大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用

数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。

以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。

首先让我们开始理解这些概念是什么。

一、数据科学

在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。

数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。

简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。

二、大数据

大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。

用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。”

三、数据分析

数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。

数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。

它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用

（1）互联网搜索

搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。

（2）数位广告

整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。

（3）推荐系统

推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。

许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。

五、大数据的应用

（1）金融服务大数据

信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

同系统中的大量多结构数据，可以通过大数据来解决。因此，大数据以多种方式使用，例如：客户分析、合规分析、欺诈分析、运营分析、

（2）通讯中的大数据

获得新用户，留住客户并在当前用户群中扩展是电信服务提供商的首要任务。应对这些挑战的解决方案在于能够组合和分析每天生成的大量客户生成的数据和机器生成的数据。

（3）零售大数据

BrickandMortar或在线电子零售商，保持游戏状态和保持竞争力的答案是更好地了解客户，为他们提供服务。这需要能够分析公司每天处理的所有不同数据源，包括网络日志，客户交易数据，社交媒体，商店品牌的信用卡数据和忠诚度计划数据。

六、数据分析的应用

（1）xx

成本压力不断收紧的医院面临的主要挑战是，要有效地治疗尽可能多的患者，同时要牢记改善护理质量。越来越多地使用仪器和机器数据来跟踪和优化医院中使用的患者流量，治疗和设备。据估计，效率提高1％可以在全球医疗保健领域节省超过630亿美元。

（2）旅行

数据分析可以通过移动/博客和社交媒体数据分析来优化购买体验。旅游景点可以洞悉客户的需求和偏好。通过将当前的销售量与随后的浏览相关联，可以通过定制包装和商品来增加产品的销售量。个性化的旅行推荐也可以通过基于社交媒体数据的数据分析来提供。

（3）赌博

数据分析有助于收集数据，以在游戏内以及跨游戏进行优化和支出。游戏公司可以洞悉用户的厌恶，关系和喜好。

（4）能源管理

大多数公司将数据分析用于能源管理，包括公用事业公司中的智能电网管理，能源优化，能源分配和建筑物自动化。这里的应用程序集中在控制和监视网络设备，调度人员以及管理服务中断。实用程序具有将数百万个数据点集成到网络性能中的能力，并允许工程师使用分析来监视网络。