從遠程學習到甚至在變焦會議上舉行婚禮，每個人都在向數字世界轉變。因此，以數據的形式留下了大量的在線足跡。企業生成并分析這些數據，以形成更有凝聚力的戰略，幫助他們實現目標。因此，數據科學和數據分析已成為越來越多的人每天都在探索的領域。這篇文章為大家帶來格拉斯哥大學課程關于數據科學與數據分析的區別講解。

一、什么是數據科學?

數據科學是一種多學科方法，旨在對每天整理出來的大量原始數據進行分析。它融合了統計學、工程學、計算機科學、機器學習和人工智能等科學和定量方法。哈佛大學教授達斯汀-廷利(Dustin Tingley)認為："數據科學是一門建立在批判性思維基礎上的學科。

它旨在通過無組織或有組織的數據集提出問題，并回答這些問題。通過 Hadoop、Spark 等一系列數據工具，數據科學旨在建立預測模型和塑造數據。

數據科學主要優先考慮收集或構建原始數據、清理數據，然后將其整理成各種數據集。

二、什么是數據分析?

簡單地說，數據分析旨在回答數據科學提出的問題。數據科學旨在收集和構建原始數據、清理數據并將其整理成各種數據集，而數據分析則用于從這些整理好的數據集中提取洞察力。它們旨在探索這些數據集，并預測可幫助組織和企業實現其目標的可實施模型。數據分析使用多種工具、技術和方法，這些工具、技術和方法因分析類型而異。

三、主要有四種類型的分析：

描述性分析旨在查看數據并描述和理解已經發生的事情

診斷性分析旨在回答現象背后的 "原因"。

預測性分析利用過去的趨勢、歷史數據和戰略假設來預測未來會發生的事情

描述性分析確定組織或企業為實現未來目標而必須采取的可衡量和深思熟慮的步驟。

四、數據科學與數據分析

雖然數據科學和數據分析都處理數據，但數據科學和數據分析的區別在于它們處理的是哪種數據。數據科學是與數據有關的一切的總稱，而數據分析則有更具體的范圍。

數據科學扮演著調查者的角色。它將數據挖掘和清理成不同的數據集，并開始根據上述數據集提出不同的問題。而數據分析則是回答數據科學提出的問題，并通過發現的數據集找到可實施的見解的方法。

數據科學與數據分析的主要區別在于，數據分析更側重于查看歷史數據和過去的趨勢。它利用假設為組織/企業提出最佳解決方案和未來步驟。而數據科學更側重于機器學習和預測建模。后者側重于發現不同數據集之間的關系，而后者則旨在根據發現的不同見解發現具體問題。

因此，數據分析可以說是數據科學的一個分支，它更側重于對數據科學發現的數據集進行后處理。

五、數據科學家與數據分析師

數據科學家和數據分析師都處理大數據。數據科學家利用各種復雜的數學工具，如數學、統計學和機器學習。他們從許多不同的來源收集結構化或非結構化數據。收集完成后，這些原始數據將被處理并轉換成便于分析的格式。他們對數據進行清理和驗證，以確保數據的準確、統一和完整。

另一方面，數據分析師利用這些大量數據并對其進行探索，以發現可實施的見解。這些見解可以幫助組織或企業實現其目標和目的。他們會發現趨勢，預測未來，并更好地理解整理出來的數據。數據分析師類似于數據科學家和業務分析師的融合。 一旦他們得出結論，還需要用最簡單的方式將其傳達給技術人員和非技術人員。這就是為什么他們要使用各種信息圖、圖表、故事等來解釋他們的發現。

現在，數據科學家和數據分析師之間的區別可能會讓人感到困惑，因為從本質上講，他們都涉足數據領域，并承擔著相互關聯的責任和職能。 主要區別在于數據科學家和數據分析師使用的工具不同。機器學習是數據科學家日常工作的重要組成部分，而分析師的工作則不那么重要。

簡單地說，數據分析師的日常工作包括日常分析，幾乎每天都要提供報告。而數據科學家的日常工作則包括設計新的數據存儲和處理方法。前者的工作是處理現有的數據集，而后者則是設計數據集，供分析師以后使用。

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