在数据科学领域，经常听到“数据分析”和“数据解析”这两个术语。很多人可能会误以为它们是同一回事，但实际上它们之间存在着显著的差异。就像南印度的著名小吃Idli，通常搭配洋葱酱和椰子酱两种不同的调味品，虽然它们都是调味品，但风味和用途各不相同。同样地，没有数据作为基础，数据分析和数据解析这两个概念也就失去了它们的价值。
“分析”一词指的是对某物的元素或结构进行详细检查的过程。而“解析”则是指对数据或统计信息进行系统的计算分析。具体来说，数据解析是一个广泛的领域，涉及到使用多种工具来处理数据，以便产生有助于决策的预测和有用输出。数据分析实际上是数据解析的一个子集，它帮助通过提问和收集信息来理解数据，从而获得有价值的洞察。
简而言之，数据解析是从过去的数据中探索，以便在未来做出适当的决策，而数据分析则帮助理解数据，并从过去的数据中提供所需的洞察。现在，让简要讨论一下为什么数据在当今时代受到如此多的关注。
众所周知，数据是信息的集合，但在当今社会，信息已经成为比黄金、钻石、燃料等其他财富更为宝贵的财富。这是因为，如果知道如何使用数据，人们甚至可以统治世界。就连谷歌、微软、亚马逊等世界知名的科技巨头也在收集和分析数据，主要用于改善客户体验，通过分析客户的偏好和心态，因为客户是任何商业行业的财富来源。
因此，对数据的处理、理解和有效分析的需求正在像夏日的温度一样不断上升。这也是讨论的两个术语——数据分析和数据解析——成为21世纪技术领域中的热门话题之一的原因。理解隐藏在数据集背后的洞察，分析和解析模式在获取和展示更多关于数据的信息方面发挥着重要作用，它们经历了各种转换和阶段，以产生有价值的输出。
同样，数据分析的旅程包括数据收集、数据验证、解释、分析、结果等，简而言之，它试图找出数据试图表达的内容。在数据分析中常用的工具包括Tableau、Excel、SPARK、Google Fusion tables、Node XL等。
解析通常用于多种不同的方式来发现一些奇怪的模式，比如发现偏好、计算各种相关性、趋势预测等。通过解析发现的最常见的实际应用包括市场趋势预测、客户偏好和有效的商业决策。
通过分析，可以很容易地从可用数据中探索更多有价值的洞察，通过执行各种类型的数据分析，如探索性数据分析、预测性分析和推断性分析等。它们在提供更多洞察以理解数据方面发挥着重要作用。
一般来说，数据分析的输出是用户理解数据背后真实情况的有力工具，也容易制作更好的图形和图表表示，使即使是文盲也能更快更好地理解数据集背后隐藏的信息。
但对于普通人来说，理解解析人员为产生预测和推断所做的分析和过程可能会比较困难。因为后处理，如从数据集中创造新的东西以产生更好的预期输出，对于没有类似背景的第三方来说可能难以理解。
让通过以下实际例子来更好地理解这些概念。
例子1：几乎每个人都对股票市场有一定的了解。想象一下，如果是一个初学者，想要开始交易并获得一些利润。现在假设会怎么做？
很可能在开始交易之前，会尝试检查股票市场过去的趋势记录，以了解到目前为止发生了什么，以便制定获得更多利润的策略，对吗？这种过程就是数据分析的一个例子。
在了解了股票的趋势之后，现在可能会使用不同的技术来预测股票的未来价格趋势，并据此购买一些股票，对吗？这就是数据解析的一个例子过程。