数据分析与机器学习-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析与机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析与机器学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？
2. python机器学习和数据分析有什么区别？
3. 孩子在新加坡国立大学读数据科学与分析专业，将来回国前景怎么样？
4. 现在的IT行业对数据挖掘和机器学习的职位需求究竟有多大？

数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更加偏向于数据分析，而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念，你应该很明确了吧？在此就不再赘述了。

Spss statistics更加偏向于统计、数据分析；Spss Modeler主要是用于数据建模，提供一个数学模型。

如果不会python的话，同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话，找个数据分析工作问题不大，不过随着你自己的未来发展，Python和R语言，我相信都是你需要补课的重要内容。

回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别

这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了。

因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知。

数据分析 主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息。比如利用对***析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论。

数据挖掘 主要是面向决策。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。

需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据。

数据统计 同样是面向结论，只不过是是把模糊估计的结论变得精确而定量。比如。得出具体的总和、平均值、比率的统计值。

从广义上讲，广义的数据分析分为如上介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计三个方向。

机器学习 是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，能够赋予机器学习的能力以让它完成通过编程无法完成的功能，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科，但机器学习不会让机器产生“意识和思考”，它是概率论与统计学的范畴，是实现人工智能的途径之一。

深度学习 是机器学习的一个子领域，受大脑神经网络的结构和功能启发而创造的算法，能够从大数据中自动学习特征，以解决任何需要思考的问题。从统计学上来讲，深度学习就是在预测数据，从数据中学习产出一个模型，再通过模型去预测新的数据，需要注意的是训练数据要遵循预测数据的数据特征分布。它也是实现人工智能的途径之一。

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。

大数据是海量的数据。数据分析包含数据挖掘。数据分析是对数据进行收集、处理、分析等将简单的数据变为有条理的信息，分析的问题比数据挖掘分析得简单，主要用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的、人们先前未知的规律，主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习用算法、统计学、概率学来从数据中获得经验。深度学习属于机器学习的一个领域，它使用的算法是神经网络。

数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析是数据科学领域中不同的概念和技术，它们在应用场景、数据处理和分析方法等方面有着不同的特点和重点。

• 数据分析

数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析，得出有效结论的过程。数据分析的重点在于发现数据之间的联系，以及利用统计方法进行数据分析，从而得出关于数据的结论。数据分析广泛应用于各种行业中，包括市场营销、金融、医疗等领域。数据分析包括描述性统计、推断性统计、数据可视化等技术。

• 数据挖掘

数据挖掘是指通过应用机器学习和统计分析等技术，从大规模数据中自动发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的重点在于从大规模数据中发现隐藏的模式和关系，并对这些模式和关系进行分析和预测。数据挖掘广泛应用于各种领域，包括市场营销、金融、医疗、社交网络等。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。

• 大数据

大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据***，通常具有高速性、多样性和复杂性等特点。大数据分析的重点在于如何处理和分析大规模、高维度、异构性的数据，以便从中发现价值信息和知识。大数据应用广泛，包括金融、医疗、电子商务等领域。大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL等。

• 机器学习

机器学习是一种通过训练模型并使用数据进行预测和决策的技术。机器学习的重点在于如何让机器根据数据自动地进行决策和预测。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

• 深度学习

深度学习是机器学习的一种，其重点在于使用深度神经网络进行学习和预测。深度学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• 统计分析

统计分析是指通过应用统计学方法对数据进行分析和处理的过程。统计分析的重点在于研究数据分布、关联和变化规律等，通过分析数据样本，推断数据总体的特征。统计分析应用广泛，包括调查研究、品质控制、医疗研究等领域。统计分析技术包括参数估计、***设检验、回归分析等。

综上所述，数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析都是数据科学领域中的重要技术，它们的应用场景、处理方法和技术特点等方面都有所不同。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特征选择合适的技术和方法，以便从中发现价值信息和知识。

