不使用该技术的人有很多困惑，大数据和数据分析之间的区别是什么。你经常看到大数据分析、大数据分析或数据科学的名称。这些是什么意思？简而言之，大数据是支持分析的基础设施。数据分析是应用数学。分析也被称为数据科学。也就是说，你可以使用大数据而无需使用数据分析，例如一个简单的存储日志或媒体文件的地方。你也可以在没有大数据数据库的情况下使用数据分析，例如使用Excel。

什么是数据科学？

数据科学处理非结构化和结构化数据，是一个包含与数据清理、准备和分析相关的所有领域。

数据科学是统计学、数学、编程、解决问题、以巧妙的方式捕获数据、以不同方式看待事物的能力以及清理、准备和对齐数据的活动的结合。这个总括术语包括从数据中提取洞察力和信息时使用的各种技术。

什么是大数据？

大数据是指无法与当前使用的传统应用程序有效处理的大量数据。大数据的处理始于未经聚合的原始数据，通常无法存储在一台计算机的内存中。

一个流行词，用于描述大量数据，包括非结构化和结构化的大数据，可以每天淹没企业。大数据用于分析洞察力，从而导致更好的决策和战略性业务移动。

Gartner为大数据提供了以下定义：“大数据是大容量、高速或高品种的信息资产，需要具有成本效益的创新信息处理形式，从而增强洞察力、决策和流程自动化。”

什么是数据分析？

数据分析是检查原始数据以得出某些结论的科学。

数据分析涉及应用算法或机械过程来推导出洞察力，并运行多个数据集以寻找有意义的相关性。它用于多个行业，使组织和数据分析公司能够做出更明智的决定，以及验证和反驳现有理论或模型。数据分析的重点是推理，推理是完全基于研究人员已经知道的结论的过程。

现在，让我们转向数据科学、大数据和数据分析的应用。

数据科学的应用

1. 互联网搜索
   搜索引擎利用数据科学算法，在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。

   
   

2. 数字广告
   整个数字营销频谱使用数据科学算法，从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告比传统广告点击率更高的主要原因。

   
   

3. 推荐系统
   推荐系统不仅使从数十亿种可用产品中轻松找到相关产品，还为用户体验增添了许多内容。许多公司根据用户的需求和信息的相关性使用该系统来推广他们的产品和建议。建议基于用户之前的搜索结果。

大数据的应用

• 金融服务大数据
  信用卡公司、零售银行、私人财富管理顾问、保险公司、风险基金和机构投资银行都使用大数据进行金融服务。他们都共同的问题是生活在多个不同系统中的大量多结构数据，大数据可以解决这个问题。因此，大数据有几种方式使用，包括：

1. 客户分析

2. 合规性分析

3. 欺诈分析

4. 运营分析

• 通信中的大数据
  获得新用户、留住客户和在现有用户群内扩张是电信服务提供商的首要任务。应对这些挑战的方法在于能够结合和分析每天创建的大量客户生成数据和机器生成的数据。

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• 零售业大数据
  无论是实体公司还是在线零售商，留在游戏中并竞争的答案是更好地了解客户。这需要能够分析公司每天处理的所有不同数据源，包括博客、客户交易数据、社交媒体、商店品牌信用卡数据和忠诚度计划数据。

数据分析的应用

• 医疗保健
  医院的主要挑战是尽可能有效地治疗患者，同时提供高水平。仪器和机器数据正越来越多地用于跟踪和优化医院使用的患者流动、治疗和设备。据估计，通过利用数据分析公司的软件，效率将提高1%，从而节省超过630亿美元的全球医疗保健费用。

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• 旅行
  数据分析可以通过移动/网络日志和社交媒体数据分析优化购买体验。旅游网站可以深入了解客户的偏好。通过定制套餐和优惠，可以将当前销售额与随后的浏览增加浏览到购买转换联系起来，从而提高产品。基于社交媒体数据的数据分析也可以提供个性化的旅行建议。

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• 游戏
  数据分析有助于收集数据，以优化游戏内部和游戏之间的支出。游戏公司还可以了解更多关于用户喜欢和不喜欢什么。

