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大数据、数据分析、数据挖掘的区别是什么呢?”郑州达内大数据培训”老师分享道：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下：

1、大数据(big data)：

指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产;

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性) 。

2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

3、数据挖掘(英语：Data mining)：

又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

简而言之：

大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。

按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。

数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。

数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。

大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

大数据、数据分析、数据挖掘的差别

在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据分析等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和差别。大讲台老师通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。

（一）数据分析

数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。

（二）数据统计

数据统计是最基本、最传统的数据分析，自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理，从而得出一些有意义的结论。

举例，对全年级学生按照平均成绩从高到低排序，前10%的学生可以获得申请研究生免试资格。

传统的查询和报表工具是告诉你数据库中有什么(What happened)

（三）OLAP

联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP)是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值，从而为决策提供支持。

举例，学校招生时要决定今年在江苏的招生指标，不能简单地参照去年的计划，而是要参考多个维度的数据积累。学校要在这些数据的支持下做出合理的决策。

OLAP更进一步告诉你下一步会怎么样(What next)，如果我采取这样的措施又会怎么样(What if)

（四）数据挖掘

数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。

举例，学校发现高等数学等主干课的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果并不明县，这时通过数据挖掘……

针对此可以采取有针对性的管理措施。

（五）大数据

大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。

总结：

从数据分析的角度来看，目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段，能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少，而能够达到大数据应用阶段的非常少，至少还没有用过有效的大数据集。

大讲台老师点评：

我们不需要纠结所谓的“专业名词”，作为一个数据分析师，我们的目标是帮助业务更好的发展、减少决策的风险、提取重要的信息，所以业务的套路和理解才是我们的立足之本，数据分析毕竟是我们达成某种目标的工具，疗效才是对我们更深层次的验证。

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文章标题：郑州达内大数据培训：大数据、数据分析和数据

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