数据科学与数据科学 数据分析

 – 第 1 部分 2022 年 4 月 25 日 热门文章 数据科学与数据分析有什么区别？事实上，在这件事上不存在相反的规则。不同的公司和行业以不同的方式使用该术语。但我们可以发现数据科学和数据分析之间存在一些普遍差异。



如果您正在两者之间做出职业道路选择，让我们帮助您了解数据科学家和数据分析师之间的差异，以及它们是否相互排斥。 数据分析师回答已知问题，而数据科学家则找到正确的问题 一般来说，数据分  立陶宛电话号码列表 析师（有时被称为“业务分析师”）具有非常具体的职责。



数据分析任务的示例包括： 找出可能导致网站流量突然下降的原因 分析哪些广告在不同地方最有效 确定哪些新产品在不同市场中流行 通过确定公司收入和成本趋势来协助制定预算 通过识别可能的不良事件及其可能导致的成本来进行风险管理 数据分析师通常有具体的问题需要解决，并从过去的数据中挖掘可操作的见解来解决这些问题。 数据科学家以更具探索性的方式工作。








他们可能会收集和组织甚至不在您的数据仓库中的数据，并且他们将构建新的数据模型以获得无人预料的见解。数据科学可能会发现意想不到的关系，从而引发以前没有人想到的新问题。数据科学家可能会发现，有些疾病实际上并不是由人们最初认为的那样引起的。