数据科学与数据分析：揭示差异

尽管您可能会遇到在对话或在线中互换使用的术语“数据科学”和“数据分析”，但它们指的是两个截然不同的概念。数据科学是一个结合了数学、计算机科学、软件工程和统计学等许多学科的专业领域。它专注于各种学术和商业应用的大规模结构化和非结构化数据的数据收集和管理。同时，数据分析是检查数据集以提取价值并找到特定问题答案的行为。让我们更详细地探讨数据科学与数据分析。

概述：数据科学与数据分析

将数据科学视为总体保护伞，涵盖了为在大型数据集中查找模式、构建可供使用的数据而执行的各种任务，训练机器学习模型并发展人工智能（人工智能）应用程序。数据分析是数据科学范畴内的一项任务，用于查询、解释和可视化数据集。数据科学家经常执行数据分析任务来理解数据集或评估结果。

商业用户还将在商业智能 (BI) 平台中执行数据分析，以深入了解当前的市场状况或可能的决策结果。数据分析的许多功能（例如预测）都是建立在数据科学家开发的机器学习算法和模型的基础上的。换句话说，虽然这两个概念并不相同，但它们却紧密地交织在一起。

数据科学：专业领域

作为一个专业领域，数据科学的范围比进行数据分析的任务大得多，并且被认为是其自己的职业道路。那些在数据科学领域工作的人被称为数据科学家。这些专业人员构建统计模型、开发算法、训练机器学习模型并创建框架，以：

预测短期和长期结果
解决业务问题
识别机会
支持业务战略
自动化任务和流程
Power BI 平台

在信息技术领域，许多组织和行业目前都需要数据科学工作。要从事数据科学职业，您需要对机器学习和人工智能有深入的了解和广泛的知识。您的技能应该包括使用 Python、SAS、R 和 Scala 编程语言进行编写的能力。您应该具有使用 Hadoop 或 Apache Spark 等大数据平台的经验。此外，数据科学需要 SQL 数据库编码经验以及处理各种类型的非结构化数据（例如视频、音频、图片和文本）的能力。

数据科学家通常会在收集、清理和评估数据时执行数据分析。通过分析数据集，数据科学家可以更好地了解它们在算法或机器学习模型中的潜在用途。数据科学家还与数据工程师密切合作，数据工程师负责构建数据管道，为科学家提供模型所需的数据，以及模型在大规模生产中使用所依赖的管道。

数据科学生命周期

数据科学是迭代的，这意味着数据科学家提出假设并进行实验，看看是否可以使用可用数据实现预期结果。这个迭代过程称为数据科学生命周期，通常遵循七个阶段：

识别机会或问题
数据挖掘（从大型数据集中提取相关数据）
数据清理（删除重复项、纠正错误等）
数据探索（分析和理解数据）
特征工程（使用领域知识从数据中提取细节）
预测建模（使用数据预测未来的结果和行为）
数据可视化（使用图表或动画等图形工具表示数据点）

了解数据科学和 MLOps 的演变

数据分析：将数据情境化的任务

数据分析的任务是将当前存在的数据集置于上下文中，以便做出更明智的决策。组织如何有效和高效地进行数据分析取决于其数据策略和数据架构，它允许组织、其用户及其应用程序访问不同类型的数据，无论数据驻留在何处。拥有正确的数据策略和数据架构对于计划使用自动化和人工智能进行数据分析的组织来说尤其重要。

数据分析的类型

预测分析： 预测分析有助于识别一个或多个数据集中的趋势、相关性和因果关系。例如，零售商可以预测哪些商店最有可能售完某种特定类型的产品。医疗保健系统还可以预测哪些地区的流感病例或其他感染病例将会增加。

规范性分析： 规范性分析可预测可能的结果并提出决策建议。电气工程师可以使用规范分析以数字方式设计和测试各种电气系统，以查看预期的能量输出并预测系统组件的最终使用寿命。

诊断分析： 诊断分析有助于查明事件发生的原因。制造商可以分析装配线上出现故障的组件并确定其故障背后的原因。

描述性分析： 描述性分析评估数据集的数量和质量。内容流媒体提供商通常会使用描述性分析来了解在给定时期内失去或增加了多少订阅者以及正在观看哪些内容。

数据分析的好处

业务决策者可以执行数据分析，以获得有关销售、营销、产品开发和其他业务因素的可行见解。数据科学家还依靠数据分析来理解数据集并开发有利于研究或提高业务绩效的算法和机器学习模型。

专门的数据分析师

事实上，任何学科的任何利益相关者都可以分析数据。例如，业务分析师可以使用 BI 仪表板进行深入的业务分析，并可视化从相关数据集编译的关键绩效指标。他们还可以使用 Excel 等工具对数据进行排序、计算和可视化。然而，许多组织聘请专业数据分析师专门负责数据整理和解释结果来回答需要大量时间和注意力的特定问题。全职数据分析师的一些一般用例包括：