数据科学 vs 商业分析

引言

数据分析是一个广泛的领域，它利用统计学、方法和技术来研究和解释复杂的信息。它涉及各种职责，包括神经网络、预测、数据探索和数据清理。数据工程师使用 Tesla 和 PyTorch 等技术以及 Python 和 R 等计算机语言来构建模型以预测未来趋势或识别大型数据集中的趋势。

商业分析主要关注使用统计分析和建模来解决特定的业务问题。它需要利用历史数据来识别模式、衡量有效性并制定基于事实的策略。Excel、SQL 以及 Tableau 和 Power BI 等统计程序被广泛用于高管。主要目标是通过提供有用的指导和见解来促进公司决策。

数据科学

人们普遍认为数据是新时代的石油。就像石油驱动工业时代一样，数据驱动着信息时代。随着数据量的快速增长，数据科学已成为收集信息、做出明智决策和促进创新的有力工具。

以下列出了许多起作用的关键词

• 数据收集：每个数据分析项目都始于从不同来源收集数据。这些来源包括文件、API、传感器、网络抓取和手动数据录入等。数据的准确性和可用性对于项目的成功至关重要。
• 数据预处理：原始数据集永远不完美。错误、异常、不一致和缺失信息很常见。处理重复项、确保数据质量和处理异常值都是数据清理的组成部分。
• 探索性数据分析：EDA 是一种通过图形和经验方法检查信息以进一步了解其特征的方法。数据分析师使用回归分析、基本统计和数据可视化等方法来寻找数据中的趋势、模式和异常。
• 建模：在建模过程中，收集到的信息被应用于统计、算法或深度学习方法。数据分析师选择相关的算法，训练模型，并进行最后的调整以获得最佳结果。
• 模型评估：车辆建成后，速度至关重要。这是通过使用任务的评估标准来完成的，这些标准可能包括准确率、精确率、召回率或 F1 分数。目的是确保算法生成准确的预测。
• 特征工程：原始数据不适合评估或模拟。特征工程技术包括选择、修改或创建对当前挑战重要的独特特征。有效的预测模型创建需要完成此步骤。
• 模型部署：模型经过广泛验证和架构设计后，即可投入实际使用。此部署可能包括将模型集成到基于 Web 的程序、应用程序或支持决策的系统中，以生成自动化预测或决策。
• 监控和维护：研究人员需要跟上模型发布后的性能，并对其进行监控。当数据分布逐渐变化时，模型可能会过时，需要维护或重新训练以保持算法的运行。
• 迭代过程：数据科学中的迭代频繁发生。为了提高结果，如果模型的准确性不够，数据工程师可能需要返回并审查特征工程、模拟或数据清理等早期阶段。
• 结果沟通：数据科学中，成功传播分析结果和见解至关重要。数据科学家必须以客户能够理解和使用的方式表达他们的发现，例如通过报告、演示文稿或可视化。
• 文档记录：完整的 IT 管道的完整文档对于协作和可重复性至关重要。这意味着描述所采取的每一步、使用的代码、数据来源以及研究中做出的任何推断。
• 道德考量：数据研究人员必须考虑各种法律和道德问题，特别是数据隐私、偏见和决策过程中的公平性。

数据科学中的挑战

• 可解释性：随着预测网络变得越来越复杂，人们越来越难以理解和解释它们得出的结论。在金融和医疗等有标准可循的领域，理解对于客户信任和合规至关重要。
• 模型过拟合：当一个模型识别出数据中的噪声而不是基本结构时，这被称为过拟合。为了确保算法在与先前未见过的数据一起使用时表现良好并避免过拟合，统计学家必须采用技术。
• 公平性和偏见：模型可能会无意中发现数据中的偏见，这可能导致歧视性或分离性判断。为了公平起见，统计学家必须注意识别和纠正模型偏见。
• 数据探索：调查数据和特征工程是组织数据以进行评估的步骤。此技术需要为模拟生成相关且重要的参数。
• 不断变化的数据格局：随着数据可用性的不断变化，分析师需要适应新的数据类型和来源。了解不断发展的技术和新兴的数据趋势至关重要。
• 沟通技巧：成功地向非技术人员清晰地阐述复杂的数据结果非常重要。分析师在展示数据以及能够简洁有效地呈现他们的发现方面应该熟练。

