浅谈大数据分析与传统分析方法
大数据思维与传统统计思维方式的差异分析_郑磊学习总结
当今信息科技高速发展，大数据已经成为一种新的生产力，驱动传统行业发生重大变革。
由于大数据具有4V（Volume， Variety， Velocity和Veracity）特性 [1] ，传统统计思维方法已不能完全满足时代需求，大数据思维方式亦应运而生。
大数据思维与传统统计思维类似，都是对现实世界的数据和现象进行科学分析和判断，从而揭示事物的内在本质，判断其发展变化规律。
然而，由于这两种思维方式各有其自身特点，其研究重点和应用领域也各自不同，所有我们就需要对这两种思维方式进行研究，从而开阔视野，从多个角度以多种方法解决问题。
1 大数据思维与传统统计思维方式的区别1.1 研究对象不同总体性和样本性，是大数据思维和传统统计思维研究对象的根本区别。
在传统统计思维中，受传统分析方法的限制，抽样分析是最常用的统计方法，即按随机性原则，从总体单位中随机抽取部分单位作为样本进行统计分析，并以其结果推断总体有关指标的一种统计方法。
实践证明：抽样分析精确性受抽样随机性影响较大，增加随机性，精确度将大幅提高；增加样本数量，精确度影响不大，因此样本选择的随机性比样本数量更为重要。
用样本数据去推断全部样本的情况，是传统统计方法分析数据的常用方法，但在现实中，这种方法可能无法展示事物的全貌，其抽样的代表性有存在偏差的可能，其推断的结果需要验证。
在大数据背景下，所有海量数据都可以存储在云存储上，大数据思维不再采用传统的随机抽样方式，而是采用“样本即总体” 的全数据思维方式，采用大数据特殊算法，利用云计算强大的计算能力，计算分析全部数据，从而发现传统统计方法无法揭示的细节信息，找出深藏在数据中不易被发现的秘密。
1.2 研究方法不同在传统统计工作中，统计方法一般是基于事务间的相关性、先验信息，根据收集的统计样本，采用传统统计学的推断方法进行因果关系的推断。
而大数据是建立在总体数据之上，排除人为假设，通过大数据算法，挖掘出数据深处的意义，发现深层次的因果关系，从而进行科学的预测和判断。
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究随着互联网技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，数据分析已成为企业发展中不可或缺的组成部分。
而大数据分析平台与传统数据库的性能比较也成为了一个备受关注的话题。
本文将探讨这两者的性能比较，并分析它们各自的优缺点。
一、大数据分析平台大数据分析平台（Big Data）是一种基于分布式计算模型的数据处理平台。
它可以帮助用户提高数据分析的效率和准确性，并为用户提供可视化的分析结果。
大数据分析平台主要由以下组件构成：1.计算集群：由大量计算机节点组成，可同时执行多个任务，缩短数据处理时间。
2.存储系统：多个存储单元组成，用于存储海量数据，保证系统的可扩展性和高可靠性。
3.分布式文件系统：类似于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。
它将文件切分成多个块，存储在不同的节点上，使得文件的读写速度更加快速。
4.分布式计算框架：类似于MapReduce的分布式计算框架，用于实现并行计算和数据处理。
5.数据分析工具：支持数据分析、可视化分析等。
根据目前市场上的数据分析平台，主流的大数据分析平台有Apache Hadoop、Spark、Flink等。
优点：1.具有非常强大的数据处理和计算能力，适合处理海量的数据。
2.高度可扩展性，可以对系统进行相应扩展以满足数据处理的需求。
