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如何區分數據分析和數據科學？
2018-12-13
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現在很多人都聽說過數據分析和數據科學，但是很多人不知道怎么區分數據分析和數據科學，可能對數據分析和數據科學會造成混淆。大家都知道，數據分析和數據科學這兩種事物都是有一定的關聯的，這是因為提供了不同的結果并采取了不同的方法。但是進行數據分析工作的時候一定要區分好數據分析和數據科學，那么什么數據分析呢？什么是數據科學呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。


先給大家說一下什么是數據科學？數據科學是一個多學科領域，專注于從大量的數據中找到分析方式。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，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。數據科學家的主要目標是找出問題并找出潛在的研究途徑，而不用擔心具體的答案，更多的重點放在尋找正確的問題上。


那么什么是數據分析？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。通俗來說，數據分析的領域的目的就是解決問題，發現那些我們想到的問題，這些問題是否答案并不是重要的事情，重要的是，它的基礎是產生可以立即改進的結果。


那么這數據分析和數據科學的區別是什么呢？數據科學和數據分析都有屬于自己的領域，數據分析和數據科學的范圍不同。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。


一般來說，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。


通過上面的內容，想必大家看了這篇文章以后已經知道了數據分析和數據科學的具體區別了吧，上面的內容就是對于這兩個問題的解答了，大家在研究數據分析的時候一定要搞明白這兩個概念，這樣才能夠更好的理解大數據。


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