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業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家有什么不同
2016-09-15
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業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家有什么不同

數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)的新一代貨幣，這也正是公司為了做出更好的決策不遺余力的挖掘數(shù)據(jù)的潛力的原因。為此，公司需要的是懂得如何從海量數(shù)據(jù)源中獲取需要的數(shù)據(jù)并以有價值的方式闡述這些數(shù)據(jù)的專業(yè)人士。數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)分析師都是這樣的專業(yè)人士，但決不能將他們混為一談 ——涉及到?jīng)Q策時他們采取不同的數(shù)據(jù)分析途徑。因為這兩種稱謂經(jīng)常被混用，商業(yè)分析專家Analytics@American繪制了如下的信息圖來闡明兩者的差異。

盡管兩種類型的專家都是和數(shù)據(jù)打交道，但他們處理的方式卻不一樣。這種差異可以歸因于他們各自的教育背景。業(yè)務(wù)分析師接受的教育更多的來自于如商業(yè)、人文等領(lǐng)域，從廣泛的數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)并用來評估過去、當(dāng)前和未來的業(yè)務(wù)績效。而數(shù)據(jù)科學(xué)家得益于計算科學(xué)、數(shù)學(xué)和科技的教育背景，在工作中采取統(tǒng)計編程的方式來設(shè)計和實現(xiàn)算法。

這些差異也體現(xiàn)在他們在為商業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支持時使用的技能上。業(yè)務(wù)分析師將跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎糜谏虡I(yè)決策的實際資源。相對而言，數(shù)據(jù)科學(xué)家則是做更基礎(chǔ)的工作，他們通過在數(shù)據(jù)集中挖掘數(shù)據(jù)來尋找有用的信息和編寫機器學(xué)習(xí)算法來為決策制定提供支持。

若想更加深入的理解這兩種類型的大數(shù)據(jù)專家能怎樣幫助您的公司定制更好的商業(yè)決策，詳見如下信息圖。

在大數(shù)據(jù)時代，解析海量難以理解的信息足以引導(dǎo)改變世界的革新。為真正理解這些數(shù)據(jù)，公司需要各個方面的專業(yè)人士，其中包括業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家。

他們是誰？

業(yè)務(wù)分析師：從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源研究和提取有價值的信息并用來解釋歷史的、當(dāng)前的和將來的業(yè)務(wù)績效，為客戶決定最好的分析模型和方法并呈現(xiàn)和解釋解決方案。

數(shù)據(jù)科學(xué)家：通過統(tǒng)計編程設(shè)計、開發(fā)和調(diào)用算法而支持業(yè)務(wù)決策；管理海量數(shù)據(jù)；可視化數(shù)據(jù)以輔助理解。

他們擁有哪些技能？

業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家都是利用數(shù)據(jù)來為決策工作提供依據(jù)，但他們在利用相同或相似的工具時使用的技巧卻不大一樣。上面的圖表描述了在其學(xué)科內(nèi)獲得碩士學(xué)位所擁有的技能。

決策制定

業(yè)務(wù)分析師：將跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎糜谏虡I(yè)決策的實際資源

數(shù)據(jù)科學(xué)家：通過在數(shù)據(jù)集中挖掘數(shù)據(jù)來尋找有用信息和編寫機器學(xué)習(xí)算法來為決策制定提供支持

應(yīng)用問題的解決

業(yè)務(wù)分析師：定義業(yè)務(wù)問題，將統(tǒng)計分析轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)驅(qū)動的商務(wù)智能用來提高業(yè)務(wù)績效

數(shù)據(jù)科學(xué)家：為可被解決的應(yīng)用業(yè)務(wù)問題建立分析基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析

業(yè)務(wù)分析師：利用預(yù)測性、規(guī)范性和描述性的分析方法來研究、解釋和可視化原始數(shù)據(jù)，并使之為客戶所用

數(shù)據(jù)科學(xué)家：采用如線性分析方法和多元線性回歸方法來管理和組織海量多元數(shù)據(jù)

分析模型

業(yè)務(wù)分析師：理解、整合和規(guī)范用來對數(shù)據(jù)建模的方法

數(shù)據(jù)科學(xué)家：有經(jīng)驗的統(tǒng)計編程人員利用的語言和工具如SAS、SQL、R、SPSS、Python和Knime

數(shù)據(jù)庫管理

業(yè)務(wù)分析師：利用類似Teradata、Oracle和Hadoop的工具為各種不同格式的數(shù)據(jù)，可編碼的和不可編碼的定義和調(diào)整數(shù)據(jù)庫需求

數(shù)據(jù)科學(xué)家：利用類似Teradata、Oracle和Hadoop的工具設(shè)計和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫


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