數據分析與數據科學——比較

已發表: 2020-03-17

數據科學和數據分析這兩個術語對於在技術領域工作的個人來說並不陌生。事實上，這兩個術語看起來相同，大多數人將它們用作彼此的同義詞。但是，很大一部分人不知道數據科學和數據分析之間實際上存在差異。

相關工作圍繞這些術語或信息和技術行業的個人應該知道如何在適當的環境中使用這些術語。原因很簡單：正確使用這些術語會對企業的管理和生產力產生重大影響，尤其是在當今快速依賴數據的世界中。

在闡明了為什麼數據科學與數據分析之間的差異是必要的之後，本文的其餘部分將啟發您了解這兩個術語的各自概念以及數據分析和數據科學之間的主要區別。

在這篇文章中

什麼是數據科學？

毫無疑問，數據科學的概念非常廣泛。它只是指為特定目的獲取信息的各種手段和過程。該概念涉及數學和統計學的科學分支，以及用於數據評估和分析的其他模型。因此，總而言之，在數據和信息的推導、處理或/和分析中使用的任何形式的模型或工具，都可以歸類在更廣泛的範圍內。

數據科學是一門非常有趣的主題，它探索未知數據，以研究、理解或開發有用的模式以促進企業的發展。這不僅僅是關於問題，而是關於通過探索迄今為止在特定數據中不顯眼的新創新來超越有見地的發現。

（另請閱讀：什麼是數據科學？你需要知道的一切）

用外行的話來說，數據分析只是更廣泛的數據科學概念下的一個分支。它與數據科學的概念有著密切的聯繫，但它更加具體和狹窄。數據分析師的工作是在分析數據時專注於特定和深思熟慮的目標。真的，它只是更加集中和專注。

數據分析涉及對假設的調查，其主要目標是發現可以在特定領域支持和發展業務的洞察力。數據分析師都是關於將影響組織實現其目標的策略。

（另請閱讀：圍繞大數據分析的大喧囂）

與需要分析假設結果的數據分析不同，數據科學側重於為未來目的評估和操縱結果。 數據分析與數據科學之間的區別將在以下 7 個保護傘下進行討論：

目標
數據科學家熱衷於評估過去的數據模式，以預測未來的見解和期望。
另一方面，數據分析的主要目標是對最初隱藏的細節進行有意義的調查，以便將其解開並將其轉化為可能可行的可執行見解。在這裡，數據分析師致力於為先前存在的一系列問題提供答案。

主要領域
數據科學中最突出的領域是機器學習、企業分析、搜索引擎工程和人工智能。

數據分析：這裡的主要領域基本上包括各種急需數據的行業，其中一些領域是；旅行社、博彩公司、醫療保健提供商等。數據分析師領域包括運營分析師、銷售分析師、數據庫分析師、定價分析師、市場研究分析師、國際策略分析師以及營銷和廣告分析師。

技能
數據科學需要掌握以下技能：數學、統計學和黑客技術。它涉及計算摘要的知識庫。數據科學家應具備良好的編程基礎，具備 Python、Scale、R、SAS、SQL 數據庫編碼、機器學習和其他多種分析技能的可靠知識，能夠展示分析來自不同來源的非結構化數據的能力。
數據分析：數據分析師應具備深入調查數據的技能，同時表現出對數學和統計、PIG/HIVE、Python 和 R 以及數據操作的良好理解。

勘探
數據科學家探索建模方法 (1)、創造性算法和數據設計，以發現有助於解決企業或組織問題的必要信息。

另一方面，數據分析師探索數據系統和數據庫，以找到推動業務發展的創新解決方案。

使用大數據
數據科學涉及大量數據（統稱為大數據）的收集、檢索、評估和處理。數據科學家評估大數據，以便建模和生成自定義分析、算法和其他數據模型。
數據分析師還評估大數據。然而，他們的評估旨在開發視覺演示，使組織能夠做出更好的戰術決策。

興趣
數據科學家的興趣與數據分析師略有不同。數據科學家的興趣通常是統計評估
另一方面，數據分析師的興趣通常傾向於與對數字的熱愛、綜合分析，當然還有對商業行業的喜愛相一致。

總之，數據科學只是許多不同學科的結合，包括數據分析、機器學習、數據工程、預測分析、人工智能、企業分析和軟件工程等。

要記住的一個主要信息是，當今的商業行業都非常需要數據科學和數據分析。他們攜手合作；相互補充和鞏固，以達到預期的結果。

數據科學與數據分析是目前正在探索的非常重要的領域，以創造一個數據利用效率最高的更美好未來。因此，任何一個領域的知識都可以幫助您為自己建立一個有利可圖的職業。

為什麼數據科學技術比大數據更大

數據科學或軟件工程——比較

商業需要考慮的頂級大數據分析工具

數據科學家的最佳數據科學工具