大数据分析和数据-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析和数据的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据分析和数据的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据开发和数据分析有什么区别？
2. 大数据分析是什么？优缺点是什么？
3. 大数据技术与大数据应用的区别？

大数据开发和数据分析有什么区别？

我们来从技术角度和薪资角度全面进行分析，方便你的选择。

技术区别

在做选择之前，需要了解两者的不同，然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。

1、大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

2、如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

所以，如果是非理工科出身，编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的。

除此之外，从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，任何领域的高端人才都是值钱的。

数据开发是基础，数据分析师生化，是对于开发的数据进行一定的研究和分析，然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇，这二者是相互贯通的，对于我们的整体的生活也是各有利弊。

如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。

薪资区别

1

大数据开发

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；

大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2

大数据分析

大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。

转自CSDN

大数据分析是什么？优缺点是什么？

大数据分析是指计算机根据已有的数据进行分析得出某个结论。

大数据分析的优点可以节省大量的人力物力，形成个性化的推荐。

大数据分析的缺点有存在信息质量参差不齐和隐私问题。。

大数据技术与大数据应用的区别？

区别在与实际工作中的工作模式是不一样的，一个是管理类的一个是技术类的。

大数据技术与应用，一般是指的跟大数据平台相关的东西，就是你要懂得基本的开发框架什么的。

大数据管理和应用，基本不涉及平台，他关注的是大数据的业务，比如最经典的业务就是报表业务，典型的比如某个公司月底想要看一些销售统计数据什么的，像银行分析每一笔交易的流向什么的。

一、含义不同。大数据技术的意思是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力；大数据应用的意思是指大数据价值创造的关键，它广泛应用于电商领域、传媒领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

二、功能不同。大数据技术只管研究技术上是否可行；而大数据应用研究实际生产生活中是否可行。

到此，以上就是小编对于大数据分析和数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析和数据的3点解答对大家有用。