数据科学和商业智能的区别

数据科学和商业智能都是涉及数据的领域，但是它们有不同的任务和目标。下面我将为您详细讲解这两者之间的区别。

定义

数据科学是一种应用统计学、大数据、机器学习、数据挖掘等方法研究问题的学科。数据科学家使用数据来获取商业洞见，以解决实际问题。

商业智能和数据分析则是一种以数据和信息作为基础的智能化决策的方法和工具。这种方法和工具可以帮助企业管理者更好地了解企业现状，从而更好地进行决策。

目标

数据科学通过分析数据以发现或构建模型，以预测未来，解释发生过的事情或发现隐藏的模式和趋势，以支持业务决策。例如，使用数据科学来预测客户的生命周期价值，以便确定针对客户的市场营销策略。

商业智能则旨在经过深入的数据分析，洞察业务运营状况，从而加强组织的数据驱动决策能力。商业智能通过可视化、报表、仪表板等方式提供洞察力。例如，公司需要了解销售数据，而商业智能可以将销售及其趋势以图表和其他可视化方式展示。

方法

数据科学的方法包括传统统计学、机器学习、深度学习和数据挖掘等。数据科学家需要处理大量的数据，以识别潜在的机会和趋势。在此过程中，他们需要了解数据中存在的任何异常情况，并调整数据以获得准确的结果。例如，如果要预测违约率，数据科学家可以使用广义线性模型或决策树模型等。

商业智能则集成了可视化、查询、报表、分析、以及数据挖掘等多种手段。它通常集中于对已知问题的分析和求解。在这个领域中，商业智能分析师需要将许多源数据整合起来，以便帮助业务用户更好地最终决策。例如，如果公司将推出一款新产品，商业智能分析师可以分析过去的销售数据，找出与生产该产品相关的关键特征，并创建可视化图表以展示预期的销售趋势。