統計分析和數據分析的區別是什么？

50年前，“數據分析”與“統計分析”的界限是很清楚的。但由于數據分析的發展，這些界限變得模糊起來。目前，兩個術語之間的差別在很大程度上是灰色的，但仍有一些明顯的不同。接下來小編就帶大家仔細盤點一下二者的區別。

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數據分析與統計分析

什么是“數據分析”？

      數據科學家和統計學家通常以不同的方式定義“數據分析”。

       對于數據科學家而言，數據分析正在篩選大量數據：檢查，清理，建模并將其以非技術方式呈現給非數據科學家。這種數據分析的絕大多數是在計算機上執行的。
       如果您是統計學家，則通常會以樣本的形式（即人口的一部分）來獲取有限數量的信息，而不是“大量數據”。使用嚴格的統計技術對此樣本進行數據分析。
       數據科學家和統計人員都使用數據來推斷消費者群體，總人口或目標市場。但是，他們將以不同的方式處理數據分析問題。
       一個數據分析 將有一個數據科學工具箱（如編程語言如Python和R，或與Hadoop等和Apache星火框架方面的經驗），使他們能夠調查數據并進行推論。
       另一方面，統計分析師通常會使用基于數學的技術（例如假設檢驗，概率  和各種統計定理）進行推斷。盡管可以使用R之類的統計程序來執行大部分統計學家的數據分析，但分析的方法更加有條理，旨在一次了解樣本的一個特定方面（例如，均值，標準差或置信區間） 。
       數據的生命周期是數據科學中數據工作流程的關鍵：您只需很少的統計基礎就可以執行數據科學中的許多數據分析步驟：數據準備，轉換數據。

什么是統計分析？

        一般而言，統計分析是使用統計數據揭示數據模式和趨勢的科學。 注意這里的關鍵詞是“統計”。為了完全執行任何統計分析，您必須使用統計信息。從歷史上看，只有統計學家對數據使用統計技術。在磁帶安裝和Cobol編程的大型機時代，數據科學甚至都不是一回事。但是隨著數據科學的發展，它與曾經被認為是統計學家專有領域的許多領域融合在一起：數據可視化，優化，高維分析等等。

數據分析與統計分析

      灰色區域很大： 數據分析是統計分析的一部分，而統計分析是數據分析的一部分。 任何稱職的數據分析人員都將掌握統計工具，一些統計學家將具有使用R之類的編程語言的經驗。
如果您對生產線的位置或分離的位置感到困惑，那么真正的關鍵問題是，數據科學和統計學這兩個領域真的是分開的實體嗎？
       在“老派”思維方式下，對統計數據（即白發統計學家在活頁夾中隨意寫公式，在表格中進行篩選并進行鮮為人知的模糊假設檢驗）與數據科學（性感，在技術革命的前沿）進行了思考，然后您可能會說是的，它們是完全分開的。但是，如果您認為現代統計學更多地是關于  “…… 關于更大數據科學的更廣泛的想法（例如，將更多的精力放在教育，研究和交流方面的計算）” （Carmichael＆Marron，2018），那么答案可能不是。

       以上就是小編為大家帶來的關于數據分析和數據統計之間的區別。隨著時代的變遷，數據成為了我們生活中必不可少的一部分。如何收集數據，分析數據，并對其進行利用是我們不得不面對的問題。雖然在當前數據從收集到分析等各個環節都必不可少的存在一些問題，但我堅信，未來它一定會發展的越來越好。