數據科學和數據分析是每個人都能從學習中受益的最偉大的科學學科之一。

數據科學是一個令人興奮的領域，由于其收集、存儲和處理大量信息的性質，它可以產生任何其他學科都無法達到的知識水平。

曾經只是一個抽象概念的東西近年來成為熱門話題，行業(yè)雙方都有各自的觀點。

數據科學家職業(yè)生涯中最大的挑戰(zhàn)之一是決定哪個更好：數據科學或分析。數據分析的方法和工具都可以用于不同的目的。這篇博文將討論分析與數據科學的相似之處、不同之處以及優(yōu)缺點。

什么是數據科學？

數據科學是分析數據集以解決問題的過程。這是一門公司和組織經常用來了解其業(yè)務在任何給定時間發(fā)生的事情的科學。

簡而言之，數據科學可以通過發(fā)現(xiàn)有助于您更好地了解客戶和產品并做出更明智的業(yè)務決策的見解來提高公司的績效。

數據科學是一門將統(tǒng)計和計算技術應用于大量數據的學科。數據科學家被要求分析從信用卡購買到基因表達、從社交媒體帖子到搜索引擎查詢的所有內容。

組織經常雇傭數據科學家擔任各種角色，包括研究、產品開發(fā)和運營。

此外，隨著越來越多的組織出于商業(yè)目的收集、管理和分析大量數據，這一領域變得越來越重要。隨著越來越多的公司進入數據科學領域，對職位空缺的需求將繼續(xù)上升。數據科學的好處很多：

• 它可以幫助企業(yè)做出更好的決策，以支持增長和盈利能力。
• 它使您能夠快速高效地挖掘大數據，讓您在競爭激烈的市場中占據優(yōu)勢。
• 它基于數據分析而不是直覺或猜測來創(chuàng)建新產品或服務。
• 它幫助公司開發(fā)新的商業(yè)模式，從現(xiàn)有客戶中大規(guī)模產生收入，而無需投資于營銷或銷售工作。

什么是數據分析？

數據分析是分析數據以深入了解系統(tǒng)或現(xiàn)象的重要特征。“數據分析”一詞廣泛地涵蓋了許多技術和應用程序。

它描述了組織如何收集、存儲和分析信息以了解其客戶、檢測和防止欺詐、改進運營和優(yōu)化業(yè)務流程。

數據分析旨在從結構化和非結構化數據中找到洞察力，以提出改進決策的建議。通過應用機器學習和預測分析等統(tǒng)計方法，它可以應用于企業(yè)對企業(yè) (B2B) 和企業(yè)對消費者 (B2C) 的情況。

您可以通過多種方式在日常生活中應用您的分析能力，但這里有一些示例：

• 您可以使用它們來了解人們在訪問商店或網站時喜歡哪些產品或服務，或者有多少人對它們感興趣。您還可以根據過去的數據對未來趨勢進行預測，從而為您的業(yè)務制定更好的策略。
• 您可以使用它們根據歷史數據預測某個城市或地區(qū)會發(fā)生什么樣的天氣，這樣您就可以確保在高峰時段或其他活動（如派對和婚禮）期間不會出現(xiàn)任何交通問題。

更重要的是，這還可以幫助保險公司決定是否應該為居住在特定地區(qū)的人簽發(fā)保單。

數據科學和數據分析的相似之處

數據科學和數據分析具有獨特的相似之處。但是，也存在顯著差異。讓我們先看看相似之處：

• 數據科學和數據分析都需要大量數據。您的數據大小會因您的問題而異，但通常非常大，尤其是對于具有數百萬條記錄或更多記錄的數據集。
• 數據科學和數據分析可用于預測建模。在這兩種情況下，您都需要開發(fā)一個可以預測某事的模型。同樣，這可以是預測某人是否會購買某物，也可以是預測網站將產生多少流量。
• 數據科學和數據分析都有一個相關的領域，稱為統(tǒng)計。統(tǒng)計數據包括基本統(tǒng)計數據，例如平均值、中位數和眾數。

此外，還有描述性統(tǒng)計，例如標準差，以及推論統(tǒng)計，例如假設檢驗。最后是經濟學的計量經濟學統(tǒng)計分析。

• 兩者都是專注于使用技術解決問題的研究領域。
• 這兩個領域都需要解決問題和批判性思維等技能。
• 在這兩個領域工作的人都可以使用R 或 Python等先進技術。
• 這兩個領域都需要了解機器學習算法和統(tǒng)計原理。

數據科學和數據分析的差異

數據科學是一門使用數學、統(tǒng)計學和計算機科學來解決復雜問題的研究領域。數據科學家結合所有這些技能來解決不同類型的問題。

數據分析是一個研究領域，旨在使用數據分析來改進業(yè)務決策。它側重于使用數學方法在大量數據中尋找模式，以發(fā)現(xiàn)有關現(xiàn)有問題的新信息或開發(fā)新的解決方案。

數據科學側重于信息的原理、方法和應用。數據分析使用統(tǒng)計分析從數據中提取洞察力以進行業(yè)務決策。

綜上所述

在這一點上，這兩個術語似乎有很多混淆，主要是因為它們非常相似。兩者都是不同的研究領域，但他們使用數據科學和數據分析來實現(xiàn)他們的目標。

無論它們看起來多么相似，每個角色都由一組特定的目標和目標定義。雖然有時這些角色之間存在交叉，但它們非常適合增強彼此的工作。

人們會假設這兩個群體可能會在一個組織內經歷沖突，他們的日常工作存在如此明顯的差異。但是，數據科學家和數據分析師的互動與任何互動一樣有效。