大數據與傳統書的區別嗎

1. 大數據和傳統統計學的區別

統計學是大數據的三大基礎學科之一，所以統計學與大數據之間的關系專還是非常密切的。但屬在以下方面還是存在一定的不同。

一、知識體系不同

1、統計學注重的是方式方法；

2、大數據則更關注於整個數據價值化的過程，大數據不僅需要統計學知識，還需要具備數學知識和計算機知識。

二、技術體系結構不同

1、統計學知識主要應用在大數據分析領域，統計學方式是大數據分析的兩種主要方式之一，另一種數據分析方式是機器學習。

2、大數據技術，不只是涉及到統計學，還有數學、計算機及各行業的學科內容。是學科交叉融合的一門新興專業。

三、數據集不同

1、傳統統計學由於可行性的原因，常常得到的只是一個樣本，但是需要描述樣本取自的那個大數據集。

2、大數據則常常可以得到數據總體，例如關於一個公司的所有職工數據，資料庫中的所有客戶資料等。在這種情形下，統計學的推斷就沒有價值了。

參考資料

網路-大數據

網路-統計學

2. 請問傳統的數據分析與現代的大數據分析有什麼相同點和不同點

傳統的數據分析樣本比較小
大數據分析數據大
容量大

3. 大數據和傳統數據有哪些區別

曾經有一段時間，超市是經過要求收銀員鍵入用戶特徵來採集用戶數據的。超市經過這樣的方法來收集用戶的數據，對收集的大數據進行分析，來對用戶畫像與人群定位。

傳統記載數據的方法必定只能是小范圍的，少數的和准確度欠佳的。而現在的數據獲取方法大多是經過URL傳輸和API介面，大體上數據獲取的方法有這樣幾類：爬蟲抓取、用戶留存、用戶上傳、數據買賣和數據同享。自有數據與外部數據是數據獲取的兩個首要渠道。在自有數據中，咱們能夠經過一些爬蟲軟體有目的的定向爬取。

用戶上傳數據比如持證自拍照、通訊錄、前史通話詳單等需要用戶自動授權提供的數據，這類數據往往是事務運作中的要害數據。相較於自有數據獲取，外部數據的獲取方法簡單許多，絕大多數都是根據API介面的傳輸，也有少數的數據選用線下買賣以表格或文件的方法線下傳輸。

此類數據要麼選用明碼標價一條數據多少錢，或是進行數據同享，買賣兩邊承諾數據同享，追求共同發展。至此，咱們看到新時代的數據獲取方法相較於傳統數據獲取的方法愈加多元、愈加高效。相同的大數據與傳統數據的傳輸方法也截然不同。傳統數據要麼以線下傳統文件的方法，要麼以郵件或是第三方軟體進行傳輸，而隨著API介面的成熟和普及就好像曾經的手機充電介面，從千奇百怪、形形色色到今日的兩大首要類別：iPhone體系與Android體系。

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4. 大數據和傳統數據有什麼關系

大數據與傳統數據的核心差異在於其價值的不可估量。傳統數據的價值體現在信息傳遞與表徵，是對現象的描述與反饋，讓人通過數據去了解數據。而大數據是對現象發生過程的全記錄，通過數據不僅能夠了解對象，還能分析對象，掌握對象運作的規律，挖掘對象內部的結構與特點，甚至能了解對象自己都不知道的信息。
諸如某網路對一個人的描述與概括，記錄了這個人的身高、體重、出生年月、興趣愛好、日常活動、親朋好友等數據，這些算是傳統數據，通過這些傳統數據你能知道和認識這個人。如果用大數據的方式來記錄一個人，那就可以詳細到他幾點起床、睡眠質量、身體狀況、每個時間點在做什麼事等一系列過程數據，通過這些過程數據我們不僅知道和認識這個人，還能知道他的習慣性格，甚至能挖掘出隱藏在生活習慣中的情緒與內心活動等信息。這些都是傳統數據所無法體現的，也是大數據承載信息的豐富之處，在豐富的信息背後隱藏著巨大的價值，這些價值甚至能幫助人們達到「所思即所得」的境界。
大數據價值的特殊之處就在於它的可挖掘性，同樣的一堆數據，不同的人能得到不同層次的東西。就好像同樣見一個人，有些人只看他的外貌好不好看，有些人能從他的表情中讀出心理活動，從眼神中看出閱歷，從衣著打扮中讀出品味，從鞋子上讀出生活習慣。而這些深層次的非表象的內容需要技巧與實力去挖掘出來，這就是我們說的數據分析與數據挖掘。

5. 傳統的數據挖掘和大數據的區別是什麼

數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據是今年提出來，也是媒體忽悠的一個概念。有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。Google提出了分布式存儲文件系統，發展出後來的雲存儲和雲計算的概念。

