统计分析和数据分析的区别是什么？

50年前，“数据分析”与“统计分析”的界限是很清楚的。但由于数据分析的发展，这些界限变得模糊起来。目前，两个术语之间的差别在很大程度上是灰色的，但仍有一些明显的不同。接下来小编就带大家仔细盘点一下二者的区别。

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数据分析与统计分析

什么是“数据分析”？

      数据科学家和统计学家通常以不同的方式定义“数据分析”。

       对于数据科学家而言，数据分析正在筛选大量数据：检查，清理，建模并将其以非技术方式呈现给非数据科学家。这种数据分析的绝大多数是在计算机上执行的。
       如果您是统计学家，则通常会以样本的形式（即人口的一部分）来获取有限数量的信息，而不是“大量数据”。使用严格的统计技术对此样本进行数据分析。
       数据科学家和统计人员都使用数据来推断消费者群体，总人口或目标市场。但是，他们将以不同的方式处理数据分析问题。
       一个数据分析 将有一个数据科学工具箱（如编程语言如Python和R，或与Hadoop等和Apache星火框架方面的经验），使他们能够调查数据并进行推论。
       另一方面，统计分析师通常会使用基于数学的技术（例如假设检验，概率  和各种统计定理）进行推断。尽管可以使用R之类的统计程序来执行大部分统计学家的数据分析，但分析的方法更加有条理，旨在一次了解样本的一个特定方面（例如，均值，标准差或置信区间） 。
       数据的生命周期是数据科学中数据工作流程的关键：您只需很少的统计基础就可以执行数据科学中的许多数据分析步骤：数据准备，转换数据。

什么是统计分析？

        一般而言，统计分析是使用统计数据揭示数据模式和趋势的科学。 注意这里的关键词是“统计”。为了完全执行任何统计分析，您必须使用统计信息。从历史上看，只有统计学家对数据使用统计技术。在磁带安装和Cobol编程的大型机时代，数据科学甚至都不是一回事。但是随着数据科学的发展，它与曾经被认为是统计学家专有领域的许多领域融合在一起：数据可视化，优化，高维分析等等。

数据分析与统计分析

      灰色区域很大： 数据分析是统计分析的一部分，而统计分析是数据分析的一部分。 任何称职的数据分析人员都将掌握统计工具，一些统计学家将具有使用R之类的编程语言的经验。
如果您对生产线的位置或分离的位置感到困惑，那么真正的关键问题是，数据科学和统计学这两个领域真的是分开的实体吗？
       在“老派”思维方式下，对统计数据（即白发统计学家在活页夹中随意写公式，在表格中进行筛选并进行鲜为人知的模糊假设检验）与数据科学（性感，在技术革命的前沿）进行了思考，然后您可能会说是的，它们是完全分开的。但是，如果您认为现代统计学更多地是关于  “…… 关于更大数据科学的更广泛的想法（例如，将更多的精力放在教育，研究和交流方面的计算）” （Carmichael＆Marron，2018），那么答案可能不是。

       以上就是小编为大家带来的关于数据分析和数据统计之间的区别。随着时代的变迁，数据成为了我们生活中必不可少的一部分。如何收集数据，分析数据，并对其进行利用是我们不得不面对的问题。虽然在当前数据从收集到分析等各个环节都必不可少的存在一些问题，但我坚信，未来它一定会发展的越来越好。