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秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别

2016-11-27 00:46
逆光飞舞
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  在大数据领域里,经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例子,来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。

  数据分析

  数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析。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4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据。

  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、筛选、运算、统计等处理,从而得出一些有意义的结论。

  举例,对全年级学生按照平均成绩从高到低排序,前10%的学生可以获得申请研究生免试资格。

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

  OLAP

  联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)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,从而为决策提供支持。

  举例,学校招生时要决定今年在江苏的招生指标,不能简单地参照去年的计划,而是要参考多个维度的数据积累。学校要在这些数据的支持下做出合理的决策。

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