Naucz się 5 przydatnych porównań między Data Science a statystykami

Różnica między nauką o danych a statystykami

Analiza danych jest jednym z szybko pojawiających się trendów w informatyce i stanowi rozległy obszar interdyscyplinarny. Informatyka łączy zastosowanie przedmiotów, a mianowicie informatyki, inżynierii oprogramowania, matematyki i statystyki, programowania, ekonomii i zarządzania przedsiębiorstwem. Analiza danych opiera się na gromadzeniu, przygotowaniu, analizie, zarządzaniu, wizualizacji i przechowywaniu dużych ilości informacji. Naukę danych w prostych słowach można rozumieć jako posiadającą silne powiązania z bazami danych, w tym dużymi danymi i informatyką. Analityk danych to osoba posiadająca odpowiednią wiedzę w dziedzinie związaną z pytaniem.

Big data jest ściśle zintegrowana z nauką o danych i faktycznie ewoluowała wraz z big data w różnych aplikacjach i przypadkach użycia. Wiemy, że duże zbiory danych są dostępne głównie w nieustrukturyzowanych formatach i zawierają dane nienumeryczne. Przydatne informacje łatwo zakopują się w dużych danych, które składają się z blogów, plików audio / wideo, obrazów, wiadomości tekstowych, sieci społecznościowych i tak dalej. Wszystkie te dane są tylko szumem, chyba że zostaną przeanalizowane i zostaną z nich wydobyte przydatne informacje. Ponadto w dzisiejszych czasach firmy uważają Internet za główny kanał informacyjny ze względu na rosnącą rolę sieci społecznościowej i jej potencjał biznesowy. Wszystkie te dane są bardzo interesujące dla naukowca danych, ponieważ dzięki wykorzystaniu tych danych można rozwiązać wiele problemów dla organizacji, a także dla społeczeństw.

Analiza danych to specjalistyczna umiejętność, którą można rozumieć jako:

Projektowanie i wdrażanie w 4A - architektura danych, akwizycja, analiza i archiwizacja
Zastosowanie zaawansowanych technik w matematyce i statystyce do modelowania danych do głębokiej analizy
Odpowiednie umiejętności programowania i programowania, umiejętności programowania algorytmów
Umiejętności rozumowania analitycznego i etycznego
Umiejętności komunikacyjne i biznesowe

Dlatego oczywiste jest, że analiza danych jest obszarem interdyscyplinarnym i wymaga zróżnicowanych umiejętności, aby uzyskać mistrzostwo w tej dziedzinie. Przypadki użycia w analizie danych są podobne do analizy danych - zaczynają się od jasnego stwierdzenia problemu i decyzji, a ostatecznie kończą się dobrze zdefiniowanymi wskaźnikami. Dlatego uważa się, że badacze danych znają modele biznesowe i paradygmaty, którzy zadają dobre pytania biznesowe, aby uzyskać sensowne spostrzeżenia z danych zestawów danych.

Statystyka to kolejny szeroki temat, który dotyczy badań danych i jest szeroko stosowany w wielu dziedzinach. Statystyka zapewnia metodykę wyciągania wniosków z danych. Daje różne metody gromadzenia danych, ich analizy i interpretacji wyników i jest szeroko stosowany przez naukowców, badaczy i matematyków w rozwiązywaniu problemów. Statystyka jest synonimem działań intensywnie wykorzystujących dane - gromadzenia, przetwarzania i interpretacji przetwarzanych danych.

Chociaż statystyki zapewniają metody gromadzenia i analizy danych, pomagają uzyskiwać informacje z danych liczbowych i kategorycznych. Dane kategoryczne odnoszą się do unikalnych danych, przykładami są grupa krwi osoby, stan cywilny itp. Statystyka ma duże znaczenie w badaniach związanych z danymi, ponieważ pomaga w,

Określenie rodzaju danych wymaganych do rozwiązania danego problemu
Porządkowanie i podsumowywanie danych
Analiza do wykonania w celu wyciągnięcia wniosków z danych
Ocena skuteczności wyników i ocena niepewności

Metody dostarczane przez statystyki obejmują:

Projekt do planowania i prowadzenia badań
Opisy implikujące eksplorację i podsumowywanie danych
Wykonywanie prognoz i wnioskowanie na podstawie zjawisk reprezentowanych przez dane

Bezpośrednie porównanie między Data Science a statystykami (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych między Data Science a statystykami

