數(shù)據(jù)分析師與大數(shù)據(jù)分析師所做工作有什么區(qū)別？傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質(zhì)區(qū)別。數(shù)據(jù)分析的核心工作是人與自然對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量極其有限。因此

數(shù)據(jù)分析師與大數(shù)據(jù)分析師所做工作有什么區(qū)別？

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質(zhì)區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析的核心工作是人與自然對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量極其有限。因此，無論是 "傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用or "大數(shù)據(jù)分析與應用，需要按照分析思路對原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到匯總統(tǒng)計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數(shù)據(jù)大小導致的處理不同。

第二，兩者在統(tǒng)計知識的運用上有很大區(qū)別。

用于 的知識傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用主要圍繞 "能否通過少量采樣數(shù)據(jù)推斷出真實世界 "。 "大數(shù)據(jù)分析與應用主要是利用各種總量數(shù)據(jù)(不是抽樣數(shù)據(jù))來設計統(tǒng)計方案，得到詳細的、有把握的統(tǒng)計結論。

第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質(zhì)區(qū)別。

"傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用在大多數(shù)情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數(shù)據(jù)。和 "大數(shù)據(jù)分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數(shù)據(jù)分析不僅產(chǎn)生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)分析的場景下，數(shù)據(jù)分析往往是數(shù)據(jù)上墨的前奏，數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析的結果。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質(zhì)區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析的核心工作是人與自然對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量極其有限。因此，無論是 "傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用or "大數(shù)據(jù)分析與應用，需要按照分析思路對原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到匯總統(tǒng)計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數(shù)據(jù)大小導致的處理不同。

第二，兩者在統(tǒng)計知識的運用上有很大區(qū)別。

用于 的知識傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用主要圍繞 "能否通過少量采樣數(shù)據(jù)推斷出真實世界 "。 "大數(shù)據(jù)分析與應用主要是利用各種總量數(shù)據(jù)(不是抽樣數(shù)據(jù))來設計統(tǒng)計方案，得到詳細的、有把握的統(tǒng)計結論。

第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質(zhì)區(qū)別。

"傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用在大多數(shù)情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數(shù)據(jù)。和 "大數(shù)據(jù)分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數(shù)據(jù)分析不僅產(chǎn)生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)分析的場景下，數(shù)據(jù)分析往往是數(shù)據(jù)上墨的前奏，數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析的結果。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質(zhì)區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析的核心工作是人類對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀。能夠承載的數(shù)據(jù)量極其有限。因此，無論是 "傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用or "大數(shù)據(jù)分析與應用，需要按照分析思路對原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到匯總統(tǒng)計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數(shù)據(jù)大小導致的處理不同。

第二，兩者在統(tǒng)計知識的運用上有很大區(qū)別。

用于 的知識傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用主要圍繞 "能否通過少量采樣數(shù)據(jù)推斷出真實世界 "。 "大數(shù)據(jù)分析與應用主要是利用各種總量數(shù)據(jù)(不是抽樣數(shù)據(jù))來設計統(tǒng)計方案，得到詳細的、有把握的統(tǒng)計結論。

第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質(zhì)區(qū)別。

"傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用在大多數(shù)情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數(shù)據(jù)。和 "大數(shù)據(jù)分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數(shù)據(jù)分析不僅產(chǎn)生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)分析的場景下，數(shù)據(jù)分析往往是數(shù)據(jù)上墨的前奏，數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析的結果。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質(zhì)區(qū)別。

數(shù)據(jù)分析的核心工作是人與自然對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量極其有限。因此，無論是 "傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用or "大數(shù)據(jù)分析與應用，需要按照分析思路對原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到匯總統(tǒng)計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數(shù)據(jù)大小導致的處理不同。

第二，兩者在統(tǒng)計知識的運用上有很大區(qū)別。

用于 的知識傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用主要圍繞 "能否通過少量采樣數(shù)據(jù)推斷出真實世界 "。 "大數(shù)據(jù)分析與應用主要是利用各種總量數(shù)據(jù)(不是抽樣數(shù)據(jù))來設計統(tǒng)計方案，得到詳細的、有把握的統(tǒng)計結論。

第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質(zhì)區(qū)別。

"傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與應用在大多數(shù)情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數(shù)據(jù)。和 "大數(shù)據(jù)分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數(shù)據(jù)分析不僅產(chǎn)生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)分析的場景下，數(shù)據(jù)分析往往是數(shù)據(jù)上墨的前奏，數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析的結果。

兩者所需的技術技能也有很大的不同。

(1)大數(shù)據(jù)分析一般需要四種技能:爬蟲、

維度組合怎么計算？

麒麟的維度組合是2^n；默認情況下；但在實際場景中，這種計算方法只是簡單的用來計算生成的維度組合。對于40維以上的，生成的多維數(shù)據(jù)集id數(shù)為4096；如果維數(shù)超過該值，則構造和存儲集查詢可能會出現(xiàn)問題。本文從以下四個層面管理dinm:【以下所有設置均基于各事業(yè)部業(yè)務設置，非通用模板】。

假設:有10個維度:A、B、C、D、E、F、G、H、I、J【其中A、B、C、D四個維度有直接的層級關系】；

答:全國；b:??；c:市，d:縣；e:單價；f:數(shù)量；g:商品；h:員工；I:評級:j:薪資

1、聚合組(aggregation groups):

聚集組主要用于對被劃分為多個類別的維度集進行分類，它們之間沒有交集或幾乎沒有交集:例如:倉庫管理人員關注商品，在報表或分析中考慮EFG；人事部門講究的是人，考勤或者工資定級考慮的是幾個維度的組合；在年底，高層管理者想看看一個員工賣出了多少有價值的東西。此時，將同時使用EFGHIJ的這些尺寸。因為使用頻率低，所以結果不會提前處理，只會在使用的時候?qū)崟r計算。至此，我們可以分為兩個聚合組:ABCDEFG和ABCDHIJ；以減少立方酸的產(chǎn)生。

2.強制尺寸:

必須必須，一定會出現(xiàn)的維度，每次查詢都會出現(xiàn)的維度；例:對于一個倉庫管理員來說，在檢查商品的時候，商品的名稱和數(shù)量是他每次都要關注的對象，所以這兩個維度是系統(tǒng)查詢的時候必須要出現(xiàn)的。此時，可以將FG設置為所需的尺寸。此時，維數(shù)為2 (10-2) 256和2 (n-x ),以減少立方體id的數(shù)量。

3.hirearchy尺寸:

等級維度，即某些維度之間存在一定的等級關系，就像一個家庭，祖父，父親，兄弟，姐妹等。，這也是一個層次。Eg:總公司想看看各地的商品倉儲情況，然后可以分層次維度設計區(qū)域；ABCD，當生成的組合為A，AB，ABC，ABCD和* 5時，可以用N ^ 1來計算立方體，從而減少立方體id的數(shù)量。

4.接頭尺寸:

聯(lián)合維度，它將多個維度綁定在一起，并將它們構造為一個維度。構建，這些維度在查詢時總是組合在一起。