数据科学、大数据、数据分析

数据无处不在。现有的数字数据正在快速增长,每两年翻一番,并改变着我们的生活方式。《福布斯》的一篇文章指出,数据的增长速度比以往任何时候都要快。到2020年,地球上的每一个人每秒将会产生大约1.7兆字节的新信息,这使得至少了解该领域的基础知识变得极其重要。毕竟,这就是我们的未来。

在本文中,我们将根据数据科学、大数据和数据分析进行区分,这些区分基于数据科学是什么、在哪里使用、成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景。

先从理解这些概念开始,有兴趣再看下一篇数据科学,大数据及数据分析师所需的技能

什么是数据科学?

数据科学是一个处理非结构化和结构化数据的领域,包括与数据清理、准备和分析相关的所有内容。

数据科学是统计、数学、编程、解决问题、以巧妙的方式捕获数据、以不同方式看待事物的能力以及清理、准备和校准数据的活动的结合。

简单地说,它是试图从数据中提取见解和信息时所使用的各种技术。

什么是大数据?

大数据

大数据是指现有的传统应用程序无法有效处理的海量数据。大数据的处理从未汇总的原始数据开始,这些数据通常不可能存储在一台计算机的内存中。

大数据是一个流行词,用来描述海量的数据,包括非结构化的和结构化的,大数据每天都会淹没企业。大数据可以用来分析隐藏信息,从而做出更好的决策和战略性商业行动。

Gartner对大数据的定义是:“大数据是大容量、高速度或高多样性的信息资产,需要成本效益高、创新形式的信息处理,从而增强洞察力、决策制定和流程自动化。”

什么是数据分析?

数据分析研究原始数据以得出信息结论的科学。

数据分析包括应用算法或机械过程来获得见解,例如,通过运行多个数据集来寻找彼此之间有意义的相关性。

它被应用于多个行业,让组织和公司做出更好的决策,并验证和推翻现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理,这是一个仅仅基于研究者已经知道的东西而得出结论的过程。

数据科学的应用

搜索引擎利用数据科学算法在几秒内为搜索查询提供最佳结果。

  • 数字广告

从广告横幅到数字广告牌,整个数字营销领域都在使用数据科学算法。这就是数字广告比传统广告获得更高点击率的平均原因。

  • 推荐系统

推荐系统不仅让用户可以很容易地从数以亿计的产品中找到相关的产品,而且极大地增加了用户体验。很多公司根据用户的需求和信息的相关性来推广自己的产品和建议。这些推荐是基于用户以前的搜索结果。

大数据应用

大数据与金融

信用卡公司、零售银行、私人财富管理咨询公司、保险公司、风险基金和机构投资银行都使用大数据提供金融服务。它们的共同问题是大量的多结构数据存在于多个不同的系统中,而大数据可以解决这一问题。因此,大数据有以下几种用途:

  • 客户分析
  • 遵从性分析
  • 欺诈行为分析
  • 运营分析

大数据与通信

获取新用户、留住客户和扩大现有用户是电信服务提供商的首要任务。这些挑战的解决方案在于组合和分析每天创建的大量客户生成数据和机器生成数据的能力。

大数据与零售

无论是实体店还是在线零售商,保持竞争优势的答案是更好地了解客户,为他们服务。这需要分析公司每天处理的所有不同数据源的能力,包括 网络日志 、客户交易数据、社交媒体、商店品牌信用卡数据和忠诚度计划数据。

数据分析的应用

医疗

面对日益紧张的成本压力,医院面临的主要挑战是,在考虑到医疗质量改善的情况下,尽可能多地有效地治疗病人。仪器和机器数据被越来越多地用于跟踪和优化医院的病人流动、治疗和设备。据估计,每提高1%的效率,就可以为全球医疗保健节省630多亿美元。

旅行

数据分析可以通过移动/博客和社交媒体数据分析来优化购买体验。旅游景点可以洞察顾客的需求和偏好。产品可以通过将当前的销售与随后的浏览次数关联起来,通过定制的软件包和优惠来增加从浏览器到购买的转换,从而进行追加销售。个性化的旅行推荐也可以通过基于社交媒体数据的数据分析来提供。

游戏

数据分析有助于收集数据来优化游戏内部和跨游戏的花费。游戏公司可以洞察用户的不喜欢、关系和喜好。

能源管理

大多数公司使用数据分析来进行能源管理,包括智能电网管理、能源优化、能源分配和公用事业公司的建筑自动化。这里的应用程序主要用于控制和监视网络设备、调度人员和管理服务中断。公用事业被赋予了在网络性能中集成数百万数据点的能力,并让工程师使用分析来监控网络。


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