1. 數據分析和大數據有什麼區別

從概念上看數據分析、大數據分析和大數據，大數據是海量數據的存在，而數據分析是基於大數據存在的基礎上才能對數據進行分析管理，並依據數據分析為企業經營決策提供依據。
數據分析：指用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析：是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。
大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
對於「大數據」（Big data）
1）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
2）麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

2. 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

3. 請簡要說明「大數據」一詞中「大」的含義

大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理專和處理的數據集合屬，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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。

大指以下幾點

容量大（Volume）
種類多（Variety）
速度快（Velocity）
可變性高（Variability）
復雜性高（Complexity）
價值大（value）

4. 同義詞查詢

心路
同行