data science 분야에 사용되는 두 용어의 차이점은? analysis, analytics

The terms "analysis" and "analytics" are often used interchangeably, but they actually have different meanings. Data analysis is the process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, informing conclusions, and supporting decision-making. Data analytics, on the other hand, is the science of analyzing data using statistical, mathematical, and computational techniques to extract knowledge and insights.

In other words, data analysis is the process of gathering and cleaning data, while data analytics is the process of using that data to answer questions and make decisions.

Here is a table that summarizes the key differences between data analysis and data analytics:

Data analysis and data analytics are both essential parts of the data science process. Data analysis is the foundation of data analytics, and data analytics is the ultimate goal of data analysis. By combining data analysis and data analytics, data scientists can gain a deep understanding of data and use that understanding to make better decisions.

분석(analysis)과 분석(analysis)이라는 용어는 종종 상호 교환적으로 사용되지만 실제로는 다른 의미를 갖습니다. 데이터 분석은 유용한 정보를 발견하고 결론을 알리고 의사 결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 검사, 청소, 변환 및 모델링하는 프로세스입니다. 반면에, 데이터 분석은 지식과 통찰력을 추출하기 위해 통계적, 수학적, 계산적 기법을 사용하여 데이터를 분석하는 과학입니다.

즉, 데이터 분석은 데이터를 수집하고 정리하는 프로세스이고, 데이터 분석은 해당 데이터를 사용하여 질문에 답하고 결정을 내리는 프로세스입니다.

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"Analysis"와 "Analytics"는 데이터 과학 분야에서 종종 사용되는 용어입니다.

"Analysis"는 데이터를 수집하고 검토하여 패턴, 관계 및 추세를 식별하는 과정을 의미합니다. 이것은 주로 기술적인 방법으로 이루어지며, 데이터의 통계적인 측면을 강조합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 데이터를 더 잘 이해하고 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다.

반면에 "Analytics"는 데이터 분석을 기반으로 예측, 최적화 및 의사 결정을 포함하는 더 넓은 개념입니다. 이것은 비즈니스 전략에 적용되는 경우가 많으며, 데이터 과학자는 주어진 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾기 위해 데이터를 사용합니다. 이를 위해 분석 기술 뿐만 아니라 머신 러닝 및 인공 지능 기술도 활용됩니다.

요약하자면, "Analysis"는 데이터를 이해하기 위한 과정을 나타내고, "Analytics"는 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 프로세스를 나타냅니다.