導讀：大資料已經成為當今科技界的一個重要組成部分，這要歸功於那些企業可以收集到的切實可行的見解和結果。然而，建立如此大的資料集還需要理解力，並有適當的工具來解析它們，來發現正確的資訊。為了更好的理解大資料，資料科學和分析領域已經從很大程度上從學術界轉移出來， 轉而成為商業智慧和大資料分析工具的整合元素。

但是，區分資料分析和資料科學可能會造成混淆。儘管兩者相互關聯，但它們提供了不同的結果並採取了不同的方法。如果你需要研究你的業務正在產生的資料，那麼掌握他們引領出的內容以及這些資料是如何的獨特，是非常至關重要的。為了幫助您優化您的大資料分析，我們分解了兩個類別，檢查了它們的差異，並揭示了它們提供的價值。

作者：Dana Liberty

翻譯：趙嵐森

來源：大資料應用（ID：Datalaus）

01 什麼是資料科學？

資料科學是一個多學科領域，專注於從大量原始和結構化資料中找到切實可行的見解。該領域主要注重發掘我們沒有意識到我們還不清楚的事情的答案。資料科學專家使用幾種不同的技術來獲得答案，包括電腦科學，預測分析，統計學和機器學習，通過海量資料集進行解析，努力為尚未被認識到的問題提供解決方案。

資料科學家的主要目標是找出問題並找出潛在的研究途徑，而不用擔心具體的答案，更多的重點放在尋找正確的問題上。專家通過預測潛在趨勢，探索不同和不相關的資料來源，並找到更好的分析資訊的方式來實現這一點。

02 什麼是資料分析？

資料分析專注於在現有的資料集裡面，處理和執行統計分析。分析人員集中於建立捕獲，處理和組織資料的方法，以發現當前問題的切實可行的見解，並建立呈現此資料的最佳方式。更簡單的說，資料分析的領域旨在解決問題，尋求那些我們意識到了問題，但還沒找到的問題答案。更重要的是，它的基礎是產生可以立即改進的結果。

資料分析還包括一些更廣泛的統計和分析的不同分支，這些分支有助於組合不同的資料來源和定位連線，同時簡化結果。

03 他們的區別是什麼？

雖然許多人可以交換使用這些術語，但資料科學和大資料分析分別都是獨特的領域，他們的主要區別在於範圍。資料科學是一個涵蓋性術語，包含了一些可用於挖掘大型資料集的領域。資料分析是它更加集中的版本

這兩個領域的另一個顯著差異是探索問題。資料科學並不關心怎麼去回答特定的查詢，而是通過海量的資料集進行解析，有時採用非結構化的方式來揭示一些想法。資料分析則在重點突出時效果更好，需要基於現有資料的答案。資料科學產生更廣泛的見解，集中討論應該問哪些問題，而大資料分析則強調發現被問問題的答案。

更重要的是，資料科學更關心的是提問，而不是找到具體的答案。該領域專注於根據現有資料建立潛在的趨勢，並實現更好的分析和建模資料的方式。

這兩個領域可以被認為是同一枚硬幣的兩面，他們的功能是高度相互關聯的。資料科學奠定了重要的基礎，並解析了大資料集，來建立可能非常重要的初始觀察，未來趨勢和潛在見解。這些資訊本身對於一些領域是有用的，尤其是建模，提高機器學習以及增強AI演算法，因為它可以改進資訊的分類方式和理解方式。然而，資料科學提出了一些我們以前不知道的重要問題，同時提供了很少的答案。通過將資料分析新增到組合中，我們可以將那些我們不知道的資訊轉化為實際應用中的可操作的見解。

在思考這兩個學科時，很重要的一步是要忘記把它們分別視為“資料科學與資料分析”。相反，我們應該將它們視為整體的一部分，這對於理解我們擁有的資訊，以及如何更好的分析和檢查它們至關重要。

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