数据科学与统计学的区别

介绍

随着Indeed上数据科学家岗位的增长率达到256％，数据科学已成为行业的热门词汇。在各个领域对数据科学角色的需求不断增长，导致大众选择专业学位和培训计划来学习数据科学。企业和政府广泛使用数据来做出重要决策并规划未来的投资和活动。然而，在数据科学中，统计学的步骤对决策起到同等重要的作用。

想知道哪一个更有用-数据科学还是统计学？

让我们来探讨一下！

什么是数据科学？

数据科学是对数据进行分析以获取重要的业务见解。它包括多个学科，如统计学、人工智能、数学和计算机科学。这些学科帮助分析大量的数据。数据科学家利用他们的知识来找到解决问题的方法，弄清楚为什么会发生这个问题，可以预期什么，还能实现什么。

今天许多行业都使用数据科学来预测消费者的模式和趋势，发现新的机会。它帮助企业在产品开发和销售方面做出明智的决策。它也作为一个改进流程和检测欺诈的学科。政府也使用数据科学来提高公共服务的效率。

什么是统计学？

统计学是一门应用科学，涉及收集和分析数据以发现模式和趋势，消除偏见，并帮助决策。它是商业智能的一个特征，包括收集和分析商业数据并呈现趋势。

企业可以通过统计评估在许多方面受益，例如识别表现最佳的产品线，识别表现不佳的销售人员，了解收入增长在不同地区的变化情况。

预测建模可以从使用统计分析方法中受益。统计分析工具使企业能够深入研究，查看更重要的细节，相比于只显示可能受到各种外部事件影响的简单趋势预测。

数据科学 vs 统计学

数据科学和统计学之间的主要区别如下：

数据科学	统计学
它基于科学计算方法。它使用统计学和应用数学从大数据中获得新的信息。	统计学是对数据的研究。它应用统计函数和算法来确定数据的值。
它应用于解决与数据相关的问题。	统计学用于设计和制定基于数据的现实世界问题。
它从原始或结构化数据中提取见解。	它计划数据收集、分析和表示以进行进一步的研究。
数据科学的应用领域包括医疗系统、金融、欺诈检测和市场分析。	统计学的应用领域包括贸易和商业、人口研究和物理科学。
数据科学为给定问题找到数据需求。	统计学为不同数据元素找到估计值。

数据科学 vs 统计学 – 概念

统计学是数学的一个学科，涉及收集、评估、解释、展示和组织数据。它专注于创建统计模型和方法，从数据中得出重要的发现。统计学依靠从数据中提取趋势、检验假设和概率分析。

统计学可以以多种方式使用。统计学家收集数据并对其进行分析。他们的主要目标是分析数据并提供解决方案和见解，以帮助决策。统计学家通过数学公式和统计模型评估数据并得出结论。统计学家使用数学进行定量分析，尽管他们可以处理多个数据集的各种主题。

另一方面，数据科学的广泛主题集成了统计分析、计算机编程、机器学习和行业专业知识，从复杂而庞大的数据集中提取见解、趋势和信息。数据科学使用各种方法、工具和算法来处理、分析和展示数据，以解决现实世界的挑战并得出数据驱动的结论。

数据科学家专注于开发能够进行这些分析并提供有价值结果的技术。杰出的数据科学家关注大量的数据。他们必须弄清楚如何从数据仓库中获取有用的数据。尽管统计学家更专注于他们在研究中使用的方程和数学框架，但他们也积极开发和使用数据系统。

数据科学与统计学应用

统计学应用

统计学在设置研究、进行调查以及分析社会科学、经济学、心理学和医学等各种学科的数据中都是必不可少的。
通过使用诸如控制图、假设检验和方差分析（ANOVA）等统计方法，各种企业可以确保一致性，发现错误并提高整体生产力。
统计学在经济学和金融学中非常有用，用于研究金融市场、进行风险分析、确定资产价值和预测经济指标。它有助于预测、风险管理、投资组合优化和明智的投资选择。
临床试验的规划和评估，以确定新型治疗或药物的疗效和安全性，严重依赖于统计学。此外，它在医疗保健中用于评估患者数据、进行流行病学研究、发现疾病模式和评估疗法的疗效。

数据科学应用

数据科学中使用机器学习算法创建精确的分类和预测模型。它被应用于需求预测、推荐系统、信用评分和欺诈检测等各个领域。
自然语言处理（NLP）使用数据科学处理和分析人类语言数据。它是执行情感分析、文本分类、聊天机器人、多语言翻译和数据检索的程序的驱动力。
数据科学研究市场趋势、消费者行为和社交媒体数据。它使公司能够进行情感分析、定向营销活动，并通过提供对消费者喜好的洞察来改善广告活动。
借助分布式计算、数据挖掘和可扩展算法等工具，数据科学对于管理和分析大规模和复杂的数据集以识别模式和洞察力至关重要。
数据科学策略在计算机视觉应用中使用，例如目标检测、图像分割、人脸识别和视频分析。它使监控系统、无人驾驶车辆和医学成像等程序成为可能。

数据科学与统计学 – 数据分析和解释

大多数情况下，统计学处理的是井然有序、结构化的数据集。研究人员优先考虑适当的实验设计或抽样方法，以确保准确的数据收集。此外，他们还会清理、整理和转换数据以适应特定的统计模型。

