数据科学与数据分析-有何区别？

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数据科学与数据分析-有何区别？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-23

区分数据分析和数据科学可能会造成混淆
尽管两者相互联系，但它们提供了不同的结果并采用了不同的方法，如果您需要研究业务所产生的数据，那么至关重要的是要掌握它们带来的好处，以及它们如何独特，为了帮助您优化大数据分析，我们将两个类别细分，检查它们之间的差异，并揭示它们提供的价值。

什么是数据科学？
数据科学是一个多学科领域，致力于从大量原始数据和结构化数据中找到可行的见解，该领域主要着眼于对我们不知道我们不知道的事情的发掘答案，数据科学专家使用几种不同的技术来获取答案，这些技术结合了计算机科学，预测分析，统计数据和机器学习来解析大量数据集，从而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，对特定答案的关注较少，而更着重于寻找正确的问题，专家可以通过预测潜在趋势，探索不同的数据源以及寻找更好的方法来分析信息来实现这一目标。

什么是数据分析？
数据分析专注于处理和执行现有数据集的统计分析，分析师专注于创建捕获，处理和组织数据的方法，以发现有关当前问题的可行见解，并建立呈现此数据的方法，更简单地说，数据和分析领域的目的是解决我们不知道答案的问题，更重要的是，它基于产生可立即改善的结果，数据分析还涵盖了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各种数据源并查找连接，同时简化结果。

有什么区别？
虽然许多人可以互换使用这些术语，但是数据科学和大数据分析是独特的领域，主要区别在于范围，数据科学是一组用于挖掘大型数据集的字段的总称，数据分析软件是此软件的重点突出版本，甚至可以视为更大过程的一部分，致力于实现可操作的见解，这些见解可基于现有查询立即应用，这两个领域之间的另一个重大区别是探索问题，数据科学并不关心回答特定的查询，而是以有时非结构化的方式通过海量数据集进行解析以揭示见解。集中精力进行数据分析时，考虑到需要基于现有数据的答案的问题，效果会更好，数据科学产生了更广泛的见解，集中于应问哪些问题，而大数据分析则强调发现所问问题的答案，更重要的是，数据科学比查找特定答案更关心提问，该领域致力于基于现有数据确定潜在趋势，以及实现更好的分析和建模数据的方法。

它们的功能是高度互连的

数据科学奠定了重要的基础，并解析大型数据集，以创建初步的观察结果，未来的趋势以及潜在的重要见解，该信息本身可用于某些领域，尤其是建模，改善机器学习和增强AI算法，因为它可以改善信息的分类和理解方式，但是数据科学提出了一些我们以前未曾意识到的重要问题，却几乎没有提供任何硬性答案，通过将数据分析添加到组合中，我们可以将我们不知道的那些东西变成实际应用中可行的见解，考虑这两个学科时，重要的是要忘记将它们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，这对于理解不仅是我们拥有的信息，而且对于如何更好地分析和审查它们至关重要。

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