Разница между наукой о данных и исследованием операций
1. Наука о данных:
Это набор методологий, позволяющих брать тысячи форм данных, доступных нам сегодня, и использовать их для получения осмысленных выводов. Данные собираются вокруг нас, каждый лайк, клик, электронное письмо, считывание кредитной карты или твит — это новая порция данных, которая может лучше описать настоящее или лучше предсказать будущее.
В науке о данных у нас обычно есть четыре шага для завершения любого проекта:
Сбор данных :
Во-первых, мы собираем данные различными способами, такими как опросы, сообщения в социальных сетях с геотегами, результаты веб-трафика, финансовые транзакции и т. д. После сбора мы сохраняем их безопасным и доступным способом.
Прогноз данных:
Теперь данные находятся в необработанном виде, поэтому следующим шагом является подготовка данных, включая очистку данных, например, поиск отсутствующих или повторяющихся значений или преобразование данных в более организованную форму.
Исследование и визуализация:
Затем мы изучаем и визуализируем данные, это может включать создание информационной панели, отслеживание изменения данных с течением времени или сравнение двух наборов данных.
Эксперименты и предсказания:
Наконец, мы проводим эксперименты и прогнозы на основе данных, например, определяя, какая веб-страница требует больше клиентов.
2. Операционные исследования :
Исследование операций — это научный подход, связанный с применением передовых аналитических методов для принятия более эффективных решений или выводов. Используя методы математических наук, такие как статистический анализ, математическая оптимизация, математическое моделирование, исследование операций позволяет решать сложные проблемы принятия решений. Обычно этим занимаются группы ученых и инженеров, представляющих различные дисциплины. Исследование операций — это не наука сама по себе, а приложение науки к решению управленческих и административных проблем.
Разница между наукой о данных и исследованием операций:
Сно. | Наука о данных | Исследование операций |
| 1. | Наука о данных использует данные для извлечения информации из данных. | Исследование операций — это аналитический метод решения проблем и принятия решений, полезный для управления бизнесом. |
| 2. | Используемые здесь данные могут быть неструктурированными или полуструктурированными. | Данные, используемые здесь, в основном структурированы. |
| 3. | Задействованы программирование и кодирование. | Кодирование здесь не задействовано. |
| 4. | Изучает закономерности в данных, чтобы предсказать будущие возможности. | Цель состоит в том, чтобы найти наилучшее возможное решение вопроса. |
| 5. | Обычно используется в электронной коммерции, финансах и учебе. | Используйте при планировании и управлении временем, управлении запасами, управлении рисками и т. д. |
| 6. | Передовая наука о данных включает в себя применение искусственного интеллекта и машинного обучения. | Включает в себя применение оптимизации, моделирования, вероятности и статистики, которые также являются его характеристиками. |
Вывод :
Эти термины могут звучать похоже друг на друга, но оба имеют разную работу. Поскольку оба термина требуют данных и работают с данными, люди запутались между ними. Исследование операций — это научный подход к решению проблем с использованием математических наук, в то время как наука о данных используется для визуализации настоящего и прогнозирования будущего с использованием данных.