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• 能源管理
  大多数公司正在使用数据分析进行能源管理，包括智能电网管理、能源优化、能源分配和公用事业公司的建筑自动化，这里的应用程序集中在控制和监测网络设备和调度人员，以及管理服务中断。公用事业公司有能力将数百万个数据点集成到网络性能中，并使工程师有机会使用分析来监控网络。

成为数据科学家所需的技能

• 教育程度：88%拥有硕士学位，46%拥有博士学位

• 对SAS或R的深入了解。对于数据科学，一般首选R。

• Python编码：Python是数据科学中最常见的编码语言，与Java、Perl和C/C++一起使用。

• Hadoop平台：虽然并不总是一项要求，但了解Hadoop平台仍然是该领域的首选。有一些蜂巢或猪的经验也是有益的。

• SQL数据库/编码：虽然NoSQL和Hadoop已成为数据科学的重要组成部分，但如果您可以在SQL中编写和执行复杂的查询，它仍然更受欢迎。

• 处理非结构化数据，数据科学家必须处理非结构化数据，无论是在社交媒体上、视频提要还是音频上。

成为大数据专家必备技能

• 分析技能：这些技能对于理解数据、确定创建报告和寻找解决方案时与哪些数据相关至关重要。创造力：您需要有能力创建收集、解释和分析数据策略的新方法。TMathematics和统计技能：无论是在数据科学、数据分析还是大数据领域，好的老式“数字运算”也是必要的。

• 计算机科学：计算机是每个数据策略的支柱。程序员将不断需要想出算法来将数据处理成洞察力。

• 业务技能：大数据专业人员需要了解现有的业务目标，以及推动业务增长及其利润的基本流程。

成为数据分析师所需的技能

• 编程技能：了解编程语言，如，对于任何数据分析师来说都是必不可少的。

• 统计技能和数学：描述性和推理性统计以及实验设计是数据科学家的必备技能。

• 机器学习技能

• 数据争吵技巧：绘制原始数据并将其转换为另一种格式的能力，以便更方便地使用数据

• 沟通和数据可视化技能

• 数据直觉：对于专业人士来说，能够像数据分析师一样思考至关重要。

数据分析呈现的可视化工具特点

1. 支持多数据接入

数据来源多样化，不局限于单一接入渠道，支持多种数据接入方式、支持团队共同编辑，能够通过互联网进行呈现。

2. 操作简单

简单操作、易开发、能够灵活多变的应付互联网时代会出现的各种情况。

3. 展示形式丰富

多组件的搭配、信息的交互等多种展示形式，能够使数据可视化大屏呈现多维度的信息。

4. 具有实时性

为实现大屏能够实时的分析情况，进而进行预判和决策的作用，数据可视化的工具一定要能快速的收集、整理和分析数据，对大屏内容做到实时的更新。

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数据可视化的工具

市面上常见的数据可视化工具有：

1. 偏向于C端图表的使用：花火、灯果、百度图说等。

2. 偏向于B端用户使用：EasyV、DataV、raydata之类等。

关于EasyV数据可视化平台

EasyV是一款数字孪生应用平台，用户通过EasyV可以更高效的实现数据可视化场景，产品内有丰富的模版可以满足85%的真实的可视化场景需求。海量的组件，样式精美，“拖拉拽”即可使用。3D地图还原了真实的世界，让数字孪生如此简单。此外产品还涉及了动态面板以及交互功能，让静态的大屏可以根据自己的创意灵动起来。在EasyV用户可以自己设置手机终端远程操作大屏，让汇报、讲解如此轻松。

数字时代，EasyV支持多种不同的数据源接入，数字呈现不在有壁垒；
EasyV数据可视化应用平台截至目前已经服务1000+客户，创建3000+数字可视化大屏，致力于帮助企业更好的在数字时代实现数据价值，让数据价值看得见。

应用场景：
（1）指挥/监控：业务监控、经营分析。
（2）工作汇报：工作流程、成果汇报。
（3）企业形象：能力展示、企业宣传。

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