墨尔本大学课程关于数据科学与数据分析的区别

从远程学习到甚至在变焦会议上举行婚礼，每个人都在向数字世界转变。因此，以数据的形式留下了大量的在线足迹。企业生成并分析这些数据，以形成更有凝聚力的战略，帮助他们实现目标。因此，数据科学和数据分析已成为越来越多的人每天都在探索的领域。这篇文章为大家带来格拉斯哥大学课程关于数据科学与数据分析的区别讲解。

一、什么是数据科学?

数据科学是一种多学科方法，旨在对每天整理出来的大量原始数据进行分析。它融合了统计学、工程学、计算机科学、机器学习和人工智能等科学和定量方法。哈佛大学教授达斯汀-廷利(Dustin Tingley)认为："数据科学是一门建立在批判性思维基础上的学科。

它旨在通过无组织或有组织的数据集提出问题，并回答这些问题。通过 Hadoop、Spark 等一系列数据工具，数据科学旨在建立预测模型和塑造数据。

数据科学主要优先考虑收集或构建原始数据、清理数据，然后将其整理成各种数据集。

二、什么是数据分析?

简单地说，数据分析旨在回答数据科学提出的问题。数据科学旨在收集和构建原始数据、清理数据并将其整理成各种数据集，而数据分析则用于从这些整理好的数据集中提取洞察力。它们旨在探索这些数据集，并预测可帮助组织和企业实现其目标的可实施模型。数据分析使用多种工具、技术和方法，这些工具、技术和方法因分析类型而异。

三、主要有四种类型的分析：

描述性分析旨在查看数据并描述和理解已经发生的事情

诊断性分析旨在回答现象背后的 "原因"。

预测性分析利用过去的趋势、历史数据和战略假设来预测未来会发生的事情

描述性分析确定组织或企业为实现未来目标而必须采取的可衡量和深思熟虑的步骤。

四、数据科学与数据分析

虽然数据科学和数据分析都处理数据，但数据科学和数据分析的区别在于它们处理的是哪种数据。数据科学是与数据有关的一切的总称，而数据分析则有更具体的范围。

数据科学扮演着调查者的角色。它将数据挖掘和清理成不同的数据集，并开始根据上述数据集提出不同的问题。而数据分析则是回答数据科学提出的问题，并通过发现的数据集找到可实施的见解的方法。

数据科学与数据分析的主要区别在于，数据分析更侧重于查看历史数据和过去的趋势。它利用假设为组织/企业提出最佳解决方案和未来步骤。而数据科学更侧重于机器学习和预测建模。后者侧重于发现不同数据集之间的关系，而后者则旨在根据发现的不同见解发现具体问题。

因此，数据分析可以说是数据科学的一个分支，它更侧重于对数据科学发现的数据集进行后处理。

五、数据科学家与数据分析师

数据科学家和数据分析师都处理大数据。数据科学家利用各种复杂的数学工具，如数学、统计学和机器学习。他们从许多不同的来源收集结构化或非结构化数据。收集完成后，这些原始数据将被处理并转换成便于分析的格式。他们对数据进行清理和验证，以确保数据的准确、统一和完整。

另一方面，数据分析师利用这些大量数据并对其进行探索，以发现可实施的见解。这些见解可以帮助组织或企业实现其目标和目的。他们会发现趋势，预测未来，并更好地理解整理出来的数据。数据分析师类似于数据科学家和业务分析师的融合。 一旦他们得出结论，还需要用最简单的方式将其传达给技术人员和非技术人员。这就是为什么他们要使用各种信息图、图表、故事等来解释他们的发现。

现在，数据科学家和数据分析师之间的区别可能会让人感到困惑，因为从本质上讲，他们都涉足数据领域，并承担着相互关联的责任和职能。 主要区别在于数据科学家和数据分析师使用的工具不同。机器学习是数据科学家日常工作的重要组成部分，而分析师的工作则不那么重要。

简单地说，数据分析师的日常工作包括日常分析，几乎每天都要提供报告。而数据科学家的日常工作则包括设计新的数据存储和处理方法。前者的工作是处理现有的数据集，而后者则是设计数据集，供分析师以后使用。

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