Da 數(shù)據(jù)和傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)有什么區(qū)別？大數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)分析的一種，是基于新技術(shù)(相當于目前的主流技術(shù))數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析一般需要excel的能力，加上spss，R之類的能力。大數(shù)據(jù)分析一般主要用機器學習，數(shù)據(jù)挖掘等分析能力。當然，正如Gamiguda 數(shù)據(jù)所說，個別崗位可能還需要構(gòu)建或優(yōu)化架構(gòu)的能力(hadoop等。)和存儲。

數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)圖書館理論、機器學習、人工智能和現(xiàn)代統(tǒng)計學為基礎(chǔ)的迅速發(fā)展的交叉學科已在多個領(lǐng)域得到應用。涉及到很多算法，比如機器學習衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡和決策樹，基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，相關(guān)分析等。數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中找到有意義的模式或知識。大數(shù)據(jù)是今年提出的，也是被媒體忽悠的概念。有三個重要特點:數(shù)據(jù)數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復雜，數(shù)據(jù)更新速度快。

Da 數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IT行業(yè)廣泛使用的工具，涵蓋的領(lǐng)域非常廣泛，包括教育機構(gòu)、企業(yè)甚至政府機構(gòu)，都會做自己的平臺數(shù)據(jù)。不同的產(chǎn)業(yè)模式有不同的方向把它做大數(shù)據(jù)。有企業(yè)想整合數(shù)據(jù)。這些案例大多有用戶群，有用戶的數(shù)據(jù)庫平臺，但是這個數(shù)據(jù)。在big 數(shù)據(jù)平臺中，用戶希望將其所有相關(guān)的數(shù)據(jù)整合到一個數(shù)據(jù)庫平臺中。

第三種情況是用戶自己的數(shù)據(jù)消費，即用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作為信息消費的服務內(nèi)容提供給客戶，這是數(shù)據(jù)目前比較常見的應用范圍?；ヂ?lián)網(wǎng)是一張神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)和軟件定制也是一種模式。這里是最詳細的報價。如果你真的想做，你可以來這里。這個手機的起始號碼是187，中間的號碼是三零，最后的號碼是14250。按順序組合就能找到。我想說的是，除非你想做或者懂這方面，如果只是湊熱鬧，

Da 數(shù)據(jù)和傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)有什么區(qū)別？曾經(jīng)，超市通過讓收銀員錄入用戶特征的方式來收集用戶數(shù)據(jù)。這樣，超市收集用戶數(shù)據(jù)，并對收集到的數(shù)據(jù)，進行分析，定位用戶畫像和人群。傳統(tǒng)Record數(shù)據(jù)的方法一定是范圍有限，數(shù)量少，準確性差。目前數(shù)據(jù)多是通過URL傳輸和API接口獲取。一般來說，數(shù)據(jù)可以通過以下方式獲得:抓取、用戶留存、用戶上傳、數(shù)據(jù)交易和數(shù)據(jù)分享。

在我們自己的數(shù)據(jù)中，我們可以通過一些爬蟲軟件有目的的抓取。用戶上傳數(shù)據(jù)比如帶證書的自拍，通訊錄，以及需要用戶自動提供的歷次對話的詳細清單數(shù)據(jù)，而這類數(shù)據(jù)往往是交易操作中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，與自有數(shù)據(jù)相比，外部數(shù)據(jù)的獲取方式要簡單得多，大部分都是按照API接口傳輸，少數(shù)數(shù)據(jù)選擇以表單或文件的形式傳輸線下交易。這種數(shù)據(jù)要么明碼標價數(shù)據(jù)多少，要么共享數(shù)據(jù)，雙方承諾數(shù)據(jù)追求共同發(fā)展。