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大数据对传统小数据的拓展及其区别与联系

数据上：小数据重抽样，大数据重全体，由于传统小数据分析的本质是基于样本推断总体，因此在分析过程中十分注重抽样的科学性，只有抽样是科学的，其推断结果才具有科学意义。而大数据虽然不一定是总体，但由于在建模方法上已经更偏向于机器学习，因此抽样已经不是必要的手段和方法论了.

方法上：小数据重实证，大数据重优化，传统的小数据在方法上更重视实证研究，强调在相关理论的前提下建立假设，收集数据，建立模型并验证假设，而大数据往往更重视方法论中的自我迭代和自我优化过程，可能运算的第一个结果与标准答案相差甚远，但是可以通过与正确答案的不断校准（往往建立损失函数），使得模型的精度不断提高.

目标上：小数据重解释，大数据重预测，小数据的分析往往注重归因分析，探索变量之间的内部影响机理，例如究竟什么样的生活习惯会提高癌症的发病率，但是大数据往往关心的是对于未知对象的预测，例如判别某个人是否患有癌症，或者患有癌症的概率是多少

数据分析目标的意义、过程及其本质

可以认为数据分析涉***运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理，其中，关于客户与市场的数据分析是

“重头戏".下面以客户全生命周期管理为例介绍数据分析运用场景和挖掘主题，如下图所示

业务理解（Business Understanding）

该初始阶段集中在从商业角度理解项目的目标和要求，通过理论分析转化为数据挖掘可 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 为缺失值，实际上是没有这个业务，值应该为"0"）、缺失值（没有客户的收入信息）、一致性（收入单位为人民币，而支出单位为美元）、平稳性（某些数据的均值变化过于剧烈）、重复值（相同的交易被记录两次）和及时性（银行客户的财务数据更新的滞后时长）等方面，这部分的探索主要解决变量是错误时是否可以修改、是否可以使用的问题

变量修改

根据变量探索的结论，需要对数据质量问题和变量分布情况分别作变量修改，数据质量问题的修改涉及改正错误编码、缺失值填补、单位统一等操作，变量分布情况的修改涉及函数转换和标准化方法，具体的修改方法需要与后续的统计建模方法相结合

建模

根据分析的目的选取合适的模型，这部分内容在“数据分析方法分类介绍"已经作了详细的阐述，这里不再整述.

模型检验

这里指模型的样本内验证，即使用历史数据对模型表现的优劣进行评估。比如，对有监督学习会使用ROC曲线和提升度等技术指标评估模型的预测能力。

数据分析中不同人员的角色与职责

业务问题是需求，最终需要转换成统计或数据挖掘等问题，用数据分析的思路来解决，因此数据分析师在业务与数据间起到协调作用，是业务问题能否成功转换成统计问题的关键，通常来说，业务问题需要一个或多个字段来表达，这些字段以什么形式出现（如测量级别），因为字段的形式会决定选择的方法，而每种方法又用于解决特定的需求，此外由于模型对业务人员或企业高管来说可能过于专业，因此需要将模型输出通俗的表达出来，所以协调者、数据分析师、报告人的角色，决定了数据分析师是一名（精通数理和软件的）综合型人才.

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