人工智能、深度学习和机器学习的差异

这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。

人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。

而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

python机器学习和数据分析有什么区别？

机器学习是一种算法，python是一种语言，python只是借助框架实现机器学习的一种手段。

数据分析是一个过程，是对数据处理的一种方式，其中可以包含机器学习方法，也可以使用诸多其他的方法，数据分析还包括原始数据的清理、归类等操作。

如果是广义的机器学习，实际上还包含其他很多算法，如图像识别、NLP等等，在广义上来讲，数据分析和机器学习是相互交叉的，机器学习作为工具之一可以被数据分析很好的使用，同样数据分析也有助于机器学习提高算法的效率和性能。

孩子在新加坡国立大学读数据科学与分析专业，将来回国前景怎么样？

1，要看本科还是硕士学历。本科的话建议继续读研。硕士要看本科的学校层次和专业基础（数学，统计和计算机技术的基础）

2，国内高校是从2016，2017年才陆续开设本科专业，现在这方面的人才大部分是从计算机数学统计等等相关领域转过来的。浪潮才刚开始。这个专业学得好，前景非常值得期待，技术不过关算我白说。这类专业找工作是很硬核的，直接考专业水平，会就是会，不会就是不会。

3，就业方向总的来说分三个大类：第一类是数据工程师，偏计算机技术的，目前国内主要是计算机科学与技术或者工科专业里面计算机技术基础比较好的毕业在做，偏向数据的抓取，储存，清洗等等。第二类是偏人工智能的，主要是搞算法，模型和机器学习等等。国内计算机科学与技术，数学，统计学，物理学，精算，金融工程等等数学和统计学得比较深的毕业生做。第三类是偏数据分析的，如用户画像，风控，财务分析，广告投放等等。对计算机技术要求不高，但是对统计学，数学和业务理解要求比较高。经济学类，金融学类，统计学，数学，财会和各种工科的毕业生都可以试试（只要统计学和数学够好）。

3，行业方面，主要是以下几种：第一种，专门提供数据服务的公司，尤其是云计算和数据中心，例如阿里云，百度云，华为云等等。第二类是搞数据科学的公司，例如京东数科，通联数据。第三类是互联网公司，例如今日头条阿里京东拼多多还有各类游戏公司等等。第四类是传统的金融机构，现在券商，基金，银行等都纷纷成立金融科技子公司，或者开金融科技招聘专场里面需求比较大的，就是做数据科学的。第五类是为金融机构提供技术和数据服务的公司。例如陆金所，万德，同花顺，大智慧。第六类是大型的工业和科技公司，例如移动，联通，电信，汽车公司等等。

对数据科学类人才的需求才刚刚起步，重点是硕士及以上学历。具备相关能力的硕士毕业生找第一年签约的年薪20万～30万的工作问题不大。开四五十万的也有，但的确是要水平很高的，主要是做算法，机器学习这些方向才能开到这么高的薪水。

选择哪个方向要有一点侧重，不可能计算机技术算法，机器学习和分析都精通的。自己比较感兴趣的或者是基础比较好的方向，学深一点，多去做一些项目的练习。

如果觉得我的分析有用，欢迎关注我的头条号，我是高校专门做毕业生就业的老师，长期专注于大学生规划，求职和职场人士的职业发展。

这个专业现在热门，热到烂大街了，也就是说什么专业的人都来竞争数据分析这个岗位，而真正有与产品与行业深入理解的数据科学家却少之又少。劣币驱逐良币的数据分析市场正在中国市场展开。

无论你是国内统计与商科名校，还是新加坡国立大学的数据科学专业，要想在国内市场成为抢手人才，你必须具备：

1，扎实数理统计基础知识；

2，一种数据分析计算机语言，一种数据库语言，及数据仓库，熟悉分布式数据平台架构体系的综合理解能力；

3，未来从事行业的丰富实习经验，想去互联网，就到互联网实习，想去银行，就去银行实习，想去通讯行业，就去三大运营商，想去证券金融咨询行业，就去基金公司券商咨询公司实习，实习很重要！

