データ分析（Data Analysis）とデータ分析学（Data Analytics）は混同されがちですが、それぞれ異なる意味を持つ用語です。データが爆発的に増加する現代において、それぞれの文脈におけるanalyzing（分析）とは何かを正しく理解することは非常に重要です。Analyzingとは、データの分野において、生のデータから情報を読み取り、処理し、解釈するプロセスを指します。分析の目的は、意思決定を支援する上で valuable なトレンド、パターン、そして詳細な情報を発見することです。
データ分析（Data Analysis）は、既存のデータを検査、 cleansing、変換、そしてモデル化することで、有用な情報を抽出し、結論を導き出し、意思決定を支援するプロセスです。このプロセスは、既存のデータを理解し、具体的な質問に答え、 valuable な insight（洞察）を見つけることに焦点を当てています。データ分析は、例えば販売実績の分析、顧客満足度の評価、マーケティングキャンペーンの最適化など、具体的な問題を解決するために用いられることが多いです。
データ分析学（Data Analytics）は、データ分析よりも広範な領域をカバーします。データ分析学は、既存のデータの分析にとどまらず、データの収集、体系化、前処理、そして解釈といったプロセス全体を含みます。データ分析学におけるAnalyzingとは、統計的手法、数学、そして計算技術を用いて、データからパターン、トレンド、そして予測を発見することを指します。
データ分析学のプロジェクトは、通常、解決すべき問題を特定することから始まり、その後、様々なソースからデータを収集します。収集されたデータは、機械学習（Machine Learning）、データマイニング（Data Mining）、そして統計などの様々な技術を用いて分析される前に、 cleansing、処理、そして変換が行われます。分析結果は、予測、提案、そして戦略的な意思決定の支援のために利用されます。
結論として、analyzing とは何かは文脈によって異なります。データ分析においては、analyzing は既存のデータを分析して insight を見つけるプロセスです。データ分析学においては、analyzing は、複雑な問題を解決し、戦略的な意思決定を支援することを目的とした、データの収集から解釈までのより大きなプロセスの一部です。
