一、统计与大数据分析是干什么的？

 统计与大数据分析是数据分析工作。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。有人说大数据区别于统计的地方在于，统计只重数据采集，而大数据更重数据分析。

二、什么叫大数据调查啊？

大数据调查是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。 

大数据调查从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。

在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。

在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。

在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

三、大数据分析是什么？优缺点是什么？

大数据分析是指计算机根据已有的数据进行分析得出某个结论。

大数据分析的优点可以节省大量的人力物力，形成个性化的推荐。

大数据分析的缺点有存在信息质量参差不齐和隐私问题。。

四、大数据分析的具体内容有哪些？

大数据分析的六个基本方面 

1. Analytic Visualizations（可视化分析） 

  不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 

  可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 

  数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎） 

  我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6.数据存储，数据仓库 

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

五、大数据分析指数极低什么意思？

大数据分析指数极低是指该领域整体的数据分析水平和能力被认为是相对较低的。

1. 对于一个领域而言，它的分析能力是该领域能否得到更好发展和创新的基础和保障。因此，大数据分析指数极低可能表明该领域整体数据分析水平偏低，难以支持该领域的未来发展。

2. 然而，也需要考虑到大数据分析指数极低的因素和原因，例如该领域缺乏相关人才、技术水平等，多方面因素综合造成了大数据分析指数较低，因此也需要采取相应措施来提升大数据分析指数。

六、大数据分析靠谱吗？

大数据分析是目前IT行业比较热门的技术之一，是通过收集、存储、分析大量数据，从而找到有用的信息和趋势的过程。大数据分析可以帮助企业更好地理解市场和客户需求，并帮助企业做出更准确的决策。

通过大数据分析，企业可以快速响应市场变化，及时调整产品和服务策略，提高经营效率和盈利能力。此外，由于大数据可视化技术的成熟和高效的算法，大数据分析也不容易出现数据误差。

因此，可以说大数据分析是靠谱的。但是，大数据分析的效果还是需要根据具体情况来评估，需要正确的使用方法、技术和工具，同时也需要较高的专业能力和经验。所以，在进行大数据分析的时候，需要有专业团队或专业机构来进行辅助分析和处理。

七、大数据的基本分析框架主要包括哪几个方面？

大数据的基本分析框架主要包括以下几个方面：

1. 可视化分析：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。

2. 数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点。

3. 预测性分析能力：预测性分析能力是大数据分析的一个重要方面，它可以帮助企业进行未来趋势预测和决策支持。

4. 分布式计算框架：分布式计算框架是大数据分析的核心组件之一，它可以帮助用户在集群环境下进行大规模数据处理和分析。目前主流的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。