一、小非農數據和大非農數據的區別？

大非農和小非農是兩種不同的數據來源，對于投資者而言，它們的區別如下：

1. 數據來源不同：大非農(Big Data)是由非營利組織美國勞工部(U.S. Department of Labor)發布的就業數據，而小非農(Little Data)則是由美國勞工部和數據公司(Data Company)合作發布的小型就業市場報告。

2. 數據范圍不同：大非農的數據范圍更廣，涵蓋了美國整個就業市場，而小非農的數據范圍更小，只涵蓋美國就業市場中的一部分，例如在某些行業特定的就業市場數據等。

3. 時間不同：大非農是每周六發布，發布時間固定在美國時間下午5點，而小非農則固定在每周三發布，發布時間可能略有不同。

4. 對投資者的意義不同：大非農和小非農在數據公布后對投資者的意義不同。對于投資者而言，大非農是一個重要指標，可以幫助他們評估美國就業市場的健康狀況和整體經濟的表現。而小非農則通常被視為一個指標，可以幫助投資者了解特定領域的就業市場數據，例如某個特定行業或領域的就業數據等。

因此，大非農和小非農在數據類型、數據來源、數據范圍和時間等方面都存在不同，對投資者而言，需要根據數據公布情況，結合自己的投資需求和風險偏好，做出不同的投資決策。

二、非實驗數據和實驗數據的區別？

實驗數據是收集直接數據的一種方法。研究者運用科學實驗的原理和方法，主要目的是建立變量之間的因果關系，然后通過實驗操作來檢驗，是一種受控制的研究方法，通過一個或多個變量的變化來評估它對一個或多個變量產生的效應。

非實驗數據是指不以實驗室嚴密控制的方式搜集研究資料得來的數據。旨在從假定的自變量和因變量的相隨變化中作出有關變量間關系的推論。由于缺乏對假定的自變量的直接操縱，所推論的關系不如實驗數據所得的結論那樣確定。

三、數據與大數據的區別？

大數據區別于數據，主要于數據的多樣性。據某研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。

大數據區別于數據，主要于數據的多樣性。據某研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。

　　從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。

　　其實通過數據來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和數據采集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。從本質上說，許多科學活動都是數據挖掘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。

　　然而就現在社會環境而言當我們上網時、當我們攜帶配備GPS的智能手機時、當我們通過社交媒體或聊天應用程序與我們的朋友溝通時、以及我們在購物時，我們會生成數據。你可以說，我們所做的涉及數字交易的一切都會留下數字足跡，這幾乎是我們生活的一切。而這些海量的數據需要新的技術進行整合，所以大數據就營運而生了。

　　從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值

大數據與數據之間 ：在大量信息不斷衍生的時代，大數據的使用將更好地優化社會發展模式。目前，大數據在促進學習、農業、空間科學等方面發揮了巨大的作用，甚至人工智能的發展也是以大數據的理論和實踐為基礎的。

四、數據治理與數據清洗區別？

大數據建設中會出現數據混亂、數據重復、數據缺失等問題，就需要對非標數據進行處理，涉及到數據治理與數據清洗，常常把數據治理和數據清洗搞混，可從以下方面進行區分：

一、概念不同

數據治理主要是宏觀上對數據管理，由國家或行業制定制度，更具有穩定性。數據清洗是數據在指定數據規則對混亂數據進行清洗，規則由自己設定，數據清洗主要是微觀上對數據的清洗、標準化的過程

二、處理方式

數據治理由各種行業制度，

三、角色方面

數據治理屬于頂層設定、具有權威性，數據清洗由需要部門提出的，隨意性比較強。

五、api數據與eai數據區別？

API數據和EIA數據主要有以下區別：

1. 權威性：EIA數據的權威性更高，是由美國能源信息署獨立公布的，而API數據是由美國能源信息署公布的，但具有一定的行業自報性，不如EIA數據具有權威性。

2. 發布時間：API數據通常在EIA數據之前公布，具有一定的參考意義。

3. 數據內容：EIA數據包含的內容相對更詳細，包括當周原油庫存、精煉油庫存、精煉廠設備利用率、汽油庫存、庫欣原油庫存等，而API數據主要關注原油庫存數據。

總的來說，EIA數據在權威性、發布時間、數據內容等方面相對于API數據有更高的可靠性和參考價值。

六、10086大數據是什么數據？

10086大數據也就是“移動大數據”，是依附于“中國移動”海量的用戶群體的大數據，包含中國移動的用戶上網行為數據，用戶的通話行為數據，用戶的通信行為數據，用戶的基本特征分析，用戶的消費行為分析，用戶的地理位置，終端信息，興趣偏好，生活行為軌跡等數據的存儲與分析。

