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1. 核心目标与焦点
数据科学的核心目标是 “预测未来” 和 “自动化决策” 。它致力于解决复杂的、开放式问题，探索未知的领域。其关注的问题是：“将会发生什么？” 以及 “我们该怎么做？”
商业分析的核心目标是 “解释过去和现状” ，并以此优化业务流程，为具体的、战术性的决策提供支持。其关注的问题是：“发生了什么？” 以及 “为什么会发生？”
2. 处理的数据类型
数据科学处理的是任何可以获取的数据，通常是海量的、非结构化的、复杂的数据集。例如，文本、图像、传感器日志、社交媒体流、视频等都属于数据科学家处理的典型数据范畴。
商业分析则主要处理结构化的业务数据。例如，存储在数据库中的销售额、用户注册信息、成本、点击率等传统业务指标是其分析的主要原料。
3. 所需技能组合
数据科学要求强大的技术导向。必备技能包括：
编程：精通 Python 或 R 进行数据清洗、分析和建模，并需要掌握高级 SQL 技能。
统计学与数学：需要深厚的高级统计知识和机器学习理论。
机器学习：能够构建、训练和部署预测模型。
大数据技术：熟悉 Spark、Hadoop 等工具以处理海量数据。
软件工程：了解模型部署、集成和维护的基本原理。
商业分析要求业务与技术的结合，更侧重商业洞察力。核心技能包括：
SQL：这是最重要的技能，用于从数据库中提取和整合数据。
数据分析与可视化：熟练使用 Excel、Tableau、Power BI 等工具进行分析和制作报告。
统计学：掌握描述性统计和推断性统计（如 A/B 测试）来验证假设。
领域知识：对所在行业（如金融、零售、营销）的商业模式和流程有深刻理解，这一点至关重要。
4. 典型工作产出
数据科学的产出通常是可运行的、自动化的系统或模型，它们作为公司的战略资产持续创造价值。例如：
推荐系统
欺诈检测模型
客户流失预测系统
自然语言处理应用（如聊天机器人）
商业分析的产出则是洞察、报告和直接的行动建议，用于指导具体的业务决策。例如：
商业绩效仪表盘
销售趋势分析报告
市场营销活动效果评估
关于定价、渠道选择的优化建议书
5. 主要沟通对象
数据科学家更多地与技术团队进行沟通协作，例如工程师、产品经理和其他数据科学家。
商业分析师则需要频繁地与非技术的业务部门沟通，例如市场、销售、运营团队以及公司管理层，并将技术性的分析结果转化为他们能理解的商业语言。
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