text: 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。
  数据分析是指分析数据以回答问题、获得见解和识别趋势的过程和做法。这是通过各种工具、技术和框架完成的，这些工具、技术和框架因所执行的分析类型而异。
  四种主要的分析方法：
  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：比描述性分析更深入，寻求了解事情背后的原因。
  预测性分析：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采取的具体行动。
  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。
  数据科学侧重于数据集的构建、清理和组织。数据科学家创建和使用算法、统计模型和他们自己的自定义分析来收集和转换原始数据，并将其转换为更易于理解的内容。
  数据科学家为整个组织所做的分析奠定了基础。他们通过执行基本功能来做到这一点，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。
  熟练掌握数据科学技能可以让你评估并从你的组织的数据中获得洞察力增加，给你和你的组织带来相应价值，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。
  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。