了解这两个概念之间的区别
商业智能(BI)和数据科学都是以数据为中心的过程,但两者之间存在一些关键区别。一般来说,商业智能侧重于分析过去的事件,而数据科学旨在预测未来的趋势。数据科学需要更多技术技能与商业智能相比。
商业智能是基于使用数据驱动行动的概念。它旨在通过数据处理和分析为商业领袖提供可操作的见解。例如,一个企业分析它的关键绩效指标(kpi)找出它的优点和缺点。因此,管理团队可以决定公司在哪些领域可以提高其运营效率。
用数据支持决策并不是一种新做法。然而,BI技术的显著改进也意味着在速度、效率和有效性方面的显著改进。自动化和数据可视化就是两个例子,它们都在改变商业智能的过程。
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数据科学涉及从数据集中提取信息并创建预测。它使用机器学习描述性分析,以及其他复杂的分析工具。数据科学的过程始于数据的收集和维护。第二步是通过数据挖掘、建模和汇总来处理数据。
下一步是数据分析,可以通过文本挖掘、回归、描述和预测分析等进行数据分析。通过分析数据,可以发现原始数据背后的模式,从而预测未来的趋势。
数据科学被广泛应用于许多行业。企业可以使用这种方法开发新产品,研究客户偏好,预测市场趋势。例如,自动驾驶开发人员收集大量数据用于统计分析。开发人员致力于改进自动驾驶系统,使其能够通过机器学习对不同的情况做出反应。
数据科学也是医疗保健行业的重要工具。大量数据可以从电子医疗记录和个人健康追踪器中收集。通过将数据科学工具应用于收集的数据,专业人员可以更好地了解疾病,并开发更有效的治疗方法。
商业智能和数据科学都将数据转化为支持业务决策的信息。然而,这两种方法之间存在细微差别。
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