数据科学、统计学、商业分析是在各方面有着不同的侧重和方向的领域。

 1.专业技能

数据科学（Data Science）：数据科学涉及从大量数据中提取有价值的信息、模式和洞察力的领域。它使用多种技术和领域知识，如统计学、机器学习、数据库管理、数据可视化等，进行数据清洗、探索性数据分析、预测建模和数据可视化等工作。数据科学强调对大规模、复杂数据的处理和分析，以生成对业务决策具有实际价值的结果。

统计学（Statistics）：统计学是一门研究数据收集、整理、处理和解释的学科。统计学使用统计方法和技术来概括、分析和推断数据中的模式和规律。它主要关注数据的采样和推断，以验证假设、进行置信度分析和决策制定。统计学方法旨在解释和理解现象背后的原理，提供对数据和随机性的定量描述。

商业分析（Business Analytics）：商业分析是指在商业环境中，使用数据和分析方法来解决商业问题、制定战略和改进业务绩效。与数据科学和统计学不同，商业分析更侧重应用在组织和市场层面上，重点是利用数据为企业提供洞察力、支持决策和改进业务运营。商业分析的方法包括数据挖掘、预测建模、市场分析和绩效评估等。

2.工作内容

数据科学：运用数据挖掘发现数据集中的机会，编写机器学习算法来支持决策制定，为解决业务问题创建分析基础。

统计学：搜集数据，用统计的方法来分析数据，并且进行统计推断。

商业分析：通过多方面数据分析中的业务洞察力转换成有形资源，并将统计分析转换成数据驱动商业的智能，改善经营业绩。

3.就业方向

数据科学：从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。

统计学：互联网/IT，传统生产，金融行业

商业分析：互联网行业、金融行业、咨询行业、市场营销行业

4.工作岗位

数据科学：机器学习工程师、数据分析员、数据科学家

统计学：金融类（风控、精算）、大数据类（数据挖掘、数据库管理与开发等）

商业分析：互联网（算法、数据挖掘、数据分析、运营）、金融（投资、信用风险）、咨询（分析数据）、市场营销（市场分析、用户分析）