大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的有多种，概括起来有三种：现状分析、原因分析、预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么。原因分析简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。预测分析简单来说就是预测未来会发生什么。
数据分析步骤：
数据分析主要有六个过程：
    需求明确：明确做数据分析的目标。为后面的分析过程做好铺垫。
    数据收集：通过爬虫、商务合作的方式，获取想要的数据。
    数据处理：对获取来的数据进行处理和清洗，把不需要的剔除掉，把需要的加工成我们想要的。方便后面的分析。
    数据分析：根据自己的目的，以及现有的数据确定好分析的方法。
    数据展现：将数据按照确定好的分析方法进行展示出来。
    撰写报告：将分析的结果通过图表和文字的方式形成报告文档。 数据分析的误区：
    分析目的不明确，为分析而分析：一定要找准自己分析数据的目标而去分析，比如是要了解现状，还是找出原因，还是预测未来发展等，千万不要为了分析而分析，这样就偏离主题了。
    缺乏业务知识，分析结果偏离实际：分析数据的时候，一定要和公司的业务结合起来。如果脱离业务，即使数据分析方法再牛逼，图标再优美，也无济于事。
    数据分析的方法和工具： 数据分析可以通过工具，也可以通过代码来实现。以下分别列出这些常用的：
    工具：Excel、Tableau、SPSS、百度图说等。
    编程：Python语言、R语言、数据库的SQL语言、Excel的VBA语言等。