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Data Science vs Data Analytics

On 12月 6, 2021 by admin

今日の世界は、データなしでは成り立たないのです。毎日、膨大な量のデータがユーザーによって生成されています。このデータを何らかの方法で分析・解釈し、ユーザーが何を求めているかを把握し、それに応じてイノベーションを起こすことができれば、一般人が直面する問題に対して企業が最先端のソリューションを、それも低コストで提供できるような画期的なシステムを実現することができます。しかも、このシステムは、日々進化し、より革新的になっていくのです。この革命はデータサイエンスであり、データ分析、機械学習、その他多くのことを含んでいます。

この記事では、ビッグデータ、データサイエンス、およびそれらが互いにどのように異なるかを説明します。

よくある使用例

その名のとおり、ビッグデータとは、非構造化または生の、大量のデータを意味します。需要の高まりやインタラクティブなビジネスモデルにより、従来のようなデータ収集の方法はもう十分ではありません。様々なソースから日々生成される膨大な量のデータをビッグデータと呼ぶ。次に、データを照合し、関連するターゲットグループにフィルタリングし、何らかの統計モデルや機械学習モデルを適用し、現在のデータに基づいて将来の意思決定を予測できるシステムが必要です。これは、フィードバック・システムだと考えてください。データ分析はその一部で、データセットに対して統計的分析を行い、ビジネス上の問題に対する答えを見つけます。残りの部分、つまりデータの解析、機械学習、予測分析、視覚化などは、データサイエンスで行います。

Facebook のフィードで、このようなインテリジェンスを見たことがあるのではないでしょうか。特定のジャンルの動画や文章を見ると、今後も似たような広告が表示される。平均して、Facebookに10分ほど滞在しても、興味のある動画をいくつか見たり、誰かの投稿に「いいね！」を押したりすることができます。このデータ（ビッグデータ）はすべて、Facebookが収集し、あなたの興味や関心を追跡しています。

このデータは誰が使うのですか？たとえば、「Bournvita」が好きな場合、「Cadbury drinking chocolate」や他の類似した飲み物についての広告が表示されるかもしれません。一方、最初にボーンビタの広告を見ないことを選択した場合、近い将来、他の類似の広告も表示されなくなります。

各ユーザーに対してこのような微細なレベルでカスタマイズに対応するシステムが、どれほど複雑であるか想像してみてください！

これは、オンラインショッピングも同じ仕組みです！

これらはすべて、データ解析とデータサイエンスによって実現されています。

私たちの記事「データアナリスト vs データサイエンティスト」では、これらの役割の責任について詳しく説明しています。両者がどのように関連し、また異なっているかがよくわかると思います。

データ分析とは何か

上記の例から、収集された多くの生データがあり、適切な方法で分析することにより、ビジネス上の利益を得られることがわかります。このようにデータを分析して情報を取得し、ビジネス上の問題を解決するための有意義な洞察を得ることをデータ解析と呼びます。

データ分析では、純粋な人間の介入やデータの手動編成とは対照的に、膨大なビッグデータを分析するためにいくつかのツールやテクニックを使用します。

データの要件とグループ化を決定します。これは、ターゲットグループやビジネス上の問題に基づいて行うことができます。例えば、年齢、場所、性別、興味、ライフスタイルなど、最も適切な方法でデータをグループ化することができる…
オンラインおよびオフラインのさまざまなソース – コンピューター、物理調査、ソーシャルメディアなど – からデータを収集する。 Apache HadoopやSparkのようなフレームワークがスプレッドシートを置き換えるペースを上げているが、データを整理する最も一般的な方法は、スプレッドシートである。
不完全なデータ、一貫性のないデータ、および重複するデータを削除し、分析前にデータをクリーニングします。このステップでは、データのあらゆるエラーが修正され、データを分析する準備が整います。

データ分析では、データ分析者はすでに手元に情報、たとえばビジネス上の問題点を持っており、既知のデータセットに取り組んで、記述的分析、予測的分析、診断的分析、処方的分析を提供します。これらの詳細については、こちらをご覧ください。

データ分析は、ヘルスケア、金融、小売、観光、接客業など、あらゆる主要な領域で重要性を増しています。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、データ分析に比べてより広い範囲を持っています。データ分析はデータサイエンスに含まれ、データサイエンスライフサイクルの1つのフェーズであると言えます。データを分析する前と後に起こることは、すべてデータサイエンスの一部です。

データアナリストのようなPython、SQLなどのプログラミング言語の知識に加えて、データサイエンスは統計的知識とドメイン知識を組み合わせて、ビジネスを劇的に改善できるような洞察をデータから生み出します。データサイエンスの専門家は、テキスト、イメージ、ビデオ、オーディオなど、あらゆるタイプのデータに機械学習アルゴリズムを使用し、人間のように考えることができるAIシステムを作り出します。

データサイエンスには、以下の主な構成要素があります。

統計 – 統計は、数学的手法によるデータの収集、分析、解釈、および提示を扱います
データの視覚化 – データサイエンスの結果は、視覚的に魅力ある図、グラフ、およびグラフの形式で表示されて、見て理解することが容易になります。また、重要なポイントを強調することで、迅速な意思決定にも役立ちます。
機械学習 – これは、自ら学習し、人間の行動をできるだけ正確に予測する知的アルゴリズムを使用する、不可欠なコンポーネントです。

データサイエンスの専門家は、さまざまな無関係なソースから潜在的なビジネス問題を特定および定義し、これらのソースからデータを取得します。データがデータ分析によって分析されると、モデルが形成され、繰り返し正確さがテストされます。