① 數據分析與大數據有什麼關系
從大數據的技術鏈來看，數據分析是其中的重要一環，也是目前大數據價值化的核心環節，所以很多人也把大數據就理解為數據分析了。雖然數據分析比較重要，但是在大數據時代，要想學習數據分析也需要掌握一系列大數據技術，包括大數據平台知識、統計學知識和機器學習知識。
從崗位劃分上來看，大數據領域目前的崗位主要集中在三個領域，分別是大數據開發崗、大數據分析崗和大數據運維崗位，目前大數據開發崗的人才缺口相對比較大，所以目前很多大數據方向的研究生也會選擇開發崗，雖然大數據分析崗位也不少，但是崗位競爭還是非常激烈的，很多博士研究生也比較願意選擇分析崗(演算法崗)。
從知識結構上來看，學習大數據分析和學習大數據開發還是有區別的，大數據開發比較側重程序設計能力，而數據分析則比較側重演算法知識的學習和運用，目前很多團隊也要求演算法工程師要具備一定的編程能力。
最後，學習數據分析對於數學基礎的要求相對比較高，所以如果數學基礎比較薄弱，可以考慮一下開發方向和運維方向。
② 數據文化是什麼
數據是人類活動的描述和記憶，是人類生存、發展的基本工具。「大數據是人類文明新的土壤」（《數據之顛》作者塗子沛語），數據文化是大數據革命的基礎。任何沒有文化底蘊的革命，只能是無源之水、空中樓閣。
國家間的競爭是科技水平、經濟實力的競爭，說到底是國家教育水平、國民文化素養的競爭。數據文化是民族優秀特質的重要體現。但凡數據文化豐富、悠久的國家，都有較強的競爭力。國家的強大，離不開數據文化的支撐。中國有一定的數據文化基礎，但與一些發達國家比較，還有不小的差距。
數據文化建設是中國特色社會主義建設的重要內容，是實現兩個一百年奮斗目標的重要抓手。我們要抓住數據革命機遇，發揮後發優勢，培育數據文化，推動大數據時代的精進。
一、數據文化概述。
1、數據文化的概念。數據文化是一種注重事物的精準量化和數據的科學分析，一切憑數據說話的思維方式和行為方式總括。
2、數據文化的內涵——實事求數，實數求是。通過對「實事」的數據化提取，經過去粗去偽加工、量化分析、科學研判，從而掌握事物的本質、歷史緣由、發展走向，以及應對之策。
3、數據文化的特徵。
第一、數據為王。數據文化認為，世間萬物萬事都可歸結為數據，都是可量化、可度量的、可分析的；用數據總結、指導人們的物質、文化活動更精準、更高效、更公平。
第二、定量在先。先定量，再定性；而不是先定性再定量。事物的定性來源於定量分析，量變帶來質變。
第三、數據的生命力在於開放共享。數據公開可以促進公平，有利監督；數據開放、共享可以豐富數據、提煉數據、再造數據、用活數據、創新數據。
第四、安全是數據最低層的價值，是數據文化的基本要求。數據的任何價值都是基於「數據是安全的」。數據從採集到利用全過程必須合法；不侵犯人們的合法權益；要減少和避免數據帶來的「負效應」、「負產品」；要防止數據用於作惡。
4、數據文化建設的目標。
第一、培育數據文化，促進大眾養成數據習慣，善於數據思維，處處精打細算，事事精益求精；建成數據化社會。
第二、將數據文化融入企業（組織）文化，與建設學習型企業（組織）相結合，大力倡導企業（組織）數據化管理；建成數據化企業（組織）。
第三、按照建設中國特色社會主義總目標，建成先進、文明、高效、創新、開放、自由、民主、安全、持久的富含數據文化的數據化國家。
二、建設國家的數據文化。
建設數據文化是一項代際工程，需要頂層設計規劃、高層示範引領。
1、頂層設計規劃。國家制訂中長期數據文化建設規劃，指導全國的數據文化建設工作；咨詢、引導數據產業發展；推進全民數字文化教育、普及；指導、監督數據安全工作；開展制度建設和法律推進工作等。
2、高層示範引領。中央和國家機關要率先垂範，樹立數據意識，形成數據習慣，示範數據治國。從國家到部委、從計劃到總結，從通知到規定等等，能用數據和圖表的不用文字、少用文字；向下級單位發放指引、樣式，要求並指導條條塊塊善用數據、多用數據。
3、媒體宣傳帶動。一是媒體大力宣傳報道數據文化建設工作。二是媒體、網路通過競賽、辯論、出版等推進數據文化建設。三是媒體、網路自身更多使用數據，以數據展示事件，以數據表達觀點，以數據推進數據文化。
