大数据跟统计分析有什么区别(大数据和传统统计学的区别？)

大数据和传统统计学的区别？

大数据处理的信息量非常大，一个分析需要的数据往往分别存储在上百台服务器上。所以大数据分析需要协调好所需的服务器，让它们根据我们分析的需要相互配合。这是大数据和传统统计分析的主要区别。在具体方法上，大数据可能也会用到数据挖掘的方法。传统的分析方法往往事先有一个分析目标，然后用统计方法来验证。数据挖掘就是通过算法用计算机分析数据，让计算机发现数据之间的联系。两者大致相同。如果想了解更多，可以参考相关书籍。

数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

因为我在实际工作中会接触到数据分析、挖掘、大数据、机器学习、深度学习，所以在这里分享一下我对这些概念的理解。

数据分析主要是以结论为导向。通常，人们依靠自身的分析经验和对数据的敏感性(人类的智力活动)对收集到的数据进行处理和分析，并按照明确的目标或维度(目标导向)进行分析，以获取有价值的信息。比如运用比较分析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息，形成结论。

数据挖掘主要是面向决策的。通常是指从海量(巨大)数据中挖掘未知的、有价值的信息或知识，更好地发挥或利用数据潜在价值的过程(探索性)。比如利用概率论、统计学、人工智能等方法如规则、决策树、聚类、神经网络等。，可以得到规则或模型，然后利用规则或模型得到相似度、预测值等数据，实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。

需要注意的是，更多的传统数据挖掘主要是针对相对小而高质量的样本数据，而机器学习的发展和应用使得数据挖掘面对的是海量的、不完整的、有噪声的、模糊的数据。

数据统计也是以结论为导向的，但只是把模糊估计的结论精确化、定量化。比如说。获得总和、平均值和比率的具体统计值。

广义的数据分析大致可以分为三个方向:数据分析、数据挖掘和数据统计。

机器学习(Machine learning)是专门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为的学科，可以赋予机器完成编程无法完成的功能的能力，从而获取新的知识或技能，并重组已有的知识结构，以不断提高自身的性能。然而，机器学习不会制造机器 "意识和思考，属于概率论和统计学的范畴，是人工智能的实现之一。

深度学习是机器学习的一个子领域。一种受大脑神经网络结构和功能启发的算法，可以从大数据中自动学习特征，解决任何需要考虑的问题。从统计学上讲，深度学习就是预测数据，从数据中学习产生模型。然后，该模型用于预测新数据。需要注意的是，训练数据应该遵循预测数据的数据特征分布。也是人工智能的实现之一。

的过程培训和培训和 "预测与分析在机器学习中可以对应到 "归纳与总结和 "投机与投机人类的。

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