这两个领域之间有很多重叠，但以下是主要区别：
统计学家更有可能在更常用于研究设计、假设测试、方差分析模型和置信区间的临床环境或研究环境中工作。
分析师更有可能在更常使用描述性统计、数据可视化和回归模型的商业环境中工作。
统计学家和分析师都在日常工作中处理数据，但统计学家往往更专注于测试统计假设，而分析师往往更专注于理解业务运营背后的数据和模式。
继续阅读，看看统计数据和分析如何在现实世界场景中使用。
统计数据在现实世界中的使用
以下是一些如何在现实场景中使用统计数据的例子。
示例1：假设测试
在临床环境中工作的统计学家经常使用假设测试来确定一种新药是否g改善患者状况。
例如，生物统计学家可以给30名患者服用血压药物一个月，然后给同样的30名患者再服用第二种血压药物一个月。
然后，他们可能会进行配对样本测试，以确定这两种药物之间的血压降低是否存在统计学上的显著差异。
示例2：方差分析模型
在农业环境中工作的统计学家经常使用方差分析模型来确定三种或三种以上类型的肥料对农作物产量的提高是否有统计学上的显著差异。
例如，统计学家可以将三种不同的肥料施用到不同的田地一个月，然后收集数据来测量平均作物产量。
然后，他们可以进行单向方差分析，以确定平均产量之间是否有统计学上的显著差异。
分析在现实世界中的使用
示例1：描述性统计
商业分析师经常使用描述性统计数据来总结与公司财务相关的数据。
例如，在零售公司工作的业务分析师可以在一个业务季度计算以下描述性统计数据：
- 日均销售额
- 每日销售中位数
- 每日销售的标准差
- 总收入
- 总支出
- 新客户的百分比变化
- 客户退回产品的百分比
使用这些指标，分析师可以了解公司的财务状况，并将这些指标与前几个季度进行比较，以了解这些指标随着时间的推移的趋势。
然后，他们可以使用这些指标向组织通报可以利用改进来帮助公司增加收入或减少支出的领域。
示例2：回归模型
金融分析师经常使用回归模型来量化一个或多个预测变量与响应变量之间的关系。
例如，分析师可以访问电视广告、在线广告和产生总收入的总资金的数据。
然后，他们可能会构建以下多线性回归模型：
收入= 76.4 + 4.6（在线广告）+ 0.8（电视广告）
以下是解释此模型中回归系数的方法：
每增加一美元用于在线广告，收入平均增加4.60美元（假设花在电视广告上的美元保持不变）。
每在电视广告上多花一美元，收入平均增加0.80美元（假设花在在线广告上的美元保持不变）。
使用这种模式，财务分析师可以很快理解，与花在电视广告上的钱相比，花在在线广告上的钱的平均收入要高得多。
结论
统计和分析是两个有很大重叠的领域。
然而，统计学家往往更专注于测试统计假设，而分析师往往更专注于理解业务运营背后的数据和模式。
在现实世界中，统计学家和分析师经常并肩工作，这两个行业合作解决现实世界的问题并不罕见。