数据科学的未来趋势

01. 自动化程度提高

随着自动化的不断发展，数据科学正在经历一场革命，提高了准确性和效率。自动化机器学习工具通过使任何经验不足的人都能创建可靠的模型来普及数据科学。通过简化特征选择、模型调整和数据预处理，这些技术大大减少了复杂分析所需的时间和精力。此外，自动化增强了模型的部署和监控，确保了持续的性能优化。因此，公司可以更快、更有效地利用从数据中获得的见解，从而促进创新并获得竞争优势。预计未来数据科学的自动化程度将进一步提高，从而在决策和分析能力方面取得更多改进。

02. 量子计算

它利用量子力学原理以前所未有的速度处理数据，正在彻底改变数据科学领域。量子计算机使用量子比特而不是比特，这使它们能够并行执行复杂的计算。这些功能加速了机器学习、优化和数据分析任务。例如 Shor 和 Grover 的量子算法分别在因子分解和搜索任务上提供了指数级加速。随着量子技术的发展，它与数据科学的结合可能在人工智能、药物开发和密码学方面带来突破，从而彻底改变行业并解决传统计算机目前无法解决的问题。

03. 可持续性

通过使用有效的数据处理和存储方法，例如基于云的服务和数据压缩，可以减少能源消耗。集成可再生能源并优化算法以减少计算能力的数据中心是可持续实践的例子。向数据科学家传授环保编码技术以及数据驱动技术对环境的影响是促进数字可持续性文化的另一种方式。通过最小化不必要的数据收集并强调数据的道德使用，还可以进一步提高可持续性。总的来说，可持续的数据科学寻求在环境保护和技术创新之间取得平衡。

04. 数据民主化

当信息对企业中的所有用户开放，无论他们的科学能力如何，这被称为数据科学领域的“数据民主化”。利用数据指导决策是培养各级员工数据素养文化的途径。通过打破数据孤岛和培养数据素养，企业可以提高创造力、有效性和协作能力。云平台、强大的数据治理框架和自助服务分析是这一转变的关键工具和技术。其最终目标是确保数据驱动的见解能够使整个公司受益，从而创造经济价值，而不仅仅是数据科学家和分析师。

商业智能

它通过使用技术来评估数据并为企业决策提供有价值的见解。为了将原始数据转化为有见地的知识，商业智能系统从数据库和电子表格等各种来源收集信息。然后，它们使用报告、数据可视化和预测分析等工具。企业利用数据分析来更好地进行战略规划，提高运营效率，并识别市场模式。企业可以在有效的 BI 的帮助下做出明智的决策，最终提高其财务健康状况并使企业在竞争对手中脱颖而出。随着数据量的增加，对强大的商业智能解决方案的需求也在增加，以从数据中得出准确的结论。