4，培养和树立高端数据分析能力：加强多行业数据***集与综合建模运用，提升数据预测与策略输出的理念，创造行业价值与案例；

我就是这个相关专业的大学老师，虽然几年前没有这个名称。现在数据科学很热门，可能很多人觉得高峰期已经过了。但我觉得目前还是很值得读。

1.高峰期过了不一定是坏事。说明大家回归理性。目前市场的需求还是很大。

2.数据科学属于交叉学科，培养复合型人才，我觉得不可能几年十几年就没市场

3.虽然现在读的人多，但是国立大学的品牌和竞争力不能和其它烂大街的众多毕业生相提并论

4.最重要的，数据科学只是一个新名词，学习的内容还是应用数学，统计，人工智能，数据库等等数学计算机算法的内容。就像我，我作学生时学的当然不是数据科学，因为当时根本没有这个名词（我估计很难找到一个教数据科学的老师是”数据科学专业“毕业的，因为这个专业在全球都算是新专业），但是现在教的是这个专业的学生。即使将来”数据科学“不热门了，对数据的处理和算法的开发永远是需要人的。

现在的IT行业对数据挖掘和机器学习的职位需求究竟有多大？

数据分析和机器学习自2012年商业智能（BI）、人工智能（AI）快速发展，就已经逐步应用于商业经营活动中，随着互联网、IT技术的快速迭代发展，当下的市场经济环境已经进入了一个全行业、跨领域的数据化运营，创造智慧生活阶段；

数据，无论是通讯封闭，信息严重不对撑的年代，还是通讯即时，信息高度透明化时期，都一直包裹于我们身边，无声无息渗透在我们的工作生活中，只是我们并未认知，或有意识地洞悉到而已。

经济大环境使然，数据分析和机器学习等职业技能越来越受到大家的关注。但数据分析及机器学习人才市场需求，到底对择业就业有多大的诱惑，下面用几个方面的数据告诉大家，如何定位自己的数据分析职业方向；

1、市场需求规模；

2016年中国大数据市场规模为168.0亿元，增速达到45%；预计2017-2020年增速保持在30%以上。

2、企业大数据应用需求；

大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性；

在1465个受访样本中：

— 59.2%的受访企业已经成立了数据分析相关部门；

— 27.3%的企业正在***成立数据部门；

— 35.1%的受访企业已经应用了大数据；

— 22.9%的企业***将在未来1年内应用大数据；

— 企业应用大数据的主要效果：

1）实现智能决策；占比55.8%；

2）提升运营效率；占比48.2%；

3）改善风险管理；占比257%；

（图中大数据产业每个分之，都涵盖着诸多的数据分析及机器学习职业岗位）

3、企业大数据***量处理需求；

1）企业数据***仍以内部数据为主；

— 内部生产数据占比49.0%；

— 客户/用户数据占比47.8%；

— 内部经营管理数据占比42.4%；

2）数据***量中数据结构类型：

— 66.1%的企业表示非结构化数据的比例在70%以上；

— 22.0%的企业非结构化数据比例为50%－70%；

企业数据***量中占比最重的为非结构化数据，这就需要大量的数据清洗，处理工作对非结构化数据进行标准化；

4、大数据平台建设模式需求；

1）企业更倾向本地部署大数据平台；

— 64.9%受访企业选择本地部署大数据平台；

— 其中48.6%的企业倾向选择自建大数据平台；

5、政策需求和***需求；

1）***需求：

— 为加强个人信息保护占比41.2%；

— 开放更多******息***占比35.1%；

2）数据***需求（企业对数据***的需求最为强烈）：

— 企业工商信息占比49.0%；

— 社会保障数据占比33.9%；

— 劳动就业数据占比32.7%；

— 市政管理数据占比29.4%；

以上数据来源中国信息通信研究院《中国大数据发展报告》。其中更为详细的解析了大数据市场需求分析，需要的朋友可在评论区留言免费获取报告；（附：点赞，转发，留言：“大数据报告”即可获取）

【墨蔸集】作者：

连续创业者，专注商业数据分析及团队管理。定期输出大数据商业运营管理实战经验。欢迎探讨交流，谢谢关注。

到此，以上就是小编对于数据分析与机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析与机器学习的4点解答对大家有用。