数据科学与数据分析

　　数据科学是一个令人兴奋的领域，因为它的本质是收集、存储和处理大量信息，可以产生在任何其他学科都不可能达到的知识水平。

　　这篇博文将讨论分析与数据科学的相似点、不同点以及优缺点。

　　数据科学和数据分析是最伟大的科学学科之一，每个人都可以从学习中受益。

　　数据科学是一个令人兴奋的领域，因为它的本质是收集、存储和处理大量信息，可以产生在任何其他学科都不可能达到的知识水平。

　　这个曾经只是一个抽象的概念在近年来已经成为了一个热门话题，行业双方都为自己的观点提出了有力的论据。

　　在数据科学家的职业生涯中，最大的挑战之一是决定哪个更好:数据科学还是分析。数据分析的方法和工具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点、不同点以及优缺点。

　　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。这是一门科学，公司和组织经常使用它来了解他们的业务在任何给定的时间发生了什么。

　　简而言之，数据科学可以通过揭示洞察，帮助您更好地了解客户和产品，并做出更明智的商业决策，从而提高您的公司绩效。

　　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一切。

　　组织经常在不同的岗位上雇佣数据科学家，包括研究、产品开发和运营。

　　此外，随着越来越多的组织为业务目的收集、管理和分析大量数据，该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。数据科学的好处是多方面的:

　　•它帮助企业做出更好的决策，以支持增长和盈利能力。

　　•它能让你快速有效地挖掘大数据，让你在竞争激烈的市场中获得优势。

　　•它基于数据分析而不是直觉或猜测创造新产品或服务。

　　•它帮助企业开发新的商业模式，从现有客户中大规模产生收入，而不必在营销或销售方面进行投资。

　　什么是数据分析?

　　数据分析是通过分析数据来洞察一个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。

　　它描述了组织如何收集、存储和分析信息，以了解他们的客户、检测和防止欺诈、改进操作和优化业务流程。

　　数据分析旨在从结构化和非结构化数据中发现洞见，并提出建议，以改善决策。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)两种情况。

　　在日常生活中，有很多方法可以运用你的分析能力，以下是一些例子:

　　你可以用它们来了解人们在访问商店或网站时喜欢什么产品或服务，或者有多少人对这些产品或服务感兴趣。您还可以根据过去的数据预测未来的趋势，为您的业务制定更好的策略。

　　你可以用它们根据历史数据来预测某个城市或地区的天气情况，这样你就可以确保在高峰时段或其他诸如聚会和婚礼等活动期间不会出现任何交通问题。

　　更重要的是，这也可以帮助保险公司决定他们是否应该为居住在特定地区的人发放保险。

　　数据科学和数据分析的相似性

　　数据科学和数据分析有独特的相似之处。然而，也有明显的区别。让我们先来看看它们的相似之处:

　　数据科学和数据分析都需要大量的数据。数据的大小取决于您的问题，但它通常非常大，特别是对于具有数百万条或更多记录的数据集。

　　数据科学和数据分析可以用于预测建模。在这两种情况下，您都需要开发一个可以预测某些事情的模型。同样，这可以是预测是否有人会购买某件东西，也可以是预测一个网站会产生多少流量。

　　数据科学和数据分析都有一个相关的领域叫做统计学。统计数据包括基本统计数据，如平均值、中位数和众数。

　　此外，还有描述统计，如标准差，和推理统计，如假设检验。最后是计量经济学的统计分析。

　　两者都是专注于利用技术解决问题的研究领域。

　　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接触到像R或Python这样的先进技术。

　　这两个领域都需要理解机器学习算法和统计原理。

　　数据科学与数据分析的差异

　　数据科学是一门运用数学、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。

　　数据分析是一门旨在使用数据分析来改善商业决策的研究领域。它专注于使用数学方法在大量数据中寻找模式，以发现关于现有问题的新信息或开发新的解决方案。

　　数据科学关注的是信息的原理、方法和应用。数据分析使用统计分析从数据中提取见解，用于业务决策。

　　结语

　　在这一点上，这两个术语似乎有很多混淆，主要是因为它们太相似了。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的定义。虽然有时这些角色之间会有交叉，但他们非常适合加强彼此的工作。

　　人们会认为，这两个群体可能会在一个组织中经历冲突，因为他们的日常工作有如此明显的差异。然而，数据科学家和数据分析师之间的交互是功能性的。

　　来源： 机房360

  　　>>>>>>点击进入大数据专题