数据科学和数据分析的区别

大数据已经成为当今科技界的一个重要组成部分，这要归功于那些企业可以收集到的切实可行的见解和结果。然而，创建如此大的数据集还需要理解力，并有适当的工具来解析它们，来发现正确的信息。为了更好的理解大数据，数据科学和分析领域已经从很大程度上从学术界转移出来， 转而成为商业智能和大数据分析工具的整合元素。

但是，区分数据分析和数据科学可能会造成混淆。尽管两者相互关联，但它们提供了不同的结果并采取了不同的方法。如果你需要研究你的业务正在产生的数据，那么掌握他们引领出的内容以及这些数据是如何的独特，是非常至关重要的。为了帮助您优化您的大数据分析，我们分解了两个类别，检查了它们的差异，并揭示了它们提供的价值。

什么是数据科学？

数据科学是一个多学科领域，专注于从大量原始和结构化数据中找到切实可行的见解。该领域主要注重发掘我们没有意识到我们还不清楚的事情的答案。数据科学专家使用几种不同的技术来获得答案，包括计算机科学，预测分析，统计学和机器学习，通过海量数据集进行解析，努力为尚未被认识到的问题提供解决方案。

数据科学家的主要目标是找出问题并找出潜在的研究途径，而不用担心具体的答案，更多的重点放在寻找正确的问题上。专家通过预测潜在趋势，探索不同和不相关的数据来源，并找到更好的分析信息的方式来实现这一点。

什么是数据分析？

数据分析专注于在现有的数据集里面，处理和执行统计分析。分析人员集中于创建捕获，处理和组织数据的方法，以发现当前问题的切实可行的见解，并建立呈现此数据的最佳方式。更简单的说，数据分析的领域旨在解决问题，寻求那些我们意识到了问题，但还没找到的问题答案。更重要的是，它的基础是产生可以立即改进的结果。

数据分析还包括一些更广泛的统计和分析的不同分支，这些分支有助于组合不同的数据来源和定位连接，同时简化结果。

他们的区别是什么？

虽然许多人可以交换使用这些术语，但数据科学和大数据分析分别都是独特的领域，他们的主要区别在于范围。数据科学是一个涵盖性术语，包含了一些可用于挖掘大型数据集的领域。数据分析是它更加集中的版本，甚至可以被视为更大的过程的一部分。而分析，则是致力于去实现那些根据现有查询词组能够立即被应用的可执行的建议见解。

这两个领域的另一个显著差异是探索问题。数据科学并不关心怎么去回答特定的查询，而是通过海量的数据集进行解析，有时采用非结构化的方式来揭示一些想法。数据分析则在重点突出时效果更好，需要基于现有数据的答案。数据科学产生更广泛的见解，集中讨论应该问哪些问题，而大数据分析则强调发现被问问题的答案。

更重要的是，数据科学更关心的是提问，而不是找到具体的答案。该领域专注于根据现有数据建立潜在的趋势，并实现更好的分析和建模数据的方式。

这两个领域可以被认为是同一枚硬币的两面，他们的功能是高度相互关联的。数据科学奠定了重要的基础，并解析了大数据集，来创建可能非常重要的初始观察，未来趋势和潜在见解。这些信息本身对于一些领域是有用的，尤其是建模，提高机器学习以及增强AI算法，因为它可以改进信息的分类方式和理解方式。

然而，数据科学提出了一些我们以前不知道的重要问题，同时提供了很少的答案。通过将数据分析添加到组合中，我们可以将那些我们不知道的信息转化为实际应用中的可操作的见解。

在思考这两个学科时，很重要的一步是要忘记把它们分别视为“数据科学与数据分析”。相反，我们应该将它们视为整体的一部分，这对于理解我们拥有的信息，以及如何更好的分析和检查它们至关重要。