统计学家与数据科学家：有什么区别？

统计学家和数据科学家都大量使用数据，但这两个职业之间存在一些关键区别：

差异#1（数据类型）——数据科学家倾向于花费更多时间收集和清理不完美的数据，而统计学家通常拥有整洁的数据。

差异#2（最终目标） ——数据科学家倾向于创建预测结果的模型，而统计学家则倾向于创建准确描述变量之间关系的模型。

差异#3（生产） ——数据科学家倾向于构建投入企业生产的模型，而统计学家倾向于构建可以提供有关现象的见解或解释的模型。

继续阅读这些差异的详细解释。

差异#1：数据类型

一般来说，数据科学家经常处理比统计学家使用的数据类型更复杂、更难提取且大得多的数据。

例如，在房地产公司工作的数据科学家可能需要从多个不同的外部服务器中提取包含数百万行的数据集，且数据集的格式各不相同。

她需要广泛的 SQL 知识和至少一种编程语言（如R或Python ），才能提取数据并将其打包成适合建模的格式。

相比之下，统计学家倾向于使用较小的数据集，这些数据集已经以简洁的格式呈现。

例如，在生物医学公司工作的统计学家可能会收到一个 50 行的 Excel 文件，其中包含 50 名不同患者的血压、心率和胆固醇水平信息。

他们可能会花更多的时间来决定适合数据的适当假设检验或模型，并验证测试或模型选择的统计数据的假设是否得到尊重，而不是花时间提取和清理数据。

差异#2：最终目标

在许多情况下，数据科学家的最终目标是创建某种类型的模型来准确预测某些结果。

例如，在金融公司工作的数据科学家可能会尝试创建一个逻辑回归模型，该模型可以准确预测某些人是否会拖欠贷款。

他们将使用不同的预测变量组合来拟合各种模型，并尝试找到产生最准确预测的模型。

他们的最终目标是创建一个准确的模型，而不是准确量化每个预测变量与响应变量的关系。

相比之下，统计学家往往更注重创建能够准确描述预测变量和响应变量之间关系的模型。

例如，在大学工作的统计学家可能会招募 30 名学生参加一项研究，该研究准确量化不同的学习习惯如何影响考试成绩。

在这种情况下，统计学家会更关心解释回归模型系数并分析其相应的p 值，以了解它们与响应变量是否具有统计上显着的关系。

差异#3：生产

一般来说，数据科学家倾向于创建统计模型，并比统计学家更频繁地将其投入企业生产。

例如，在大型杂货连锁店工作的数据科学家可以创建一个可以准确预测各种产品销售的模型。

他的最终目标是与公司的开发人员合作，帮助他将模型放入每晚运行的服务器中，并可以预测每天的产品销售情况。

另一方面，统计学家很少创建集成到某种生产类型中的模型。

例如，在医疗保健公司工作的统计学家可能会建立一个模型来描述各种生活方式因素（吸烟、锻炼、饮食等）之间的关系，但他们的最终目标只是量化这些因素与响应变量之间的关系。就像寿命一样。

他们的最终目标是创建一个为他们提供信息的模型，而不是放置在生产环境中的模型。

结论

统计学家和数据科学家都在日常工作中处理数据，但他们的工作方式不同。

数据科学家倾向于处理更广泛的数据，这些数据通常很混乱并且需要处理，而统计学家通常处理更小、更整洁的数据集。

数据科学家也倾向于更注重构建能够准确预测结果的模型，而统计学家则倾向于构建能够准确解释变量之间关系的模型。

最后，数据科学家倾向于将模型投入企业生产，而统计学家经常总结并报告他们的结果，以提供对现实世界现象的洞察。

其他资源

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