数据分析与数据科学——比较

已发表: 2020-03-17

数据科学和数据分析这两个术语对于在技术领域工作的个人来说并不陌生。事实上，这两个术语看起来相同，大多数人将它们用作彼此的同义词。但是，很大一部分人不知道数据科学和数据分析之间实际上存在差异。

相关工作围绕这些术语或信息和技术行业的个人应该知道如何在适当的环境中使用这些术语。原因很简单：正确使用这些术语会对企业的管理和生产力产生重大影响，尤其是在当今快速依赖数据的世界中。

在阐明了为什么数据科学与数据分析之间的差异是必要的之后，本文的其余部分将启发您了解这两个术语的各自概念以及数据分析和数据科学之间的主要区别。

在这篇文章中

什么是数据科学？

毫无疑问，数据科学的概念非常广泛。它只是指为特定目的获取信息的各种手段和过程。该概念涉及数学和统计学的科学分支，以及用于数据评估和分析的其他模型。因此，总而言之，在数据和信息的推导、处理或/和分析中使用的任何形式的模型或工具，都可以归类在更广泛的范围内。

数据科学是一门非常有趣的主题，它探索未知数据，以研究、理解或开发有用的模式以促进企业的发展。这不仅仅是关于问题，而是关于通过探索迄今为止在特定数据中不显眼的新创新来超越有见地的发现。

（另请阅读：什么是数据科学？你需要知道的一切）

用外行的话来说，数据分析只是更广泛的数据科学概念下的一个分支。它与数据科学的概念有着密切的联系，但它更加具体和狭窄。数据分析师的工作是在分析数据时专注于特定和深思熟虑的目标。真的，它只是更加集中和专注。

数据分析涉及对假设的调查，其主要目标是发现可以在特定领域支持和发展业务的见解。数据分析师都是关于将影响组织实现其目标的策略。

（另请阅读：围绕大数据分析的大喧嚣）

与需要分析假设结果的数据分析不同，数据科学侧重于为未来目的评估和操纵结果。 数据分析与数据科学之间的区别将在以下 7 个保护伞下进行讨论：

目标
数据科学家热衷于评估过去的数据模式，以预测未来的见解和期望。
另一方面，数据分析的主要目标是对最初隐藏的细节进行有意义的调查，以便将其解开并将其转化为可能可行的可执行见解。在这里，数据分析师致力于为先前存在的一系列问题提供答案。

主要领域
数据科学中最突出的领域是机器学习、企业分析、搜索引擎工程和人工智能。

数据分析：这里的主要领域基本上包括各种急需数据的行业，其中一些领域是；旅行社、博彩公司、医疗保健提供商等。数据分析师领域包括运营分析师、销售分析师、数据库分析师、定价分析师、市场研究分析师、国际策略分析师以及营销和广告分析师。

技能
数据科学需要掌握以下技能：数学、统计学和黑客技术。它涉及计算摘要的知识库。数据科学家应具备良好的编程基础，具备 Python、Scale、R、SAS、SQL 数据库编码、机器学习和其他多种分析技能的可靠知识，能够展示分析来自不同来源的非结构化数据的能力。
数据分析：数据分析师应具备深入调查数据的技能，同时表现出对数学和统计、PIG/HIVE、Python 和 R 以及数据操作的良好理解。

勘探
数据科学家探索建模方法 (1)、创造性算法和数据设计，以发现有助于解决企业或组织问题的必要信息。

另一方面，数据分析师探索数据系统和数据库，以找到推动业务发展的创新解决方案。

使用大数据
数据科学涉及大量数据（统称为大数据）的收集、检索、评估和处理。数据科学家评估大数据，以便建模和生成自定义分析、算法和其他数据模型。
数据分析师还评估大数据。然而，他们的评估旨在开发视觉演示，使组织能够做出更好的战术决策。

兴趣
数据科学家的兴趣与数据分析师略有不同。数据科学家的兴趣通常是统计评估
另一方面，数据分析师的兴趣通常倾向于与对数字的热爱、综合分析，当然还有对商业行业的喜爱相一致。

总之，数据科学只是许多不同学科的结合，包括数据分析、机器学习、数据工程、预测分析、人工智能、企业分析和软件工程等。

要记住的一个主要信息是，当今的商业行业都非常需要数据科学和数据分析。他们携手合作；相互补充和巩固，以达到预期的结果。

数据科学与数据分析是目前正在探索的非常重要的领域，以创造一个数据利用效率最高的更美好未来。因此，任何一个领域的知识都可以帮助您为自己建立一个有利可图的职业。

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