大数据时代的迸发，是基于软硬件技术迅速发展前提下的海量数据存储、清洗建模、应用分析。现在很多搞笑的大数据产品和噱头分子们都是在公司业务系统中运行的关系型数据库，还为数不多的数据情况下，进行吹捧大数据。大数据范畴的产生就是为了应用，那么大数据计算，要有高性能的计算机服务器去完成，输出加工后的数据，可被应用服务器快速识别与读取；大数据分析是根据应用分析需求，建立分析模型，分析信息趋势的过程。那么传统数据分析与大数据分析区别有哪些？

大数据计算属于数据的加工处理，产生的数据主要还是单一指标类数据属于数值化数据。而数据分析则更多的是结合多个维度对某一指标进行综合性分析，分析的大部分都是非数值化结果而是趋势类特征类结果，一般采用图形进行可视化展现。

 传统数据分析与大数据分析的三方面异同：

 第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。

数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。

 第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。

“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。

 第三，与机器学习模型的关系上，两者有着本质差别。

“传统数据分析”在大部分时候，知识将机器学习模型当黑盒工具来辅助分析数据。而“大数据分析”，更多时候是两者的紧密结合，大数据分析产出的不仅是一份分析效果测评，后续基于此来升级产品。在大数据分析的场景中，数据分析往往是数据加墨的前奏，数据建模是数据分析的成果。

通过上述介绍，传统数据分析与大数据分析区别有哪些相信大家已经清楚了吧，想了解更多关于大数据的信息，请继续关注。