首先，从定义上来看，大数据分析指的是无法在可承受的时间范围内使用传统工具和软件捕获、管理和处理的数据集，它具有海量、高增长率和多样化的特点，需要新的处理方法来增强决策能力、洞察发现能力和流程优化能力。而数据分析则是指使用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，提取有用信息并得出结论，以及对数据进行详细研究和总结的过程。
其次，在数据量上，两者存在明显的差异。大数据分析处理的是超大规模的数据集，这些数据集的大小超出了传统数据处理工具的能力范围。而数据分析则可以在较小的数据集上进行，这些数据集可以通过传统的数据处理工具和方法进行分析。
在分析方法上，虽然两者都是对数据进行处理和分析，但是它们采用的方法和工具是不同的。大数据分析需要使用更为复杂和高级的统计方法和算法，以及更为强大的计算资源来处理和分析数据。而数据分析则可以采用更为简单和直接的统计方法和工具，如描述性统计、相关性分析、回归分析等。
此外，在应用领域上，两者也存在差异。大数据分析主要应用于商业智能、数据挖掘、机器学习等领域，可以帮助企业更好地理解市场、客户和产品，以及优化业务流程和提高决策效率。而数据分析则广泛应用于各个领域，如社会科学、医学、物理学等，用于提取数据中的有用信息和知识。
然而，尽管两者存在区别，但它们之间也有密切的联系。首先，数据分析是大数据分析的基础，大数据分析是在数据分析的基础上进行的。其次，两者都需要对数据进行预处理、清洗和转换等操作，以便更好地进行分析和挖掘。此外，两者都需要使用统计方法和算法来提取数据中的有用信息和知识，只是使用的方法和算法不同而已。
综上所述，大数据和数据分析在定义、数据量、分析方法、应用领域等方面存在区别，但它们之间也有密切的联系，相互依存和促进。
大数据技术和大数据会计都是目前就业前景广阔的领域，但哪个更好就业取决于个人的兴趣和背景。
大数据技术涉及利用大数据工具进行数据分析，挖掘有价值的信息，以支持业务决策。它的就业前景非常广阔，因为各行各业都需要利用大数据工具来进行数据分析，以提高企业的经济效益1。大数据技术可以从事的职业包括大数据分析师、大数据工程师、数据科学家等，需要掌握数据分析、数据挖掘、数据处理等方面的知识和技能，并熟悉大数据处理平台和工具，如Hadoop，Spark、Hive等。
大数据会计则是将大数据技术与会计学结合在一起，用于有效管理企业财务信息。大数据会计的就业前景也很好，因为企业不仅需要利用大数据工具来进行数据分析，还需要通过大数据与会计的结合，对企业的财务信息进行有效管理。大数据会计可以从事的职业包括财务分析、会计审计、风险管理等，需要掌握会计和财务方面的基础知识，同时熟悉大数据技术的应用和数据分析方法。
总的来说，两者都具有不错的就业前景，但哪一个更好就业，需要根据个人兴趣和职业发展方向以及市场需求等因素进行选择。如果你对编程和数据分析感兴趣，那么大数据技术可能更适合你；如果你对财务和会计有较深的兴趣，那么大数据会计可能更适合你。
主要体现在以下几个方面：
客流量及客流分布预测：大数据挖掘技术可以帮助预测公交线路的客流量和客流分布，这是规划公交方案的基础。通过对移动通信信令数据的大数据挖掘，可以方便地获取OD调查所需信息，根据历史人流量分布及人流移动规律规划公交线路，在人流量密集点设置公交站点。
公交精细化调度和管理：通过大数据平台将分散在不同管理部门和公交企业的数据集中进行分析、计算、归类，为公交企业实现公交科学调度、为乘客提供公交个性化信息。
公交科学决策：对公交大数据进行分析，从而为线路规划、客流量引导等决策提供更加有力的支持。
分析城市结构：通过乘客出行数据，模拟城市生活，辅助政府进行城市空间结构研究，为后续城市规划提供参考意见。
总的来说，大数据在城市公交线路规划中的应用，可以进一步提升行业管理水平，实现用数据说话、用数据规划、用数据决策。