数据分析,数据挖掘,数据科学,机器学习和大数据之间有什么区别

区别是:数据分析通常指的是数据分析技术。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据科学是利用科学方法、流程和系统从数据中提取价值的跨学科领域。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径。大数据是指巨型数据。

数据分析

数据分析通常指的是数据分析技术。它包括算法,数据挖掘方法的过程等。基于此技术,数据科学家可以弄清楚哪种方法可以通过更少的计算获得更有效更快的结果。假设我们的存储设备中有PB数据。但是,如果我们不分析此类数据,那将是无用的,但是,如果我们对这些数据进行/执行分析,我们可能会预测出对人类有帮助的事物。我们可以根据数据进行预测,并可以增加销售量/可以了解特定领域人员的需求,并且数据分析可以完成更多工作。

数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。

数据科学

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。数据科学揭示趋势并产生见解,企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石,但是只有数据科学家从数据中收集信息,然后采取行动,才能实现数据的价值。

机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,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。它是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径。

大数据

顾名思义,大数据是指巨型数据。众所周知,每天在YouTube上 上传的视频数量,一天在Twitter.上的推文数量,在Instagram 上的图片数量以及所有这些数据都可以被视为需要处理的大数据,因为我们的数量有限数据服务器。而且数据重复的可能性很大。对吗?是的,这是大数据>数据挖掘→数据分析≥数据分析→数据科学的序列。

延伸阅读:

数据挖掘对象

数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的,也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。

发现知识的方法可以是数字的、非数字的,也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

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