• 数据分析指的是检查数据集，以帮助指导业务战略和运营.
• 数据科学是使用建模技术和过程将原始数据转化为分析人员的信息.
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如果你有兴趣成为一名数据分析师或数据科学家, 了解这两种相关但截然不同的职业之间的差异是至关重要的. 

数据分析是指 评估信息以发现趋势, 可以帮助组织解决特定问题的模式或其他证据, 提高作业效率, 省钱或达到其他目标. 分析项目通常需要将发现传达给公司或组织中的决策者. 

数据分析师通常需要开发图表和其他视觉效果来传达和支持他们的发现. 

根据美国.S. 劳工统计局(BLS)， 分析学是一个不断发展的领域 因为公司利用分析师的发现来做出明智的战略决策, 管理风险, 制定预算预测，更好地确定市场活动的目标. 

数据分析师试图在大型数据集中找到问题的答案, 但方法可能因项目而异. 

以下是数据分析的四种主要类型:  

• 描述性分析 通过查看事件周围的数据，回答有关在特定情况下发生的事情的问题. 分析师使用这些信息来解释结果, 通常与关键绩效指标相关, 哪一种方法衡量朝着最终目标的进展.
• 诊断分析 补充描述性分析，并帮助分析人员理解事件发生的原因. 这种类型的分析更深入地挖掘描述性分析的结果，以发现事件背后的原因. 例如, 诊断分析可以帮助公司了解特定kpi改善或下降的原因. 
• 预测分析 帮助预测未来可能发生的事情. 这种类型的分析使用历史数据, 包括过去的趋势, 识别可能持续的模式. 
• 规范的分析 帮助回答有关解决问题或达到目标所需的问题. 这种类型的分析旨在确定组织为实现未来目标可以采取的具体行动. 

在申请数据分析师的工作时, 精通所有四种类型的分析是有帮助的.

组织和企业将数据分析用于各种各样的目的. 以下是一些最常见的数据分析应用程序. 

• 风险管理:通过研究, 分析师识别可能的风险(财务风险), 网络犯罪和工业)企业面临的问题，并提出具有成本效益的建议来帮助管理它们. 
• 预算和预测:通过基于组织历史信息的预测分析, 分析师提供洞察力，帮助公司设定现实的目标和预算，同时确定需要改进的领域.  
• 市场营销描述性和诊断性数据分析帮助企业识别和跟踪有用的营销和销售指标, 比如转换率. 分析人士利用以往竞选活动的历史数据，找到了需要改进的地方.  
• 产品开发数据分析师通过使用数据分析来评估行业趋势和定义消费者需求，帮助企业开发更好的产品. 

这些是一些最常见的数据分析应用程序. 然而，公司也会在其他方面依赖数据分析师. 如果你在数据分析领域工作, 你的关注点可能会根据雇主的需求和行业而有所不同. 

数据分析师的具体职责取决于他们工作的组织类型以及组织采用数据驱动策略和决策的程度. 数据分析师的主要职责包括:

• 使用统计工具来解释数据 同时关注趋势和模式，以收集有价值的见解. 
• 从主要和次要来源挖掘数据 并将其重新组织成对分析项目有用的格式.
• 设计和维护数据系统和数据库，包括修复编码错误等数据问题.
• 准备提供数据支持的见解的报告 交流趋势、模式和预测.
• 与其他IT专业人员合作 在组织中(如程序员和工程师)识别过程改进的机会, 建议系统修改和发展数据管理实践.

数据分析师提供的见解可以影响公司的高层决策. 这一角色和职责要求有扎实的技术教育基础和一定的技能. 如果你对数据分析感兴趣，你可以 攻读技术学位 获得正确的知识. 

劳工统计局指出，这是因为很少有学校提供数据分析学位, 学生可能想要考虑类似的学位推荐全球十大博彩公司排行榜. 你也可以考虑接受相关专业领域的教育，比如网络安全. 获得一个 网络安全理学学士学位 然后 攻读网络安全硕士学位 能否进一步提升你在网络安全方面的知识. 有了正确的教育, 您将提高自己的能力，展示更深层次的技能和专业知识，以有针对性的方式应用数据分析. 

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数据科学涉及数据建模技术和过程的设计和创建. 的 数据科学家的目标 是将信息收集和组织成对分析或其他目的有用的形式.

