大数据与传统数据分析相比，具有以下特点：
1. 数据量巨大：大数据通常指的是数据量非常庞大，远远超过了传统数据分析工具的处理能力。例如，社交媒体平台上每天产生的数据量可能达到数十亿条记录。
2. 多样性和复杂性：大数据通常包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些不同类型的数据需要不同的处理方式。此外，大数据往往呈现出高度的复杂性和不确定性，这使得传统的数据分析方法难以应对。
3. 实时性：大数据通常需要实时或近实时地进行分析，以便及时发现问题并采取相应的措施。而传统数据分析通常需要经过一段时间的数据积累才能进行分析，这在处理实时性要求较高的场景时显得不够灵活。
4. 分布式计算：大数据通常分布在多个存储和计算节点上，需要进行分布式计算以充分利用硬件资源。而传统数据分析通常集中在一个单一的计算节点上，无法充分利用分布式计算的优势。
5. 数据挖掘和机器学习：大数据技术的核心是数据挖掘和机器学习，通过对大量数据的分析和学习，发现数据中的潜在规律和模式。而传统数据分析主要依赖于统计分析和描述性建模，缺乏对数据深层次挖掘的能力。
6. 可视化和交互性：大数据通常需要通过可视化工具进行展示，以便用户直观地理解数据内容和趋势。而传统数据分析工具的可视化能力相对较弱，无法满足大数据的需求。此外，大数据还强调交互性，即用户可以通过与系统交互来查询、分析数据，而传统数据分析工具在这方面的功能较为有限。
7. 可扩展性和灵活性：大数据技术通常采用分布式架构，可以方便地进行横向扩展，以满足不断增长的数据量和计算需求。而传统数据分析工具的可扩展性较差，一旦遇到大规模数据处理任务，性能可能会急剧下降。
8. 成本效益：虽然大数据技术在处理海量数据方面具有明显优势，但同时也带来了较高的成本。例如，存储和计算资源的投入较大，而且随着数据量的增加，维护和管理的成本也会相应增加。相比之下，传统数据分析工具的成本相对较低，且易于维护。
总之，大数据与传统数据分析相比，具有数据量大、多样性和复杂性高、实时性强、分布式计算、数据挖掘和机器学习、可视化和交互性、可扩展性和灵活性以及成本效益等特点。这些特点使得大数据技术在各个领域得到了广泛应用，为决策制定、业务优化和创新提供了有力支持。
