　第三，與機器學習模型的關系上，兩者有著本質差別。

“傳統數據分析”在大部分時候，知識將機器學習模型當黑盒工具來輔助分析數據。而“大數據分析”，更多時候是兩者的緊密結合，大數據分析產出的不僅是一份分析效果測評，后續基于此來升級產品。在大數據分析的場景中，數據分析往往是數據加墨的前奏，數據建模是數據分析的成果。

通過上述介紹，傳統數據分析與大數據分析區別有哪些相信大家已經清楚了吧，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。