1樓：相信自己
隨著資訊化時代的發展，大資料逐漸成為網際網路的常態，而大資料、雲平台等相關技術的快速發展，為海量資料的收集、儲存提供了強有力的支撐，通過資料分析挖掘資料的潛在價值，為企業的發展和決策提供支援。從大資料的發展和行業趨勢來說，大資料分析的發展前景是非常不錯的。
在當下大資料分析依然處於初級階段，很多的大資料分析只是資料的採集、儲存和傳輸，特別是在傳統行業，更多的是在做企業內部資料的分析以及部分行業資料的採集分析。
資料找我
網際網路行業是當前大資料分析應用最廣泛的領域，如推薦系統、客戶行為分析等都是大資料分析的具體應用。同時在資料儲存、資訊保安等方面，大資料還存在著不足之處，在大資料分析的過程中，對參與者的能力要求也比較高，這些都制約著大資料分析行業的發展。
而伴隨著大資料、雲平台、物聯網、人工智慧技術的快速發展，大資料分析必然會發揮更大的作用，深度挖掘企業資料的價值，助力企業的業務公升級。
技術的不斷公升級，與行業的深度融合，也將降低大資料分析的應用門檻、擴充套件應用領域。
無論是傳統行業還是網際網路行業，大資料分析是企業必經的階段，通過資料分析使資料活起來，不再只是IT資產，而是發揮其潛在價值，為企業的業務發展提供支援。
大資料分析的前提是具備海量的資料，只有資料量足夠大，資料分析才更有意義。如果企業的資料規模不夠大，大資料分析是沒有意義的，與其盲目跟風做大資料分析，不如先對企業內部資料進行分析，挖掘當前資料的價值，通過資料治理、資料展現、資料分析、大資料分析逐步推進企業的資訊化發展，才能真正發揮大資料的價值，為打造智慧型企業奠定良好的基礎。
2樓：微兔
上面一些同學主要從資料規模、處理手段上區分了是不是大資料。
顧名思義，大資料有資料多的含義，個人認為大資料的主要特徵不在於資料的多寡，而在於資料的多樣性、資料的價值密度低(需要進一步提煉和挖掘)。
所以大資料分析和一般資料分析，提出了更高的要求：
1. 業務敏感性，要從大量的資料維度中，不同的資料來源中，找出能支援模型的資料
2. 工作技能上，之前的大部分資料從業者，用excel就搞定了分析的工作，我了解到的一些所謂金融科技公司也是這麼做的。大資料分析師除了要求excel(主要用來做報表和結果展示)，還要求python,hadoop,scala等應對大資料處理的工具
3. 資料視覺化的能力，大資料可以展示的資料維度更多，如何選擇合適的資料展示結論是很重要的。
3樓：
現階段的公司很多打著大資料的幌子搞分析，其實資料量都不算大，或者說可以使用的資料量（廣度+深度）都不大。傳統的統計學習方法就能完成其目標，但是為了與新概念接軌，很多分析、架構、挖掘崗位都叫大資料分析╮(￣▽￣")╭
嚴格意義來說，資料分析一般需要的是excel的能力，外加需要一些spss、R、之類的能力較為常見。
大資料分析一般主要用的是機器學習、資料探勘等分析能力。當然，個別崗位可能還需要架構（hadoop等）、儲存等搭建或者優化的能力。
4樓：夏洛克
首先需要定義什麼叫大資料，大資料顧名思義資料量要大，至於多大才算大資料我也不清楚，還有乙個是特徵維度多才能稱得上大資料。
處理大量特徵維度的大資料，通過人自己去發現規律是很難的一件事情，所以大資料分析更多需要的是程式設計能力和數學能力等，比如說機器學習，深度學習等演算法的應用。
當然在資料分析也可以利用機器學習去進行分析，不過在資料分析方面更多是通過統計學去發現解釋問題。當然有一些分析思路是想通的。
5樓：曲海佳
資料分析和大資料分析的區別類似於手工藝和大規模機器生產的區別。
並不是說二者誰高誰低，而是因為客觀條件的不同導致了無論在形式、過程還是在產出上都有極大的區別。
資料分析因為限於資料的量和分析需求的急迫性，經常需要在資料量有限的情況下迅速做出判斷以指導行動，否則的話資料就不可能迅速高效地轉化為行動並產生價值，因此更多地要依賴於資料分析人員對於業務或行業背景的了解，換言之經驗很重要，因為只有有豐富經驗的前提下，才能做到見微知著，從有限的資訊中得出推論並放到實踐中去驗證，例如廣告投放相關的資料分析就屬於此類範圍。
而大資料分析如果真的能稱為大資料的話，那麼資料無論在單純的量級還是維度的數量上都一定是非常可觀的，再經過系統的分析方法，最後得出的結論接近於蓋棺定論，幾乎不用人再去發揮什麼了，市面上很多關於大資料分析的笑話，那一定是濫用了「大資料」的概念，本質上一定不符合大資料的基本要求。
對於人的要求的話，前者需要的能力範疇除了包括基本的統計學知識和資料相關工具的使用能力之外，還需要對於業務本身的深刻了解，甚至還需要一些想象力。而後者如果只是分析層面的話，只需要能看得懂分析結果就可以了，因為真正的大資料對於人的依賴極小。
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