統(tǒng)計分析和數據分析的區(qū)別是什么？

50年前，“數據分析”與“統(tǒng)計分析”的界限是很清楚的。但由于數據分析的發(fā)展，這些界限變得模糊起來。目前，兩個術語之間的差別在很大程度上是灰色的，但仍有一些明顯的不同。接下來小編就帶大家仔細盤點一下二者的區(qū)別。

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數據分析與統(tǒng)計分析

什么是“數據分析”？

      數據科學家和統(tǒng)計學家通常以不同的方式定義“數據分析”。

       對于數據科學家而言，數據分析正在篩選大量數據：檢查，清理，建模并將其以非技術方式呈現給非數據科學家。這種數據分析的絕大多數是在計算機上執(zhí)行的。
       如果您是統(tǒng)計學家，則通常會以樣本的形式（即人口的一部分）來獲取有限數量的信息，而不是“大量數據”。使用嚴格的統(tǒng)計技術對此樣本進行數據分析。
       數據科學家和統(tǒng)計人員都使用數據來推斷消費者群體，總人口或目標市場。但是，他們將以不同的方式處理數據分析問題。
       一個數據分析 將有一個數據科學工具箱（如編程語言如Python和R，或與Hadoop等和Apache星火框架方面的經驗），使他們能夠調查數據并進行推論。
       另一方面，統(tǒng)計分析師通常會使用基于數學的技術（例如假設檢驗，概率  和各種統(tǒng)計定理）進行推斷。盡管可以使用R之類的統(tǒng)計程序來執(zhí)行大部分統(tǒng)計學家的數據分析，但分析的方法更加有條理，旨在一次了解樣本的一個特定方面（例如，均值，標準差或置信區(qū)間） 。
       數據的生命周期是數據科學中數據工作流程的關鍵：您只需很少的統(tǒng)計基礎就可以執(zhí)行數據科學中的許多數據分析步驟：數據準備，轉換數據。

什么是統(tǒng)計分析？

        一般而言，統(tǒng)計分析是使用統(tǒng)計數據揭示數據模式和趨勢的科學。 注意這里的關鍵詞是“統(tǒng)計”。為了完全執(zhí)行任何統(tǒng)計分析，您必須使用統(tǒng)計信息。從歷史上看，只有統(tǒng)計學家對數據使用統(tǒng)計技術。在磁帶安裝和Cobol編程的大型機時代，數據科學甚至都不是一回事。但是隨著數據科學的發(fā)展，它與曾經被認為是統(tǒng)計學家專有領域的許多領域融合在一起：數據可視化，優(yōu)化，高維分析等等。

數據分析與統(tǒng)計分析

      灰色區(qū)域很大： 數據分析是統(tǒng)計分析的一部分，而統(tǒng)計分析是數據分析的一部分。 任何稱職的數據分析人員都將掌握統(tǒng)計工具，一些統(tǒng)計學家將具有使用R之類的編程語言的經驗。
如果您對生產線的位置或分離的位置感到困惑，那么真正的關鍵問題是，數據科學和統(tǒng)計學這兩個領域真的是分開的實體嗎？
       在“老派”思維方式下，對統(tǒng)計數據（即白發(fā)統(tǒng)計學家在活頁夾中隨意寫公式，在表格中進行篩選并進行鮮為人知的模糊假設檢驗）與數據科學（性感，在技術革命的前沿）進行了思考，然后您可能會說是的，它們是完全分開的。但是，如果您認為現代統(tǒng)計學更多地是關于  “…… 關于更大數據科學的更廣泛的想法（例如，將更多的精力放在教育，研究和交流方面的計算）” （Carmichael＆Marron，2018），那么答案可能不是。

       以上就是小編為大家?guī)淼年P于數據分析和數據統(tǒng)計之間的區(qū)別。隨著時代的變遷，數據成為了我們生活中必不可少的一部分。如何收集數據，分析數據，并對其進行利用是我們不得不面對的問題。雖然在當前數據從收集到分析等各個環(huán)節(jié)都必不可少的存在一些問題，但我堅信，未來它一定會發(fā)展的越來越好。