數(shù)據(jù)分析的核心工作是人對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量極其有限。因此，無(wú)論是“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”還是“大數(shù)據(jù)分析”，都需要按照分析思路對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，得到匯總統(tǒng)計(jì)結(jié)果供人們分析。這兩者在這個(gè)過(guò)程中是相似的，唯一不同的是原始數(shù)據(jù)大小導(dǎo)致的處理方式不同。第二，兩者在統(tǒng)計(jì)知識(shí)的運(yùn)用上有很大區(qū)別。

要用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)就業(yè)薪酬與成長(zhǎng)環(huán)境的關(guān)系，可以采取以下步驟:收集數(shù)據(jù):收集關(guān)于薪酬與成長(zhǎng)環(huán)境的各種數(shù)據(jù)，如薪酬水平、行業(yè)、工作經(jīng)歷、學(xué)歷、公司規(guī)模、公司性質(zhì)、地理位置、員工評(píng)價(jià)等。數(shù)據(jù)可以從招聘網(wǎng)站、人力資源部門(mén)、行業(yè)協(xié)會(huì)、問(wèn)卷等渠道獲取。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理:清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值和異常值，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可分析的形式。

建模:基于上述分析結(jié)果，建立數(shù)學(xué)模型，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或其他分析工具，建立預(yù)測(cè)模型或分類模型，分析工資與成長(zhǎng)環(huán)境的關(guān)系。模型評(píng)估和優(yōu)化:對(duì)已建立的模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，提高模型的精度和預(yù)測(cè)能力。交叉驗(yàn)證和其他方法可用于評(píng)估和優(yōu)化。結(jié)果分析與展示:對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行分析，得出關(guān)于薪酬和成長(zhǎng)環(huán)境的結(jié)論。可視化工具可用于將分析結(jié)果呈現(xiàn)給相關(guān)人員，如人力資源人員或政策制定者，以支持決策。

問(wèn)卷調(diào)查和大數(shù)據(jù)法是兩種不同的數(shù)據(jù)收集和分析方法，它們的區(qū)別和聯(lián)系如下。1.區(qū)別在于數(shù)據(jù)的來(lái)源。問(wèn)卷調(diào)查法是手工設(shè)計(jì)調(diào)查特定人群，獲得的數(shù)據(jù)是定性或定量的，而大數(shù)據(jù)法是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等自動(dòng)化手段收集大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2.問(wèn)卷調(diào)查法得到的數(shù)據(jù)量比較小，適合小樣本量的研究，而大數(shù)據(jù)法得到的數(shù)據(jù)量非常大，覆蓋全國(guó)甚至全球的數(shù)據(jù)，適合大樣本量的研究。

前一個(gè)問(wèn)題是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念不清:有學(xué)者認(rèn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)在大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)過(guò)時(shí)；其實(shí):這是錯(cuò)誤的理論，就是大呼小叫。大數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)流量大一點(diǎn)，從數(shù)據(jù)到信息的擴(kuò)展并沒(méi)有超出統(tǒng)計(jì)描述的范圍；就是互聯(lián)網(wǎng)，電腦，蘋(píng)果手機(jī)，小孩手機(jī)在抖，小女孩在聊天，帥哥在打字。這些數(shù)據(jù)、信息、資料、圖片像白云一樣飄來(lái)飄去，飄到太空中，瞬間形成一個(gè)數(shù)十萬(wàn)億的龐大數(shù)據(jù)云。

統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的搜索、整理、分析和描述來(lái)推斷被測(cè)對(duì)象的性質(zhì)，甚至預(yù)測(cè)該對(duì)象的未來(lái)的一門(mén)綜合科學(xué)。其中運(yùn)用了大量的數(shù)學(xué)等學(xué)科的專業(yè)知識(shí)，其應(yīng)用范圍幾乎涵蓋了社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的所有領(lǐng)域。“社會(huì)統(tǒng)計(jì)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相統(tǒng)一”理論的重大意義王教授指出:社會(huì)統(tǒng)計(jì)描述的是變量，數(shù)理統(tǒng)計(jì)描述的是隨機(jī)變量，而變量和隨機(jī)變量是兩個(gè)既有區(qū)別又有聯(lián)系的數(shù)學(xué)概念，在一定條件下可以相互轉(zhuǎn)化。

數(shù)據(jù)挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法論的延伸和擴(kuò)展。大部分統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)都是建立在完善的數(shù)學(xué)理論和高超的技巧之上的，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性還是令人滿意的，但是對(duì)用戶的要求非常高。隨著計(jì)算機(jī)能力的不斷增強(qiáng)，利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力，只通過(guò)相對(duì)簡(jiǎn)單固定的方法就可以完成同樣的功能。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)，可以考慮數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和文件系統(tǒng)。

文件系統(tǒng)的基礎(chǔ):眾所周知，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS)是建立在。現(xiàn)在有些數(shù)據(jù)挖掘算法是統(tǒng)計(jì)方法，所以涉及到計(jì)算機(jī)行業(yè)，人們會(huì)關(guān)心數(shù)據(jù)挖掘與大量數(shù)據(jù)的結(jié)合(有效性)，會(huì)關(guān)心它的數(shù)據(jù)挖掘原語(yǔ)(數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言)、準(zhǔn)確的接口等只有用軟件實(shí)現(xiàn)時(shí)才能考慮的事項(xiàng)。

對(duì)大數(shù)據(jù)的誤解:數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)≠對(duì)大數(shù)據(jù)的誤解:數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的是已經(jīng)發(fā)生的事情，大數(shù)據(jù)往往用來(lái)預(yù)測(cè)或推薦尚未發(fā)生的事情，兩者不能劃等號(hào)。但是，無(wú)論是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)還是大數(shù)據(jù)，都是為了讓工作更加有效，讓決策更加理性準(zhǔn)確。大數(shù)據(jù)如此火熱，廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，近階段有明顯的過(guò)熱跡象。大數(shù)據(jù)是營(yíng)銷詞匯還是方法論？

他認(rèn)為，你首先要對(duì)大數(shù)據(jù)有一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)，那就是“很多數(shù)據(jù)不一定有價(jià)值?！绷硗?，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不等同于大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于人工智能，近兩年，“大數(shù)據(jù)”被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，近階段有明顯的過(guò)熱跡象。從央視的春運(yùn)搶人遷徙圖，到陳瑤對(duì)微博數(shù)據(jù)的感嘆；從兩會(huì)期間的兩會(huì)大數(shù)據(jù)，到《星星》里的高低領(lǐng)毛衣，“大數(shù)據(jù)”被推到了前所未有的高度，也從一個(gè)高精尖的科研方向變成了一個(gè)家喻戶曉的營(yíng)銷詞匯。