4、「洋為中用」。美國是數據強國，其數據在國家生活中的歷史與憲法誕生同步。美國人用數據分權（兩院），用數據辯論治國（人口普查、大型工程等），用數據預測（人口遷移，農業產量）、用數據制衡等等。美國200多年的國家史，同時是一部璀璨的數據文化史。
至少以下兩方面值得學習：第一、美國治國高層敬畏數據，善用數據，「較真」數據，為民眾樹立了榜樣。他們可以為各州的席位平等計較到小數點後兩位，而且一計較就計較幾個月、幾年。為一項水利工程的成本/收益反復辯論、較真，最終確定是否上馬，決定建設者。
第二、美國數據的開放共享。1966年《自由信息法》在辯論了13年後終於通過，以法律要求政府公開一切除關系國家安全和個人隱私外的信息和文件；2013年奧巴馬發布行政命令《政府信息的默認形式就是開放並且機器可讀》。
③ 為什麼說統計科學/數據科學是文化怎麼理解統計大數據文化
中國統計學以及自然科學、社會科學的興衰，與儒家學說關系是至為密切的。
統計科學數據科學和統計大數據歷史淵源長與中國的傳統文化密不可分，至此我們可將其認定為一種文化。
大數據產生的背景隨著科學技術的進步與發展，網路時代的開始，信息化也在加速發展，高度信息化已經成為21世紀人類社會的重要特點之一。社會的高度信息化，數據量的產生也正在爆發式增長，海量的數據充斥在我們的生活、工作中，大數據也隨之誕生並快速的發展。大數據在我們的日常生活和工作中逐漸變得流行起來，雲計算、社交網路、物聯網等都要和大數據掛鉤，不斷的使我們的生活、工作以及思維發生著大變革。大數據引起了人們的熱切關注，成為一個熱門話題，也成為世界各國、各個行業的關注話題。2大數據相關概念2.1大數據的定義維基網路的定義：大數據Bigdata，或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的東西。互聯網數據中心的定義：滿足4V[種類(Variety)，流量(Velocity)，容量(Volume)，價值(Value)]，即種類多，流量大，容量大，價值高的數據成為大數據。麥肯錫的定義：大數據指的是大小超出常規的資料庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。該定義有兩個方面的內涵：一是符合大數據標準的數據集大小是變化的，會隨著時間推移、技術進步而增長；二是不同部門符合大數據標準的數據集。
④ 大數據和數據分析是一樣的嗎
大數據和數據分析不是完全一樣的概念，它們有些許區別。簡單塵襲陸來說，大數據是指海量、復雜的數據集合，而數據分析則是指對數據進行處理和分析的過程。
具體派頃來說，大數據通常包括結構化數據（如資料庫中的表格數據）和非結構化數據（如網路日誌和社交媒體內容）。禪含這些數據集規模龐大，幾乎無法用傳統的方法和工具進行處理和管理，需要採用專門的技術和平台來存儲、處理和分析這些數據。
數據分析是指在大數據或其他數據集上運用相關工具和演算法來提取、轉換和生成有用信息的過程。數據分析可以幫助企業或組織發現新的商機、識別市場趨勢、優化運營流程等，從而為業務決策提供可靠的依據。
因此，大數據和數據分析雖然存在一定的關聯性，但它們的概念和目的是不同的。大數據是數據的集合，數據分析是對這些數據集進行處理和分析的過程，兩者都是數據領域中非常重要的概念。
⑤ 大數據分析是指的什麼
大數據分析是指對規模宏彎巨大的數據進行分析。
對大數據bigdata進行採集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據採集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等：
數據處理：自然語言處理技術。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。
數據挖掘：分類(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或悉鍵關聯規則()、聚類(Clustering)、描述和可視化、DescriptionandVisualization)、復雜數據類型挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)。
隨著大數據的發展，大數據分析廣泛應用在各行各業，其中金融與零售行業應用較為廣泛。
大數據分析方法：
