數據分析師與大數據分析師所做工作有什么區別？
傳統數據分析和大數據分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質區別。
數據分析的核心工作是人與自然對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量極其有限。因此，無論是"傳統數據分析與應用or"大數據分析與應用，需要按照分析思路對原始數據進行統計處理，得到匯總統計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數據大小導致的處理不同。
第二，兩者在統計知識的運用上有很大區別。
用于的知識傳統數據分析與應用主要圍繞"能否通過少量采樣數據推斷出真實世界"。"大數據分析與應用主要是利用各種總量數據(不是抽樣數據)來設計統計方案，得到詳細的、有把握的統計結論。
第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質區別。
"傳統數據分析與應用在大多數情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數據。和"大數據分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數據分析不僅產生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產品。在大數據分析的場景下，數據分析往往是數據上墨的前奏，數據建模是數據分析的結果。
傳統數據分析和大數據分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質區別。
數據分析的核心工作是人與自然對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量極其有限。因此，無論是"傳統數據分析與應用or"大數據分析與應用，需要按照分析思路對原始數據進行統計處理，得到匯總統計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數據大小導致的處理不同。
第二，兩者在統計知識的運用上有很大區別。
用于的知識傳統數據分析與應用主要圍繞"能否通過少量采樣數據推斷出真實世界"。"大數據分析與應用主要是利用各種總量數據(不是抽樣數據)來設計統計方案，得到詳細的、有把握的統計結論。
第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質區別。
"傳統數據分析與應用在大多數情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數據。和"大數據分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數據分析不僅產生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產品。在大數據分析的場景下，數據分析往往是數據上墨的前奏，數據建模是數據分析的結果。
傳統數據分析和大數據分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質區別。
數據分析的核心工作是人類對數據指標的分析、思考和解讀。能夠承載的數據量極其有限。因此，無論是"傳統數據分析與應用or"大數據分析與應用，需要按照分析思路對原始數據進行統計處理，得到匯總統計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數據大小導致的處理不同。
第二，兩者在統計知識的運用上有很大區別。
用于的知識傳統數據分析與應用主要圍繞"能否通過少量采樣數據推斷出真實世界"。"大數據分析與應用主要是利用各種總量數據(不是抽樣數據)來設計統計方案，得到詳細的、有把握的統計結論。
第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質區別。
"傳統數據分析與應用在大多數情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數據。和"大數據分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數據分析不僅產生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產品。在大數據分析的場景下，數據分析往往是數據上墨的前奏，數據建模是數據分析的結果。
傳統數據分析和大數據分析的異同點有三:一是分析方法沒有本質區別。
數據分析的核心工作是人與自然對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量極其有限。因此，無論是"傳統數據分析與應用or"大數據分析與應用，需要按照分析思路對原始數據進行統計處理，得到匯總統計結果供人們分析。這兩者在這個過程中是相似的，唯一不同的是原始數據大小導致的處理不同。
第二，兩者在統計知識的運用上有很大區別。
用于的知識傳統數據分析與應用主要圍繞"能否通過少量采樣數據推斷出真實世界"。"大數據分析與應用主要是利用各種總量數據(不是抽樣數據)來設計統計方案，得到詳細的、有把握的統計結論。
第三，在與機器學習模型的關系上，兩者有本質區別。
"傳統數據分析與應用在大多數情況下，知識使用機器學習模型作為黑盒工具來輔助分析數據。和"大數據分析與應用通常是兩者的緊密結合。大數據分析不僅產生一個分析效果評估，還能在此基礎上升級產品。在大數據分析的場景下，數據分析往往是數據上墨的前奏，數據建模是數據分析的結果。
兩者所需的技術技能也有很大的不同。
(1)大數據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，生成的多維數據集id數為4096；如果維數超過該值，則構造和存儲集查詢可能會出現問題。本文從以下四個層面管理dinm:【以下所有設置均基于各事業部業務設置，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:省；c:市，d:縣；e:單價；f:數量；g:商品；h:員工；I:評級:j:薪資
1、聚合組(aggregationgroups):
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，只會在使用的時候實時計算。至此，我們可以分為兩個聚合組:ABCDEFG和ABCDHIJ；以減少立方酸的產生。
2.強制尺寸:
必須必須，一定會出現的維度，每次查詢都會出現的維度；例:對于一個倉庫管理員來說，在檢查商品的時候，商品的名稱和數量是他每次都要關注的對象，所以這兩個維度是系統查詢的時候必須要出現的。此時，可以將FG設置為所需的尺寸。此時，維數為2(10-2)256和2(n-x),以減少立方體id的數量。
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的數量。
4.接頭尺寸:
聯合維度，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。