我們將從目標受眾開始，更詳細地研究數據分析與數據科學的主要差異與共同點。 1、數據分析與數據科學的差異--技能 更深入地研究數據科學與數據分析，將這兩個學科區分開來的一個因素是交付成功結果所需的技能或知識。 關于數據分析，對數學和統計技能的扎實理解以及編程技能和在線數據可視化 工具和中級統計的工作知識至關重要 。數據分析師精通 SQL，他們知道一些正則表達式，并且可以對數據進行切片和切塊。 在科學領域，除了牢牢掌握大量非結構化指標和洞察力之外，還需要全面了解 SQL 數據庫和編碼。數據科學家在數據建模、預測分析、編程、數據采集和高級統計方面需要更多“復雜”的技能。從本質上講，他們需要具備相當多的機器學習和工程或編程技能，使他們能夠按照自己的意愿操作數據。 2、數據分析與數據科學的差異--范圍 當我們使用有關數據分析與數據科學的“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。 本質上，如前所述，科學的核心是一個多學科的宏觀領域，涵蓋更廣泛的數據探索領域，處理大量結構化和非結構化數據。 另一方面，數據分析是一個微觀領域，深入到業務運營的特定元素，以記錄部門趨勢并在特定時間段或實時簡化流程，因此，主要關注結構化數據。有許多數據分析示例可以說明現實生活中的場景以及對業務的影響。 3、數據分析與數據科學的差異--應用 雖然這兩個學科都探索了廣泛的行業、利基、概念和活動，但通常數據科學用于企業分析、搜索引擎工程以及人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 等自主領域的主要領域。 數據分析是一個不斷擴展和發展的概念，但這一特定領域的數字信息專業知識或技術通常用于醫療保健、零售、游戲和旅游行業，以立即應對挑戰和業務目標。 4、數據分析與數據科學的差異--目標 將數據分析和數據科學區分開來的另一個關鍵因素是每個學科的最終目的或目標。 雖然我們已經提到過這個概念，但它非常重要且值得重申：科學的主要目標是利用大量可用的數字指標和洞察力來發現我們需要提出的問題，以推動創新、增長、進步、和進化。數據分析的主要目的是使用現有信息來發現特定領域的模式和可視化洞察，旨在根據特定目標、運營和 KPI 尋找可操作的數據。 5、數據分析與數據科學的共同之處--大數據的使用 撇開差異不談，在探索數據科學與分析時，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據的使用。 在這一點上，您將了解每個學科以不同的方式利用數字數據來實現不同的結果。但是，盡管存在差異，但兩者都以有益于行業、品牌、企業處理大數據。

選擇充分利用大數據分析潛力的企業可以將其運營利潤率優化高達60% - 由于這兩個領域都專注于大數據，探索科學和分析的回報潛力巨大。

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