Õppige 5 kasulikku võrdlust andmeteaduse ja statistika vahel

Andmeteaduse ja statistika erinevus

Andmeteadus on üks kiiresti kasvavaid suundumusi andmetöötluses ja see on ulatuslik multidistsiplinaarne valdkond. Andmeteadus ühendab õppeainete, nimelt infotehnoloogia, tarkvaratehnika, matemaatika ja statistika, programmeerimise, majanduse ja ärijuhtimise rakendused. Andmeteadus põhineb suures mahus teabe kogumisel, ettevalmistamisel, analüüsil, haldamisel, visualiseerimisel ja säilitamisel. Andmeteadust võib lihtsustatult mõista kui tugevat seost andmebaasidega, sealhulgas suurandmete ja infotehnoloogiaga. Andmeteadlane on üksikisik, kellel on käsitletava küsimuse jaoks piisavad valdkonnaalased teadmised.

Suurandmed on tihedalt integreeritud andmeteadusega ja tegelikult on need arenenud koos suurandmetega erinevates rakendustes ja kasutusjuhtudel. Oleme teadlikud, et suurandmed on enamasti saadaval struktureerimata vormingutes ja sisaldavad mittenumbrilisi andmeid. Kasulik teave maetakse hõlpsalt suurandmetesse, mis koosnevad ajaveebidest, heli- / videofailidest, piltidest, tekstisõnumitest, suhtlusvõrgustikest jne. Kõik need andmed on lihtsalt müra, kui neid ei analüüsita ja neist saadakse kasulikku teavet. Lisaks sellele peavad ettevõtted tänapäeval sotsiaalset veebi kasvava rolli ja selle äripotentsiaali tõttu oma peamiseks infokanaliks internet. Kõik need andmed pakuvad andmeteadlasele palju huvi, kuna neid andmeid kasutades on võimalik lahendada palju probleeme nii organisatsioonide kui ka ühiskondade jaoks.

Andmeteadus on spetsialiseeritud oskus ja seda võib mõista järgmiselt:

Kujundus ja juurutamine 4A-des - andmearhitektuur, hankimine, analüüs ja arhiveerimine
Täpsemate tehnikate rakendamine matemaatikas ja statistikas andmete modelleerimiseks süvaanalüüsi jaoks
Piisavad programmeerimis- ja arendusoskused, algoritmi arendamise oskused
Analüütiline ja eetiline arutlusoskus
Suhtlemis- ja ärioskused

Seetõttu on ilmne, et andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond ja selle valdkonna meisterlikkuse saavutamiseks on vaja mitmekesiseid oskuste komplekte. Andmeteaduses on kasutusjuhud sarnased andmeanalüütikaga - need algavad selge probleemide selgitamise ja otsusega ning lõpevad lõpuks täpselt määratletud mõõdikutega. Seetõttu peetakse andmeteadlasi ärimudelite ja paradigmadega tuttavaks, kes küsivad heade äriküsimuste kohta, et saada antud andmekogumitest tähendusrikast teavet.

Statistika on veel üks lai teema, mis tegeleb andmete uurimisega ja mida kasutatakse laialdaselt paljudes valdkondades. Statistika pakub metoodikat andmete põhjal järelduste tegemiseks. See annab erinevaid meetodeid andmete kogumiseks, nende analüüsimiseks ja tulemuste tõlgendamiseks ning teadlaste, teadlaste ja matemaatikute poolt kasutatakse seda probleemide lahendamisel laialdaselt. Statistika on sünonüüm andmemahukatele tegevustele - töödeldud andmete kogumine, töötlemine ja tõlgendamine.

Ehkki statistika pakub andmete kogumise ja analüüsi meetodeid, aitab see saada teavet numbrilistest ja kategoorilistest andmetest. Kategoorilised andmed viitavad unikaalsetele andmetele, näited on inimese veregrupp, perekonnaseis jne. Statistika on andmetega seotud uuringutes väga oluline, kuna see aitab,

Teatava probleemi lahendamiseks vajalike andmete tüübi otsustamine
Andmete korraldamine ja kokkuvõtmine
Andmetest järelduste tegemiseks tehtav analüüs
Tulemuste tõhususe ja ebakindluste hindamine

Statistika pakutavad meetodid hõlmavad järgmist:

Kujundus uuringute kavandamiseks ja läbiviimiseks
Kirjeldused, mis eeldavad andmete uurimist ja kokkuvõtmist
Ennustuste ja järelduste tegemine andmetega esindatud nähtuste abil