3.具有较高的容错性，能够在某些计算节点出现故障的情况下，仍能保证系统的正常运作。
缺点：1.对于一些数据量较小的场景，使用大数据分析平台反而会造成资源浪费。
2.由于其分布式架构的复杂性，需要较高的技术水平才能进行系统的维护和管理。
3.数据处理也需要耗费大量的计算资源。
二、传统数据库传统数据库是一种基于关系型模型的数据处理平台。
它的数据存储方式为表格形式，通过SQL语言进行数据操作和查询。
现如今应用比较广泛的数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
优点：1.易于使用，有成熟的交互式管理工具，可以通过简单的命令或者GUI界面完成对已有数据表的操作。
医疗健康大数据与传统医疗的比较分析
医疗健康大数据与传统医疗的比较分析随着信息技术的发展，医疗领域也在逐渐引入大数据技术。
医疗健康大数据是指海量、多样、高速、全面的医疗信息数据，通过分析和挖掘这些数据，可以为医疗研究、公共卫生、临床治疗等领域提供更精确、更全面、更有效的信息支撑。
与传统医疗相比，医疗健康大数据具有以下几个方面的优势。
一、医疗健康大数据可以更好地支持医疗决策传统的医疗决策主要依靠医生的临床经验和知识水平，但这种方式存在主观性和局限性。
而医疗健康大数据可以通过对海量的病历、影像、基因、药物、设备等数据进行深入挖掘，发现一些医生难以发现的规律和关联，帮助医生更加科学地做出决策。
例如，通过对大量病人的病历和影像数据进行分析，可以建立起一些肝癌患者的诊断和治疗模型，为医生提供更好的临床决策支持。
二、医疗健康大数据可以更好地进行疾病预防和公共卫生工作传统的疾病预防和公共卫生工作主要是通过对人群的流行病学调查和疫情监测来实现的，而这种方式存在时效性差、数据量小、信息不全面等问题。
而医疗健康大数据可以通过对病历、药品销售、医疗机构就诊数据等进行分析，发现一些患病高发的特点和趋势，为科学制定疾病预防和公共卫生策略提供支持。
例如，通过对流感病例的统计和分析，可以预测出流感高发的地区和时间，及时采取相应的预防措施。
三、医疗健康大数据可以更好地进行精准医疗传统的医疗模式主要是以症状为中心进行治疗，而医疗健康大数据可以从基因、蛋白质、细胞、组织等多维度进行分析，发现不同人群之间的差异和规律，实现精准医疗。
例如，通过对患者基因数据的分析，可以预测出患者是否对某种药物敏感，从而避免不必要的使用和副作用。
四、医疗健康大数据可以更好地实现医疗资源的分配传统的医疗模式存在医疗资源分配不均的问题，而医疗健康大数据可以通过对医院、医生、病人、药品等数据进行分析，了解不同医疗资源的分布情况和利用率，实现医疗资源的优化分配。
例如，通过对病人就诊数据的分析，可以发现某些地区某些疾病的诊疗频率过高，可以加大对这些地区的医疗资源投入，缓解医疗资源短缺的问题。
大数据背景下财务数据分析与传统的区别(一)2024
大数据背景下财务数据分析与传统的区别（一）引言概述:在大数据背景下，财务数据分析与传统的分析方法存在着显著的区别。
传统的财务数据分析方法通常基于有限的数据量和传统的统计模型，而大数据背景下的财务数据分析则能够利用海量的数据和先进的数据挖掘技术，从中挖掘出更为深入和准确的信息。
本文将从数据量、数据来源、数据处理、模型选择和分析结果等五个方面详细阐述大数据背景下的财务数据分析与传统方法的区别。
正文内容:1. 数据量大数据背景下的财务数据分析可以利用海量的数据进行分析和挖掘，而传统的财务数据分析则通常只能依赖有限的数据量。
大数据分析的数据量更大，能够涵盖更多的细节和变量，从而得到更准确和全面的结果。
- 大数据背景下的财务数据分析可以涵盖多个时间段的数据，从而对财务情况的变化趋势进行更全面和深入的分析。
