数据科学和数据分析是每个人学习都将会从中受益的科学学科之一。

数据科学是一个使人兴奋的领域，由于其收集、存储和处理海量信息的性质，是其他学科无法比拟的。

过去只是一个抽象的概念，近年来已经成为一个热门话题，行业双方都对自己的观点进行了有力的论证。

数据科学家职业生涯中最大的挑战之一是决定数据科学和数据分析哪个更好，数据分析的方法和工具可以用于不同的目的，本文将讨论数据分析与数据科学的相似之处以及优缺点。

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，数据科学可以通过发现有助于您更好地了解客户和产品并做出更明智的商业决策的见解来提高公司绩效。

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。例如数据科学家会被要求分析从信用卡购买到整个过程的表现方式以及社交媒体文章内容到搜索引擎查询的一切相关分析。

在各大企业中数据科学家担任各种角色，包括研究、产品开发和运营。

此外，随着越来越多的企业公司出于业务目的收集、管理和分析大量数据，这一领域变得越来越重要，对职位空缺的需求也将继续上升。

数据科学有如下几点好处：

• 它能帮助企业做出更好的决策，以支持增长和盈利。
• 它能够快速高效地挖掘大数据，从而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，从现有客户那里大规模创收，而无需投资营销或销售工作。

什么是数据分析？

数据分析是指分析数据以洞察系统或现象的重要特征。“数据分析”一词广泛涵盖了许多技术和应用。

它描述了企业机构如何收集、存储和分析信息以了解其客户、检测和预防欺诈、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关键因素并对其数据进行分析，从而提出改进决策的建议。也可以通过应用机器学习和预测分析等统计方法，应用于企业对企业（B2B）和企业对消费者（B2C）的情况分析。

在日常生活中也可以运用数据分析能力，例如：

• 您可以使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，或者有多少人对它们感兴趣。您还可以根据过去的数据预测未来趋势以及业务制定更好的战略目标。
• 您可以根据历史数据使用它们来预测某个城市或地区将发生什么样的天气，这样您就可以确保在高峰时段或其他活动（如聚会和婚礼）期间不会出现任何交通问题。

更重要的是，这也有助于保险公司决定是否应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有着独特的相似之处。然而，也有显著的差异。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。数据的大小会因问题而异，但通常非常大，尤其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用于预测建模。在这两种情况下，您都需要开发一个预测某些事情的模型。同样，这可以是任何东西，从预测某人是否会购买东西到预测网站将产生多少流量。
• 数据科学和数据分析都有一个称为统计学的相关领域。统计学包括基本统计数据，如平均值、中值和模式。

另外，还有描述性统计，如标准差以及推断统计，最后是经济学的计量经济学统计分析。

• 这两个研究领域都侧重于利用技术解决问题。
• 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等高级技术。
• 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

数据科学是一个使用数学、统计学和计算机科学来解决复杂问题的研究领域。数据科学家将所有这些技能结合起来，以解决不同类型的问题。

数据分析是一个旨在使用数据分析来改进业务决策的研究领域。它侧重于使用数学方法在大量数据中找到模式，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见解，用于业务决策。

总结:

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，但它们使用数据科学和数据分析来实现目标。

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来定义。虽然这些角色之间有时存在交叉，但它们非常适合于加强彼此的工作。

人们会假设，这两个群体在一个组织内可能会经历冲突，在日常工作中有如此明显的差异。然而，数据科学家和数据分析师的互动与任何互动一样具有功能性。