作者：乔山办公网日期：
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1、技术区别
大数据7a64e58685e5aeb9335开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。
2、薪资区别
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。
希腊有一个著名的谷百堆悖论。“如果１粒谷子落地不能形成谷堆，２粒谷子落地不能形成谷堆，３粒谷子落地也不能形成谷堆，依此类推，无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事实并非如此。”
这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果度说，量是一个量化的数据，质知是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。
关于了解历史规律，常见的数据分析思路，如上图，大概道介绍四种。分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析；目的主要是三个：
1） 找到周期规律
2） 找到各个分类的特征
3） 找到异常、极值
了解历史，是为了更好的预测未来。
了解了特回征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征；
了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采答取措施去发扬极值。
引用其他工作簿的数据，在引用区域前再加上工作簿名称和半角中括号。如：
=[book1.xls]Sheet1!$A$1