kylin 大数据仓库架构 数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？
数据分析师与大数据分析师所做工作有什么区别？
传统数据分析和大数据分析的异同点有三:一是分析方法没有本质区别。
数据分析的核心工作是人与自然对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量极其有限。因此，无论是 "传统数据分析与应用or "大数据分析与应用，需要按照分析思路对原始数据进行统计处理，得到汇总统计结果供人们分析。这两者在这个过程中是相似的，唯一不同的是原始数据大小导致的处理不同。
第二，两者在统计知识的运用上有很大区别。
用于 的知识传统数据分析与应用主要围绕 "能否通过少量采样数据推断出真实世界 "。 "大数据分析与应用主要是利用各种总量数据(不是抽样数据)来设计统计方案，得到详细的、有把握的统计结论。
第三，在与机器学习模型的关系上，两者有本质区别。
"传统数据分析与应用在大多数情况下，知识使用机器学习模型作为黑盒工具来辅助分析数据。和 "大数据分析与应用通常是两者的紧密结合。大数据分析不仅产生一个分析效果评估，还能在此基础上升级产品。在大数据分析的场景下，数据分析往往是数据上墨的前奏，数据建模是数据分析的结果。
传统数据分析和大数据分析的异同点有三:一是分析方法没有本质区别。
数据分析的核心工作是人与自然对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量极其有限。因此，无论是 "传统数据分析与应用or "大数据分析与应用，需要按照分析思路对原始数据进行统计处理，得到汇总统计结果供人们分析。这两者在这个过程中是相似的，唯一不同的是原始数据大小导致的处理不同。
第二，两者在统计知识的运用上有很大区别。
用于 的知识传统数据分析与应用主要围绕 "能否通过少量采样数据推断出真实世界 "。 "大数据分析与应用主要是利用各种总量数据(不是抽样数据)来设计统计方案，得到详细的、有把握的统计结论。
第三，在与机器学习模型的关系上，两者有本质区别。
"传统数据分析与应用在大多数情况下，知识使用机器学习模型作为黑盒工具来辅助分析数据。和 "大数据分析与应用通常是两者的紧密结合。大数据分析不仅产生一个分析效果评估，还能在此基础上升级产品。在大数据分析的场景下，数据分析往往是数据上墨的前奏，数据建模是数据分析的结果。
传统数据分析和大数据分析的异同点有三:一是分析方法没有本质区别。
数据分析的核心工作是人类对数据指标的分析、思考和解读。能够承载的数据量极其有限。因此，无论是 "传统数据分析与应用or "大数据分析与应用，需要按照分析思路对原始数据进行统计处理，得到汇总统计结果供人们分析。这两者在这个过程中是相似的，唯一不同的是原始数据大小导致的处理不同。
第二，两者在统计知识的运用上有很大区别。
用于 的知识传统数据分析与应用主要围绕 "能否通过少量采样数据推断出真实世界 "。 "大数据分析与应用主要是利用各种总量数据(不是抽样数据)来设计统计方案，得到详细的、有把握的统计结论。
第三，在与机器学习模型的关系上，两者有本质区别。
"传统数据分析与应用在大多数情况下，知识使用机器学习模型作为黑盒工具来辅助分析数据。和 "大数据分析与应用通常是两者的紧密结合。大数据分析不仅产生一个分析效果评估，还能在此基础上升级产品。在大数据分析的场景下，数据分析往往是数据上墨的前奏，数据建模是数据分析的结果。
传统数据分析和大数据分析的异同点有三:一是分析方法没有本质区别。
数据分析的核心工作是人与自然对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量极其有限。因此，无论是 "传统数据分析与应用or "大数据分析与应用，需要按照分析思路对原始数据进行统计处理，得到汇总统计结果供人们分析。这两者在这个过程中是相似的，唯一不同的是原始数据大小导致的处理不同。
第二，两者在统计知识的运用上有很大区别。
用于 的知识传统数据分析与应用主要围绕 "能否通过少量采样数据推断出真实世界 "。 "大数据分析与应用主要是利用各种总量数据(不是抽样数据)来设计统计方案，得到详细的、有把握的统计结论。
第三，在与机器学习模型的关系上，两者有本质区别。
"传统数据分析与应用在大多数情况下，知识使用机器学习模型作为黑盒工具来辅助分析数据。和 "大数据分析与应用通常是两者的紧密结合。大数据分析不仅产生一个分析效果评估，还能在此基础上升级产品。在大数据分析的场景下，数据分析往往是数据上墨的前奏，数据建模是数据分析的结果。
两者所需的技术技能也有很大的不同。
(1)大数据分析一般需要四种技能:爬虫、
维度组合怎么计算？
麒麟的维度组合是2^n；默认情况下；但在实际场景中，这种计算方法只是简单的用来计算生成的维度组合。对于40维以上的，生成的多维数据集id数为4096；如果维数超过该值，则构造和存储集查询可能会出现问题。本文从以下四个层面管理dinm:【以下所有设置均基于各事业部业务设置，非通用模板】。
假设:有10个维度:A、B、C、D、E、F、G、H、I、J【其中A、B、C、D四个维度有直接的层级关系】；
答:全国；b:省；c:市，d:县；e:单价；f:数量；g:商品；h:员工；I:评级:j:薪资
1、聚合组(aggregation groups):
聚集组主要用于对被划分为多个类别的维度集进行分类，它们之间没有交集或几乎没有交集:例如:仓库管理人员关注商品，在报表或分析中考虑EFG；人事部门讲究的是人，考勤或者工资定级考虑的是几个维度的组合；在年底，高层管理者想看看一个员工卖出了多少有价值的东西。此时，将同时使用EFGHIJ的这些尺寸。因为使用频率低，所以结果不会提前处理，只会在使用的时候实时计算。至此，我们可以分为两个聚合组:ABCDEFG和ABCDHIJ；以减少立方酸的产生。
2.强制尺寸:
必须必须，一定会出现的维度，每次查询都会出现的维度；例:对于一个仓库管理员来说，在检查商品的时候，商品的名称和数量是他每次都要关注的对象，所以这两个维度是系统查询的时候必须要出现的。此时，可以将FG设置为所需的尺寸。此时，维数为2 (10-2) 256和2 (n-x ),以减少立方体id的数量。
3.hirearchy尺寸:
等级维度，即某些维度之间存在一定的等级关系，就像一个家庭，祖父，父亲，兄弟，姐妹等。，这也是一个层次。Eg:总公司想看看各地的商品仓储情况，然后可以分层次维度设计区域；ABCD，当生成的组合为A，AB，ABC，ABCD和* 5时，可以用N ^ 1来计算立方体，从而减少立方体id的数量。
4.接头尺寸:
联合维度，它将多个维度绑定在一起，并将它们构造为一个维度。构建，这些维度在查询时总是组合在一起。
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