数据科学
侧重从海量复杂数据中挖掘有价值的信息,发现新知识等
综合运用数学、统计学、计算机科学等多领域知识和技能,比如会涉及数据挖掘、机器学习、算法开发等
用以解决各类复杂数据相关的问题,应用范围很广,不仅限于商业、传媒、教育、医疗等领域
商业分析
聚焦于各种商业场景,主要利用数据分析技术为商业决策提供支持。
主要应用常见的数据分析工具(如excel、python、R、SQL,matlab、SPSS等)和统计模型
分析市场趋势,客户行为,销售数据等商业相关数据
目的是优化商业策略,提高企业效益
分析学
这是一个比较宽泛的概念,涵盖了多种分析领域和方法,包括但不限于描述性分析、统计分析、回归分析,时间序列分析等
可以应用在不同的行业和场景,既可以是商业方面的分析,也可以是社科领域的分析
它不像商业分析那么特定的指向商业用途,也不像数据科学那么深度聚焦数据出理与发掘本身
重点在于运用合适的分析手段,得出有意义的结论
总而言之,数据科学强调数据处理、挖掘和知识发现的技术层面;商业分析侧重商业场景下的数据运用以辅助决策;分析学是更广泛的分析概念和方法的集合。









