大數據分析與數據分析這幾年一直都是個高頻詞，很多人都開始紛紛轉行到這個領域，也有不少人開始躍躍欲試，想找準時機進到大數據或數據分析領域。如今大數據分析和數據分析火爆，要說時機，可謂處處都是時機，關鍵要明了的一點是，大數據分析和數據分析兩者的根本區別在哪里，只有真正了解了，才會知曉更加適合自己的領域是大數據分析師還是數據分析師。畢竟職場如戰場，時間就是生活，不容兒戲，更不容怠慢。下面我來好好告訴大家兩者的本質區別到底是什么!

大數據分析：指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據分析指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理，因此不用考慮數據的分布狀態(抽樣數據是需要考慮樣本分布是否有偏，是否與總體一致)也不用考慮假設檢驗，這點也是大數據分析與一般數據分析的一個區別。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

大數據分析與數據分析最核心的區別是處理的數據規模不同，由此導致兩個方向從業者的技能也是不同的。在CDA人才能力標準中從理論基礎、軟件工具、分析方法、業務分析、可視化五個方面對數據分析師與大數據分析師進行了定義。

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