当我作为数据科学家介绍自己的时候，我经常会遇到像“数据科学和机器学习有什么区别”或者“这是否意味着你在从事人工智能研究？”这样的问题，我已经回答了无数遍，这些回答已经符合了我的 “三次准则”：

• 当你写相同的代码写了三遍时，你就应该去写一个函数
• 当你给出相同的个人建议三次时，你就应该将建议写在博客里

什么是“英雄”的形象和什么是“反派”的形象。

在计算了一些数字之后，我们肯定能够找到其字符颜色和个性之间的某些联系。

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。将数据分析商业化、信息化，从而实现商业价值的企业信息化建设过程称为商业智能。

数据分析驱动的决策管理是优秀管理者必备的竞争优势，进而成为下一步运营战略规划的基础。本文整理十六种常用的数据分析技术，更多详尽信息需深入统计学及商业智能课程，并请区别数据分析方法。

在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。

Granville 介绍说，由于数据科学是一个范围很广的学科，所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型：你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样，数据科学也可能会从其它相关学科借用技术；当然，我们也已经开发出了自己的技术库，尤其是让我们可以以自动化的方式（甚至完全无需人类干预）处理非常大规模的非结构化数据集的技术和算法，进而实时执行交易或进行预测。