统计和大数据的区别是什么?
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发布时间:2022-04-23 15:07
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热心网友
时间:2023-07-08 00:16
大数据和传统的数据有什么区别?
热心网友
时间:2023-07-08 00:17
大数据(big
data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴
藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2)
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3)
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据和传统统计学的区别
一、知识体系不同 1、统计学注重的是方式方法;2、大数据则更关注于整个数据价值化的过程,大数据不仅需要统计学知识,还需要具备数学知识和计算机知识。二、技术体系结构不同 1、统计学知识主要应用在大数据分析领域,统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一,另一种数据分析方式是机器学习。2、大数据技术...
有哪些人口统计数据平台?
常见的查询城市人口数据途径有以下几个:1. 国家统计网站:中国各级单位及公众了解全国及各地区经济社会发展和人口变动情况的重要渠道之一。其网站可以查询全国及各地各级行政区域的人口数据,包括城市总人口、年龄结构、性别比例等。2. 地方统...
什么是统计学?统计学和大数据是什么关系?
统计学注重的是方式方法,而大数据则更关注于整个数据价值化的过程,大数据不仅需要统计学知识,还需要具备数学知识和计算机知识。从另一个角度来说,统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。
大数据和统计的区别在哪里?
大数据与统计:一场洞察与预测的较量 当我们遇到美丽的事物,往往会有所反应,这正是统计与我们日常生活中的微妙互动。比如,当你在街头偶遇一个胸部线条诱人的女性,你的目光会不由自主地多停留几秒。这种现象,简单来说,是统计在起作用——我们的大脑根据过往经验,即对胸部尺寸与吸引力之间可能存在的...
有关大数据的误区:数据统计≠大数据
另外,数据统计并不等同于大数据,数据统计和大数据的区别就在于人工智能。 近两年来,“大数据”被广泛应用到各行各业,而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据,到《星星》都叫兽的高低领毛衣,“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度,同时也从一个高精...
统计学专业与大数据有哪些不同?统计学就业前景怎么样?
统计学专业与大数据专业会有一些不同,但总体上是有相同之处都跟网络有关系统计信息数据的。同济学就业前景比较广阔,从事的岗位也比较多,可以从事计算工作,也可以从事销售工作,也可以去银行工作,这些岗位都是能够提供的。很多学生在填报志愿的时候会选择统计学专业,在近几年这个专业的发展比较好,主要...
大数据和统计思维与方法有明显的不同,具体表现在哪些方面?
一、研究目的不同。通常在传统统计模式中,其主要为了进行确证性研究,所以会从事物的关联性以及先验信息,结合应用合适的统计推断方法,把事物的因果关系推理阐述清楚。然而样本数据存在不完整性,所以必须进行许多工作,才能准确地把后续因果关系充分验证清楚。随着大数据时代的来临,并不用对事物发展的因果...
大数据专业和统计学专业哪个好?
相对于统计学,大数据专业好。大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。统计学是中国普通高等学校本科专业。本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用技能,掌握统计学的主要方法和相关的计算机技术,具备...
大数据与会计和统计与会计核算区别
大数据与会计和统计与会计核算区别如下:1、时间不同。大数据会计和会计相比,大数据会计出现要晚一些,先有大数据后才有相关的会计需求。2、接触不同。会计负责结账核算已经完成的资金活动,并描述资金账目,而财务则负责分析资金运转,并对未来资金做预算,而大数据会计对于数据接触比较多。3、方式不同。
大数据是统计数吗?
大数据不是统计数。大数据是一个概念,一个领域,是由很多方面来组成的。首先是大量的数据。至少是T级,或者是P级别的。采集和存储数据的技术,如:Hadoop,kafka,HBase等 数据的分析和计算,如:mapreduce, scala, spark 等等 数据的应用,如:推荐系统,热力分析等等 其他还有好多,我还没听过的。
统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同
4. 大数据处理之四:挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的...