Da 数据处理的信息量非常大，往往一次分析所需的数据分别存储在上百台服务器中，所以数据分析需要协调所需的服务器，让它们根据我们分析的需要进行协作。这是他和数据分析所需要的。在具体方法上，数据挖掘方法也可能会用到，传统分析方法往往是事先有一个分析目标，然后用统计方法进行验证，数据挖掘是通过算法和计算机分析。
4、网络市场 调研与 传统市场 调研的区别有哪些第一，节约成本。相比调研-1调研，网上市场的成本相对较低，节省了问卷打印和面试官工资的成本。但如果上线市场调研则需要支付问卷推广费。如果想快速有效的回收问卷，可以在线发起付费问卷调研。第二，信息范围广。当网络调研，可收集的数据范围更广，不限于某市某区，以此类推。而且现在人与人之间相互信任的关系越来越弱。传统 调研极有可能被拒，网络调研逐渐被大家认可。
5、大 数据同 传统 数据在预处理中的联系和区别?Da 数据Analyst是一个比较新的概念，它是因为Da数据的发展而出现的，而传统数据Analyst这个岗位却存在了很久。它们之间有八个区别:1、数据 scale，2、数据 type，3、Schema与数据的关系，4、处理的对象，5、获取的方式，6、传递的方式。-1/ 数据的价值体现在信息传递和表征上，是对现象的描述和反馈，让人通过数据去理解。
6、 传统的 数据挖掘和大 数据的区别是什么数据 Mining基于数据图书馆理论、机器学习、人工智能和现代统计学的一门迅速发展的交叉学科，已在多个领域得到应用。涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。大数据是今年提出的，也是被媒体忽悠的概念。有三个重要特点:数据数量大，结构复杂，数据更新速度快。
7、大 数据和 传统 数据有什么关系Da 数据和传统-2/有什么区别？说到数据分析，其实随着数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合的关键技术和核心引擎。各行各业都在马不停蹄地大步迈入“-2”时代。传统行业与互联网行业的边界开始发展交叉、互补、渗透。传统的制造业不再是生产转售的模式，更多的是倾听市场的声音。市场需要什么，消费终端就会相应地赋予它更多的多样化和个性化。
即行数据存储在数据库中，可以用二维表结构进行逻辑表达，比如某制造企业的ERP系统应用oracle、SqlServer等。数据图书馆。互联网行业更加非结构化数据，无法二维描述，如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图像和音视频信息，如医学影像系统、教育视频点播、视频监控、土地GIS、设计院、文件服务器(PDM/FTP)和媒体资源管理。
8、大 数据与 传统 数据相比,有什么不同呢?Da 数据和传统-2/有什么区别？首先大数据一般是机器自动生成的。在生成new 数据的过程中，没有人类的参与，完全由机器自动生成。如果分析传统 数据的来源，通常会涉及到人为因素。其次，Da 数据通常是数据的全新来源，而不仅仅是现有数据的扩展集合。有时候，“更多的同类型数据”可以达到另一个极端，从而成为一个新的数据。
传统 数据来源通常从一开始就有严格的定义。数据的每一位都有重要的值，否则，这个数据 bit就不会包含在内，随着存储空间的开销变得可以忽略不计，big 数据 source通常在一开始就没有严格的定义，而是收集各种可能用到的信息。所以在分析大数据的时候，我们可能会遇到各种乱七八糟的数据满满的垃圾。
