大数据和数据分析有什么区别

大数据和数据分析的区别主要有以下几点：1、定义不同；2、数据规模不同；3、范围不同；4、知识结构不同；5、统计知识不同；6、学习模型不同。其中定义不同主要指大数据更多的是一种信息资产；数据分析更多的是对大量数据进行分析。

1、定义不同

大数据是指无法一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在使用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

2、数据规模不同

大数据是指在可承受的时间范围内无法使用常规软件工具捕获，管理和处理的数据集合；数据分析是指使用适当的统计分析方法来收集数据，以进行大量数据分析。

3、范围不同

从概念上看，大数据是海量数据的存在，数据分析是基于大数据存在的基础对数据进数据管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。

从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。

4、知识结构不同

学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。

5、统计知识不同

数据分析主要围绕通过少量的样本数据来猜测现实世界这一主题，大数据主要使用各种行业各种类型的海量数据来进行程序的设计统计，从而获得详细准确的统计结果。

6、学习模型不同

数据分析在通常情况下，只是利用机器学习模型作为数据工具来完成谢谢胡分析数据；而大数据是两者的紧密结合，不仅能产生分析结果评估，还能对此产品进行产品升级。

延伸阅读

大数据的应用

零售：随着市场竞争的不断加剧，尤其是受疫情的影响，零售业务会越来越难做，企业要不断通过寻找合适的渠道进行更好的理解和服务客户，频繁的产生大量的数据，这些数据来自社交媒体、客户交易，通过对这些数据的分析能够帮助企业获得更强的竞争优势、

通信：电信服务提供海量的数据，以便能够做出更准确地商业决策。

金融：从零售到零售银行，金融服务都为他们提供大数据服务，但是这些金融公司面临着众多的挑战，而数据分析能够在多方面为他们进行帮助，例如客户分析、运营分析。

数据分析的应用

能源管理：这是大多数公司都会使用的，主要是对监控网络设备和人员进行有效的调度。

游戏:通过进行有效的数据收集，了解用户对游戏的喜好，游戏体验感，通过数据分析对游戏进行优化，提高用户体验感。

旅游：通过对各种软件的数据分析，用户的喜好和欲望能够被有效的提取，并根据用户的后续浏览进行推广，实现高转化率。

医疗：通过仪器数据对病人的流量和使用的医疗设备进行及时跟踪，能够有利于提高医疗质量，能够有效的治疗更多的病人。