数据科学工具箱包括自动分析和解释数据集的算法和数学模型. 数据科学家的目标是使用这些工具为企业或组织创建数据驱动的解决方案. 

换句话说, 数据科学家为公司或组织内所有不同类型的数据分析和数据使用奠定基础. 

数据科学是一个广泛而发展中的领域, 数据科学家可以专注于以下任何一个专业: 

• 数据挖掘 包括对大数据集的分析，以产生有意义的信息. 数据挖掘者经常创建数学模型来发现和定义模式, 原始数据的趋势和相关性. 
• 工程数据 侧重于构建和维护将数据转换为有用格式的框架. 该专业涉及建立数据库系统，用于收集和组织来自不同地方的数据，使其成为一个可用的集合.
• 数据架构 包括为组织的数据设计、创建和管理一个完整的数字框架. 数据架构师经常创建专业数据科学家工作的更大的系统. 
• 机器学习 包括使用数据来提高计算机驱动系统的性能. 这个数据科学专业专注于创建允许计算机解释数据并根据新信息调整操作的算法. 

不管他们的专业是什么, 数据科学家需要发展数学和计算机系统的知识. 

数据科学有着广泛的应用, 数据科学家可以专攻各种领域, 这取决于雇主的需要. 也就是说, 数据科学家总是专注于为他们的雇主或客户促进数据驱动的活动. 以下是数据科学领域的一些常见焦点: 

• 数据争吵 涉及到采购, 清理数据并将其结构化为各种可访问和可供分析的数据集. 
• 统计建模 包括通过一组数学方程来运行数据以确定关系, 做出预测或评估业绩. 例如, 回归和聚类模型 识别数据中变量之间的关系，并帮助将信息以有用的方式呈现, 可视化格式. 
• 编程 包括创建可以访问数据库的计算机程序, 组织和过滤信息. 数据科学家在为此目的编写编程工具时使用SQL和Python等语言. 

数据科学家的职责取决于他们关注的领域. 数据科学家可以工作, 例如, 在金融、医疗行业或学术机构工作. 随着越来越多的公司采用数据驱动的运营方式，这些专业人士的需求量很大. 

数据科学家的日常职责取决于雇主的需求, 工业和对数据分析的依赖. 

以下是数据科学家每天可能需要处理的一些典型职责: 

• 开发自定义的数学模型和算法 应用于数据集的分析.
• 衡量新发现数据的有用性 最近部署了数据发现算法.
• 创建挖掘和分析数据的系统 提高运作效率, 产品开发, 以及为雇主制定市场营销和商业策略.
• 开发和使用预测建模 解决问题并指导未来的运营决策.
• 协调不同的分析和IT人员 实施模型并监控结果.

数据专业人员应该考虑培训，教他们如何处理他们的工作的技术和分析方面. 

特定的学位可以帮助你为数据科学和数据分析的职业生涯做好准备. 你可以开始你的职业道路，报名参加一个 数据科学学士学位 学位推荐全球十大博彩公司排行榜, 哪个侧重于数据挖掘和建模, 数据编程语言, 统计分析及相关科目. 

而大多数数据科学家的入门级职位只需要学士学位, 合格的候选人需求量很大. 如果技术领域的领导是你感兴趣的职业道路，a 信息系统硕士 可能是有益的. 

数据科学侧重于通过建模技术和过程收集和塑造原始数据. 数据分析侧重于识别导致问题解决或预测性见解的模式和趋势.

这个答案取决于你的兴趣. 你喜欢开发算法和模型来管理或解释数据吗? 那么数据科学就是为你准备的. 你更喜欢评估数据来回答问题还是解决问题? 这是分析.

截至2023年5月，数据科学家的全国平均工资范围 收入在61,070美元到184,090美元之间美国劳工统计局的数据显示，美国的平均工资为108,020美元.

薪资范围不针对推荐全球十大博彩公司排行榜的学生或毕业生. 实际结果因多种因素而异, 包括之前的工作经验, 地理位置和个人特有的其他因素. 推荐全球十大博彩公司排行榜不保证就业，工资水平或职业发展. 劳工统计局的数据是基于地理位置的. 具体州/城市的信息可以在劳工统计局网站上查询.