博客什么是数据科学？什么是数据分析？有什么区别？大数据已经成为当今科技界的一个重要组成部分，这要归功于企业能够收集到的可操作的见解和结果。然而，创建这样大的数据集还需要理解并拥有合适的工具来解析它们，从而发现正确的信息。为了更好地理解大数据，数据科学和分析领域从很大程度上被划归学术界，转而成为商业智能和大数据分析工具的组成部分。然而，区分数据分析和数据科学可能会令人困惑。尽管两者相互关联，但它们提供了不同的结果，并追求不同的方法。如果您需要研究您的企业正在生成的数据，那么掌握这些数据带来的信息以及每种数据的独特性是至关重要的。为了帮助您优化大数据分析，我们对这两个类别进行了分解，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的领域，致力于从大量原始和结构化数据中寻找可行的见解。这个领域主要致力于发掘我们不知道的事物的答案。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、统计学和机器学习来解析海量数据集，努力为尚未想到的问题建立解决方案。数据科学家的主要目标是提出问题并找到潜在的研究途径，而不是关注具体的答案，而是更注重找到正确的问题。专家们通过预测潜在的趋势，探索不同的和不相连的数据源，以及找到更好的方法来分析信息来实现这一点。什么是数据分析？数据分析侧重于处理和执行现有数据集的统计分析。分析人员专注于创建捕获、处理和组织数据的方法，以发现对当前问题的可操作见解，并确定呈现这些数据的最佳方式。更简单地说，数据和分析领域的目标是解决我们不知道答案的问题。更重要的是，它的基础是产生能够立即带来改进的结果。数据分析还包括更广泛的统计和分析的几个不同分支，这些分支有助于组合不同的数据源和定位连接，同时简化结果。请参阅Sisense analytics in action：浏览仪表板有什么区别？虽然许多人可以互换使用这些术语，但数据科学和大数据分析是独特的领域，主要区别在于范围。数据科学是用于挖掘大型数据集的一组领域的总括术语。数据分析软件是一个更集中的版本，甚至可以被认为是更大的过程的一部分。分析致力于实现可根据现有查询立即应用的可操作见解。这两个领域的另一个重要区别是勘探问题。数据科学不关心回答特定的查询，而是通过有时非结构化的方式通过大量数据集进行解析来揭示见解。当数据分析有重点时，它会更好地发挥作用，在头脑中有需要基于现有数据的答案的问题。数据科学产生了更广泛的见解，集中在应该问哪些问题上，而大数据分析强调发现问题的答案。更重要的是，数据科学更关心的是提出问题，而不是找到具体的答案。该领域的重点是根据现有数据建立潜在趋势，以及实现更好的数据分析和建模方法。表，th，td{
边框：1px纯黑；
边框折叠：折叠；
}
th，td{
填充：10px；
}
数据科学数据分析ScopeMacro Microgoal通过提问正确的问题来找到可操作的数据主要领域有：学习、人工智能、搜索引擎工程、企业分析软件、游戏、旅游、需要即时数据的行业这两个领域可以看作是同一个硬币的不同方面，它们的功能是高度相互关联的。数据科学奠定了重要的基础，并对大数据集进行了解析，以创建可能很重要的初始观察、未来趋势和潜在见解。这些信息本身对某些领域很有用，特别是建模、改进机器学习和增强人工智能算法，因为它可以改善信息的分类和理解方式。然而，数据科学提出了一些我们以前没有意识到的重要问题，但却很少提供硬性答案。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事情转化为实际应用中可操作的见解。当想到这两个学科时，重要的是不要把它们看作是数据科学与数据分析。相反，我们应该把它们看作是一个整体的一部分，这不仅对理解我们所掌握的信息，而且对于如何更好地分析和审查这些信息至关重要。标签：数据分析|数据科学