데이터 설명 및 데이터 분석의 연결 및 차이점

빅 데이터 분석과 데이터 분석 사이에는 차이점도 있고 연결도 있다. 기술 요구 사항, 사용 시나리오, 업무 범위 등의 차이점과 연계에 중점을 둡니다. 이론 연구와 실제 응용의 차이와 연계를 구분하는 것이 중요하다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 대량의 수집된 데이터를 분석하고 유용한 정보를 추출하지 않고 결론을 맺지 않고 데이터를 상세히 연구하고 요약하는 과정을 말합니다.

데이터 분석에는 데이터 및 분석이 포함됩니다. 한편으로는 휴대 전화, 데이터 처리 및 정리가 포함됩니다. 다른 한편으로는 데이터를 분석하고, 귀중한 정보를 추출하고, 유용한 결론을 도출하는 것도 포함된다.

데이터 분석 결과는 일반적으로 분석 보고서로 표시됩니다. 데이터 분석 보고서의 경우 분석은 논증이고, 데이터는 논증이며, 둘 중 하나가 없어서는 안 된다.

전통적인 데이터 분석과 빅 데이터 분석의 세 가지 측면의 유사점과 차이점

첫째, 분석 방법에는 본질적인 차이가 없습니다.

데이터 분석의 핵심 업무는 인간의 데이터 지표에 대한 분석, 사고, 해석이다. 인간의 뇌가 담을 수 있는 데이터의 양은 극히 제한적이다. 따라서' 기존 데이터 분석' 이든' 빅 데이터 분석' 이든, 분석 아이디어에 따라 원시 데이터를 통계적으로 처리하여 사람들이 분석할 수 있도록 요약 통계 결과를 얻을 필요가 있다. 이 두 가지 모두 이 과정에서 유사하며, 유일한 차이점은 원시 데이터 크기로 인한 처리 방법이 다르다는 것입니다.

둘째, 둘 다 통계 지식의 운용에 큰 차이가 있다.

기존 데이터 분석에 사용된 지식은 주로 "소량의 샘플링 데이터를 통해 실제 세계를 추론할 수 있는지 여부" 라는 주제를 중심으로 합니다. 빅 데이터 분석은 주로 다양한 총량 데이터 (샘플링 데이터 아님) 를 이용하여 통계 방안을 설계하여 상세하고 확실한 통계 결론을 얻는 것이다.

셋째, 기계 학습 모델과의 관계에서 양자는 본질적인 차이가 있다.

"기존 데이터 분석" 대부분의 경우 지식은 기계 학습 모델을 블랙 박스 도구로 사용하여 데이터 분석을 지원합니다. 그리고' 빅 데이터 분석' 은 더 자주 양자의 밀접한 결합이다. 빅 데이터 분석은 분석 효과 평가를 생성할 뿐만 아니라 제품을 업그레이드할 수도 있습니다. 큰 데이터 분석의 경우 데이터 분석은 데이터 분석의 결과인 데이터 잉크의 전주곡인 경우가 많습니다.