数据科学与运筹学之间的区别

1. 数据科学：

它是一套方法，用于获取我们今天可用的数千种数据，并使用它们得出有意义的结论。我们周围正在收集数据，每一个点赞、点击、电子邮件、信用卡刷卡或推文都是一个新数据，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：

数据采集 ：

首先，我们通过调查、地理标记的社交媒体帖子、网络流量结果、金融交易等不同方式收集数据。收集后，我们以安全且可访问的方式存储数据。

数据预测：

现在，数据是原始形式，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，或者将数据转换为更有条理的形式。

探索和可视化：

然后我们探索和可视化数据，这可能涉及构建仪表板，跟踪数据如何随时间变化，或者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客户。

2.运筹学：

运筹学是一种科学方法，它处理应用先进的分析方法以帮助做出更好的决策或结论。运筹学使用统计分析、数学优化、数学建模等数学科学技术来解决复杂的决策问题。它通常由来自不同学科的科学家和工程师团队执行。运筹学本身不是一门科学，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：

Sno.	Data Science	Operations Research
1.	Data Science uses data to derive insights out of the data.	Operation Research is an analytical method of problem-solving and decision-making that is useful for Business management.
2.	Data involved here might be unstructured or semi-structured.	The data involves here is mostly structured.
3.	Programming and Coding are involved.	No Coding is involved here.
4.	Studies patterns in data to predict future possibilities.	The goal is to find the best possible solution to a question.
5.	Commonly used across in e-commerce, finance, and study sector.	Use across scheduling and time management, Inventory management, risk management, etc.
6.	Advanced data science involves the application of artificial intelligence and machine learning.	Involves the application of Optimization, Simulation, Probability, and statistics which are also its characteristics.

结论 ：

这些术语可能听起来彼此相似，但都有不同的工作。由于这两个术语都需要数据并且对数据起作用，因此人们对两者感到困惑。运筹学是一种使用数学科学解决问题的科学方法，而数据科学用于使用数据可视化当前并预测未来。