大數據已經成為當今科技領域的重要組成部分，這歸功于那些企業能夠收集到的實際意見和結果。但是，創建如此大的數據集需要理解，并有適當的工具來分析它們以找到正確的信息。為了更好地理解大數據，數據科學和分析領域已經從學術界轉移到商業智能和大數據分析工具的集成元素。下面就讓小編來為大家介紹數據分析和數據科學的區別是什么？

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數據分析和數據科學的區別是什么？

      數據分析和數據科學的區別是什么？

1，數據科學是一個多學科領域，專注于從大量原始和結構化數據中找到切實可行的見解。該領域主要注重發掘我們沒有意識到我們還不清楚的事情的答案。數據科學專家使用幾種不同的技術來獲得答案，包括計算機科學，預測分析，統計學和機器學習，通過海量數據集進行解析，努力為尚未被認識到的問題提供解決方案。

2，數據分析專注于在現有的數據集里面，處理和執行統計分析。分析人員集中于創建捕獲，處理和組織數據的方法，以發現當前問題的切實可行的見解，并建立呈現此數據的最佳方式。更簡單的說，數據分析的領域旨在解決問題，尋求那些我們意識到了問題，但還沒找到的問題答案。更重要的是，它的基礎是產生可以立即改進的結果。

3，雖然許多人可以交換使用這些術語，但數據科學和大數據分析分別都是獨特的領域，他們的主要區別在于范圍。數據科學是一個涵蓋性術語，包含了一些可用于挖掘大型數據集的領域。數據分析是它更加集中的版本，甚至可以被視為更大的過程的一部分。而分析，則是致力于去實現那些根據現有查詢詞組能夠立即被應用的可執行的建議見解。

4，這兩個領域的另一個顯著差異是探索問題。數據科學并不關心怎么去回答特定的查詢，而是通過海量的數據集進行解析，有時采用非結構化的方式來揭示一些想法。數據分析則在重點突出時效果更好，需要基于現有數據的答案。數據科學產生更廣泛的見解，集中討論應該問哪些問題，而大數據分析則強調發現被問問題的答案。更重要的是，數據科學更關心的是提問，而不是找到具體的答案。該領域專注于根據現有數據建立潛在的趨勢，并實現更好的分析和建模數據的方式。

5，這兩個領域可以被認為是同一枚硬幣的兩面，他們的功能是高度相互關聯的。數據科學奠定了重要的基礎，并解析了大數據集，來創建可能非常重要的初始觀察，未來趨勢和潛在見解。這些信息本身對于一些領域是有用的，尤其是建模，提高機器學習以及增強AI算法，因為它可以改進信息的分類方式和理解方式。然而，數據科學提出了一些我們以前不知道的重要問題，同時提供了很少的答案。通過將數據分析添加到組合中，我們可以將那些我們不知道的信息轉化為實際應用中的可操作的見解。

       在思考這兩個學科時，忘記把它們分別視為數據科學和數據分析是非常重要的。相反，我們應該把它們視為整體的一部分，這對理解我們所擁有的信息以及如何更好地分析和檢查它們非常重要。以上就是小編為大家分享的數據分析和數據科學的區別是什么？