数据科学和计量经济学区别在哪？

来源于Cooper, data scientist "我一直在阅读有关数据科学的内容，我注意到很多我了解计量经济模型经常出现。它们之间有什么区别？" 这是我在过去一年半中被问过几次的问题。它以不同的形式出现（有时是数据科学家阅读计量经济学），它来自同学、同事，甚至在工作面试中也出现过。所以到底有什么区别 这通常来自对一个领域了解很多，对另一个领域了解较少的人，比如我的同事在经济咨询行业工作，对数据科学和机器学习感到好奇。简单来说，我看到四个主要的区别： 1. 分析结果。 2. 解释性的重要性。 3. 使用的模型和技术。 4. 对偏差-方差权衡的处理方法。 首先，我们需要确切地确定我们所说的机器学习（ML）、计量经济学和数据科学是什么意思。 * 机器学习：一个不断增长的算法和统计技术集合，它允许计算机在没有明确编程的情况下从数据中提取某些结果或模式。例如：线性回归、决策树、神经网络。 * 计量经济学：将数学和统计学应用于回答经济学问题，通常在学术背景下。例如：使用数据来找出教育对收入的影响。 * 数据科学：将数学、统计学和计算技术应用于特定领域的数据，通常（但并非总是）在商业背景下。例如：预测企业明年的销售。 这些定义可能会遗漏一些东西。 机器学习是一个独立的研究领域，人们可能会发明新的理论技术，评估算法在不同条件下的性能，或者检查这些技术的道德使用。然而在这里，我指的是它作为一个算法和技术的工具箱。 我们可以说计量经济学和数据科学都使用机器学习的技术。 但计量经济学和数据科学的定义仍然非常相似，那么区别在哪里呢？仔细阅读会发现定义中的两个区别：领域和环境。计量经济学专门用于经济学，而数据科学则广泛适用。这是否表明计量经济学是数据科学的一种？我不会这么说，尽管这两个领域之间有很大的重叠。