我們將從目標受眾開始，更詳細地研究數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的主要差異與共同點。 1、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的差異--技能 更深入地研究數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)分析，將這兩個學科區(qū)分開來的一個因素是交付成功結果所需的技能或知識。 關于數(shù)據(jù)分析，對數(shù)學和統(tǒng)計技能的扎實理解以及編程技能和在線數(shù)據(jù)可視化 工具和中級統(tǒng)計的工作知識至關重要 。數(shù)據(jù)分析師精通 SQL，他們知道一些正則表達式，并且可以對數(shù)據(jù)進行切片和切塊。 在科學領域，除了牢牢掌握大量非結構化指標和洞察力之外，還需要全面了解 SQL 數(shù)據(jù)庫和編碼。數(shù)據(jù)科學家在數(shù)據(jù)建模、預測分析、編程、數(shù)據(jù)采集和高級統(tǒng)計方面需要更多“復雜”的技能。從本質上講，他們需要具備相當多的機器學習和工程或編程技能，使他們能夠按照自己的意愿操作數(shù)據(jù)。 2、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的差異--范圍 當我們使用有關數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的“范圍”一詞時，我們指的是大和小，或者更具體地說，宏觀和微觀。 本質上，如前所述，科學的核心是一個多學科的宏觀領域，涵蓋更廣泛的數(shù)據(jù)探索領域，處理大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)。 另一方面，數(shù)據(jù)分析是一個微觀領域，深入到業(yè)務運營的特定元素，以記錄部門趨勢并在特定時間段或實時簡化流程，因此，主要關注結構化數(shù)據(jù)。有許多數(shù)據(jù)分析示例可以說明現(xiàn)實生活中的場景以及對業(yè)務的影響。 3、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的差異--應用 雖然這兩個學科都探索了廣泛的行業(yè)、利基、概念和活動，但通常數(shù)據(jù)科學用于企業(yè)分析、搜索引擎工程以及人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等自主領域的主要領域。 數(shù)據(jù)分析是一個不斷擴展和發(fā)展的概念，但這一特定領域的數(shù)字信息專業(yè)知識或技術通常用于醫(yī)療保健、零售、游戲和旅游行業(yè)，以立即應對挑戰(zhàn)和業(yè)務目標。 4、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的差異--目標 將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學區(qū)分開來的另一個關鍵因素是每個學科的最終目的或目標。 雖然我們已經(jīng)提到過這個概念，但它非常重要且值得重申：科學的主要目標是利用大量可用的數(shù)字指標和洞察力來發(fā)現(xiàn)我們需要提出的問題，以推動創(chuàng)新、增長、進步、和進化。數(shù)據(jù)分析的主要目的是使用現(xiàn)有信息來發(fā)現(xiàn)特定領域的模式和可視化洞察，旨在根據(jù)特定目標、運營和 KPI 尋找可操作的數(shù)據(jù)。 5、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學的共同之處--大數(shù)據(jù)的使用 撇開差異不談，在探索數(shù)據(jù)科學與分析時，重要的是要注意兩者之間的相似之處——最大的相似之處是大數(shù)據(jù)的使用。 在這一點上，您將了解每個學科以不同的方式利用數(shù)字數(shù)據(jù)來實現(xiàn)不同的結果。但是，盡管存在差異，但兩者都以有益于行業(yè)、品牌、企業(yè)處理大數(shù)據(jù)。

選擇充分利用大數(shù)據(jù)分析潛力的企業(yè)可以將其運營利潤率優(yōu)化高達60% - 由于這兩個領域都專注于大數(shù)據(jù)，探索科學和分析的回報潛力巨大。

了解更多數(shù)據(jù)分析工具相關知識：https://www.esenabi.com/.