大数据分析的道与术-{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的道与术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据分析的道与术的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据与数据分析哪个技术高？
2. 大数据分析的技术有哪些？
3. 大数据开发和数据分析有什么区别？

大数据与数据分析哪个技术高？

大数据和数据分析都是非常重要的技术，且在现代企业中不可或缺。大数据技术处理和存储大规模数据，提供对实时数据和离线数据的处理能力。而数据分析则是将数据转化为有用的信息和预测，发掘出业务和市场中的趋势和模式，帮助企业做出决策。因此，这两个技术是紧密联系的，缺一不可。

大数据技术为数据分析提供了数据源和支持，而数据分析则通过深入分析大数据，提高大数据的价值和效益。因此，既不能说哪一个技术高，也不能割裂两者的联系。

大数据分析的技术有哪些？

大数据分析的技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。

数据挖掘是通过算法和模型来发现数据中的模式和规律，机器学习则是利用算法和模型来让机器自动进行决策和预测。

自然语言处理则是对自然语言文本进行语义分析和理解，从而实现自然语言的处理和理解。而数据可视化则是将数据转化为图表、图像等可视化的形式，以便更好地展示和理解数据。这些技术的综合应用可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，实现更好的业务决策和创新。

大数据分析的技术可以分为数据***集、数据处理、数据存储和数据分析四个方面。其中，数据***集技术包括爬虫、传感器、日志等；数据处理技术包括数据清洗、数据集成、数据转换等；数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等；数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些技术的综合应用可以实现对大数据的高效处理、分析和应用，从而为决策提供有力支持。

大数据分析技术包括数据***集、数据存储、数据处理、数据分析和可视化等环节。

其中，数据***集技术负责从不同来源获取原始数据，数据存储技术负责将数据存储到数据仓库或数据湖中，数据处理技术负责清洗、转换和整合数据，数据分析技术负责从数据中提取有价值的信息，数据可视化技术负责将数据以可视化的形式展现出来。这些技术共同构成了大数据分析的基础设施，帮助企业从海量数据中快速挖掘出有价值的信息。

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

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