資料分析和資料庫的關係是什麼,資料庫分析的原理是什麼?

2021-04-26 06:19:13 字數 2345 閱讀 2555

1樓:day棉花糖

可以這麼理解,資料庫是用來儲存資料的,資料分析是把儲存好的資料通過一系列的資料分析方法進行處理來得出你想要知道的問題結論。

資料庫分析的原理是什麼?

大資料、資料分析和資料探勘的區別是什麼?

2樓:時時時擦

區別:大資料

是網際網路的海量資料探勘,而資料探勘更多是針對內部企業行業小眾化的資料探勘,資料分析就是進行做出針對性的分析和診斷,大資料需要分析的是趨勢和發展,資料探勘主要發現的是問題和診斷。

釋義:大資料:指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產;在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有資料進行分析處理。

大資料的5v特點(ibm提出):volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)veracity(真實性) 。

資料分析:是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析,提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。

在實用中,資料分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。

資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立,但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能,並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與電腦科學相結合的產物。

3樓:cda資料分析師

1、大資料:指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

大資料的5v特點(ibm提出):volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)veracity(真實性)

2、資料分析:是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析,提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。

在實用中,資料分析可幫助人們作出判斷,以便採取適當行動。

3、資料探勘:涉及到很多的演算法,源於機器學習的神經網路,決策樹,也有基於統計學習理論的支援向量機,分類迴歸樹,和關聯分析的諸多演算法。資料探勘的定義是從海量資料中找到有意義的模式或知識。

海闊憑魚躍,天高任鳥飛。對於進入這個行業的同學而言,你可以選擇讀研後再進入這個行業,也可以先就業,用你的工作經驗彌補你的學歷不足。大資料、資料分析或資料探勘是實踐性很強的學科,從實際工作中獲取的知識和能力是你在學校裡面無法學習到的,企業最終也是看重你的實際工作能力。

4樓:只愛小

大資料概念:大資料

是近兩年提出來的,有三個重要的特徵:資料量大,結構複雜,資料更新速度很快。由於web技術的發展,web使用者產生的資料自動儲存、感測器也在不斷收集資料,以及移動網際網路的發展,資料自動收集、儲存的速度在加快,全世界的資料量在不斷膨脹,資料的儲存和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力,這給資料探勘技術的實施提出了挑戰(一般而言,資料探勘的實施基於一臺小型機或大型機,也可以進行平行計算)。

資料探勘概念: 資料探勘基於資料庫理論,機器學習,人工智慧,現代統計學的迅速發展的交叉學科,在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法,源於機器學習的神經網路,決策樹,也有基於統計學習理論的支援向量機,分類迴歸樹,和關聯分析的諸多演算法。

資料探勘的定義是從海量資料中找到有意義的模式或知識。

大資料需要對映為小的單元進行計算,再對所有的結果進行整合,就是所謂的map-reduce演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些資料探勘技術,區別是原先的一些資料探勘技術不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中,有些演算法需要調整。

大資料和資料探勘的相似處或者關聯在於: 資料探勘的未來不再是針對少量或是樣本化,隨機化的精準資料,而是海量,混雜的大資料,資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析,提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。

在實用中,資料分析可幫助人們作出判斷。

拓展資料:

大資料(big data),指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點(ibm提出):volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(低價值密度)、veracity(真實性)。

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