数据科学

数据科学是一套方法论，它将我们今天可以获得的成千上万种数据形式加以利用，并得出有意义的结论。数据收集就在我们身边，每一个喜欢、点击、电子邮件、信用卡刷卡或推特都是一个新的数据片段，可以更好地描述现在或更好地预测未来。

在数据科学中，我们通常有四个步骤来完成任何项目：

数据收集：
首先，我们通过不同的方式收集数据，如调查、地理标记的社交媒体帖子、网络流量结果、金融交易等。一旦收集到数据，我们将以安全和可访问的方式进行存储。

数据预测：
现在，数据是原始形式的，因此下一步是准备数据，这包括清理数据，例如，查找缺失或重复的值，或将数据转换为更有组织的形式。

探索和可视化：
我们对数据进行探索和可视化，这可能涉及到建立一个仪表盘，跟踪数据随时间的变化，或在两个数据集之间进行比较。

实验和预测：
最后，我们对数据进行实验和预测，例如找出哪个网页需要更多的客户。

运筹学

运筹学是一种应用先进分析方法帮助做出更好决策或结论的科学方法。运筹学利用统计分析、数学优化、数学建模等数学科学技术，解决复杂的决策问题。运筹学通常由来自不同学科的科学家和工程师组成的团队进行研究。运筹学本身并不是一门科学，而是将科学应用于解决管理和行政问题。

数据科学与运筹学的区别 ：

序号	数据科学	运筹学
1	数据科学使用数据从数据中获得洞察力。	运筹学是一种解决问题和决策的分析方法，对企业管理非常有用。
2	这里涉及的数据可能是非结构化或半结构化的。	这里涉及的数据大多是结构化的。
3	涉及编程和编码。	这里不涉及编码。
4	研究数据中的模式以预测未来的可能性。	目标是找到问题的最佳解决方案。
5	常用于电子商务、金融和研究领域。	应用于日程安排和时间管理、库存管理、风险管理等。
6	高级数据科学涉及人工智能和机器学习的应用。	涉及优化、模拟、概率和统计的应用，这也是其特点。

总结：

这些术语听起来很相似，但两者的工作却不同。由于这两个术语都需要数据并在数据的基础上工作，因此人们对二者产生了混淆。运筹学是一种利用数学科学解决问题的科学方法，而数据科学则是利用数据可视化现在和预测未来。

数据科学和运筹学的区别

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