一、数据与大数据的区别？
大数据区别于数据，主要于数据的多样性。据某研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。
大数据区别于数据，主要于数据的多样性。据某研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。
从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。
其实通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。从本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。
然而就现在社会环境而言当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。而这些海量的数据需要新的技术进行整合，所以大数据就营运而生了。
从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值
大数据与数据之间 ：在大量信息不断衍生的时代，大数据的使用将更好地优化社会发展模式。目前，大数据在促进学习、农业、空间科学等方面发挥了巨大的作用，甚至人工智能的发展也是以大数据的理论和实践为基础的。
二、截面数据与面板数据的区别？
截面数据是不同主体在同一时间点或同一时间段的数据，也称静态数据，是样本数据中的常见类型之一。截面数据所观测的范围是在特定时间内,不同研究对象的同一观测内容。
面板数据是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。
三、dom数据与dem数据的区别？
dem与dom的区别在于
dem数据:
DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)，是研究分析地形、流域、地物识别的重要原始资料。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息，可用于绘制等高线、坡度图、坡向图、立体透视图、立体景观图，并应用于制作正射影像、立体地形模型与地图修测。在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。
dom数据:
文档对象模型（Document Object Model，简称DOM），是W3C组织推荐的处理可扩展标志语言的标准编程接口。在网页上，组织页面（或文档）的对象被组织在一个树形结构中，用来表示文档中对象的标准模型就称为DOM。
四、内部数据与外部数据的区别？
1.内部数据：
与营销相关的企业内部数据，包括：销售数据、顾客事务数据、产品服务数据、销售人员报告、广告支出相关的统计数据、运输成本、与会计数据（会计损益表和不同年度的资产负债表）…等。内部来源的信息取得容易，且收集时比较不会有财务负担。然而，内部数据的搜集可能是个缓慢的过程（因为各单位的本位主义），但相对来说也比较准确和可靠。
在搜集内部营销数据时，业务人员是一个重要的来源，因为他们直接负责销售与推广产品，并参与了解消费者的需求、动机、偏好和购买习惯。他们还可以回馈对产品价格，设计，包装和尺寸的建议，了解消费者或经销商对公司产品的反应。营销经理可以指导业务人员如何收集信息并做定期报告。而营销数据科学也可以针对这些文字数据与数字数据进行分析。
搜集消费者的原始数据非常重要。企业可以选择具有代表性的消费者样本，进行产品价格、质量和使用经验调查。这种收集数据的方法比较可靠，因为它建立了生产者与消费者之间的直接联系。
2.外部数据：
与营销较相关的企业外部数据包括：市场调查公司的研究报告、潜在顾客数据、政府数据…等。这些外部数据，可透过自行搜集，或是透过下载、购买次级数据的方式来进行。
在搜集外部营销数据时，经销商与消费者是重要的来源。企业可以根据零售商对产品的需求收集宝贵的信息，像是竞争对手的营销策略…等。不过，有时因为经销商未保留适当纪录导致数据不足，或者经销商给了错误数据，就可能导致数据失效。
五、数据孪生与大数据的区别？
数字孪生侧重于信息优化，大数据则强调数据分析。
数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。
大数据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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产；是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
六、公共数据与政务数据的区别？
公共数据是与公共服务活动涉及的数据，政务数据的搜集是有自上而下完备的的组织体系架构相结合的。
公共数据中非政务数据的部分，必须遵循与政务数据同等真实性和权威性不存在；欺诈、无结构关联的数据，无法被划入公共服务数据内容范围。
政务数据是所有公共服务涉及场景中，以国家管理职能部门为搜集中心，产生并被搜集的数据子集。
公共数据和政务数据从产生时，便以壮烈牺牲实时载入性和原始性为代价，使数据便不具备了极高的准确性和权威性。
在政务决策分析中，更容易确认什么数据是对非必要层次公共服务的决策分析是急需的，或者说在非必要层次公共服务在有所不同阶段，有所不同决策中必须的政务数据是有所不同；所以政务数据往往在有所不同人和职能部门之间不存在从自上而下的方向搜集性。
七、数据治理与数据清洗区别？
大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：
一、概念不同
数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程
二、处理方式
数据治理由各种行业制度，
三、角色方面
数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。
八、api数据与eai数据区别？
API数据和EIA数据主要有以下区别：
1. 权威性：EIA数据的权威性更高，是由美国能源信息署独立公布的，而API数据是由美国能源信息署公布的，但具有一定的行业自报性，不如EIA数据具有权威性。
2. 发布时间：API数据通常在EIA数据之前公布，具有一定的参考意义。
3. 数据内容：EIA数据包含的内容相对更详细，包括当周原油库存、精炼油库存、精炼厂设备利用率、汽油库存、库欣原油库存等，而API数据主要关注原油库存数据。
总的来说，EIA数据在权威性、发布时间、数据内容等方面相对于API数据有更高的可靠性和参考价值。
九、大数据管理与应用与数据科学与大数据的区别？
1、关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；
但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。
2、具体内容不同：举一个简单的例子吧，比方说大数据机器学习，大数据应用专业，会关注不同的应用场景下使用什么样的算法，参数如何设置。
而大数据管理不涉及。
3、目标不同：大数据应用的目标是普适智能要学好大数据，首先要明确大数据应用的目标。
其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，最终走向普适的人机智能融合，这不仅是传统信息化管理的扩展延伸，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
大数据管理与应用旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。
大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法
评论
十、元数据与数据源的区别？
数据源(data source)
顾名思义，数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，你可以找到相应的数据库连接。
元数据(metadata)
描述其他数据的数据(data about other data)。
1、主要是描述数据属性（property）的信息；
2、描述数据的数据；
3、关于数据的结构化数据；
4、描述数据的内容、覆盖范围、质量、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式等信息，是数据和数据用户之间的桥梁。
