虽然大数据和经济统计有着密切的关系，但两者也有一些区别，主要体现在以下三点:第一，大数据技术是以数据为中心的。简单来说，什么是大数据？虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模数据”。大数据技术以数据为核心，包括数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、展现和应用。
大数据和云计算有什么关系？
在对大数据与云计算的关系理解之前，我们需要对这两个概念分别进行了解。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，简单理解就是海量数据的高效处理。云计算就是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。
本质上看，云计算强调的是计算，而数据则是计算的对象，二者是动与静的关系，但大数据需要处理数据的能力，比如数据获取、清洁、转换、统计等等，而云计算为大数据处理提供了一个很好的平台，是唯一可行的大数据处理方式，二者是静中有动，动中有静。云计算是基础设施，大数据可以使用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来进行运算。
大数据和经济统计学有什么联系？
谢谢邀请！经济统计学是统计学在经济领域的应用学科，主要是用统计学的方法服务于经济领域，为经济领域的管理和决策提供数据支持。统计学是大数据的三大基础学科之一，经济学又是大数据的重要辅助学科之一，所以经济统计学与大数据之间的关系是非常密切的。大数据与经济统计学的关系体现在以下几个方面：第一：技术上的紧密联系。
经济统计学的知识组成结构中包括数学、统计学、编程语言、数据库、统计软件等内容，这些内容也是大数据技术的重要组成部分。第二：都是通过数据挖掘规律。大数据的核心在于数据价值化，而数据价值化的重要途径就是数据分析，数据分析就是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，从这一点来看，经济统计学与大数据在目标上是一致的。
第三：大数据技术也是经济统计学需要掌握的内容之一。随着大数据的发展，目前在经济统计学领域也在开始采用大数据技术进行数据的分析和整理，这也是经济统计学适应大数据时代发展的必然结果。虽然大数据与经济统计学之间的关系比较紧密，但是二者之间还是有一定区别的，主要体现在以下三点：第一：大数据技术围绕数据展开。大数据技术以数据为中心进行展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。
第二：大数据更注重技术实现。大数据的岗位涵盖平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等，大数据更注重技术层面的实现。第三：大数据的适用领域更加广泛。与经济统计学主要关注于经济领域不同，大数据关注的领域更加广泛，包括工业、农业、教育、金融、出行、餐饮、娱乐等多个领域。作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
深度学习和大数据之间有什么样的关系？
深度学习是多层次的人工神经网络的建立和利用。在最简单的术语中，你可以把它看作是高度非线性的级联模型，例如多层规则和最后的逻辑回归。这是一个非常复杂的体系结构，最后的结果是分类（离散结果）或回归（连续结果）。一般来说，这些模型需要有大数据的支持，并且需要对超参数（hyper parameters）、正则化的大量的精细调节。
应用包括基于CNN（convolutional neural networks卷积神经网络）的计算机视觉和图像识别；自动翻译（基于NLP技术，例如长短期记忆模型）。其实深度学习的基础理论其实在几十年前就有了，为什么一直没有发展起来呢？因为它受到两个条件的制约，一个是数据量，一个是机器的运算能力。在数量比较小的情况下，传统的机器学习方法就能够取得较好的效果。
但是随着数据量不断的增加，当达到某个临界值之后，传统机器学习方法的效果就不会再有提升了。而深度学习模型的效果则会随着数据量的显著增加而获得明显的提升。也就是说，深度学习方法能够最大限度地发挥出大数据的价值！所以大数据的发展促进了深度学习的崛起，而深度学习又放大了数据的价值，他们两个相互促进，相辅相成的。
