Os métodos de análise estatística são os mesmos usados ​​na análise de dados? ou existe alguma diferença?

O uso do termo "análise de dados" pode parecer como se fossem usadas técnicas ligeiramente menos "matemáticas", provavelmente sem o uso de letras gregas, ou às vezes com base em uma estrutura não probabilística, por exemplo, usando aprendizado de máquina ou lógica difusa.

A “análise de dados” também poderia enfatizar que os dados reais foram analisados, em oposição aos dados simulados que foram analisados ​​para testar o software estatístico.

Ocasionalmente, a “análise de dados” pode ser usada um pouco mais ampla, por exemplo, estendendo-se à inspeção de outliers. "Esse ponto de dados estranho pode ser um erro de digitação e, portanto, inconsistente com os dados de origem escritos à mão?" é mais provável que faça parte da "análise de dados" do que da "análise estatística". O uso de software de banco de dados ou inspeção manual para identificar registros duplicados faria parte da "análise de dados", mas provavelmente não fará parte da "análise estatística".

“Análise estatística” às vezes se refere especificamente a estatísticas inferenciais, enquanto “análise de dados” geralmente também abrange análise descritiva.

Mas essas distinções não são "oficiais", então a resposta curta é que são a mesma coisa.

A análise estatística e a análise de dados podem ser usadas como sinônimos, não há distinção nítida entre elas. Mas os termos têm conotações diferentes. A análise estatística enfatiza a modelagem matemática, a análise de dados enfatiza o aprendizado com os dados.

Quando alguém diz: "Fiz uma análise estatística dos dados", isso sugere que ela apresentou um modelo - um padrão ou um que ela desenvolveu especificamente para os dados - e os usou para ajustá-los. Quando alguém diz: "Fiz a análise dos dados", isso sugere que ela analisou bem os dados e usou alguns procedimentos simples para tentar entender o que eles estavam dizendo.

Você espera que o resultado de uma análise estatística seja um modelo, com níveis de confiança em torno de todos os parâmetros. Você espera que o resultado de uma análise de dados seja uma série de conclusões provisórias.

Mas você precisa ter cuidado, porque nem todos usam os termos da mesma maneira. Além disso, as duas abordagens podem se misturar. Você pode começar a fazer uma análise exploratória dos dados e aprender o suficiente para construir um modelo preciso; ou você pode começar a procurar o modelo certo e se envolver na análise de dados ao selecionar o modelo apropriado ou ao fazer diagnósticos adequados.