如何区分数据分析和数据科学？
现在很多人都听说过数据分析和数据科学，但是很多人不知道怎么区分数据分析和数据科学，可能对数据分析和数据科学会造成混淆。大家都知道，数据分析和数据科学这两种事物都是有一定的关联的，这是因为提供了不同的结果并采取了不同的方法。但是进行数据分析工作的时候一定要区分好数据分析和数据科学，那么什么数据分析呢？什么是数据科学呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
先给大家说一下什么是数据科学？数据科学是一个多学科领域，专注于从大量的数据中找到分析方式。该领域主要注重发掘我们没有意识到我们还不清楚的事情的答案。数据科学专家使用几种不同的技术来获得答案，包括计算机科学，统计学和机器学习，通过海量数据集进行解析，努力为尚未被认识到的问题提供解决方案。数据科学家的主要目标是找出问题并找出潜在的研究途径，而不用担心具体的答案，更多的重点放在寻找正确的问题上。
那么什么是数据分析？数据分析专注于在现有的数据集里面，处理和执行统计分析。分析人员集中于创建捕获，处理和组织数据的方法，以发现当前问题的切实可行的见解，并建立呈现此数据的最佳方式。通俗来说，数据分析的领域的目的就是解决问题，发现那些我们想到的问题，这些问题是否答案并不是重要的事情，重要的是，它的基础是产生可以立即改进的结果。
那么这数据分析和数据科学的区别是什么呢？数据科学和数据分析都有属于自己的领域，数据分析和数据科学的范围不同。数据科学是一个涵盖性术语，包含了一些可用于挖掘大型数据集的领域。数据分析是它更加集中的版本，甚至可以被视为更大的过程的一部分。
一般来说，数据分析则在重点突出时效果更好，需要基于现有数据的答案。数据科学产生更广泛的见解，集中讨论应该问哪些问题，而大数据分析则强调发现被问问题的答案。
通过上面的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析和数据科学的具体区别了吧，上面的内容就是对于这两个问题的解答了，大家在研究数据分析的时候一定要搞明白这两个概念，这样才能够更好的理解大数据。
