① 数据分析与大数据有什么关系
从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是在大数据时代，要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识。
从岗位划分上来看，大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位，目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大，所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗，虽然大数据分析岗位也不少，但是岗位竞争还是非常激烈的，很多博士研究生也比较愿意选择分析岗(算法岗)。
从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。
最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。
② 数据文化是什么
数据是人类活动的描述和记忆，是人类生存、发展的基本工具。“大数据是人类文明新的土壤”（《数据之颠》作者涂子沛语），数据文化是大数据革命的基础。任何没有文化底蕴的革命，只能是无源之水、空中楼阁。
国家间的竞争是科技水平、经济实力的竞争，说到底是国家教育水平、国民文化素养的竞争。数据文化是民族优秀特质的重要体现。但凡数据文化丰富、悠久的国家，都有较强的竞争力。国家的强大，离不开数据文化的支撑。中国有一定的数据文化基础，但与一些发达国家比较，还有不小的差距。
数据文化建设是中国特色社会主义建设的重要内容，是实现两个一百年奋斗目标的重要抓手。我们要抓住数据革命机遇，发挥后发优势，培育数据文化，推动大数据时代的精进。
一、数据文化概述。
1、数据文化的概念。数据文化是一种注重事物的精准量化和数据的科学分析，一切凭数据说话的思维方式和行为方式总括。
2、数据文化的内涵——实事求数，实数求是。通过对“实事”的数据化提取，经过去粗去伪加工、量化分析、科学研判，从而掌握事物的本质、历史缘由、发展走向，以及应对之策。
3、数据文化的特征。
第一、数据为王。数据文化认为，世间万物万事都可归结为数据，都是可量化、可度量的、可分析的；用数据总结、指导人们的物质、文化活动更精准、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。事物的定性来源于定量分析，量变带来质变。
第三、数据的生命力在于开放共享。数据公开可以促进公平，有利监督；数据开放、共享可以丰富数据、提炼数据、再造数据、用活数据、创新数据。
第四、安全是数据最低层的价值，是数据文化的基本要求。数据的任何价值都是基于“数据是安全的”。数据从采集到利用全过程必须合法；不侵犯人们的合法权益；要减少和避免数据带来的“负效应”、“负产品”；要防止数据用于作恶。
4、数据文化建设的目标。
第一、培育数据文化，促进大众养成数据习惯，善于数据思维，处处精打细算，事事精益求精；建成数据化社会。
第二、将数据文化融入企业（组织）文化，与建设学习型企业（组织）相结合，大力倡导企业（组织）数据化管理；建成数据化企业（组织）。
第三、按照建设中国特色社会主义总目标，建成先进、文明、高效、创新、开放、自由、民主、安全、持久的富含数据文化的数据化国家。
二、建设国家的数据文化。
建设数据文化是一项代际工程，需要顶层设计规划、高层示范引领。
1、顶层设计规划。国家制订中长期数据文化建设规划，指导全国的数据文化建设工作；咨询、引导数据产业发展；推进全民数字文化教育、普及；指导、监督数据安全工作；开展制度建设和法律推进工作等。
2、高层示范引领。中央和国家机关要率先垂范，树立数据意识，形成数据习惯，示范数据治国。从国家到部委、从计划到总结，从通知到规定等等，能用数据和图表的不用文字、少用文字；向下级单位发放指引、样式，要求并指导条条块块善用数据、多用数据。
3、媒体宣传带动。一是媒体大力宣传报道数据文化建设工作。二是媒体、网络通过竞赛、辩论、出版等推进数据文化建设。三是媒体、网络自身更多使用数据，以数据展示事件，以数据表达观点，以数据推进数据文化。
4、“洋为中用”。美国是数据强国，其数据在国家生活中的历史与宪法诞生同步。美国人用数据分权（两院），用数据辩论治国（人口普查、大型工程等），用数据预测（人口迁移，农业产量）、用数据制衡等等。美国200多年的国家史，同时是一部璀璨的数据文化史。
至少以下两方面值得学习：第一、美国治国高层敬畏数据，善用数据，“较真”数据，为民众树立了榜样。他们可以为各州的席位平等计较到小数点后两位，而且一计较就计较几个月、几年。为一项水利工程的成本/收益反复辩论、较真，最终确定是否上马，决定建设者。
第二、美国数据的开放共享。1966年《自由信息法》在辩论了13年后终于通过，以法律要求政府公开一切除关系国家安全和个人隐私外的信息和文件；2013年奥巴马发布行政命令《政府信息的默认形式就是开放并且机器可读》。
③ 为什么说统计科学/数据科学是文化怎么理解统计大数据文化
中国统计学以及自然科学、社会科学的兴衰，与儒家学说关系是至为密切的。
统计科学数据科学和统计大数据历史渊源长与中国的传统文化密不可分，至此我们可将其认定为一种文化。
大数据产生的背景随着科学技术的进步与发展，网络时代的开始，信息化也在加速发展，高度信息化已经成为21世纪人类社会的重要特点之一。社会的高度信息化，数据量的产生也正在爆发式增长，海量的数据充斥在我们的生活、工作中，大数据也随之诞生并快速的发展。大数据在我们的日常生活和工作中逐渐变得流行起来，云计算、社交网络、物联网等都要和大数据挂钩，不断的使我们的生活、工作以及思维发生着大变革。大数据引起了人们的热切关注，成为一个热门话题，也成为世界各国、各个行业的关注话题。2大数据相关概念2.1大数据的定义维基网络的定义：大数据Bigdata，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的东西。互联网数据中心的定义：满足4V[种类(Variety)，流量(Velocity)，容量(Volume)，价值(Value)]，即种类多，流量大，容量大，价值高的数据成为大数据。麦肯锡的定义：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。该定义有两个方面的内涵：一是符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；二是不同部门符合大数据标准的数据集。
