统计与大数据分析的特色主要体现在以下几个方面：

一、数据规模与复杂度：大数据分析关注的是海量、多样化、高维度的数据，其数据规模往往超出传统统计分析的范畴。这使得大数据分析涉及到对数据存储、处理、分析等方面的挑战，需要运用高性能的计算机技术和算法来应对。

二、实时性与即时响应：大数据分析更强调对实时数据的处理和分析能力，使得分析过程更具有及时性和高效性。传统统计分析往往是基于静态数据进行分析，而大数据分析则要求能够实时获取数据，并快速作出决策。

三、数据源的多样性：大数据分析不仅可以利用结构化数据，还可以处理半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、音频等形式的数据。这种多样性的数据源提供了更丰富的信息维度，也为分析提供了更多的可能性。

四、机器学习与深度学习：大数据分析更加注重运用机器学习和深度学习等先进技术进行模型构建和预测分析。这些技术能够帮助挖掘数据中的潜在规律和趋势，从而为决策提供更精准的指导。

五、边际效益与业务创新：大数据分析强调对数据价值的最大化利用，倡导追求边际效益，即获取更多和更准确的信息来支持决策。同时，大数据分析也注重数据驱动的业务创新，通过数据分析来发现商机和创新点，帮助企业实现竞争优势。

综上所述，与传统统计分析相比，大数据分析更加注重对海量、多样化数据的处理和分析，强调实时性、数据源多样性、机器学习等方面的特色，具有更强的解决实际问题和推动业务发展的能力。

统计与大数据分析有许多特色，可以从多个方面来进行解释：

1. 数据规模：大数据分析涉及的数据规模非常庞大，通常包括传统数据库管理系统无法处理的海量数据。这种大规模的数据集包含了来自不同来源的结构化和非结构化数据，例如传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。这就需要使用分布式系统和并行计算技术来处理和分析这些数据。

2. 多样化数据类型：大数据分析要求处理多样化的数据类型，包括数字数据、图像、音频、视频等。与传统的结构化数据不同，这些非结构化数据需要通过各种技术进行处理和分析，例如文本挖掘、图像识别、语音识别等。

3. 即时性：大数据分析要求在数据源不断产生数据的情况下，能够及时分析并提供有用的信息。这就需要实时处理和流式处理技术，以便在数据产生后立即对其进行处理和分析，从而实现实时决策和反馈。

4. 数据挖掘和模式识别：大数据分析重点关注从海量数据中提取有用信息和知识，包括数据挖掘、模式识别、预测建模等技术。通过对大数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和关联，从而支持决策和优化业务流程。

5. 机器学习和人工智能：大数据分析通常与机器学习和人工智能技术密切相关，通过利用大规模数据集来训练和优化机器学习模型，从而实现智能决策和预测分析。机器学习算法可以自动发现数据中的模式和规律，进而改进模型性能和预测准确性。

统计与大数据分析的特色

1. 研究对象和规模

统计学是研究如何收集、组织、分析、解释和展示数据的科学。大数据分析则是以海量数据为研究对象，通过专门的技术和方法进行分析。

2. 数据处理技术

统计学传统上更侧重于概率统计和数学建模，而大数据分析则强调通过分布式计算、机器学习等技术处理海量数据。

3. 数据来源

统计学通常使用抽样方法从总体中获取样本数据，然后进行推断。而大数据分析则可以直接使用全部数据，无需进行抽样。

4. 模型建立与应用

统计学会建立统计模型来解释数据之间的关系，纠正误差等。大数据分析则更多运用机器学习模型，进行数据挖掘、预测等。

5. 实时性要求

大数据分析对数据的实时性要求较高，需要快速处理并作出实时反馈。统计学则不强调实时性。

6. 数据可视化与决策支持

统计学注重数据的可视化分析，帮助用户更好地理解数据。而大数据分析更关注如何通过数据支持企业的决策。

7. 应用领域

统计学广泛应用于社会科学、医学、经济学等领域，而大数据分析则更多应用于互联网、金融、零售等领域。

8. 软件工具

统计学常用软件包括R、Python等，大数据分析则常用Hadoop、Spark等大数据处理工具和平台。

9. 技能需求

从业者需要具备统计学、数据挖掘、机器学习等方面的知识和技能，同时要熟练掌握相关的数据处理工具和编程语言。

综上所述，统计学与大数据分析在研究对象、数据处理技术、数据来源、模型建立与应用、实时性要求、数据可视化与决策支持、应用领域、软件工具和技能需求等方面存在一定的差异和特色。随着信息技术的不断发展，统计学与大数据分析将会在更多领域得到应用和拓展。