數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析有區(qū)別嗎？大數(shù)據(jù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)的分析有什么區(qū)別？肯定有區(qū)別。要來這里講，一是要發(fā)展，二是要分析。分析是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但開發(fā)的數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)方法。以數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)，對(duì)收集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)、理解和消化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化。數(shù)據(jù)開發(fā)更致力于嚴(yán)肅的統(tǒng)計(jì)建模和算法開發(fā)。

這意味著你需要有一定的編程能力，一定的語言能力，然后是解決問題的能力，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)開發(fā)會(huì)涉及到很多開源的東西，開源的東西很多，所以你需要能夠...2.如果是大數(shù)據(jù)分析的崗位，在業(yè)務(wù)上，你需要能夠快速了解、理解和掌握業(yè)務(wù)，通過對(duì)業(yè)務(wù)變化的數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)分析做出業(yè)務(wù)決策。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘并不沖突，但可以說是相輔相成的。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)統(tǒng)稱，就算把數(shù)據(jù)算進(jìn)去也是數(shù)據(jù)挖掘，人工智能屬于比較高端的數(shù)據(jù)挖掘?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)越來越多，不可能用人腦去思考怎么解決。這時(shí)候就需要算法了，但最后的工作還是分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析的未來前景相當(dāng)廣闊。我們可以想象，在數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用層面，未來會(huì)有很多企業(yè)開始一步步做數(shù)據(jù)分析。企業(yè)使用數(shù)據(jù)分析，提高經(jīng)營效率后，在市場上一定有相當(dāng)?shù)母偁幜?。在這種競爭力的壓迫下，其他企業(yè)必須跟上，他必須采用一些數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提升自己的競爭力。

數(shù)據(jù)分析大致可以分為兩個(gè)方向:業(yè)務(wù)和技術(shù)。無論從事哪個(gè)方向，對(duì)技能都有一定的要求。業(yè)務(wù)方向，如數(shù)據(jù)運(yùn)營、業(yè)務(wù)分析、產(chǎn)品經(jīng)理等。，對(duì)技術(shù)要求相對(duì)較低，你只需要知道如何使用編程工具(越熟練越好)。技術(shù)方向，如數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師等。，要求技術(shù)高，必須有良好的編程能力。

數(shù)據(jù)分析的目的和數(shù)據(jù)挖掘的目的不一樣。數(shù)據(jù)分析有一個(gè)明確的分析群體，就是把各個(gè)維度的群體進(jìn)行拆分、劃分、組合，找出問題所在，而數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)群體是不確定的，這就需要我們更多的從數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系去分析，從而把業(yè)務(wù)、用戶、數(shù)據(jù)結(jié)合起來，進(jìn)行更多的洞察和解讀。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思維方式不同。一般來說，數(shù)據(jù)分析是基于客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的驗(yàn)證和假設(shè)，而數(shù)據(jù)挖掘是沒有假設(shè)的，但是你也要根據(jù)模型的輸出給出你的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

分析框架(假設(shè))客觀問題(數(shù)據(jù)分析)結(jié)論(主觀判斷)而數(shù)據(jù)挖掘大多是大而全，多而精。數(shù)據(jù)越多，模型越精確，變量越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系越清晰。數(shù)據(jù)分析更依賴于業(yè)務(wù)知識(shí)，數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重于技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。對(duì)業(yè)務(wù)的要求略有降低。數(shù)據(jù)挖掘往往需要更多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越大，對(duì)技術(shù)的要求就越高。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)渠道。今天，北京北大青鳥將通過案例分析，了解大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)際操作。過去幾個(gè)月大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)趨勢是，越來越重視使用人工智能(以不同的形式和風(fēng)格)來幫助分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，并獲得預(yù)測性的洞察力。事實(shí)上，最近復(fù)興的AI很大程度上是大數(shù)據(jù)的產(chǎn)物。深度學(xué)習(xí)(最近備受關(guān)注的AI領(lǐng)域)背后的算法基本上誕生于幾十年前，但直到它可以廉價(jià)快速地應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，才顯示出巨大的潛力。

但反過來，人工智能現(xiàn)在正在幫助大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)后者的承諾。分析對(duì)AI/機(jī)器學(xué)習(xí)越來越多的關(guān)注，也符合大數(shù)據(jù)下一步的進(jìn)化趨勢:現(xiàn)在我擁有了所有的數(shù)據(jù)，但我能從中獲得哪些洞察？當(dāng)然，這個(gè)事情可以由數(shù)據(jù)科學(xué)家來解決。從一開始，他們的作用就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，否則就得拿出模型來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的意義。

數(shù)據(jù)分析是指通過一定的方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)在聯(lián)系、業(yè)務(wù)規(guī)律等分析結(jié)果，從而為具體的研究或業(yè)務(wù)目的提供參考。本質(zhì)上，理解數(shù)據(jù)分析，要從三個(gè)方面來把握:一是目標(biāo)，數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵是設(shè)定目標(biāo)，專業(yè)上叫“針對(duì)性”，其實(shí)就是把握業(yè)務(wù)需求；第二是方法。數(shù)據(jù)分析的方法有描述性分析、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析。不同的分析方法使用的場景和作用是不一樣的，在做數(shù)據(jù)分析時(shí)需要結(jié)合具體情況來選擇。三、結(jié)果，數(shù)據(jù)分析最終會(huì)得到分析的結(jié)果，結(jié)果說明目標(biāo)的力度，結(jié)果的應(yīng)用效果。

數(shù)據(jù)分析的商業(yè)目的是什么？最終結(jié)果會(huì)解決什么樣的商業(yè)問題？把握數(shù)據(jù)分析的目的是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目成敗的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)收集:根據(jù)確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容，有目的地收集和整合相關(guān)數(shù)據(jù)的過程，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理，用于數(shù)據(jù)分析，這是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)大量收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息并形成結(jié)論，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)建立于20世紀(jì)初，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，實(shí)際操作才成為可能，數(shù)據(jù)分析才得以普及，數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)學(xué)分析，又稱高等微積分，是分析科學(xué)中最古老、最基礎(chǔ)的分支。