数据分析和数据科学之间的区别是什么？
如果你召集世界上最重要的商业领袖，让他们找出在20世纪和21世纪做生意的最大区别，很大一部分人可能会说一个词：数据。
自本世纪初以来，随着社交媒体、智能手机、物联网（IoT）和其他技术进步的出现，数据在商业中的扩散越来越大。根据一些估计，如果你把2020年人类产生的所有数据，在世界人口中进行划分，你会发现每个人每秒钟创造1.7兆字节的数据。事实上，据估计，人类创造的数据总量的90%以上都是在过去两年里产生的。
这种指数级的增长使各种规模的组织都想知道他们如何利用信息来实现商业利益。同时，个人越来越多地寻求发展他们的数据技能，以使他们的简历脱颖而出，促进他们的职业生涯，并获得工作保障。
"在这个大数据的世界里，基本的数据素养--分析、解释、甚至质疑数据的能力--是一项越来越有价值的技能，"哈佛商学院教授扬-哈蒙德在在线课程《商业分析》中说。
如果你是数据世界的新手，并希望加强你的技能，你可能会遇到两个术语："数据分析 "和 "数据科学"。虽然这些术语是相关的，但它们指的是不同的事情。下面是对每个词的含义以及它在商业中的应用的概述。
数据分析与数据科学
什么是数据分析？
数据分析是指分析数据的过程和做法，以回答问题，提取洞察力，并确定趋势。这是用一系列的工具、技术和框架来完成的，这些工具、技术和框架根据所进行的分析类型而不同。
四种主要的分析方法包括：
描述性分析，通过观察数据来检查、理解和描述 已经发生的事情。
诊断性分析，它比描述性分析更深入，寻求了解事情背后的原因。
预测分析，依靠历史数据、过去的趋势和假设来回答关于未来会发生什么的问题。
规定性分析，旨在确定个人或组织为达到未来目标或目的而应采取的具体行动。
在商业环境中应用数据分析工具和方法，通常被称为商业分析。商业分析的主要目标是从数据中提取有意义的见解，一个组织可以利用这些见解为其战略提供信息，并最终实现其目标。
商业分析可以以各种方式加以利用。这里有几个例子可以考虑：
预算和预测：通过评估一个公司的历史收入、销售和成本数据以及其未来增长的目标，分析师可以确定使这些目标成为现实所需的预算和投资。
风险管理：通过了解某些业务风险发生的可能性及其相关成本，分析师可以提出具有成本效益的建议，以帮助减轻这些风险。
营销和销售：通过了解关键指标，如线索到客户的转化率，营销分析人员可以确定他们的努力必须产生多少线索来填补销售管道。
产品开发（或研究和开发）：通过了解客户在过去对产品功能的反应，分析员可以帮助指导未来的产品开发、设计和用户体验。
什么是数据科学？
数据分析主要侧重于理解数据集和收集可以转化为行动的见解，而数据科学则以构建、清理和组织数据集为中心。数据科学家创建并利用算法、统计模型和他们自己的定制分析，收集并塑造原始数据，使之成为更容易理解的东西。
"从确定数据源质量的第一步到确定算法的成功，批判性思维是数据科学家和那些与他们一起工作的人所做的每一个决定的核心，"达斯汀-廷利教授在哈佛在线课程《数据科学原理》中说。"数据科学是一门建立在批判性思维基础上的学科"。
数据科学家为一个组织执行的所有分析奠定了基础。他们通过执行关键的功能来实现这一目标，包括：
数据整理：清理和组织数据的过程，以便更容易使用。
统计学建模：通过不同的模型运行数据的过程--如回归、分类和聚类模型等，以确定变量之间的关系并从数字中获得洞察力。
编程：用各种语言（如R、Python和SQL）编写计算机程序和算法的过程，可用于比人工分析更有效地分析大型数据集。
虽然你不太可能在你的工作中需要履行这些职责，除非你被特别雇用为数据科学家，但数据科学仍然对商业专业人士具有价值。熟悉你的团队中的数据科学家所使用的概念、术语和技术，可以使你更好地与这些重要的专业人士沟通，并使你更坚定地了解从数据中收集到的见解是什么和不可能。
此外，熟练掌握关键的数据科学技能可以使你评估并从你的组织的数据中获得洞察力--增加你给你的组织带来的价值，同时减少对其他人的依赖。发展你的数据科学技能可以让你：
识别和避免在解释数据集、指标和可视化时通常出现的错误
拥抱数据驱动的决策，确保你的业务决策有数字支持
形成假设，进行实验，并收集证据，使你能够认识到商业挑战和解决方案。
了解市场规模、买方趋势、竞争、以及你的企业所面临的机会和风险
上面的例子只是数据科学在商业中的潜在应用的一个选择。根据被利用的具体数据，还存在许多其他的应用。
不是一个非此即彼的决定
数据科学和数据分析之间存在着关键的差异。好消息是，除非你打算进入其中一个领域--例如，作为一个数据科学家或数据分析师，否则差异相对较小。
对于寻求增加对数据的理解以及如何在其组织中利用数据的商业专业人士来说，更重要的是了解支撑这两个领域的关键概念、框架和技术。
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