数据科学与数据分析:一枚硬币的两面

随着数据成为“新石油”,“数据科学”和“数据分析”这两个流行语经常出现在计算机科学领域的对话中。虽然它们经常可以互换使用,但它们并不是同一件事。在这篇博客中,我们将对术语进行分解,看看这两个术语的含义,它们在哪里重叠,以及它们有何不同。

为什么数据很重要?

无论是医疗保健、研究、零售还是任何其他行业,数据现在都是获取公司成长有用信息不可或缺的一部分。随着数据支持的商业决策的爆炸式增长,即使是小型初创企业也开始投入时间和精力,利用大数据来揭示隐藏的业务问题和业务需求、客户偏好、市场趋势和其他有意义的见解。

因为没有什么比数据支持的硬事实更有说服力了,所以世界各地的组织都需要对分析工具有正确的理解,这些分析工具可以解析大型数据集,为顶级产品开发和客户体验揭示正确的信息。

什么是数据科学?

简单地说,数据科学是从复杂的结构化和非结构化数据中提取见解和解决方案的技术的统称,这些技术通过数据清理、数据挖掘、数据建模、用于预测和模式发现的机器学习算法、情感分析、以及对数据集的预测分析,并将它们转化为可操作的业务策略,以解决尚未想到的问题。

2020年,数据驱动企业的总价值为1.2万亿美元,比2015年的3330亿美元有所增长。无论是你上班的GPS路线,还是通过腕带追踪你的健身目标,数据科学专家负责将原始数据分解成可用的信息,并创建软件和算法,帮助公司改善其产品在人们日常生活中的相关性。

什么是数据分析?

数据分析是数据科学的一个子集。这种类型的分析需要利用数据,从结构、数据源和数字讲述的故事中得出有意义的见解,以便业务能够优化他们的流程。探索性数据分析还需要创建可视化表示,如图表和图形,以更好地展示数据揭示的内容。从本质上讲,数据分析决定了趋势和指标,否则这些趋势和指标就会消失在大量信息中。

数据分析的重点在于对已知数据的推断和统计分析,研究人员知道他在寻找什么,并擅长发现与业务场景和已经存在的问题有关的问题,这需要即时性。例如,如果利益相关者需要了解季度销售额或呼叫中心生产率,数据分析工具将更好地满足您的需求。

这两者有什么区别?

虽然数据分析和数据科学都要处理数据,但它们的主要区别在于如何处理数据。这里有一些关键的区别

特性 数据科学 数据分析
目标 发现新问题,推动创新 从现有数据中获得洞察力
数据集 非结构化和结构化 结构化
分析 预测分析 推理、诊断分析
编程语言/工具 Scala, R, Python, SAS, Hadoop SQL, HappyFox BI, Tableau, Excel
数据可视化 较小的焦点 更高的专注

而数据科学的最终目标是发现新问题,通过原型、算法和预测模型来推动创新;数据分析通过识别趋势,开发图表,并通过HappyFox商业智能、SQL等创建可视化演示来提取可操作的见解。

虽然数据分析师通常将使用现有的数据库和数据结构,并将精通使用强大的工具;另一方面,数据科学家通常会以糟糕的形式处理稀疏数据。

数据科学和数据分析的职业生涯

随着企业努力利用他们的数据,合格的数据专业人员在该行业非常受欢迎。虽然数据科学家和数据分析师都需要一定程度的编程技能,但如果你的技能和兴趣在于理解数据,比如销售额为什么下降或kpi可以增强业务,数据分析职业可能最适合你。

如果你想从事数据科学,美国的最高职位之一在美国,雇主通常希望应聘者拥有高级硕士学位,并在数据科学行业有几年的经验,包括建立统计模型、预测建模和机器学习。

结论

随着人们对大数据和人工智能的兴趣日益浓厚,数据科学和分析领域已不再局限于学术界,而是成为商业智能和人工智能不可或缺的组成部分分析工具.值得注意的是,当你试图将两者进行比较时,为了释放数据的真正力量——数据科学和数据分析必须相互补充,而不是相互对立,以获得最佳的解决问题和决策。

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