统计学的主要目标是根据统计模型和假设解释数据。为了评估证据的程度，它提供了p值、置信区间范围和不确定性指标。使用样本数据对人群进行推断是统计解释的常见方面。

另外，数据科学处理的是大规模、多样化的数据集，包括结构化和非结构化数据。数据科学家经常进行数据清理、初步处理和特征工程活动，以准备数据进行研究。它还结合并收集来自各种来源的数据，如书面内容、视觉内容和传感器数据，以全面了解事实。

除了统计推断，数据科学还试图获取可以应用于行动的洞察力。数据科学家在解释数据时结合主题专业知识和业务目标，关注获取重要模式、检测趋势、制定预测和创建面向现实世界中遇到的挑战的数据驱动解决方案。

数据科学与统计学 – 统计建模和假设检验

在统计学中，重点是基于公认的概念创建和使用形式化的统计模型。统计学家通常使用具有关于基础数据统计特征的预设假设的参数模型。他们使用统计技术将这些模型适应于数据，包括时间序列、ANOVA、逻辑回归和线性回归等。

数据科学中的统计建模更加广泛。数据科学家使用的建模策略包括统计方法、机器学习算法和深度学习模型。

数据科学不太关心符合预定义假设，而是选择和优化能够实现最佳预测性能的模型。数据科学家通常处理具有挑战性、原始或高维数据，需要更灵活可靠的建模技术。

根据研究课题，统计学家创建零假设和备择假设，并运行统计测试来评估支持备择观点的证据。为了确定结果的统计重要性，他们计算测试统计量、p值和置信区间。统计学家在从样本数据推断总体时强调使用稳健的统计技术。

虽然假设检验可以评估模型的性能，但它并不一定是数据科学工作流程的主要目标。数据科学家使用统计方法和机器学习算法创建有效分类观察结果或预测结果的模型。指标衡量模型的有效性，包括准确率、精确度、召回率和F1得分。

统计学和数据科学中使用的不同工具

统计学中使用的工具和技术

社会科学中使用SPSS，因为它提供了广泛的数据分析和管理的统计处理。
许多企业使用SAS，因为它提供了广泛的统计分析和数据管理功能。
Stata具有广泛的数据管理、经济分析和图形功能。
电子表格程序如Google Sheets和Microsoft Excel常用于统计计算和数据分析。
排版程序LaTeX广泛用于学术界和研究中，用于生成包含数学方程式、公式和统计符号的高质量论文和报告。
Tableau支持引人入胜的交互式可视化、仪表板和报告。
为了进行数值和统计计算，使用编程语言Julia、MATLAB和Python，以及像NumPy、pandas和SciPy这样的库进行高级统计函数。

数据科学中使用的工具和技术

Python提供了用于数据分析、深度学习、机器学习和数据处理的库和框架，如NumPy、pandas、scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。
R是一种全面的编程语言，具有用于数据分析、演示和操作的工具和软件包，如dplyr、tidy、ggplot2、caret和Keras。
Jupyter是一个知名的开源在线交互式计算平台。使用Jupyter进行实验性数据分析、设计原型和概述数据分析工作流程。
Pandas是一个Python包，提供了快速数据操作、清理和分析的数据结构和函数。
TensorFlow是一个开源的机器学习工具包。它帮助创建和实现用于时间序列评估、图像识别和自然语言处理的深度学习和机器学习模型。
Apache Hadoop是一个开源平台，可实现大规模数据集在多台计算机上的分布式存储和分析。
Plotly是一个动态数据可视化工具包，可与Python、R和JavaScript配合使用，可以创建在线交互式图表、仪表板和可视化。

职业发展路径和机会

数据科学家在各个领域和行业中合作，例如开发计算机系统、公司管理和企业咨询、管理和研究技术学科、保险等。

云计算也是数据科学家的一个增长领域，它帮助小型和中小型组织获得数据科学的好处。个人可以有不同的职业发展路径，包括数据科学家、业务分析师、数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、数据架构师等。

几乎所有行业和政府机构都雇佣统计专业人员，企业从事推广活动、咨询服务、医疗服务、工程、政治问题和商业和大学体育。

当个人掌握统计学时，他们可以担任不同的组织职位，如统计学家、计量经济学家、研究分析师、精算师、统计顾问、量化分析师等。

另请阅读：统计学家如何成为数据科学家？

教育和学习路径

数据科学学位强调数据分析、机器学习、统计概念和高级编程技能。学生通过这些课程学习如何开发新型数据模型和数据操作。此外，学生学习使用尖端技术来跟踪、处理和可视化大规模数据集。课程包括学习Python、SQL、R和预测建模。

拥有统计学学位的人可以学习如何收集、整理、分析和解释数字以解决业务问题。课程通常包括微积分、数学概念和统计学，如建模统计数据。相比之下，大多数数据科学工作要求计算机科学、统计学或相关领域的学士学位。对于高级职位来说，拥有博士学位或硕士学位的候选人更合适。

如果你正在考虑从事统计学的职业，你应该在高中或大学的课程中包括数学和科学。扎实的数学基础可以帮助你为这个专业道路做好准备，因为统计学完全与数字有关。

结论

总之，现代世界依赖数据运作，大公司也使用数据进行产品创造、设计和营销。因此，关于数据科学与统计学，统计学侧重于预测统计和统计框架，以数学方式分析和理解数据。而数据科学则采用更广泛的策略，将统计方法与机器学习等技术结合起来，理解海量数据集。

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