区别是：1、数据存储不同；2、数据挖掘的方式不同；3、专业的分析工具；4、对从业者要求也不同；5、发展前景不同。传统的数据分析数据量较小，不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。
1、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
2、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
3、专业的分析工具
传统的数据分析工作也许一个Excel工具就以解决所有的问题，但是在大数据面前，不仅仅要通过Excel来进行数据的汇总分析，还需要掌握SQL语言、Python编程开发等等计算机技术。
4、对从业者要求也不同
从以上几点的不同之处延伸出来，相关大数据分析师从业技能要求大大提升。
5、发展前景不同
当然在两个岗位未来发展前景方面也有大大的不同。我们已经进入了大数据时代，对于市场前景分析的决策上，相对于原来简单的数据分析，大数据分析避免了由于抽样和小众数据的不精准性。因此大数据分析势必会不断扩大应用。未来的就业前景也会更加突出。
延伸阅读：
数据分析的目的
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
文章标题：大数据和普通的数据分析有什么区别的吗，发布者：小编，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/39020
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