大數據挖掘：定義目標，並分析問題
開始大數據處理前，應該定好處理數據的目標，然後才能開始數據挖掘。
大數據挖掘：建立模型，採集數據
可以通過網路爬蟲，或者歷年的數據資料，建立對應的數據挖掘模型，然後採集數據，獲取到大量的原始數據。
大數據挖掘：導入並准備數據
在通過工具或者腳本，將原始轉換成可以處理的數據，
大數據分析演算法：機器學習
通過使用機器學習的方法，處理採集到的數據。根據具體的問題來定。這里的方法就特別多。
大數據分析目標：語義引擎蔽陸悶
處理大數據的時候，經常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告後，應該支持語音引擎功能。
大數據分析目標：產生可視化報告，便於人工分析
通過軟體，對大量的數據進行處理，將結果可視化。
大數據分析目標：預測性
通過大數據分析演算法，應該對於數據進行一定的推斷，這樣的數據才更有指導性。
⑥ 大數據分析如何影響企業文化
大數據如何影響企業文化，應該要從企業的角度說起，不同的企業類型和它對大數據的用途決定了大數據對他的企業文化的影響。
從人力資源部門來看，人力資源部門在企業文化起著很大的作用，正是從人力資源部門開始，企業的網路和員工開始步入工作正軌的。人力資源部門的數據意味著企業網路的基礎，以及企業員工在企業內部的成長是更為個人化的。人力資源經理在員工升職候選人選拔時，可以從一個業務部門中的硬數據著手，並分析提拔該員工可能給業務部門帶來的效益，以及可能帶來的缺點。該候選人曾在什麼部門工作過，服務了多長時間？在此期間，其所在業務部門的績效增長情況是怎樣的？
在企業的人力資源文化方面，招聘經理考評和看待企業現有和潛在員工的方式會創造一種非常具體且明確定義的企業文化感知。更好的數據分析意味著更為具體和固定的企業文化。
從銷售方面來看，營銷企業的人口統計工作與整個公司的文化有著非常大的關系，故而大數據也將對其整個企業文化帶來十分深遠的影響。畢竟，營銷企業不能將時間和資金浪費在針對那些根本不會關心您企業產品的人來做廣告。基本上，流線型的分析將迫使您企業擺脫低效率的做法，重點關注能為客戶帶來什麼價值，進而幫助企業掙錢。
傳統的營銷方案告訴企業主進行廣泛撒網似的廣告媒體投放，包括：電視、廣播、平面廣告、網路廣告和社交媒體。而利用大資料庫和有效的分析則意味著，現在的企業可以清楚地看到其營收來源於那些廣告投放，而廣泛撒網似的廣告投放無疑是時間和資金的浪費。
從金融貿易來看，得益於大數據分析，即使是銀行和貿易機構也正在經歷企業文化的變化。這些機構必須以復雜的數學公式的形式密切關注交易模式和投資模式，進而存儲，探索和解釋這些模式，這意味著其能夠幫助銀行和股票專家節約時間和金錢。
⑦ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點
數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了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。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。
⑧ 數據分析和大數據有什麼區別
從概念上看數據分析、大數據分析和大數據，大數據是海量數據的存在，而數據分析是基於大數據存在的基礎上才能對數據進行分析管理，並依據數據分析為企業經營決策提供依據。
數據分析：指用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了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：是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。
大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
對於「大數據」（Big data）
1）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
2）麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。