- 传统的财务数据分析通常只依赖特定时间段的数据，只能提供有限的信息，难以捕捉到长期趋势和变化。
2. 数据来源在大数据背景下，财务数据的来源更加多样化和丰富，包括内部数据和外部数据。
而传统的财务数据分析通常只能依赖于内部数据。
- 大数据背景下的财务数据分析可以整合和分析来自不同渠道和来源的数据，如外部市场数据、行业数据和社交媒体数据等。
这些数据可以为财务分析提供更多的信息和洞察力。
- 传统的财务数据分析通常只能依赖公司内部的数据，不能全面了解市场动态和行业趋势。
3. 数据处理在大数据背景下，财务数据的处理方式更加灵活和高效，可以利用先进的数据处理和挖掘技术。
而传统的财务数据分析则通常采用传统的统计方法进行处理。
- 大数据背景下的财务数据分析可以利用机器学习和人工智能等技术，自动处理和分析大量的数据，节省时间和人力成本。
- 传统的财务数据分析通常需要手动进行数据处理和分析，耗时且容易出错。
4. 模型选择在大数据背景下，财务数据分析可以选择更复杂和准确的模型进行分析和预测。
传统的财务数据分析则通常采用传统的统计模型。
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据技术已经渗透到各个行业和领域。
大数据技术以其强大的数据处理能力和高效的数据分析方法，为传统统计学分析方法带来了前所未有的冲击和挑战。
本文将对大数据技术与传统统计学分析方法进行比较探析，探讨它们在数据处理和分析方面的优势和劣势，以及在实际应用中的应用场景和价值。
1. 数据处理能力大数据技术以其强大的数据处理能力著称，能够处理海量、多样化的数据，并对数据进行实时、快速的处理和分析。
而传统统计学方法通常需要对数据进行抽样或者假设符合某一特定分布，然后再进行统计推断分析。
在面对海量、多样化的数据时，传统统计学方法的处理能力就显得相对薄弱。
2. 数据分析方法大数据技术通过机器学习、数据挖掘等方法，能够挖掘数据中的潜在规律和关联，实现对数据的深度分析和挖掘。
而传统统计学方法则更注重对数据的描述统计、推断统计和回归分析，通常需要依赖对数据的假设前提和参数估计。
在应对非线性、高维度、复杂数据分析时，传统统计学方法的局限性就显现出来。
3. 应用场景大数据技术在电商、金融、医疗、交通等领域有着广泛的应用场景，能够实现对用户偏好、信用评估、疾病预测、交通预测等方面的深度分析和预测。
而传统统计学方法更多地应用于实验设计、质量控制、医学研究等方面，通常需要有明确的研究假设和数据收集计划。
尽管大数据技术在数据处理和分析方面具有明显的优势，但它也并非是完美无缺的。
在面对分布不均、数据质量不高、数据隐私安全等方面的问题时，大数据技术也会遇到一些困难和挑战。
而传统统计学方法则在这些方面显得更为有优势。
大数据技术与传统统计学分析方法的结合就显得尤为重要。
大数据技术能够帮助传统统计学方法处理更大规模、更复杂的数据，提高数据分析的速度和效率；而传统统计学方法则能够帮助大数据技术更好地处理数据质量、数据偏差和数据隐私安全等方面的问题，实现更为准确和可靠的分析结果。
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析随着信息化时代的到来，数据量呈指数级增长，大数据技术成为信息处理和分析的重要工具。
大数据技术以其高效、快速、多样化的特点，正在逐渐取代传统的统计学分析方法。
大数据技术和传统统计学分析方法各有优劣，本文将对两者进行比较探析。
一、数据规模传统统计学分析方法更适用于小样本、少量变量的数据分析。
而大数据技术则更适用于海量数据的处理和分析。
传统统计学分析方法通常要求数据满足正态分布及其它假设，而大数据技术可以在更大范围内获取数据样本，从而避免了样本量过小带来的偏差问题。
