大数据是指（zhǐ）用现有的（de）计算机软硬件设施难以采集（jí）、存储（chǔ）、管理（lǐ）、分析（xī）和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模（mó）大、种类杂、快（kuài）速化（huà）、价值密（mì）度低等特点（diǎn）（4V特性）。大数据的“大”是一个相对概（gài）念，没有具体标准，如果一（yī）定要给一（yī）个标（biāo）准，那么10-100TB通常称为大数据（jù）的门槛。

数据（jù）分（fèn）析是一个大的概念，理论（lùn）上任（rèn）何对数据进行计算、处理（lǐ）从而得出（chū）一些有意义的（de）结论的过（guò）程，都叫数据分析。从数据本（běn）身的复杂程度（dù）、以及（jí）对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为（wéi）以下4个层次：数据统（tǒng）计，OLAP，数据挖（wā）掘，大数（shù）据。

大数据分析和数据分析是有区别和联系（xì）的。这里重点关注两者的是技（jì）术要求、使用场景、业务范围（wéi）等方面的（de）区别和（hé）联系。重点要（yào）区分理（lǐ）论（lùn）研（yán）究和实（shí）际应用两方（fāng）面区别和（hé）联系。

第一：在分析（xī）方法（fǎ）上两者并（bìng）没有本质不同（tóng）

数据分（fèn）析的核心工作是人（rén）对（duì）数据指（zhǐ）标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据（jù）量是极其有限的。所以，无（wú）论是“传统数据分析”，还是“大数据分（fèn）析”，均需要将（jiāng）原始数据按照分析（xī）思路进行统计处（chù）理，得到概要（yào）性的（de）统计结果供（gòng）人分（fèn）析（xī）。两者在这个过程中是（shì）类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同（tóng）。

第二（èr）：在对统计学知识（shí）的（de）使用重心（xīn）上（shàng）两者存（cún）在较大的不同

传统数据分（fèn）析”使用的知识主要围绕“能否通过（guò）少量的抽样数据（jù）来推（tuī）测真实（shí）世界（jiè）”的主题展（zhǎn）开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全（quán）量（liàng）数据（不是抽样数据），设计统计方案，得（dé）到兼具（jù）细致（zhì）和置（zhì）信的统计结论（lùn）。

第三：与机器学习模（mó）型的关系上，两（liǎng）者有着本质差（chà）别（bié）

“传统数据分析”在大部分时候，知识将（jiāng）机器学习模型当黑盒（hé）工（gōng）具来辅助分析数据。而“大数据分析”，更多时候是两者（zhě）的紧密结合，大数据分析产（chǎn）出的不仅（jǐn）是一份分析效（xiào）果测评，后续（xù）基于此（cǐ）来升（shēng）级产品。在大数据分（fèn）析的（de）场景中（zhōng），数（shù）据分析往往（wǎng）是数据加墨的前奏，数据建（jiàn）模是数据分（fèn）析的成果。