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大数据已成为当今技术世界的重要组成部分，因为公司可以从中获得可操作的见解和结果。然而，创建这些大数据集也需要对其进行理解，并使用正确的工具对其进行分析，找到正确的信息。为了更好地理解大数据集，数据科学和分析在很大程度上已进入学术领域，并已成为商业智能和大数据分析工具不可分割的一部分。

然而，许多同学不清楚分析和数据科学之间的区别。为了帮助您了解大数据分析，我们将把这两个类别分开，探讨它们的区别，并向您展示它们如何为您带来益处。

1.什么是数据科学?

数据科学是一个跨学科领域，侧重于从大量原始数据和结构化数据中提取可操作的见解。这一领域的重点是为我们不知道的问题寻找答案。为了找到答案，数据科学家使用各种技术，包括数据科学、预测分析、统计和机器学习来分析海量数据，并为以前从未想过的问题找到解决方案。

数据科学家的主要工作是提出问题并寻找潜在的研究方向，他们不太注重具体的答案，而更注重找到正确的问题。为此，数据科学家要预测可能的趋势，检查不同和不相关的数据源，并找到分析信息的更好方法。

2.什么是数据分析?

数据分析的重点是处理现有数据集和进行统计分析。分析侧重于开发收集、处理和组织数据的方法，以揭示对当前问题的有用见解，并确定呈现数据的最佳方式。简而言之，数据和分析领域侧重于解决我们没有答案的问题。更重要的是，它所依据的结果可以带来立竿见影的改进。

数据分析包括广义上的统计和分析的几个不同分支，它们有助于将不同的数据源整合在一起，并通过简化结果找到联系。

3.两者有什么区别?

尽管许多人交替使用这两个术语，但数据科学和大数据分析是不同的领域，主要区别在于它们的范围。数据科学是一组用于提取大型数据集的学科的总称。数据分析软件是这一概念更集中的版本，甚至可以被视为更大流程的一部分。分析是关于实施可立即从现有查询中应用的可行见解。

这两个领域的另一个主要区别是发现问题。数据科学不是要回答特定的查询，而是要分析庞大的数据集(有时是非结构化的)，以发现真知灼见。当数据分析专注于需要用现有数据回答的问题时，效果会更好。数据科学提供更广泛的洞察力，侧重于需要提出哪些问题，而大数据分析侧重于发现所提问题的答案。

数据科学感兴趣的是提出问题，而不是找到具体的答案。它侧重于从现有数据中识别潜在趋势，并开发更好的数据分析和建模方法。

这两个领域可视为一枚硬币的两面，其功能密切相关。数据科学奠定了重要的基础，并对大型数据集进行分析，从而得出初步观察结果、未来趋势和可能具有重要意义的潜在见解。这些信息在某些领域，特别是建模、改进机器学习和人工智能算法方面，具有固有的用途，因为它可以改进我们分类和理解信息的方式。然而，数据科学提出了我们以前不知道的重要问题，却很少提供具体的答案。再加上数据分析，我们就能把我们不知道的东西转化为具有实际应用价值的有用知识。

在思考这两门学科时，重要的是要忘记将它们视为数据科学和数据分析。相反，我们应该将它们视为一个整体的组成部分，这个整体不仅对了解我们所掌握的信息至关重要，而且对如何最好地分析和评估这些信息也至关重要。

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