二、数据处理传统统计学分析方法通常需要对数据进行预处理、清洗等操作，以确保数据的可信度和准确性。
而大数据技术可以直接处理原始数据，减少了数据处理的时间和成本。
大数据技术的数据处理更加灵活和快速，能够应对不同类型、不同格式的数据，而传统统计学分析方法则需要在数据处理过程中进行特定的数据变换和加工。
三、算法选择传统统计学分析方法通常采用概率统计理论和数学模型进行分析。
而大数据技术更注重机器学习和深度学习算法的运用。
大数据技术的算法种类更加丰富，能够更好地适应复杂的数据模式和规律。
大数据技术还可以通过海量数据自动学习和挖掘数据的内在规律，发现传统统计学分析方法未曾触及的新规律。
四、实时性大数据技术具有实时处理和分析的能力，可以及时地对数据进行监控和反馈。
而传统统计学分析方法往往需要花费较长的时间进行数据采集、预处理、分析，才能得出相对准确的结论。
特别是在金融、医疗、交通等领域，对实时性要求较高的数据分析应用中，大数据技术表现出了明显的优势。
五、应用领域传统统计学分析方法更多地应用于学术研究、市场调查等领域，其研究对象往往是具有一定规模和特定问题的数据集。
而大数据技术在电子商务、社交网络、智能制造、智慧城市等领域的应用更为广泛。
大数据技术不仅可以提供对数据的深度分析，还可以实现跨领域的融合应用，发挥更大的价值。
传统分析与大数据分析的对比
传统分析与大数据分析的对比一、方法：传统分析主要依赖于统计学原理和假设，通过对有限数据进行采样、整理和分析，从中获取结论。
传统分析方法对数据的要求较为严格，需要满足一定的样本量和分布假设等条件。
传统分析方法属于分析型，需要在实际操作中主动指定分析的目标和方法。
大数据分析则主要通过机器学习和数据挖掘等技术，对庞大的数据进行自动化处理和分析，以发现其中隐藏的规律和关联性。
大数据分析方法更加灵活和自动化，能够省去人工处理数据的繁琐过程。
大数据分析方法属于挖掘型，更多地关注于从数据中发现未知的规律和模式。
二、数据量：传统分析方法适用于小规模数据分析，需要对样本数据进行抽样和加工，以适应数据量有限的情况。
传统分析方法在数据量较多时，往往效率较低且结果可能不够准确。
大数据分析则侧重于大规模数据的处理和分析，可以直接处理海量的数据。
随着大数据技术的发展，大数据分析可以高效地对百万甚至亿级的数据进行处理和分析。
大数据的规模对分析结果的准确性和可靠性具有明显提升。
三、处理速度：传统分析方法需要经过一系列的数据采集、加工和分析，整个过程时间较长。
传统分析方法对于大规模数据的处理速度较慢，无法满足实时分析的需求。
大数据分析方法通过使用分布式计算和并行处理等技术，能够实现对大规模数据的快速处理和分析。
大数据分析方法的处理速度远远超过传统分析方法，能够满足实时分析的需求。
四、效果：传统分析方法在一定的数据范围和条件下，能够得出相对准确的结果。
传统分析方法可以帮助人们深入理解数据背后的关联性和规律性。
大数据分析则通过对大规模数据的分析，能够发现更多的规律和关联性，甚至能够发现人们未曾注意到的信息。
大数据分析方法的结果往往更加全面和准确，能够提供更有洞察力和预测能力的分析结果。
总结起来，传统分析与大数据分析在方法、数据量、速度和效果等方面存在明显差异。
传统分析方法适用于小规模数据分析，处理速度较慢，结果相对准确；而大数据分析则适用于大规模数据处理和分析，处理速度快，结果全面准确。
大数据思维与传统统计思维方式的对比分析
瞭望观点在信息化社会快速发展的时代背景下，人们对于大数据技术的研究不断深化，在大数据时代中逐渐产生各种复杂、多元化的结构化以及非结构化信息，这些海量的信息数据，也将对人们的思维和生活方式发生较大的转变。