“移動大數據”不光可以實時精準數據抓取，還可以建立完整的用戶畫像，為精準的用戶數據貼上行業標簽。比如實時抓取的精準數據還篩選如：地域地區，性別，年齡段，終端信息，網站訪問次數，400/固話通話時長等維度。如用戶近期經常訪問裝修相關的網站進行訪問瀏覽，或者使用下載裝修相關的app，撥打和接聽裝修的相關400/固話進行咨詢，就會被貼上裝修行業精準標簽，其他行業以此類推。

七、數據產品與數據分析區別？

數據產品是根據數據得出的產品，如統計率。數據分析是對數據產品進行研究，得出一定的結果

八、數據湖與大數據平臺區別？

對于一個數據湖而言，它與大數據平臺相同的地方在于它也具備處理超大規模數據所需的存儲和計算能力，能提供多模式的數據處理能力;增強點在于數據湖提供了更為完善的數據管理能力，具體體現在：

　　1)更強大的數據接入能力。數據接入能力體現在對于各類外部異構數據源的定義管理能力，以及對于外部數據源相關數據的抽取遷移能力，抽取遷移的數據包括外部數據源的元數據與實際存儲的數據。

　　2)更強大的數據管理能力。管理能力具體又可分為基本管理能力和擴展管理能力。基本管理能力包括對各類元數據的管理、數據訪問控制、數據資產管理，是一個數據湖系統所必須的，后面我們會在“各廠商的數據湖解決方案”一節相信討論各個廠商對于基本管理能力的支持方式。擴展管理能力包括任務管理、流程編排以及與數據質量、數據治理相關的能力。任務管理和流程編排主要用來管理、編排、調度、監測在數據湖系統中處理數據的各類任務，通常情況下，數據湖構建者會通過購買/研制定制的數據集成或數據開發子系統/模塊來提供此類能力，定制的系統/模塊可以通過讀取數據湖的相關元數據，來實現與數據湖系統的融合。而數據質量和數據治理則是更為復雜的問題，一般情況下，數據湖系統不會直接提供相關功能，但是會開放各類接口或者元數據，供有能力的企業/組織與已有的數據治理軟件集成或者做定制開發。

　　3)可共享的元數據。數據湖中的各類計算引擎會與數據湖中的數據深度融合，而融合的基礎就是數據湖的元數據。好的數據湖系統，計算引擎在處理數據時，能從元數據中直接獲取數據存儲位置、數據格式、數據模式、數據分布等信息，然后直接進行數據處理，而無需進行人工/編程干預。更進一步，好的數據湖系統還可以對數據湖中的數據進行訪問控制，控制的力度可以做到“庫表列行”等不同級別

九、截面數據與面板數據的區別？

截面數據是不同主體在同一時間點或同一時間段的數據，也稱靜態數據，是樣本數據中的常見類型之一。截面數據所觀測的范圍是在特定時間內,不同研究對象的同一觀測內容。

面板數據是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。

十、dom數據與dem數據的區別？

dem與dom的區別在于

dem數據:

DEM是數字高程模型的英文簡稱(Digital Elevation Model)，是研究分析地形、流域、地物識別的重要原始資料。由于DEM 數據能夠反映一定分辨率的局部地形特征，因此通過DEM 可提取大量的地表形態信息，可用于繪制等高線、坡度圖、坡向圖、立體透視圖、立體景觀圖，并應用于制作正射影像、立體地形模型與地圖修測。在測繪、水文、氣象、地貌、地質、土壤、工程建設、通訊、軍事等國民經濟和國防建設以及人文和自然科學領域有著廣泛的應用。

dom數據:

文檔對象模型（Document Object Model，簡稱DOM），是W3C組織推薦的處理可擴展標志語言的標準編程接口。在網頁上，組織頁面（或文檔）的對象被組織在一個樹形結構中，用來表示文檔中對象的標準模型就稱為DOM。