数据分析与数据科学的区别与共同点 – 作者:didi36923-安全小百科

我们将从目标受众开始，更详细地研究数据分析与数据科学的主要差异与共同点

1、数据分析与数据科学的差异–技能

更深入地研究数据科学与数据分析，将这两个学科区分开来的一个因素是交付成功结果所需的技能或知识。
关于数据分析，对数学和统计技能的扎实理解以及编程技能和在线数据可视化工具和中级统计的工作知识至关重要。数据分析师精通 SQL，他们知道一些正则表达式，并且可以对数据进行切片和切块。
在科学领域，除了牢牢掌握大量非结构化指标和洞察力之外，还需要全面了解 SQL 数据库和编码。数据科学家在数据建模、预测分析、编程、数据采集和高级统计方面需要更多“复杂”的技能。从本质上讲，他们需要具备相当多的机器学习和工程或编程技能，使他们能够按照自己的意愿操作数据。

2、数据分析与数据科学的差异–范围

当我们使用有关数据分析与数据科学的“范围”一词时，我们指的是大和小，或者更具体地说，宏观和微观。
本质上，如前所述，科学的核心是一个多学科的宏观领域，涵盖更广泛的数据探索领域，处理大量结构化和非结构化数据。
另一方面，数据分析是一个微观领域，深入到业务运营的特定元素，以记录部门趋势并在特定时间段或实时简化流程，因此，主要关注结构化数据。有许多数据分析示例可以说明现实生活中的场景以及对业务的影响。

3、数据分析与数据科学的差异–应用

虽然这两个学科都探索了广泛的行业、利基、概念和活动，但通常数据科学用于企业分析、搜索引擎工程以及人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等自主领域的主要领域。
数据分析是一个不断扩展和发展的概念，但这一特定领域的数字信息专业知识或技术通常用于医疗保健、零售、游戏和旅游业，以立即应对挑战和业务目标。

4、数据分析与数据科学的差异–目标

将数据分析和数据科学区分开来的另一个关键因素是每个学科的最终目的或目标。
虽然我们已经提到过这个概念，但它非常重要且值得重申：科学的主要目标是利用大量可用的数字指标和洞察力来发现我们需要提出的问题，以推动创新、增长、进步、和进化。数据分析的主要目的是使用现有信息来发现特定领域的模式和可视化洞察，旨在根据特定目标、运营和 KPI 寻找可操作的数据。