數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，未提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據分析包含「數據」和「分析」兩個方面一方麵包括手機、加工和整理數據，另一方面也包括分析數據，從中提取有價值的信息並形成對業務有幫助的結論。
數據分析的成果通常以分析報告的形式呈現。對於數據分析報告，分析就是論點，數據就是論據，兩者缺一不可。
傳統數據分析與大數據分析的三方面異同：
第一，在分析方法上，兩者並沒有本質不同。
數據分析的核心工作是人對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量是極其有限的。所以，無論是「傳統數據分析」，還是「大數據分析」，均需要將原始數據按照分析思路進行統計處理，得到概要性的統計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區別只是原始數據量大小所導致處理方式的不同。
第二，在對統計學知識的使用重心上，兩者存在較大的不同。
「傳統數據分析」使用的知識主要圍繞「能否通過少量的抽樣數據來推測真實世界」的主題展開。「大數據分析」主要是利用各種類型的全量數據（不是抽樣數據），設計統計方案，得到兼具細致和置信的統計結論。
第三，與機器學習模型的關繫上，兩者有著本質差別。
「傳統數據分析」在大部分時候，知識將機器學習模型當黑盒工具來輔助分析數據。而「大數據分析」，更多時候是兩者的緊密結合，大數據分析產出的不僅是一份分析效果測評，後續基於此來升級產品。在大數據分析的場景中，數據分析往往是數據加墨的前奏，數據建模是數據分析的成果。
Ⅱ 什麼是信息、數據、知識和智能並理解四者之間的關系
你好，信息化、數據化、數字化、智能化等概念層出不窮，然而業內沒有了權威定義，大家眾說紛紜，大有「百花齊放，百家爭鳴」之勢。尤其非IT專業人士，對這些概念的認知往往是非常困惑。
本文將數據化、信息化、數字化、智能化的相關定義拋磚引玉，結合組織定義與行業發展趨勢，對四者之間的聯系與區別進行解析，便於廣大讀者更好理解之間的關系，助力於企業數字化轉型升級。
一
數據、信息、知識、智慧四隻者之間的關系
IBM DIKW數據價值體系
從圖可以看出，數據是知識階層中最底層的概念，數據是形成信息、知識和智慧的源泉。企業不同角色對信息需求是不一樣的, 需要滿足各級主管的信息需求。
數據: 是使用約定俗成的關鍵字，對客觀事物的數量、屬性、位置及其相互關系進行抽象表示，以適合在這個領域中用人工或自然的方式進行保存、傳遞和處理。
信息:是具有時效性的，有一定含義的， 有邏輯的、經過加工處理的、對決策有價值的數據流。
知識:通過人們的參與對信息進行歸納、演繹、比較等手段進行挖掘，使其有價值的部分沉澱下來，並於已存在的人類知識體系相結合，這部分有價值的信息就轉變成知識。
智慧:是人類基於已有的知識，針對物質世界運動過程中產生的問題根據獲得的信息進行分析、對比、演繹找出解決方案的能力。這種能力運用的結果是將信息的有價值部分挖掘出來並使之成為知識架構的一部分。
二
數據與數據化
2.1
數據的定義
大數據時代，能夠意識到數據的重要性，但是否真的了解數據的相關定義呢？各機構的定義如下：
1
維基網路
早在1946年，data一詞就首次被用於明確表示「可傳輸和可存儲的計算機信息」。
根據維基網路，數據的含義已不再局限於計算機領域，而是泛對所有定性或者定量的描述。僅供參考
Ⅲ 數據，信息和知識有什麼關系和區別
數據是原材料，它只是提供了發生了什麼事情，不提供和判斷或解釋和行動的可靠基礎。數據是形成信息的重要原料。
信息的目的在於調整接受者對事情的看法，並影響其判斷行為。
對信息深度加工，並深入分析和總結，才能獲得有用的知識。
Ⅳ 什麼是大數據及大數據技術
別再忽視大數據了，努力固然重要，但是把握住時代發展潮流，選擇好方向也必不可少，甚至更重要。
目前企業提供的大數據崗位按照工作內容要求，可以分為以下幾類：
①初級分析類，包括業務數據分析師、商務數據分析師等。②挖掘演算法類，包括數據挖掘工程師、機器學習工程師、深度學習工程師、演算法工程師、AI工程師、數據科學家等。③開發運維類，包括大數據開發工程師、大數據架構工程師、大數據運維工程師、數據可視化工程師、數據採集工程師、資料庫管理員等。④產品運營類，包括數據運營經理、數據產品經理、數據項目經理、大數據銷售等。
大數據本身是一個抽象的概念。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟體工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集合。
目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四個特徵，簡稱「4V」，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低，如圖 1 所示。下面分別對每個特徵作簡要描述。
1）Volume：表示大數據的數據體量巨大。
數據集合的規模不斷擴大，已經從 GB 級增加到 TB 級再增加到 PB 級，近年來，數據量甚至開始以 EB 和 ZB 來計數。
例如，一個中型城市的視頻監控信息一天就能達到幾十 TB 的數據量。網路首頁導航每天需要提供的數據超過 1-5PB，如果將這些數據列印出來，會超過 5000 億張 A4 紙。圖 2 展示了每分鍾互聯網產生的各類數據的量。
2）Velocity：表示大數據的數據產生、處理和分析的速度在持續加快。
加速的原因是數據創建的實時性特點，以及將流數據結合到業務流程和決策過程中的需求。數據處理速度快，處理模式已經開始從批處理轉向流處理。
業界對大數據的處理能力有一個稱謂——「 1 秒定律」，也就是說，可以從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。大數據的快速處理能力充分體現出它與傳統的數據處理技術的本質區別。
3）Variety：表示大數據的數據類型繁多。
傳統 IT 產業產生和處理的數據類型較為單一，大部分是結構化數據。隨著感測器、智能設備、社交網路、物聯網、移動計算、在線廣告等新的渠道和技術不斷涌現，產生的數據類型無以計數。
現在的數據類型不再只是格式化數據，更多的是半結構化或者非結構化數據，如 XML、郵件、博客、即時消息、視頻、照片、點擊流、 日誌文件等。企業需要整合、存儲和分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。
4）Value：表示大數據的數據價值密度低。
大數據由於體量不斷加大，單位數據的價值密 度在不斷降低，然而數據的整體價值在提高。以監控視頻為例，在一小時的視頻中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒，但是卻會非常重要。現在許多專家已經將大數據等同於黃金和石油，這表示大數據當中蘊含了無限的商業價值。
通過對大數據進行處理，找出其中潛在的商業價值，將會產生巨大的商業利潤。