大資料與資料分析的區別

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大資料包含大量結構化和非結構化資料，這些資料非常複雜。傳統的資料庫管理工具無法用於管理如此大量的資料。這就是開發大資料工具的原因。資料分析是從原始資料中提取有用資訊的流程，這有助於企業做出決策。大資料和資料分析之間存在許多差異，我們將詳細探討這些差異。

大資料

大資料包含大量資料，這些資料可以是結構化的、非結構化的或半結構化的。許多大資料管理工具用於管理資料。這些工具用於儲存資料並對其進行處理。大資料的一些特徵包括速度、多樣性和容量。提取資料的來源包括證券交易所、噴氣發動機、社交媒體等。

大資料的特徵

大資料具有許多特徵，我們將在本文中討論這些特徵。

• 容量 (Volume) − 大資料能夠儲存大量資料，然後使用處理方法來處理資料。資料量用於確定這是否是的大資料。
• 多樣性 (Variety) − 大型資料集包含不同型別的資料，包括表格資料庫、影像、影片資料、音訊資料等等。
• 速度 (Velocity) − 大資料中的速度是指生成資料的速度。資料的生成是持續的，並且會新增到資料集中。
• 真實性 (Veracity) − 生成的 資料可能很複雜，並且可能存在許多不一致之處。因此，處理和管理資料需要真實性。

大資料的型別

大資料有多種型別，我們將在這裡討論每種型別。

• 結構化資料 − 結構化資料採用特定的結構形式，並且可以輕鬆處理。這是因為使用者可以瀏覽資料並輕鬆理解它。
• 半結構化資料 − 這種資料不遵循特定的結構，但仍然以結構的形式存在。其中一些結構可以是層次結構、分組等。
• 非結構化資料 − 這種資料不遵循任何結構。此類資料包括圖片、文字、影片、音訊等等。

大資料的用途

大資料的用途如下所示：

• 金融服務中的大資料
• 通訊領域的大資料
• 媒體和娛樂
• 零售領域的大資料
• 銀行和證券

資料分析

資料分析是一個流程，其中使用原始資料並提取有用的資訊以得出結論。這些結論有助於企業制定未來計劃和策略。企業利用資料分析制定計劃、瞭解客戶並根據客戶需求開發產品。

資料分析的型別

資料分析分為四種類型，我們將在本文中討論每種型別。

描述性分析

描述性分析是一個過程，其中確定資料集發生了什麼。這有助於使用者瞭解過去資料集發生了什麼。

診斷性分析

這是一種資料分析型別，其中考慮描述性分析，然後確定資料集任何事件背後的原因。這有助於使用者瞭解導致資料集任何事件發生的原因。

預測性分析

在這種型別的資料分析中，確定未來的預測。這包括透過描述性和診斷性分析獲得的資料。

規範性分析

此分析中的資料取自預測性分析。規範性分析非常重要，因為它讓使用者瞭解未來事件，並且他們還可以制定策略來處理這些預測。

使用資料分析的行業

資料分析的用途如下所示：

• 醫療保健
• 遊戲
• 旅遊
• 能源管理
• 風險檢測和管理

大資料與資料分析的區別

大資料和資料分析存在許多差異，可以在下表中找到：

結論

大資料和資料分析存在很多差異。大資料包含大量不同格式的資料，這些資料由不同的工具進行處理和管理。資料分析藉助不同的工具從原始資料中提取有用的資訊。這些資料可用於制定計劃和未來策略。

大資料與資料分析常見問題解答

常見問題 1. 在大資料和資料分析中，哪個處理原始資料？

資料分析處理原始資料。

常見問題 2. 什麼是非結構化資料？

無法在任何結構中找到的資料稱為非結構化資料。此類資料可以是文字、影像、音訊、影片等形式。

常見問題 3. 大資料中用於資料操作的工具有哪些？

大資料中用於資料操作的工具包括 Hadoop、Cloudera、Cassandra、MongoDB 等。

常見問題 4. 資料分析適合哪些行業？

資料分析適合的行業包括遊戲、風險管理、醫療保健等。

常見問題 5. 資料分析有幾種型別？

資料分析分為四種類型，包括描述性、診斷性、預測性和規範性。