---

データサイエンスとデータ分析の違い：知っておくべきポイント

皆さんは「データサイエンス」と「データ分析」という言葉を聞いたことがありますか？この2つは似ている部分もありますが、実はかなり異なる分野なんです。今回は、この二つの違いをわかりやすく説明してみたいと思います。

データサイエンスとは

データサイエンスは、データを収集、分析、そしてその結果を基に意思決定を行うための総合的な技術や方法論のことです。言ってみれば、データを活用して問題を解決したり、新たなビジネスチャンスを見つけたりすることが目的です。データサイエンスには、統計学、機械学習、データビジュアライゼーションなど、多くの専門的な技術が含まれます。

データ分析とは

一方で、データ分析は、データの集まりから特定の情報やパターンを見つけ出すことに特化したプロセスです。データ分析は、様々な手法（例えば、集計やグラフ化）を利用して、データを整理し、わかりやすい形に変える作業を行います。データサイエンスの一部として位置づけられることが多いです。

データサイエンスとデータ分析の違い

視点	データサイエンス	データ分析
目的	意思決定をサポートする	データから情報を引き出す
技術	機械学習、AI、データベースなど	集計、グラフ化、レポート作成など
対象範囲	広範囲（ビジネス、医療、教育など）	特定のデータセット

まとめ

データサイエンスとデータ分析は、どちらもデータを扱う分野ですが、目的や技術が異なります。データサイエンスは広範囲な視野からデータを利用し、データ分析は特定のデータから情報を得ることに注力しています。これらの違いを理解することで、より効果的にデータを活用することができるようになります。

ピックアップ解説

データ分析という言葉を使うと、「どうやって数字を並べるの？」と思う人もいるかもしれません

でも実は、データ分析は単に数字を並べること以上のものですよ！例えば、学校の成績を見てみると、単純にテストの結果を見るだけでなく、誰が得意な科目、誰が苦手な科目、その結果の原因などを見つけるのです

それに、データ分析の結果を使って次の行動を考えることが大切なんです

これが、本当に役立つデータ分析の力です

---