当前形势下，如果仍然采用传统的统计思维方法，将无法适应时代的发展需求，必须尽快产生大数据思维方式，才能更好地进行数据统计和分析，从而深入了解事物的内在本质，掌握事物发展的真实规律。
从本质上来看，大数据思维和传统思维方式分别具有不同的特性，在研究和应用领域上也存在一定的差异，所以需要从各个角度来研究大数据思维和传统统计思维方式，才能有效解决问题。
一、大数据思维和传统统计思维方式的对比差异（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关系进行准确阐述，通过应用大数据技术，能够更好地探究事物的相互关系，有效排除人为假设的意义，能够把数据最深处的本质问题挖掘出来，建立良好的认知，并进行准确预测。
大数据时代能够立足于大数据，从而深入挖掘数据事件中的复杂现象，只需要在大数据资源库中输入特定的词条，就能够获取准确的词条关系，把事务发展的因果性判断出来。
（二）研究对象的不同。
大数据思维比较趋向于总体性，而传统统计思维趋向于样本性。
在传统的统计分析工作中，主要采用抽样分析的统计方式，也就是遵循随机性的分析原则，分别从整体单位组织中来随机获取一部分样本，从而展开统计分析，获得部分样本的统计分析结果，利用样本分析结果能够把总体指标数据统计出来。
根据实践验证发现，在抽样分析的过程中，精确性经常受到随机性的影响，这也使指标数据的随机性增强，在增加样本数量之后，并不会对精确度产生较大的影响，所以在传统的统计模式中，需要合理确定样本选择的随机性。
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数据 ”每年 有相当于 ２ ５ ０ ０ 亿欧
元 的 价 值 —— 比希 腊 的 Ｇ Ｄ Ｐ还
具体的管理指标进行量化。指标
化 的 好 处 就 是 能 在 具 体 的 工 作 中产生 数据 ，在 便 于提 高管 理效 率 的 同时 ，也 可 以使 用数 据 分析 的方 法 ，寻 找 提 升 管 理 的空 间 。
来 巨 大 变 化 。 它 是 一 个 好 的 工
互 联 网或 者 上 街参 与社 会 活 动 ， 因此 ，选 择样 本 的时 候 被 忽 略 ，
最 终造 成错误 的预测 结果 。
为 什 么 会 出 现 大 数 据 分 析
不 准确 的情 况 ？ 影 响 事 物 的 变 量 在 历 史 经 验 中往 往还 没有 反应 出来 ，而这
ｌ 虚 它 景
交流 。
浅 谈大数据分 析与传统分析方法
●林 溪 桥 ’ 郑 艺 文
随着 科技 的进 步 ，大数 据分 析 已经 被 人 们 应 用 在 方 方 面 面 ，
医疗 行 业 ，“ 大 数 据 ” 每 年 可 以
测 机 构 都 采 用 不 同 的 方 法 进 行 数 据采 集 ，无 论 是发 放 的大量 调 查 样 本 ，还 是 通 过 搜 索 引 擎 的 搜 索 量 ，或 是媒 体 上 的关 注度 ， 都 没有 预测 出最 终 的结果 。事后
的 领域 ，大数 据 分 析 并 不擅 长 ，
但 利 用 经 验 分 析 往一个 电力 生产
领 域 巾 的案 例进 行说 明 。
体 让 利 幅度 均 大 幅 上 升 的 情 况 ，
达到 了 “ 鲶 鱼效应 ” 的 目的 ，充 分释放 了改革 的红 利 。如 果 某位
在缺 少有 效 样 本 ，政 策密 集
我 们 可 以 看 到 ，在 ２ ０ １ ７年
以前 ，电 力交 易的 平均 价 的确呈 现 出和煤 价关联 的态势 ，发 电厂 计利 的幅 度在 逐步 缩 小 。虽 然 原
交 易结 束 了这 种 相 关 联 的 情 况 。
