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發布時間：2023-09-12 09:53
大數據已成為當今技術世界的重要組成部分，因為公司可以從中獲得可操作的見解和結果。然而，創建這些大數據集也需要對其進行理解，并使用正確的工具對其進行分析，找到正確的信息。為了更好地理解大數據集，數據科學和分析在很大程度上已進入學術領域，并已成為商業智能和大數據分析工具不可分割的一部分。
然而，許多同學不清楚分析和數據科學之間的區別。為了幫助您了解大數據分析，我們將把這兩個類別分開，探討它們的區別，并向您展示它們如何為您帶來益處。
數據科學是一個跨學科領域，側重于從大量原始數據和結構化數據中提取可操作的見解。這一領域的重點是為我們不知道的問題尋找答案。為了找到答案，數據科學家使用各種技術，包括數據科學、預測分析、統計和機器學習來分析海量數據，并為以前從未想過的問題找到解決方案。
數據科學家的主要工作是提出問題并尋找潛在的研究方向，他們不太注重具體的答案，而更注重找到正確的問題。為此，數據科學家要預測可能的趨勢，檢查不同和不相關的數據源，并找到分析信息的更好方法。
數據分析的重點是處理現有數據集和進行統計分析。分析側重于開發收集、處理和組織數據的方法，以揭示對當前問題的有用見解，并確定呈現數據的最佳方式。簡而言之，數據和分析領域側重于解決我們沒有答案的問題。更重要的是，它所依據的結果可以帶來立竿見影的改進。
數據分析包括廣義上的統計和分析的幾個不同分支，它們有助于將不同的數據源整合在一起，并通過簡化結果找到聯系。
盡管許多人交替使用這兩個術語，但數據科學和大數據分析是不同的領域，主要區別在于它們的范圍。數據科學是一組用于提取大型數據集的學科的總稱。數據分析軟件是這一概念更集中的版本，甚至可以被視為更大流程的一部分。分析是關于實施可立即從現有查詢中應用的可行見解。
這兩個領域的另一個主要區別是發現問題。數據科學不是要回答特定的查詢，而是要分析龐大的數據集(有時是非結構化的)，以發現真知灼見。當數據分析專注于需要用現有數據回答的問題時，效果會更好。數據科學提供更廣泛的洞察力，側重于需要提出哪些問題，而大數據分析側重于發現所提問題的答案。
數據科學感興趣的是提出問題，而不是找到具體的答案。它側重于從現有數據中識別潛在趨勢，并開發更好的數據分析和建模方法。
這兩個領域可視為一枚硬幣的兩面，其功能密切相關。數據科學奠定了重要的基礎，并對大型數據集進行分析，從而得出初步觀察結果、未來趨勢和可能具有重要意義的潛在見解。這些信息在某些領域，特別是建模、改進機器學習和人工智能算法方面，具有固有的用途，因為它可以改進我們分類和理解信息的方式。然而，數據科學提出了我們以前不知道的重要問題，卻很少提供具體的答案。再加上數據分析，我們就能把我們不知道的東西轉化為具有實際應用價值的有用知識。
在思考這兩門學科時，重要的是要忘記將它們視為數據科學和數據分析。相反，我們應該將它們視為一個整體的組成部分，這個整體不僅對了解我們所掌握的信息至關重要，而且對如何最好地分析和評估這些信息也至關重要。
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