数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计,你知道它们的区别吗?

来源:本站原创    作者:本站编辑     时间:2017-07-13 16:00:48

数据分析是信息化发展到一定阶段的必然结果,对于信息化的决策者——各企业领导们更是刚需,那么关于“数据分析、数据挖掘、大数据”等业内炙手可热的概念又是如何区分的呢?

数据分析是一个大的概念,它包括数据统计、大数据、数据挖掘、数据仓库、人工智能、机器学习、深度学习、商业智能。理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义结论的过程都叫作数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下四个层次:


•   数据统计

•   OLAP分析

•   数据挖掘

•   大数据


       一、数据统计

       数据统计是最基本、最传统的数据分析,自古有之。是指通过统计学方法,对数据进行排序、运算、统计等处理,从而得出一些有意义的结论。

传统的查询和报表工具是告诉你数据库中有什么...(What happened)

      二、OLAP分析

        OLAP分析,即联机分析处理,是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值,从而为决策提供有效支持。

    OLAP更进一步告诉你下一步会怎么样(What next)

    如果我采取这样的措施又会怎么样(What if)

      三、数据挖掘

       数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的,可能有用的,隐藏的规则,可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法,发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。

      四、大数据

      大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大,种类杂,快速化,价值密度低等特点,大数据的“大”是一个相对概念,没有具体标准。如果一定要给一个标准,那么10-100TB将成为大数据的门槛。

       我们最后用一张图来告诉你数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计之间的区别。