1樓：Rorschach
比較常見的情況下，大資料分析這種強調的是從複雜的資料和關係裡面尋找關係、趨勢等等顯著地統計量來給決策提供資訊支援的。 比較強調的能力是公司所在行業的領域知識，資料分析能力， 對資料的敏感程度，資料視覺化技術，溝通能力特別是面向非技術職能人員的共同能力。
大資料開發人員有一部分是做資料平台的。 主要工作是建立高效能的資料 ETL 系統大規模的處理，儲存資料，並且對資料分析提供平台支援。 另外一部分是在資料平台基礎上開發資料產品的，比如訓練機器學習模型等等。
上面提到的三種角色可寬泛的對應到Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist 這三種常見的頭銜上。 不過在不同的公司對這幾個的定位會非常不同。
2樓：
大資料分析應該是指應用層面，通過分析和挖掘資料能夠指導決策
大資料研發應該是指技術層面，開發出需要的資料庫，統計平台等等
其實有時候這兩種又是交叉的，比如說我們的推薦系統，既要分析也要開發~~
大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型？
牛博 模型其實就是一數學函式對映，從應用層角度來看，會有一些通俗的名字,簡單羅列一下 一 使用者模型 二 事件模型 三 漏斗模型 四 熱圖分析模型 五 自定義留存分析模型 六 粘性分析 七 全行為路徑分析 八 使用者分群模型 九 Session 分析 十 間隔分析 十一 分布分析 十二 營銷廣告投放...
可以幫我分析一下大資料分析和大資料工程的區別嗎？
九道門聊資料 首先要這兩者的的定義是什麼，工作的內容是什麼？雖然兩者上都會用到程式設計的技術 但是工程師的工作方式在接到乙個專案之後是有標準化的流程，標準化的流程更像是乙個工程。我們在實施工程的時候要將工程細化到每乙個點應該怎麼做，要百分之百的完成這些設計的要求。資料分析師的工作性質和工程師的就不一...
大資料分析Python和R的區別與聯絡？
資料分析知識分享 R和Python都是開源程式語言，在資料科學領域廣泛使用。難怪有人在同一行業中尋找職業可能想要獲得這兩種工具中的一種或最好是這兩種工具的專業知識，以便能夠在快速發展的資料科學和分析市場中找到自己的利基。但是，當初學者希望同時學習兩者時應該怎麼做?R主要是一種面向功能的程式語言。如果...