資料分析與資料科學的區別

本文將探討資料分析和資料科學之間的區別。

資料科學

資料科學 是一門利用結構化和非結構化資料，藉助不同的演算法和科學方法提取有意義資訊的領域。其分支之一是人工智慧，現已變得非常流行。資料科學涉及的學科包括數學、統計學、科學、程式設計等等。

資料科學的重要性

資料科學涉及許多重要因素，其中一些列舉如下：

  • 從資料中提取的見解有助於制定未來計劃並做出決策
  • 可以根據資料預測未來的趨勢
  • 識別新的增長機遇和領域
  • 評估風險因素
  • 提高預測和預報的準確性

資料分析

資料分析 是一種將原始資料轉換為有用資訊的過程，組織可以使用這些資訊制定不同型別的計劃。公司可以透過資料分析做出明智的決策。來自各種來源的大量資料會被壓縮，使其對組織有用。

資料分析的重要性

資料分析具有自身的重要性，其中一些列舉如下：

  • 組織使用資料分析將原始資料轉換為有用資訊，以便實現業務目標。
  • 可以輕鬆理解客戶的購買行為。
  • 資料分析使組織瞭解其在市場中的地位。

資料科學與資料分析的區別

資料科學和資料分析之間存在許多差異，我們將詳細探討這些差異。

資料科學 資料分析
資料科學使用的程式語言包括 Python，它是主要語言。資料科學中也使用其他語言，如 C++、Java 和 Perl 等。 資料分析使用 Python 和 R 程式語言。
資料科學需要高階程式設計技能。 資料分析需要基本的程式設計技能
可以透過機器學習獲得見解。 機器學習不用於獲取資料洞察
需要進行資料探勘活動以獲取有意義的資訊 可以透過基於 Hadoop 的分析提取原始資料的結論
範圍廣 範圍小
處理非結構化資料 處理結構化資料
最大限度地使用統計技能 最少限度地使用統計技能
資料科學家使用資料進行預測和制定未來計劃 資料分析師解決與當前趨勢相關的問題。
資料科學包括：
  • 資料整理
  • 統計建模
  • 程式設計
 資料分析包括：
  • 預算和預測
  • 風險管理
  • 市場營銷和銷售
  • 產品開發
技能包括：
  • 資料建模
  • 高階數學知識
  • 高階統計知識
  • 透過不同程式語言進行軟體程式設計和工程
 技能包括：
  • 商業智慧工具
  • 中級程式設計技能
  • 使用 Python 和 SQL
角色包括：
  • 資料科學家
  • 機器學習工程師
  • 人工智慧工程師
  • 資料工程師
 角色包括：
  • 業務分析師
  • 資料分析師
  • 資料視覺化開發人員
  • 統計分析師
  • 商業智慧分析師
  • 營銷分析師
  • 財務分析師

更新時間：2024年7月1日

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