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(xué)的主要差異與共同點。 1、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)的差異--技能 更深入地研究數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)分析，將這兩個學(xué)科區(qū)分開來的一個因素是交付成功結(jié)果所需的技能或知識。 關(guān)于數(shù)據(jù)分析，對數(shù)學(xué)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(guān)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(xué)領(lǐng)域，除了牢牢掌握大量非結(jié)構(gòu)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(xué)家在數(shù)據(jù)建模、預(yù)測分析、編程、數(shù)據(jù)采集和高級統(tǒng)計方面需要更多“復(fù)雜”的技能。從本質(zhì)上講，他們需要具備相當多的機器學(xué)習(xí)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(xué)的差異--范圍 當我們使用有關(guān)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)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(zhì)上，如前所述，科學(xué)的核心是一個多學(xué)科的宏觀領(lǐng)域，涵蓋更廣泛的數(shù)據(jù)探索領(lǐng)域，處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 另一方面，數(shù)據(jù)分析是一個微觀領(lǐng)域，深入到業(yè)務(wù)運營的特定元素，以記錄部門趨勢并在特定時間段或?qū)崟r簡化流程，因此，主要關(guān)注結(jié)構(gòu)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(wù)的影響。 3、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)的差異--應(yīng)用 雖然這兩個學(xué)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(xué)用于企業(yè)分析、搜索引擎工程以及人工智能 (AI) 和機器學(xué)習(xí) (ML) 等自主領(lǐng)域的主要領(lǐng)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(lǐng)域的數(shù)字信息專業(yè)知識或技術(shù)通常用于醫(yī)療保健、零售、游戲和旅游行業(yè)，以立即應(yīng)對挑戰(zhàn)和業(yè)務(wù)目標。 4、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)科學(xué)的差異--目標 將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)區(qū)分開來的另一個關(guān)鍵因素是每個學(xué)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(xué)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(lǐng)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(xué)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(xué)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(xué)科以不同的方式利用數(shù)字數(shù)據(jù)來實現(xiàn)不同的結(jié)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(lǐng)域都專注于大數(shù)據(jù)，探索科學(xué)和分析的回報潛力巨大。

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