统计学与大数据分析是两个密切相关但又有区别的概念。统计学是一门研究数据的收集、分析、解释和呈现的科学，而大数据分析则是一种处理海量数据的方法和技术。
统计学的主要目标是通过对数据的收集、整理、分析和解释，发现数据中的规律和趋势，从而为决策提供依据。统计学的主要方法包括描述性统计、推断性统计和预测性统计等。描述性统计主要用于对数据进行整理和描述，如计算均值、中位数、众数等；推断性统计主要用于对样本数据进行推断，如假设检验、置信区间等；预测性统计主要用于对未来的数据进行预测，如时间序列分析、回归分析等。
大数据分析则是一种处理海量数据的方法和技术。随着互联网的发展和大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的统计学方法已经无法满足需求。大数据分析的主要目标是从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。大数据分析的主要方法包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。数据采集主要是指从各种来源获取原始数据；数据存储主要是指将采集到的数据存储在合适的数据库中；数据处理主要是指对数据进行清洗、转换和整合；数据分析主要是指通过各种算法和模型对数据进行分析，提取有价值的信息；数据可视化主要是指将数据分析的结果以图表的形式展示出来，便于理解和交流。
总之，统计学与大数据分析都是研究数据的科学，但统计学更侧重于数据的收集、整理、分析和解释，而大数据分析则更侧重于从海量数据中提取有价值的信息。两者相辅相成，共同推动着大数据时代的发展和进步。
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