大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。

此外，大數據處理能力的提升也對統計學提出了新的挑戰。統計學理論往往建立在樣本上，而在大數據時代，可能得到的是總體，而不再是總體的不放回抽樣。

6. 大數據與傳統數據相比,有什麼不同呢

首先，大數據通常是由機器自動生成的。在新數據的產生過程中，並不會涉及人工參與，內它們完全由機器容自動生成。如果你分析一下傳統的數據源，它們通常會涉及人工的因素。其次，大數據通常是一種全新的數據源，並非僅僅是對已有數據的擴展收集。有時，「數量更多的相同類型數據」也可以達到另一個極端，從而變成一種新的數據。再次，很多大數據源的設計並不友好。
傳統數據源通常在最開始就被嚴格地定義。數據的每一個比特都有重要的價值，否則就不會包含這個數據比特。隨著存儲空間的開銷變得微乎其微，大數據源在最開始通常不會被嚴格地定義，而是去收集所有可能使用到的各種信息。因此，在分析大數據時，可能會遇到各種雜亂無章、充斥著垃圾的數據。

7. 傳統數據和大數據的區別

傳統數據和大數據的區別
無疑，數據信息的大爆炸不斷提醒著我們，未來將會因大數據技術而改變。大數據（Big data）通常用來形容數字化時代下創造出的大量非結構化和半結構化數據。大數據無疑是未來影響各行各業發展的最受矚目的技術之一。2009年時，全世界關於大數據的研究項目還非常有限，從2011年開始，越來越多的管理者開始意識到，大數據將是未來發展不可規避的問題，而到2012年年底，世界財富500 強企業中90%的企業都開展了大數據的項目。IDC的研究顯示，到2015年，大數據市場前景將達到169億美元的規模。當前所有企業的商業數據每隔1.2年就將遞增一倍。
那麼，大數據為什麼成為所有人關注的焦點？大數據帶來了什麼樣的本質性改變？為此，我們與中國計算機學會大數據學術帶頭人、中國人民大學信息學院院長杜小勇教授進行了訪談。
杜小勇教授認為，大數據帶來了三大根本改變：第一、大數據讓人們脫離了對演算法和模型的依賴，數據本身即可幫助人們貼近事情的真相；第二、大數據弱化了因果關系。大數據分析可以挖掘出不同要素之間的相關關系。人們不需要知道這些要素為什麼相關就可以利用其結果，在信息復雜錯綜的現代社會，這樣的應用將大大提高效率；第三、與之前的資料庫相關技術相比，大數據可以處理半結構化或非結構化的數據。這將使計算機能夠分析的數據范圍迅速擴大。
傳統數據和大數據的區別
第一、計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法A和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。也就是說，就演算法本身而言，演算法A能夠帶來更好的結果；然而，人們發現，當數據量不斷增大時，演算法B在大量數據中運行的結果優於演算法A在小量數據中運行的結果。這一發現給計算機學科及計算機衍生學科都帶來了里程碑式的啟示：當數據越來越大時，數據本身（而不是研究數據所使用的演算法和模型）保證了數據分析結果的有效性。即便缺乏精準的演算法，只要擁有足夠多的數據，也能得到接近事實的結論。數據因此而被譽為新的生產力。
第二、當數據足夠多的時候，不需要了解具體的因果關系就能夠得出結論。
例如，Google 在幫助用戶翻譯時，並不是設定各種語法和翻譯規則。而是利用Google資料庫中收集的所有用戶的用詞習慣進行比較推薦。Google檢查所有用戶的寫作習慣，將最常用、出現頻率最高的翻譯方式推薦給用戶。在這一過程中，計算機可以並不了解問題的邏輯，但是當用戶行為的記錄數據越來越多時，計算機就可以在不了解問題邏輯的情況之下，提供最為可靠的結果。可見，海量數據和處理這些數據的分析工具，為理解世界提供了一條完整的新途徑。
第三、由於能夠處理多種數據結構，大數據能夠在最大程度上利用互聯網上記錄的人類行為數據進行分析。大數據出現之前，計算機所能夠處理的數據都需要前期進行結構化處理，並記錄在相應的資料庫中。但大數據技術對於數據的結構的要求大大降低，互聯網上人們留下的社交信息、地理位置信息、行為習慣信息、偏好信息等各種維度的信息都可以實時處理，立體完整地勾勒出每一個個體的各種特徵。

8. 大數據分析和傳統數據分析之間的關系和區別

大數據分抄析是數據分襲析的一種，是以新技術（相當於當前主流技術來說）處理數據的數據分析。
數據分析一般需要的是excel的能力，外加需要一些spss、R、之類的能力較為常見。大數據分析一般主要用的
是機器學習、數據挖掘等分析能力。當然，正如加米穀大數據所講，個別崗位可能還需要
架構（hadoop等）、存儲等搭建或者優化的能力。

9. 大數據和傳統數據存儲的區別

沒什麼關聯性 大數據是海量數據、是一種現狀、一種解決問題的手段 傳統數據存儲是存儲的問題