数据科学和数据分析的区别

【数据分析 VS 数据科学：区别解析】

1. 数据科学与数据分析的概念及定义

数据科学

数据科学是一种利用计算机科学、数学、统计学、机器学习等技术，从数据中获得深入的见解并提供商业上解决方案的领域。

数据科学通常表述为有在一个阶段，从数据中发现知识。它可能包括从数据中实现自动化和预测式建模等各种过程。因此，这意味着一个数据科学家必须对数据上下文及其建模方法具有全面的了解和视野，以实现最佳结果。

数据分析

数据分析是数据科学的子领域，它专注于从数据中提取信息，分析趋势，制定规则和决策，从而完成目标。数据分析已经存在了很长时间，但现代信息技术的发展使数据更易于收集、使用和分析。

数据分析侧重于对数据集中的结构进行操作，以生产有关数据的见解。对于大型数据集，数据分析涉及处理、总结、可视化和解释数据，以推出与业务相关的见解。

2. 数据科学和数据分析的区别

2.1 主要任务

一方面，数据科学的工作实际上是把数据转换成具有营运或商业意义的可视化模型，这样的模型能探索和理解具体的数据，推断它的构成和隐藏的关系，并能押注长期的价值和趋势。

另一方面，数据分析主要是要知道如何利用数据，通过以下三个方法来推进业务：描述性分析、预测性分析和决策分析。简而言之，数据分析的任务是有目的地、更加详细地了解现有数据，以回答相关的业务问题。

2.2 技能需求

对于数据科学家而言，他们通常具备计算机科学、数学、统计学等方面的基础技能，以及机器学习、人工智能、数据挖掘等高级技能。需要深入掌握爬虫、数据库、数据清洗、数据可视化、文本挖掘、图像识别等多项技能。

而对于数据分析师而言，他们需要进一步增强数据处理和分析的能力，同时熟悉流行的数据分析工具和编程语言，例如Python和R。

2.3 目标需求

数据分析通常需要解答某些明确的商业问题，所以它会更加关注主观性、洞见的价值和业务影响。

而数据科学更加侧重于探索性数据分析（EDA），这包括对数据的采集、存储、处理、分析等所有阶段。这种数据的处理过程不一定有一个清晰的目标，而是通过积极探索寻找新的见解、关联，以及对数据的全面理解。

3. 举个例子

比如，某家电商平台要分析一组用户数据，以确定如何改进其购物网站。

如果对数据分析，主要目的是查找隐藏在数据背后的模式，以便在网站上增加成效更高的产品、页面/布局优化和其他调整等。

而对于数据科学，即便是最初给定的问题已经解决或回答了，但数据科学家将会探索更多的数据，以查找其他未考虑的主分析范围内的模式或关系，以及使用新的数据以获得更好的关键指标或模型的模型验证等。