数据科学与数据分析
数据科学和数据分析是每个人都能从学习中受益的最伟大的科学学科之一。
数据科学是一个令人兴奋的领域，由于其收集、存储和处理大量信息的性质，它可以产生任何其他学科都无法达到的知识水平。
曾经只是一个抽象概念的东西近年来成为热门话题，行业双方都有各自的观点。
数据科学家职业生涯中最大的挑战之一是决定哪个更好：数据科学或分析。数据分析的方法和工具都可以用于不同的目的。这篇博文将讨论分析与数据科学的相似之处、不同之处以及优缺点。
什么是数据科学？
数据科学是分析数据集以解决问题的过程。这是一门公司和组织经常用来了解其业务在任何给定时间发生的事情的科学。
简而言之，数据科学可以通过发现有助于您更好地了解客户和产品并做出更明智的业务决策的见解来提高公司的绩效。
数据科学是一门将统计和计算技术应用于大量数据的学科。数据科学家被要求分析从信用卡购买到基因表达、从社交媒体帖子到搜索引擎查询的所有内容。
组织经常雇佣数据科学家担任各种角色，包括研究、产品开发和运营。
此外，随着越来越多的组织出于商业目的收集、管理和分析大量数据，这一领域变得越来越重要。随着越来越多的公司进入数据科学领域，对职位空缺的需求将继续上升。数据科学的好处很多：
- 它可以帮助企业做出更好的决策，以支持增长和盈利能力。
- 它使您能够快速高效地挖掘大数据，让您在竞争激烈的市场中占据优势。
- 它基于数据分析而不是直觉或猜测来创建新产品或服务。
- 它帮助公司开发新的商业模式，从现有客户中大规模产生收入，而无需投资于营销或销售工作。
什么是数据分析？
数据分析是分析数据以深入了解系统或现象的重要特征。“数据分析”一词广泛地涵盖了许多技术和应用程序。
它描述了组织如何收集、存储和分析信息以了解其客户、检测和防止欺诈、改进运营和优化业务流程。
数据分析旨在从结构化和非结构化数据中找到洞察力，以提出改进决策的建议。通过应用机器学习和预测分析等统计方法，它可以应用于企业对企业 (B2B) 和企业对消费者 (B2C) 的情况。
您可以通过多种方式在日常生活中应用您的分析能力，但这里有一些示例：
- 您可以使用它们来了解人们在访问商店或网站时喜欢哪些产品或服务，或者有多少人对它们感兴趣。您还可以根据过去的数据对未来趋势进行预测，从而为您的业务制定更好的策略。
- 您可以使用它们根据历史数据预测某个城市或地区会发生什么样的天气，这样您就可以确保在高峰时段或其他活动（如派对和婚礼）期间不会出现任何交通问题。
更重要的是，这还可以帮助保险公司决定是否应该为居住在特定地区的人签发保单。
数据科学和数据分析的相似之处
数据科学和数据分析具有独特的相似之处。但是，也存在显着差异。让我们先看看相似之处：
- 数据科学和数据分析都需要大量数据。您的数据大小会因您的问题而异，但通常非常大，尤其是对于具有数百万条记录或更多记录的数据集。
- 数据科学和数据分析可用于预测建模。在这两种情况下，您都需要开发一个可以预测某事的模型。同样，这可以是预测某人是否会购买某物，也可以是预测网站将产生多少流量。
- 数据科学和数据分析都有一个相关的领域，称为统计。统计数据包括基本统计数据，例如平均值、中位数和众数。
此外，还有描述性统计，例如标准差，以及推论统计，例如假设检验。最后是经济学的计量经济学统计分析。
- 两者都是专注于使用技术解决问题的研究领域。
- 这两个领域都需要解决问题和批判性思维等技能。
- 在这两个领域工作的人都可以使用R 或 Python等先进技术。
- 这两个领域都需要了解机器学习算法和统计原理。
数据科学和数据分析的差异
数据科学是一门使用数学、统计学和计算机科学来解决复杂问题的研究领域。数据科学家结合所有这些技能来解决不同类型的问题。
数据分析是一个研究领域，旨在使用数据分析来改进业务决策。它侧重于使用数学方法在大量数据中寻找模式，以发现有关现有问题的新信息或开发新的解决方案。
数据科学侧重于信息的原理、方法和应用。数据分析使用统计分析从数据中提取洞察力以进行业务决策。
综上所述
在这一点上，这两个术语似乎有很多混淆，主要是因为它们非常相似。两者都是不同的研究领域，但他们使用数据科学和数据分析来实现他们的目标。
无论它们看起来多么相似，每个角色都由一组特定的目标和目标定义。虽然有时这些角色之间存在交叉，但它们非常适合增强彼此的工作。
人们会假设这两个群体可能会在一个组织内经历冲突，他们的日常工作存在如此明显的差异。但是，数据科学家和数据分析师的互动与任何互动一样有效。
