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简略信息一览：
大数据,数据分析和数据挖掘的区别
方法和技术不同 大数据：大数据处理通常需要使用分布式计算和存储技术，例如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。大数据处理着重于数据的收集、存储、清洗和预处理。数据分析：数据分析涉及统计分析、机器学习、数据挖掘等方法和技术，用于探索数据、构建模型、发现模式和关联，以及进行预测和决策支持。
分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）。而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确。
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当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。
大数据分析：是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。
数据挖掘和数据分析的区别主要可以从能力要求和工作内容两方面来看。数据分析师的工作偏业务，主要是通过数据分析手段来发现、分析和解决业务问题，为决策作支持。
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而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。
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