④ 大数据和数据分析是一样的吗
大数据和数据分析不是完全一样的概念，它们有些许区别。简单尘袭陆来说，大数据是指海量、复杂的数据集合，而数据分析则是指对数据进行处理和分析的过程。
具体派顷来说，大数据通常包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如网络日志和社交媒体内容）。禅含这些数据集规模庞大，几乎无法用传统的方法和工具进行处理和管理，需要采用专门的技术和平台来存储、处理和分析这些数据。
数据分析是指在大数据或其他数据集上运用相关工具和算法来提取、转换和生成有用信息的过程。数据分析可以帮助企业或组织发现新的商机、识别市场趋势、优化运营流程等，从而为业务决策提供可靠的依据。
因此，大数据和数据分析虽然存在一定的关联性，但它们的概念和目的是不同的。大数据是数据的集合，数据分析是对这些数据集进行处理和分析的过程，两者都是数据领域中非常重要的概念。
⑤ 大数据分析是指的什么
大数据分析是指对规模宏弯巨大的数据进行分析。
对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：
数据处理：自然语言处理技术。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或悉键关联规则()、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)。
随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业应用较为广泛。
大数据分析方法：
大数据挖掘：定义目标，并分析问题
开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。
大数据挖掘：建立模型，采集数据
可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。
大数据挖掘：导入并准备数据
在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习
通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。
大数据分析目标：语义引擎蔽陆闷
处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。
大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析
通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。
大数据分析目标：预测性
通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。
⑥ 大数据分析如何影响企业文化
大数据如何影响企业文化，应该要从企业的角度说起，不同的企业类型和它对大数据的用途决定了大数据对他的企业文化的影响。
从人力资源部门来看，人力资源部门在企业文化起着很大的作用，正是从人力资源部门开始，企业的网络和员工开始步入工作正轨的。人力资源部门的数据意味着企业网络的基础，以及企业员工在企业内部的成长是更为个人化的。人力资源经理在员工升职候选人选拔时，可以从一个业务部门中的硬数据着手，并分析提拔该员工可能给业务部门带来的效益，以及可能带来的缺点。该候选人曾在什么部门工作过，服务了多长时间？在此期间，其所在业务部门的绩效增长情况是怎样的？
在企业的人力资源文化方面，招聘经理考评和看待企业现有和潜在员工的方式会创造一种非常具体且明确定义的企业文化感知。更好的数据分析意味着更为具体和固定的企业文化。
从销售方面来看，营销企业的人口统计工作与整个公司的文化有着非常大的关系，故而大数据也将对其整个企业文化带来十分深远的影响。毕竟，营销企业不能将时间和资金浪费在针对那些根本不会关心您企业产品的人来做广告。基本上，流线型的分析将迫使您企业摆脱低效率的做法，重点关注能为客户带来什么价值，进而帮助企业挣钱。
传统的营销方案告诉企业主进行广泛撒网似的广告媒体投放，包括：电视、广播、平面广告、网络广告和社交媒体。而利用大数据库和有效的分析则意味着，现在的企业可以清楚地看到其营收来源于那些广告投放，而广泛撒网似的广告投放无疑是时间和资金的浪费。
从金融贸易来看，得益于大数据分析，即使是银行和贸易机构也正在经历企业文化的变化。这些机构必须以复杂的数学公式的形式密切关注交易模式和投资模式，进而存储，探索和解释这些模式，这意味着其能够帮助银行和股票专家节约时间和金钱。
⑦ 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点
数据分析是指抄用适当的袭统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。
⑧ 数据分析和大数据有什么区别
从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。
数据分析：指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
对于“大数据”（Big data）
1）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
2）麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。