数据分析和数据统计的区别

数据分析和数据统计虽然都涉及到处理数据的过程，但它们的侧重点和应用场景有所不同。

数据统计主要关注于数据的搜集、整理和分析，目的是为了推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的发展。它包括搜索、整理、分析、描述数据等手段，利用数学理论和模型（如时间序列理论模型、判别模型、假设检验）来寻找事物之间的关联关系，并进行相关的推断和预测。

数据分析则侧重于从已有数据中提取信息、形成结论和支持决策制定。它的目标是最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析可以分为不同的类型，如探索型数据分析、实证型数据分析和预测型数据分析，每种类型都有其特定的目标和方法。

此外，数据分析通常需要人工建模，而数据统计则更多依赖于样本估计总体的参数和检验假设。总的来说，数据分析是一个更为主动、更强调洞察力和创造力的过程，而数据统计则是一个更为被动、基于严谨数学理论的步骤。

统计是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

统计本身涉及数据的整理、相关分析、因果推断，通过一些列数学理论，寻找事物之间的关联关系。比如在寻找时序数据过去和将来的关系时，可以依靠时间序列理论模型来捕捉过去与将来的变化规律，甚至达到预测的功能；也可以通过建立判别模型来对统计对象的类别进行归类；甚至可以建立假设检验来确认实验方案的显著性。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

从数据分析目的上看，还可以将数据分析分为1.探索型数据分析、2.实证型数据分析、3.预测型数据分析。

1.探索型数据分析：也叫EDA，通过饼图、柱形图、表格的统计工具，探索性的汇总、描述、总结数据间的统计数据，相关关系，以确认数据间潜在的客观规律。通过EDA分析，可以帮助我们识别数据间的潜在噪声、变量间潜在的相关关系，从而对后续的实证分析、预测建模提供数据认知与假设依据。

2.实证型数据分析：实证分析是在借助各种理论技术，排除主观上的判断，对如经济现象、经济行为、市场活动等客观事实及发展趋势，通过搜集的一些列数据资料对实物间的相关联系做客观分析，从而分析、预测、归纳出各种经济行为、社会活动的效果。

3.预测型数据分析：预测型数据分析是通过收集各类事务发生前的数据，通过一些列统计建模来预测该事务可能发生的事情。它可以预测未来结果，也能预测事务间关系作因果推断。

结论

统计与数据分析存在许多相关依赖关系，数据分析包含了统计的各类方法论；统计过程需要做一系列的数据分析，才能达到归纳、总结的目的。区别在于，统计是以数据为基础，建立的各类分析模型、预测模型、检验模型；数据分析是以数据为基础，依赖各类统计理论方法、提取各类数据信息，从而形成结论。统计重在理论建设；数据分析重在数据应用。

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