數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學的區(qū)別是什么？

       大數(shù)據(jù)已經成為當今科技領域的重要組成部分，這歸功于那些企業(yè)能夠收集到的實際意見和結果。但是，創(chuàng)建如此大的數(shù)據(jù)集需要理解，并有適當?shù)墓ぞ邅矸治鏊鼈円哉业秸_的信息。為了更好地理解大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學和分析領域已經從學術界轉移到商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析工具的集成元素。下面就讓小編來為大家介紹數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學的區(qū)別是什么？

明略數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學的區(qū)別是什么？

      數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學的區(qū)別是什么？

1，數(shù)據(jù)科學是一個多學科領域，專注于從大量原始和結構化數(shù)據(jù)中找到切實可行的見解。該領域主要注重發(fā)掘我們沒有意識到我們還不清楚的事情的答案。數(shù)據(jù)科學專家使用幾種不同的技術來獲得答案，包括計算機科學，預測分析，統(tǒng)計學和機器學習，通過海量數(shù)據(jù)集進行解析，努力為尚未被認識到的問題提供解決方案。

2，數(shù)據(jù)分析專注于在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集里面，處理和執(zhí)行統(tǒng)計分析。分析人員集中于創(chuàng)建捕獲，處理和組織數(shù)據(jù)的方法，以發(fā)現(xiàn)當前問題的切實可行的見解，并建立呈現(xiàn)此數(shù)據(jù)的最佳方式。更簡單的說，數(shù)據(jù)分析的領域旨在解決問題，尋求那些我們意識到了問題，但還沒找到的問題答案。更重要的是，它的基礎是產生可以立即改進的結果。

3，雖然許多人可以交換使用這些術語，但數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)分析分別都是獨特的領域，他們的主要區(qū)別在于范圍。數(shù)據(jù)科學是一個涵蓋性術語，包含了一些可用于挖掘大型數(shù)據(jù)集的領域。數(shù)據(jù)分析是它更加集中的版本，甚至可以被視為更大的過程的一部分。而分析，則是致力于去實現(xiàn)那些根據(jù)現(xiàn)有查詢詞組能夠立即被應用的可執(zhí)行的建議見解。

4，這兩個領域的另一個顯著差異是探索問題。數(shù)據(jù)科學并不關心怎么去回答特定的查詢，而是通過海量的數(shù)據(jù)集進行解析，有時采用非結構化的方式來揭示一些想法。數(shù)據(jù)分析則在重點突出時效果更好，需要基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的答案。數(shù)據(jù)科學產生更廣泛的見解，集中討論應該問哪些問題，而大數(shù)據(jù)分析則強調發(fā)現(xiàn)被問問題的答案。更重要的是，數(shù)據(jù)科學更關心的是提問，而不是找到具體的答案。該領域專注于根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)建立潛在的趨勢，并實現(xiàn)更好的分析和建模數(shù)據(jù)的方式。

5，這兩個領域可以被認為是同一枚硬幣的兩面，他們的功能是高度相互關聯(lián)的。數(shù)據(jù)科學奠定了重要的基礎，并解析了大數(shù)據(jù)集，來創(chuàng)建可能非常重要的初始觀察，未來趨勢和潛在見解。這些信息本身對于一些領域是有用的，尤其是建模，提高機器學習以及增強AI算法，因為它可以改進信息的分類方式和理解方式。然而，數(shù)據(jù)科學提出了一些我們以前不知道的重要問題，同時提供了很少的答案。通過將數(shù)據(jù)分析添加到組合中，我們可以將那些我們不知道的信息轉化為實際應用中的可操作的見解。

       在思考這兩個學科時，忘記把它們分別視為數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析是非常重要的。相反，我們應該把它們視為整體的一部分，這對理解我們所擁有的信息以及如何更好地分析和檢查它們非常重要。以上就是小編為大家分享的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學的區(qū)別是什么？