通过 观察图 ２ ，我 们 可 以 发 现 ， ２ ０ １ ７年 的 交 易 出 现 了价 差 和 总
麦肯锡全球研究 院在其 《 大
数据 ：创 新 、竞争 和 生产 力 的下
一
个 新 领域 》报 告 中提 出 ：美 国
２ ０ １ ７ ． １ ０（ 总第 ２ １ ０期 ）
３ ５
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景一
一 ｌ 角 广 流 ｛ 父
经 验 分析 的实 用 性
获得 的总 利益 。
规 则 的 改 变 ，２ ０ ｌ ７年 初 开 始 的
可选 择 相信 自己 的经验 判 断 ，而
不 愿 意 接 受 从 一 些 报 告 或 者 数 据里 面 得来 的结 论 。
规 律 的时候 ，最 常用 的分析 方法
的 “ 黑天鹅 ”事 件莫过 于 ２ ０ １ ６ 年 的 美 国 大 选 。２ ０ １ ６年 美 国 大 选 被 誉 为 民 意 调 查 史 上 错 误 最
是 根 据 价 值 工 程 即价 值 分 析 选
具 ，就像 计算 机 一样 ，帮 助人们 提升 社会 生 产效 率 ，了解 事物 真 相 ，认 识 客观 规 律 ，具 有 不可估 量 的发 展前 景 。
然 而 ，大 数据 预测 也存 在 一 些失 误 的案例 。 近 年 来 大 数 据 分 析 最 有 名
许 多分 析人 员 总结发 现 ，投 票选
创造 ３ ０ ０ ０亿 美 元 的 价 值 —— 比 西 班 牙 每 年 医疗 投 入 的 两 倍 还 多 ；在 欧 洲 公 共 管 理 部 门 ，“ 大
越 来越 多人相 信 未来许 多事 物
都 将通 过 数据 建立 关联 。一 个 简 单 的例 子 ：近年 来许 多企 业 都提
总 体 而言 ，大数 据分 析也 有 其局 限性 ，同时 ，传 统 的分 析方
法并 不 是完 全没 有 道理 。 大数 据 分析 的 先进 性与 局 限性
特 朗普 获胜概 率 都在 １ ０ ％ 上下 ， ２ ９ ％ 的 预 测 率 都 被 视 为 难 以置 信 方 ，被大 家普 遍 质疑 。结 果是 特 朗普 赢 得 了大选 。虽然 每个 预
￥ ８ ￥
Ｉ 大 ｌ 有 多种 ，如果 通过 相 关 【 六 １ 素进
行 分析 ，大致 可以得 出电价 与一
￥ ￥ ￥
目前 ， 随 着 电 力 改 革 的 深
入 ． 电 力 交 易 在 各 省 市 陆 续 开
大 的一 次 。甚 至在 大选 当天 的早 上 ，美 国 主 流 预 测 机 构 给 出 的
是不考虑中间过程的模型 ，我们
称 之为 经验模 型 。这种模 型常见 于 神经 网络模 型 ，它是 一种模 仿 动 物神 经 网络行 为特 征 ，进 行分 布 式 并 行 信 息 处 理 的算 法 数 学 模 型 。这 种 网络依 靠系 统 的复杂 程度 ，通 过调 整 内部大量 节 点之 间相 互 连接 的关 系 ，从 而达 到处 理信 息 的 目的 。
传统分析方法又称为经验分析 ，
高 ；利用 全球 个人 位 置数 据 ，可 以创 造 出 ６ ０ ０ ０亿 美 金 的 消 费 者
择 特 朗普 的 选 民 大 多 是 美 国农
村 的 民众 ，这 些 人 很 少 接 触 到
价值 ； “ 大数据 ”还 能使零售 商
的经 营 利 润 增 长 ６ ０ ％… 。可见 ， 大 数 据 分 析 方 法 给 人 类 社 会 带
择应考虑的各种 因素 ， 凭借分析
人 员 的经验 ，集 体研 究确 定 选择 对 象 的 一 种 方 法 。在 现 实 生 活
中 ，相 当一部 分 人在 关键 时 刻宁
种 未 曾出现 过 的变量 ，人们 通过 理性 分 析 ，却 能提 前预估 。大数
据 分析 中 ，在 没有 明确 事物 发展