Kluczowe różnice między nauką o danych a statystykami

Analiza danych łączy dziedziny multidyscyplinarne i informatyczne w celu interpretacji danych do podejmowania decyzji, podczas gdy statystyki odnoszą się do analizy matematycznej, w której modele kwantyfikowane reprezentują dany zestaw danych.
Analiza danych jest bardziej zorientowana na dziedzinę dużych zbiorów danych, która ma na celu dostarczenie informacji wglądu z ogromnych ilości złożonych danych. Z drugiej strony statystyki zapewniają metodologię gromadzenia, analizowania i wyciągania wniosków z danych.
Nauka danych wykorzystuje narzędzia, techniki i zasady do przesiewania i klasyfikowania dużych ilości danych w odpowiednich zestawach danych lub modelach. Jest to sprzeczne ze statystykami, które ograniczają się do narzędzi takich jak analiza częstotliwości, średnia, mediana, analiza wariancji, korelacja i regresja itd., Aby wymienić tylko kilka.
Analiza danych zbada i skontroluje dane, aby wywnioskować wnioski faktyczne, ilościowe i statystyczne. Jest to przeciwieństwo statystyki, która koncentruje się na analizie przy użyciu standardowych technik obejmujących wzory matematyczne i metody.
Analityk danych musi mieć zestawy umiejętności do analizowania i upraszczania problemów przy użyciu złożonych zestawów danych do obliczania informacji, podczas gdy statystycy będą korzystać z technik analizy numerycznej i ilościowej.

Analiza danych a tabela porównawcza statystyki

Różnice między analizą danych a statystykami wyjaśniono w punktach przedstawionych poniżej

Podstawa do porównania	Data Science	Statystyka
Znaczenie	Interdyscyplinarny obszar technik naukowych Podobnie jak eksploracja danych wykorzystuje procesy, algorytmy i systemy Wyodrębnij informacje wglądu z danych (ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych)	Zapewnia zbiór metod reprezentowania danych Oddział w matematyce Podaj metody projektowania eksperymentów Planuje zbieranie danych, analizę i reprezentację do dalszych ocen
Pojęcie	Na podstawie naukowych technik komputerowych Obejmuje uczenie maszynowe, inne procesy analityczne, modele biznesowe Wykorzystuje zaawansowaną matematykę i statystykę do pozyskiwania nowych informacji z dużych zbiorów danych Szeroka dyscyplina, która obejmuje programowanie, zrozumienie modeli biznesowych, trendów itp.	Statystyka to nauka o danych Służy do pomiaru lub oszacowania atrybutu Stosuje funkcje statystyczne lub algorytmy w zestawach danych w celu określenia wartości odpowiednich dla badanego problemu
Podstawa formacji	Aby rozwiązać problemy związane z danymi Modeluj duże dane do analizy w celu zrozumienia trendów, wzorców, zachowań i wyników biznesowych Wspomaga podejmowanie decyzji	Projektowanie i formułowanie rzeczywistych pytań na podstawie danych Reprezentuj dane w postaci tabel, wykresów, wykresów Zrozum techniki analizy danych Wsparcie w podejmowaniu decyzji
Obszary zastosowania	Systemy opieki zdrowotnej Finanse Wykrywanie oszustw i włamań Inżynieria produkcji Analiza rynku itp.	· Handel i handel Przemysł Studia ludnościowe, ekonomia Psychologia Biologia i nauki fizyczne Astronomia itp.
Podejście	Zastosuj metody naukowe w rozwiązywaniu problemów za pomocą losowych danych Określa wymagania dotyczące danych dla danego problemu Zidentyfikuj techniki, aby uzyskać pożądane wyniki Zapewnij wartość organizacjom korzystającym z danych	Zastosowanie wzorów matematycznych, modeli i pojęć Analiza danych losowych Oszacuj wartości dla różnych atrybutów danych Aby określić zachowania na podstawie danych

Wniosek - Analiza danych a statystyka

Podsumowując, można zauważyć, że analizy danych i statystyki są nierozróżnialne i ściśle ze sobą powiązane. Oczywiste jest, że statystyki są narzędziem lub metodą do analizy danych, podczas gdy analiza danych jest szeroką dziedziną, w której metoda statystyczna jest istotnym elementem. Badania danych i statystyki będą nadal istniały, a te dwie dyscypliny w dużym stopniu się pokrywają. Należy również zauważyć, że wszyscy statystycy nie mogą zostać naukowcami danych i odwrotnie. Analiza danych rozwinęła się ostatnio w oparciu o duże zbiory danych i będzie rosła w nadchodzących latach, ponieważ wzrost danych wydaje się nie mieć końca.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po analizie danych w porównaniu z danymi statystycznymi, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -