31 Oct 2019
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「我要在公司中使用數據科學還是數據分析?」
是企業主最常問的一個問題,因此希望本文能明確回答這個問題。
「到底公司需要數據科學家還是數據分析師?」這是近年商業社會中最常出現的一條問題,原因是數據科學這一新興領域的出現,相關的技術成為了商界兵家必爭之地。但是,很多人會混淆了數據科學和數據分析,到底他們真正需要的,是數據科學還是數據分析?兩者有何區別?
數據科學是一個從提取數據,整合,並進行分析的複雜過程,當中給合了計算機科學、數學、統計學以及相關領域的知識,以幫助企業了解其客戶,了解行業的競爭並做出相對的決策。
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數據分析是一個對數據加以詳細研究和概括總結的過程。與數據科學大致相同,除了一個重要的細節:數據分析會先建立數據分析模型和目標,並收集大量數據進行分析,最後提取有用信息和形成對業務有幫助的結論。
最簡單區分數據科學和數據分析的方法是涵蓋問題的範圍,數據科學比數據分析涵蓋更廣的問題。上文提到數據分析會先建立數據分析模型和目標,從而總結;而數據科學則會進行更加深入的探討,提出更多的問題,以發掘新的知識和目標。
從另一角度解釋,數據分析師會對來自一個數據集(dataset)的數據進行內容分析,例如:房地產市場,而數據科學家則會將不同來源的數據集組合在一起,務求得出更多新的見解。
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由於數據科學不會局限於預先定義的分析模型和目標,致力尋找新發現或尚未發生的新知識和見解,因此與科學家有點相似。
我們用一個簡短的示例來區別數據科學與數據分析: 問題:明天是否會下雨? 數據分析師會收集天氣數據並預測明天是否下雨。很直接簡單吧? 但是,對於數據科學家而言, 他們想的更多,他們認為下雨可能會影響業務,因此他們將財務數據與天氣數據一起收集,並查看下雨是否確實會影響業務績效。
因此,在企業的角度,他們需要有一些數據科學項目(或數據分析項目)去發掘以下三個問題:「什麼?」,「為何?」,「下一步是什麼?」
「什麼?」
「什麼?」問題能解釋有關數據集的不同假設,情況和相關性。例如:「過去六個月的銷售總體趨勢是什麼?」或「香港某個月份的總銷售量是多少?」 數據科學和數據分析都能回答“What”問題,這是因為兩者都需要先進行探索性數據分析( Exploratory Data Analysis,簡稱EDA),才能有利下一步。EDA很重要,從各方面先了解資料的狀況,清楚掌握數據集,進而分析並產生更深刻的見解。
「為何?」
「為何?」屬於調查性問題,其後設計可行的解決方案。例如,「為什麼這是香港十二月份的銷售數量?」然後我們運用數據分析技術去尋找答案。比如查看每項數據與銷售額的關聯之處,找出所有正面或負面的關聯。 數據科學和數據分析都可以做到這一點。
「下一步是什麼?」
這就是數據科學和數據分析開始有所不同的地方。數據分析會停留左停在「為何?」 。 而數據科學涵蓋了「下一步是什麼?」例如,「明年香港十二月份的銷售數字是多少?」數據科學運用更先進的統計技術,探索「範圍」之外的問題。 為了進一步說明這一點,我們為超市創建一個簡單的數據集,以進行一些簡單的數據分析。
| 第四季 | 總銷售量 | 蘋果銷售量 | 芒果銷售量 | | ------------- | --------------- | ---------------- | ----------------- | | 十月 | $100000 | 60000 | 40000 | | 十一月 | $130000 | 65000 | 20000 | | 十二月 | $120000 | 62000 | 30000 | | 一月 | $90000 | 58000 | 10000 |
「什麼?」
現在,我會把數據可視化,以便理解。 例如我會找出過去幾個月的銷售趨勢:
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「為何?」
我注意到總銷售趨勢正在下降。 因此,我開始研究這與其他數據的關聯性,我留意到總銷售額與蘋果銷售額具有相似的趨勢。
最後發現,總銷售額和蘋果銷售額之間確實存在正面關聯。 由此,如果我們想增加總銷售額,考慮到這正相關性,我們可以推斷:加強蘋果的營銷以增加蘋果的銷售額,有助增加總銷售。
「下一步是什麼?」
為了進行銷售預測,我們可以創建一個迴歸分析模型(Regression Model)。利用Python迴歸分析模型,並找出配合我們假設的指標。我們還可以使用此模型來預測銷售數量。 確定係數(Coefficient)可以確定迴歸分析模型預測未來結果的能力。由於確定係數約為0.957,因此每當我們進行預測時,預測值將會相對準確。這樣,根據目標總銷售額為150000美元的模型,該模型預測蘋果的銷售額將為67650美元。
利用Python的代碼和結果可找到確定和預測的係數。 僅需幾行Python代碼即可快速生成此預測。這比通過Excel進行多次點擊和鍵盤輸入來進行數據分析更快更有效。
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希望此文章能幫助您更好地理解數據分析和數據科學之間的區別。現在無論在任何領域,數據科學已成為商界兵家必爭之地。懂得處理數據人員的需求日益增長。
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