一、大数据和数据分析的定义：

数据分析：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。

大数据分析：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；

数据分析的核心工作是对数据指标的分析，思考和解释。

无论是“传统数据分析”还是“大数据分析”，都需要根据分析思路对原始数据进行统计处理，以获得汇总统计结果供人为分析。两者在此过程中相似，不同之处仅在于处理方法是由原始数据的大小引起的。

二、大数据和数据分析的区别：

处理的数据规模不同

大数据分析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。还存在不同的理论要求，不同的工具要求，不同的分析方法，不同的业务分析功能以及不同的结果表示功能。具体表现在三方面：

使用统计知识不同。

“传统数据分析”中使用的知识主要围绕“可以通过少量采样数据来猜测现实世界”这一主题。 “大数据分析”主要是使用各种类型的全量数据（非采样数据）设计统计程序并获得详细而有把握的统计结论。

机器学习模型不同。

“传统数据分析”大多数时候，知识使用机器学习模型作为黑匣子工具来协助分析数据。 “大数据分析”通常是两者的紧密结合。大数据分析不仅会产生分析效果评估，而且还会基于此进行产品升级。在大数据分析的背景下，数据分析通常是数据上墨的序幕，而数据建模是数据分析的结果。

三、大数据分析的5个重磅优势

提高数据处理效率，增加认知盈余

所有的技术革命都是从效率提升入手，大数据技术依旧如此。通过大数据计算可以节省下来很多时间。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。使用全局数据分析，结果更精准

相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。

了解事物发展的客观规律，利于科学决策

大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。

提供了同事物的连接，客观了解人类行为

大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。

从“经验思维”转变为更科学的“数据思维”

出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。

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