数据分析和数据科学是不同的但又重叠的领域，它们在数据处理中服务于不同的目的。数据分析侧重于检查数据集以回答特定问题、识别趋势和支持决策。分析师通常使用结构化数据，使用 SQL、Excel 或商业智能平台等工具生成报告、仪表板和可视化效果。例如，数据分析师可能会分析销售数据以识别季节性模式或评估营销活动的有效性。他们的工作通常是回顾性的，旨在解释发生了什么以及为什么，他们的输出通常是利益相关者可采取的见解。
另一方面，数据科学更广泛，更具探索性。它涉及构建预测模型、开发算法以及处理结构化和非结构化数据（例如，文本、图像）。数据科学家通常使用 Python 或 R 等编程语言，以及 TensorFlow 或 scikit-learn 等机器学习库来解决开放式问题。例如，数据科学家可能会为电子商务平台构建推荐系统，或训练模型来检测网络流量中的异常。他们的工作通常包括特征工程、模型验证和部署可扩展解决方案等任务。虽然数据分析强调回答已知问题，但数据科学通常涉及定义新问题并创建工具来解决这些问题。
关键区别在于范围和方法。数据分析范围较窄，侧重于解释现有数据以推动即时决策。数据科学包含分析，但增加了统计建模、软件工程和实验设计等元素，以解决复杂、前瞻性的问题。例如，数据分析师可能会使用 A/B 测试结果来优化网站的布局，而数据科学家可能会设计 A/B 测试框架本身，或者开发机器学习模型来动态地个性化用户体验。这两种角色都需要技术技能，但数据科学需要更深入的编码、统计和系统设计专业知识，以处理歧义和扩展解决方案。