1、大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别的数据。
2、数据规模：大数据的数据量通常非常大，不可能利用数据库分析工具分析，而传统数据主要来源于关系型数据库，数据规模相对较小。数据类型：大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据，而传统数据主要来源于报纸、电视、广告，甚至是口口相传，其数据内容和形式相对较为单一。
3、大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。传统数据 的整理方式更能够凸显的群体水平——学生整体的学业水平，身体发育与体质 状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。这些数据不可能，也 没有必要进行实时地采集，而是在周期性、阶段性的评估中获得。
1、二者既相互联系又有区别。数值计算是方法，数据处理是目的。学数值计算是为了处理数据，数据处理时一般要用到数值计算。
2、数据处理 用计算机对数据及时地加以记录、整理和计算，加工成人们所要求的形式，称为数据处理。数据处理与数值计算相比较，它的主要特点是原始数据多，处理量大，时间性强，但计算公式并不复杂。自动控制 自动控制也是计算机应用的一个重要方面。
3、与数值计算有所不同，数据处理着眼于对大量的数据进行综合和分析处理。一般不涉及复杂的数学问题，只是要求处理的数据量极大而且经常要求在短时间内处理完毕。实时控制 也叫做过程控制，就是用计算机对连续工作的控制对象实行自动控制。
1、不同数据源，在统一合并时，需要保持规范化，如果遇到有重复的，要去重。数据预处理的方法有哪些．中琛魔方大数据分析平台表示在实践中，我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等，这对数据分析是非常不利的。
2、大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。
3、大数据预处理是数据分析流程中的关键步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个主要部分。首先，数据清洗的目的是消除数据中的噪声和不一致性。在大数据中，由于数据来源的多样性和数据采集过程中的误差，数据中往往存在大量的缺失值、异常值和重复值。
4、传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。
5、大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。
6、导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
1、定义不同：计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。而计数资料是指先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得的资料。特点不同：计量资料的特征通常包括中心位置与离散程度。
2、原始数据可分为计数资料和计量资料，两者的整理上有所不同。计数资料的整理：采用单项分组法进行整理，它的特点是用样本变量自然值进行分组，每组均用一个或几个变量值来表示。分组时，可将数据资料中每个变量分别归入相应的组内，然后制成次数分布表。计量资料的整理：一般采用组距式分组法。
3、计量资料与计数资料区别：定义不同：（1）计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。（2）计数资料是指先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得的资料。特点不同：（1）计量资料的特征通常包括中心位置与离散程度。
4、统计推断主要是估计均数的可信限以及作假设检验，如均数95%可信区间的估计以及进行t检验、方差分析等。计数资料是由分类变量组成的，是研究不同类别或属性中频数的多少或频率大小所获得的资料。在临床科研中，收集的数据中往往包含了一些分类变量。
5、计数资料和计量资料的区别如下：计量资料指连续的数据，有具体的数值。计数资料是指先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得的资料。计数资料中，同样是分类，但无序、有序、配对这三种基本形式，对应的统计方法不同，为了说明这种区别，分别举一个检验方法。
6、计数型数据是指按照个数进行计数的数据，通常表现为整数。这类数据不具备连续性，但具有离散性和可计数性。典型的计数型数据如不合格品数量、产品批次数量等。在计数型数据中，通常关注数据的频数、比例、百分比等统计量，以描述和分析数据的特征。
数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
详情如下：数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。数据探索是在具有较为良好的样本后，对样本数据进行解释性的分析工作，它是数据挖掘较为前期的部分。数据探索并不需要应用过多的模型算法，相反，它更偏重于定义数据的本质、描述数据的形态特征并解释数据的相关性。
数据预处理（datapreprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理，包括的内容是：数据清理，数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据处理与数据管理的区别在于数据处理除了具有数据管理功能外，还可以对通过数据管理得到的数据进行进一步的深加工，从中获取新的数据和信息。
数据管理是数据处理业务的基本环节，而且是任何数据处理业务中必不可少的共有部分。数据处理是与数据管理相联系的，数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。
两者有本质意义上的不同。多媒体数据处理是指对多媒体数据进行处置、安排、料理等。多媒体数据管理是指通过实施计划、组织、领导、协调等对多媒体数据进行分类、总结、规划等操作。
