数据科学与数据分析：揭示差异

虽然在日常对话或网络上，“数据科学”和“数据分析”这两个术语有时会被混用，但它们实际上指的是两个截然不同的概念。数据科学是一个综合多学科的专业领域，包括数学、计算机科学、软件工程和统计学等。它主要关注大规模结构化和非结构化数据的收集与管理，用于各种学术和商业应用。而数据分析则是对数据集进行审查以提取价值，并寻找特定问题答案的过程。让我们深入了解一下数据科学与数据分析的区别。

可以将数据科学视为一个总括性的伞形概念，它涵盖了大量任务，例如在大数据集中发现模式、对数据进行结构化以便使用、训练机器学习模型以及开发人工智能 (AI) 应用。数据分析则属于数据科学伞下的一项具体任务，其目的是查询、解释和可视化数据集。数据科学家通常会执行数据分析任务，以理解数据集或评估结果。

业务用户也会在商业智能 (BI) 平台中执行数据分析，以洞察当前的市场状况或可能的决策结果。数据分析的许多功能（例如进行预测）都建立在由数据科学家开发的机器学习算法和模型之上。换句话说，虽然这两个概念不同，但它们密切相关、相互交织。

作为一个专业领域，数据科学的范围远大于单纯进行数据分析的任务，并且被视为独立的职业路径。从事数据科学工作的专业人员被称为数据科学家。他们构建统计模型、开发算法、训练机器学习模型，并创建框架以：

• 预测短期和长期结果
• 解决业务问题
• 发现机会
• 支持业务战略
• 自动执行任务和流程
• 为 BI 平台提供支持

在信息技术领域，数据科学职位目前在许多组织和行业中都有大量需求。要从事数据科学职业，您需要对机器学习和 AI 有深入理解和广泛知识。您的技能应包括能够使用编程语言 Python、SAS、R 和 Scala 编写代码。此外，您还应具备使用大数据平台（如 Hadoop 或 Apache Spark）的经验。另外，数据科学还需要具备 SQL 数据库编码经验，以及处理各种类型非结构化数据（如视频、音频、图片和文本）的能力。

数据科学家在收集、清理和评估数据时通常会执行数据分析。通过分析数据集，数据科学家可以更好地理解这些数据在算法或机器学习模型中的潜在用途。数据科学家还会与数据工程师紧密合作，数据工程师负责构建数据管道，为科学家提供其模型所需的数据，以及为模型在大规模生产环境中使用所依赖的管道。

数据科学具有迭代性，这意味着数据科学家会提出假设并进行实验，以验证是否可以利用现有数据实现预期结果。这一迭代过程被称为数据科学生命周期，通常包括七个阶段：

1. 识别机会或问题
2. 数据挖掘（从大数据集中提取相关数据）
3. 数据清洗（删除重复项、更正错误等）
4. 数据探索（分析并理解数据）
5. 特征工程（利用领域知识从数据中提取细节）
6. 预测建模（利用数据预测未来结果和行为）
7. 数据可视化（使用图表或动画等图形工具表示数据点）

数据分析的任务是将数据集在其当前状态下进行情境化，以便做出更明智的决策。组织能够多有效、多高效地进行数据分析取决于其数据策略和数据架构，这使得组织、其用户及应用能够访问不同类型的数据，而不受数据存储位置的限制。对于计划在数据分析中使用自动化和 AI 的组织而言，拥有合适的数据策略和数据架构尤为重要。

预测性分析：预测性分析有助于识别一个或多个数据集中的趋势、相关性和因果关系。例如，零售商可以预测哪些门店最有可能售罄某类产品。医疗系统也可以预测哪些地区会出现流感或其他感染病例的上升。

规范性分析：规范性分析能够预测可能的结果并提供决策建议。电气工程师可以利用规范分析对各种电气系统进行数字化设计和测试，以了解预期的能量输出并预测系统组件的最终使用寿命。

诊断分析：诊断分析有助于确定事件发生的原因。例如，制造商可以分析生产线上故障的组件，从而找出其失效的原因。

描述性分析：描述性分析评估数据集的数量和质量。例如，内容流媒体提供商通常会使用描述性分析来了解在特定时间段内失去或新增了多少订阅者，以及用户在观看哪些内容。

业务决策者可执行数据分析，以获得有关销售、营销、产品开发和其他业务因素的可操作的洞察分析。数据科学家还依靠数据分析来理解数据集并开发算法和机器学习模型，从而有利于研究或提升业务性能。

几乎任何领域的相关利益者都可以进行数据分析。例如，业务分析师可以使用 BI 仪表板进行深入的业务分析，并可视化从相关数据集中汇总的关键绩效指标。他们也可能使用 Excel 等工具对数据进行排序、计算和可视化。然而，许多组织会聘用专职数据分析师，专注于数据整理和分析结果的解释，以回答那些需要大量时间和精力的特定问题。需要全职数据分析师的一些常见用例包括：

• 努力找出全公司营销活动未能实现目标的原因
• 调查某医疗组织员工流动率居高不下的原因
• 协助法务审计师了解公司的财务行为

数据分析师依赖于一系列的分析和编程技能以及专业解决方案，其中包括：

• 统计分析软件
• 数据库管理系统 (DBMS)
• BI 平台
• 数据可视化工具和数据建模辅助工具，如 QlikView、D3.js 和 Tableau

从事数据科学并非没有挑战。数据可能存在分散问题，数据科学技能可能短缺，同时培训和部署存在严格的 IT 标准。此外，将数据分析模型投入实际运营也可能具有挑战性。

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