大数据分析与数据分析的区别是：1、数据规模不同；2、数据来源不同；3、数据处理方式不同；4、数据分析目的不同；5、技能要求不同；6、应用场景不同。大数据分析通常处理海量数据，而数据分析则处理小规模数据。大数据分析通常旨在发现未知的模式和趋势，而数据分析则通常用于支持决策。
一、大数据分析与数据分析的区别
大数据分析与数据分析有以下区别：
1、数据规模不同
大数据分析通常处理海量数据，而数据分析则处理小规模数据。
2、数据来源不同
大数据分析通常来自多个不同的来源，包括传感器、社交媒体、日志等，而数据分析则通常来自企业内部的数据，如销售数据、用户数据等。
3、数据处理方式不同
大数据分析通常使用分布式处理技术，如Hadoop、Spark等，而数据分析则通常使用传统的数据处理方式，如SQL等。
4、数据分析目的不同
大数据分析通常旨在发现未知的模式和趋势，而数据分析则通常用于支持决策。
5、技能要求不同
大数据分析需要具备分布式系统、数据挖掘等方面的技能，而数据分析则需要具备统计学、数据可视化等方面的技能。
6、应用场景不同
大数据分析通常应用于物联网、社交媒体、金融等领域，而数据分析则应用于各个行业，如零售、医疗、教育等。
延伸阅读：
二、什么是大数据分析
大数据分析是指用于从不同的大量、高速数据集中收集、处理和得出见解的方法、工具和应用程序。这些数据集可能来自各种来源，例如 Web、移动应用、电子邮件、社交媒体和联网智能设备。它们通常表示以高速生成、形式各样的数据，从结构化（数据库表、Excel 表）到半结构化（XML 文件、网页），再到非结构化（图像、音频文件）应有尽有。
传统形式的数据分析软件无法支持这种程度的复杂度和规模，而这就是专为大数据分析设计的系统、工具和应用程序发挥作用的地方。
大数据之所以重要，就是因为它能够提供见解来帮助做出更好的决策。通过这种方式，零售商可打磨他们的定向广告活动，批发商可解决供应链中的瓶颈。也是通过这种方式，医疗保健提供商可根据患者数据趋势发现临床护理的新方法。大数据分析为决策制定提供一个更全面的数据驱动的方法，进而促进增长、效率和创新。
以上就是关于大数据分析与数据分析的区别的内容了，希望对大家有帮助。
