数据分析师和数据科学家的区别

数据分析师分析类似的历史知识以实现信息。生成的信息 |数据} 不会更多地用于增进对系统的理解。因此，公司可以保持安全，并且不会冒任何重大风险来增加业务。分析师研究历史知识并产生他们公司的趋势。

相反，数据科学家衡量的是公司中非常有经验的人(分析师，几年的经验可能会晋升为科学家)。如果他们的信息没有为企业正确运用，他们有些是联合国机构必须承担的责任。一旦分析师生成数据，该人的工作就是使用他/她的数据和知识并采取必要的选择来促进业务发展。

• 分析师处理反应性数据(历史数据)。有时他们在分析信息时会得到相同的信息或结果。
• 数据科学家致力于预言知识。如果倾向于尝试这个或那个，会发生什么。
• 数据分析师与商业智能密切相关，而知识科学家与商业分析密切相关。因此，分析师仅靠知识来获取信息。
• 数据科学家们根据信息及其信息和专业知识开展工作，以要求必要的业务选择。

考虑一个社交应用程序的例子。他们的主要客户来自欧洲国家。目前，AN 分析师可以做的是他/她可以分析客户行为(包括使用时间、客户位置、事件跟踪等)。目前支持这些“历史数据”，分析师可以通过组合许多不同的数据来生成{信息|知识|知识}。就像通过结合客户的位置和性别一样，分析师可以返回了解女性一起使用他们的应用程序的情况。但是，入境地区(xyz 欧洲国家)男孩倾向于额外使用该设备。因此支持这一点，企业可以尝试和增强他们的业务。

另一方面，来自科学家。目前，科学家们使用这些信息并可以尝试通过他们的专业知识和信息来改进业务，以便他们做出选择，例如通过在某些州额外宣传他们的应用程序来传播更多的意识。他/她的主要关注点是“如果”该设备在另一个国家/地区推出会发生什么。这通常不是低成本的，因为广告可能会花费大量成本，如果这个国家的业务失败，那么这个人就是那个负责的人。但是，如果它是一个巨大的成功，那么市场也将大大提高。

数据分析师模型：

管理：
它包括为信息和数据资源的安全存储安排、执行和维护信息表格。
清理：
这是一种通过感知从数据库中排除不准确或片面的信息来检查信息质量和准确性的方法
抽象：
这是一种从数据集中剔除质量以将其减少为许多基本属性的方法，以提高信息准备的生产力。
聚合：
这是从不同信息源收集数据以获得易于组合的数据集以进行信息处理的一种方式。

数据科学家模型：

描述：
发生了什么？ 例子：这个月的营业额是多少？
诊断：
为什么会发生？ 示例：在您的月度报告中，您可以看到上个月的业务执行下降。这是什么原因造成的？
预测：
会发生什么？ 示例：假设您是一名零售商，您需要在减少浪费的同时增加商品交易。您可以通过什么方式精确衡量您需要多少库存？
规定：
我该怎么做是个好主意？ 示例：根据流量预期，您可以设置哪些最佳推广活动来提高潜在客户与潜在客户的比例？