1. 建模数据分析是好还是大数据好
需要学习数学建模。
大数据建模就是指利用相关的计算机技术从大数据中挖掘数据特征，并用量化理论数学化数据特征关系以描述业务需求和模式的一种方法体系。
特征工程涉及到统计/数学/信息论/计量等学科的基本概念。比如：变量的均值；分位数；峰度；谱；信息熵；cosi；衰退速率以及马氏距离等。
建模阶段涉及多种量化模型，比如：统计模型；计量模型；机器学习模型；复杂网络等。比较常见的模型有：回归分析模型；随机森林；时间序列；神经网络；SVM等。
2. 大数据建模和开发有什么不同
大数据专项人员是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。
主要工作
1.研究、开发大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等技术；
2.研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准；
3.设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统；
4.大数据采集、大数据清洗、大数据建模与大数据分析；
5.管理、维护并保障大数据系统稳定运行；
6.监控、管理和保障大数据安全；
7.提供大数据的技术咨询和技术服务。
3. 大数据建模和数据建模区别
数据模型按不同的应用层次分成概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
1、概念数据模型特点是面向用户、面向现实世界的数据模型，描述一个单位的概念化结构；具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识；简单、清晰、易于用户理解；概念模型是充满主观色彩的工件。
2、逻辑数据模型特点是直接反映出业务部门的需求，对系统的物理实施有着重要指导作用；可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图；逻辑模型提供用户定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。
3、物理数据模型特点是具有以实物或画图形式直观的表达认识对象的特征；每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型；描述数据在储存介质上的组织结构，不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。扩展资料：数据模型结构主要分为数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据类型，如DBTG网状模型中的记录型、数据项、关系模型中的关系等。数据结构是数据模型的基础，不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。3、数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。
4. 数据建模难不难
建一般的模型是不难的，建模常用的命令就几十个而已。要想把模型建好，就要多练习，贵在坚持！
才开始学可以找一些CAD 来练习，模型做多了，就知道一些常用数据了。就可以图片建模了，朝更远的方向走了。
5. 建模数据分析是好还是大数据好呢
r7做大数据分析好，r7处理器和i5差距是r7处理器更好一些，r7处理器的性能好一些，AMD的处理器浮点运算性能也不错，不过如果要建模，i5处理器在兼容性上会好一些
6. 数据分析和建模的区别
数据分析还是不错的职业发展方向的
1)简单点评：
数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，被视为我国21世纪的黄金职业。目前，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，处于极度紧缺状态，是最热门职业之一。
数据分析师是全科型破题人才，具备数据认知能力、数据处理能力、数据化思维能力、数据呈现能力、数据决策能力、计算机及数据分析信息技术、企业实战能力，通过大数据思维从宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等诸多方面为企业带来价值。而AI、BI仅是全过程中的某一部分技能。
2） 数据分析师亮点：
1. 人才缺口非常大
大数据/AI时代，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析。
猎聘2019年大数据人才就业趋势报告显示：中国大数据人才缺口高达150万，其中绝大部分是数据分析岗。数据化强国战略促使数据分析职位需求量井喷，据IDC与数联寻英等机构统计2018年比2014年增加4倍，未来三至五年人才缺口将达150万。而目前的中国大数据人才仅有30万左右！至2025年中国大数据人才缺口达到200万。
2. 简单易学发展好
相比大数据工程师、AI工程师而言，数据分析学习难度要低，从数据分析入行未来向大数据、AI发展也比较容易。
3. 就业不愁薪资高
51job等主流招聘网站数据分析岗位是Java三到五倍左右，就业不愁。以大数据思维为企业提供数据化解决方案的人才紧缺。2018年行业起薪突破20万/年，高出行业平均薪酬水平30%以上！因为稀缺，所以高薪，初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态，而20k-30k的薪资占比已超过50%。
4. 行业适应普遍强
据分析是绝大部分岗位都需要的职场必备技能。所有行业都需要数据分析技能，金融、电商类数据分析人员是需求最大的行业。
5. 职业寿命非常长
数据分析师是不会失业、越老越香的少数职业之一。
马云曾表示：“未来三十年数据将取代石油，成为最强大的能源。”目前近50%的岗位需要具备数据分析能力，像互联网公司的产品经理、新媒体运营、活动策划、用户研究等岗位也给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。掌握数据分析能力=多50%岗位机会！
6.高校专业适应广
计算机、信息、数学、统计、电商、经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等专业的在校学生以及应届毕业生都可以从事数据分析职业。
2） 行业定位与应用：
1.政府、事业机构：
负责项目审核、审批和招商引资、项目评估决策等工作的政府机构领导者及相关从业者。
2.金融机构： 金融机构、管理咨询公司中风险投资、金融产品研发、信贷等相关项目管理的工作人员。
3.企业单位： 招商引资、扩大再生产、财务审计、市场分析、数据挖掘等相关岗位的工作人员
4.事务所： 数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所人员
5.高校、职业技术学院： 计算机、数学统计、经济学、财务、统计、投资、金融和管理等专业的学生。
6.其他： 创业以及希望在投资金融、资本运营、房地产和企业管理行业发展的有志之士。
3） 数据分析师工作内容
1. 通过数据分析支持产品改进及新模式的探索；
2. 构建数据评估体系,构建业务数据分析体系，帮助确定各项业务数据指标；
3. 负责用户行为数据分析，通过监控及分析，推动产品改进，运营调整；
4 .负责构建用户数据模型，挖掘用户属性及用户喜好等需求，为个性化产品推荐提供支持；
5. 构建产品/运营/活动用户行为评估体系，通过数据分析对产品/运营/市场提出建议；
6. 通过海量数据的挖掘和分析，形成报告，汇报给决策层，支持战略规划 。
4） 数据分析职业发展方向
6）薪酬分析：
7. 什么叫大数据建模
可以认为是现实世界的抽象，就是对具体的数据用逻辑形式表达出来数据模型三要素是数据结构、数据操作、数据的约束条件。