• 数据源：数据源对于商业智能至关重要，因为它们提供了分析和决策所需的原始数据。这些来源提供了各种最新信息，包括数据库、电子表格、云服务和 API。通过有效地整合来自多个来源的数据，企业可以获得竞争优势并驱动战略。这带来了更好的见解。
• 数据仓库：它从不同来源收集大量信息。它有助于决策、报告和数据分析，为企业提供有价值的见解。这个集成的存储库通过增强查询性能和保证数据一致性，促进了有效的战略规划和运营效率。
• 数据制造：它包括数据的收集、组织和存储。它保证了数据的可访问性和质量，使企业能够做出明智的决策。良好的数据管理能力可以提高分析能力，从而促进战略规划并为企业带来竞争优势。
• 数据分析：它包括审查原始数据以查找趋势、模式和见解。通过利用统计技术和计算机程序，组织可以获得竞争优势，改进流程，并做出明智的决策。通过将数据有效地转化为有用的信息，数据分析支持经济增长和生产力。
• 数据可视化：它将复杂的数据集转换为图形化、易于理解的格式。这有助于通过突出趋势、周期和异常来做出决策。图表、图形和仪表盘是此类工具的示例，企业可以利用它们获得实用的结论，从而改进其运营和战略规划。
• BI 工具和软件：它们是现代商业战略的关键组成部分。它们支持企业进行数据分析、生成见解和做出决策。交互式报告和分析应用程序构成了至关重要的商业智能工具，它们帮助组织利用数据驱动的策略来驱动增长，提高绩效，并理解趋势。
• 业务绩效管理：它是商业智能的一个重要组成部分，促进数据分析和战略对齐以做出明智的决策。它通过融合财务规划、运营数据和预测来最大化生产力和盈利能力。这使得企业在不断变化的市场中保持灵活性和竞争力。
• 用户界面：它是商业智能的一个重要组成部分，促进数据分析和战略对齐以做出明智的决策。它通过融合财务规划、运营数据和预测来最大化生产力和盈利能力。这使得企业在不断变化的市场中保持灵活性和竞争力。
• 协作工具：没有协作工具，现代商业智能就不可能实现，这些工具促进了顺畅的团队合作和数据驱动的决策。这些解决方案，从虚拟会议软件到项目管理平台，都增强了工作流程并促进了协作。它们使得实时数据共享成为可能，从而促进了多元化团队的创造力和生产力。在当今不断变化的企业环境中取得成功，取决于高效的团队合作。
• 安全与治理：商业智能如果没有安全和治理就无法运作，它们确保了数据的完整性和法律合规性。强大的协议可防止漏洞并促进可靠性和信心。强大的治理结构通过简化决策来提高运营效率。结合起来，它们可以加强商业智能系统，使企业能够自信地利用见解来实现战略增长和创新。

商业智能中的挑战

• 数据质量：BI 高度依赖于一致且准确的数据。数据质量不足可能导致不正确的结论和决策。维护干净、统一和最新的数据是一个重大挑战。
• 数据集成：组织经常在各种格式和系统中存储数据。将这些不同的数据集成到一个 BI 解决方案中可能既困难又耗时。
• 可扩展性：BI 系统必须能够随着数据量的增长而扩展，以有效处理不断增加的数据处理和存储需求。可扩展性问题可能会影响性能和响应能力。
• 用户采纳：尽管商业智能 (BI) 技术非常强大，但非技术用户可能发现它们难以理解和应用。为了促进采纳并充分发挥技术潜力，支持和培训至关重要。

商业智能的未来趋势

01. 增强分析

它简化了数据发现、准备和共享，使用户能够以更少的人工劳动生成规范性和预测性分析。增强分析可帮助企业做出更好的决策，减少偏见，并更快、更准确地获得见解。通过集成这些尖端技术，企业可以从海量数据集中发现隐藏的模式、趋势和异常，从而驱动战略举措并促进创新。因此，增强分析正在重新定义商业智能，并提高了各类企业数据驱动策略的有效性和可访问性。

02. 协作 BI

通过将标准商业智能与社交和协作工具相结合，团队可以实时共享和分析信息。这种策略促进了一种知情的决策文化，所有相关利益相关者都可以访问数据驱动的见解。协作式商业智能打破了组织孤岛，促进了开放性，并改善了部门间的协作。通过协作，团队可以分析数据、制定计划并激发创造力。最终，协作 BI 确保企业战略与不断提高的生产力和效率保持一致。

03. 可视化

它通过将复杂数据转换为图形表示来改进决策。企业可以通过利用图表、图形和仪表盘来快速识别模式、趋势和见解。缺乏技术理解的利益相关者现在可以轻松地解释数据，这得益于这种可视化方法。强大的可视化工具（如 Tableau 和 Power BI）实现了实时数据交互，促进了及时和明智的决策。它们有助于预测分析，这有助于企业预测未来的模式和挑战。它在促进运营效率和战略规划方面发挥作用，同时增强数据解释能力，所有这些都有助于获得竞争优势。

04. 大数据集成

它改变了企业使用和分析大型数据库的方式。通过整合社交媒体、客户交易和物联网设备等多个来源的数据，企业可以获得全面的见解。通过这种集成，决策得到了改进，使企业能够识别趋势、优化流程并定制客户互动。在处理了这些数据之后，复杂的分析和机器学习模型识别出了以前隐藏的模式。组织变得更具竞争力、更灵活，并能迅速适应市场变化。在当前的分析驱动环境中，企业智能中有效的大规模数据集成是盈利增长、生产力提高和创新的基础。