Andmeteaduse ja statistika (infograafika) võrdlus ühest otsast teise

Allpool on toodud 5 parima teabe võrdlust andmeteaduse ja statistika vahel

Peamised erinevused andmeteaduse ja statistika vahel

Andmeteadus ühendab multidistsiplinaarsed väljad ja andmetöötluse, et tõlgendada andmeid otsuste tegemisel, samas kui statistika viitab matemaatilisele analüüsile, mille puhul kasutatakse antud andmekogumi esitamiseks kvantitatiivseid mudeleid.
Andmeteadus on rohkem orienteeritud suurandmete valdkonnale, mille eesmärk on saada teavet keerukate andmete tohututest kogustest. Teisest küljest pakub statistika metoodikat andmete kogumiseks, analüüsimiseks ja järelduste tegemiseks.
Andmeteadus kasutab vahendeid, tehnikaid ja põhimõtteid, et sõeluda ja liigitada suured andmemahud sobivatesse andmekogumitesse või mudelitesse. See on vastuolus statistikaga, mis piirdub selliste tööriistadega nagu sagedusanalüüs, keskmine, mediaan, dispersioonanalüüs, korrelatsioon ja regressioon jms, kui nimetada vaid mõnda.
Andmeteadus uurib ja kontrollib andmeid faktiliste, kvantitatiivsete ja statistiliste järelduste tegemiseks. Sellele vastandub statistika, mis keskendub analüüsile, kasutades standardset tehnikat, mis hõlmab matemaatilisi valemeid ja meetodeid.
Andmeteadlasel peavad olema oskused probleemide analüüsimiseks ja lihtsustamiseks, kasutades teabe väljaselgitamiseks keerukaid andmekogumeid, statistik aga numbrilise ja kvantitatiivse analüüsi tehnikaid.

Andmeteadus vs statistikavõrdlustabel

Erinevusi andmeteaduse ja statistika vahel selgitatakse allpool esitatud punktides

Võrdluse alus	Andmeteadus	Statistika
Tähendus	Interdistsiplinaarne teaduslike tehnikate valdkond Sarnaselt andmete kaevandamisega kasutatakse protsesse, algoritme ja süsteeme Andmete ülevaate eraldamine (struktureeritud või struktureerimata)	Pakub meetodite kogumit andmete esitamiseks Matemaatika haru Esitage eksperimentide kavandamise meetodid Kavas andmete kogumine, analüüs ja esindamine edasiseks hindamiseks
Kontseptsioon	Põhineb teaduslikel arvutustehnikatel Hõlmab masinõpet, muid analüütilisi protsesse, ärimudeleid Kasutab täpsemat matemaatikat ja statistikat, et saada suurandmetest uut teavet Lai distsipliin, mis hõlmab programmeerimist, ärimudelite, trendide ja muu mõistmist.	Statistika on andmeteadus Seda kasutatakse atribuudi mõõtmiseks või hindamiseks Rakendab andmekogumitele statistilisi funktsioone või algoritme, et määrata väärtused vastavalt uuritavale probleemile
Moodustamise alus	Andmetega seotud probleemide lahendamiseks Modelleerige suurandmeid suundumuste, mustrite, käitumise ja ettevõtte tulemuslikkuse mõistmiseks Toetab otsuste tegemisel	Andmete põhjal reaalainete küsimuste kujundamine ja sõnastamine Esitage andmed tabelite, diagrammide, graafikute kujul Mõista andmete analüüsi tehnikaid Toetus otsuste tegemisel
Kasutusalad	Tervishoiusüsteemid Rahandus Pettuste ja sissetungimise tuvastamine Tootmine, tehnika Turuanalüüs jne	· Kaubandus ja kaubandus Tööstus Rahvastikuuuringud, majandus Psühholoogia Bioloogia ja füüsilised teadused Astronoomia jne
Lähenemisviis	Kasutage juhuslike andmete abil probleemide lahendamisel teaduslikke meetodeid Tuvastab antud probleemile esitatavad andmenõuded Määrake soovitud tulemuste saamiseks tehnikad Andke andmeid kasutavatele organisatsioonidele väärtust	Matemaatiliste valemite, mudelite ja kontseptsioonide kasutamine Juhuslike andmete analüüs Erinevate andmeatribuutide hinnangulised väärtused Andmete põhjal käitumise kindlaksmääramiseks

Järeldus - andmeteadus vs statistika

Kokkuvõtlikult võib märkida, et andmeteadus ja statistika on eristamatud ja tihedalt seotud. On selge, et statistika on andmeteaduse vahend või meetod, samas kui andmeteadus on lai valdkond, kus statistiline meetod on oluline komponent. Andmeteadus ja statistika eksisteerivad ka edaspidi ning nende kahe eriala vahel on suur kattumine. Samuti tuleb märkida, et kõik statistikud ei saa muutuda andmeteadlasteks ja vastupidi. Andmeteadus on hiljuti arenenud suurte andmete abil ja kasvab ka järgmistel aastatel, kuna andmete kasv näib olevat lõputu.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend andmeteaduse vs statistika kohta, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -