大數據和傳統(tǒng)統(tǒng)計學的區(qū)別？大數據處理的信息量非常大，一個分析需要的數據往往分別存儲在上百臺服務器上。所以大數據分析需要協(xié)調好所需的服務器，讓它們根據我們分析的需要相互配合。這是大數據和傳統(tǒng)統(tǒng)計分析的主

大數據和傳統(tǒng)統(tǒng)計學的區(qū)別？

大數據處理的信息量非常大，一個分析需要的數據往往分別存儲在上百臺服務器上。所以大數據分析需要協(xié)調好所需的服務器，讓它們根據我們分析的需要相互配合。這是大數據和傳統(tǒng)統(tǒng)計分析的主要區(qū)別。在具體方法上，大數據可能也會用到數據挖掘的方法。傳統(tǒng)的分析方法往往事先有一個分析目標，然后用統(tǒng)計方法來驗證。數據挖掘就是通過算法用計算機分析數據，讓計算機發(fā)現數據之間的聯(lián)系。兩者大致相同。如果想了解更多，可以參考相關書籍。

數據分析，數據挖掘，大數據，機器學習，深度學習，統(tǒng)計分析的區(qū)別是什么？

因為我在實際工作中會接觸到數據分析、挖掘、大數據、機器學習、深度學習，所以在這里分享一下我對這些概念的理解。

數據分析主要是以結論為導向。通常，人們依靠自身的分析經驗和對數據的敏感性(人類的智力活動)對收集到的數據進行處理和分析，并按照明確的目標或維度(目標導向)進行分析，以獲取有價值的信息。比如運用比較分析、分組分析、交叉分析等方法，完成現狀分析、原因分析、預測分析，提取有用信息，形成結論。

數據挖掘主要是面向決策的。通常是指從海量(巨大)數據中挖掘未知的、有價值的信息或知識，更好地發(fā)揮或利用數據潛在價值的過程(探索性)。比如利用概率論、統(tǒng)計學、人工智能等方法如規(guī)則、決策樹、聚類、神經網絡等。，可以得到規(guī)則或模型，然后利用規(guī)則或模型得到相似度、預測值等數據，實現海量數據的分類、聚類、關聯(lián)和預測，提供決策依據。

需要注意的是，更多的傳統(tǒng)數據挖掘主要是針對相對小而高質量的樣本數據，而機器學習的發(fā)展和應用使得數據挖掘面對的是海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的數據。

數據統(tǒng)計也是以結論為導向的，但只是把模糊估計的結論精確化、定量化。比如說。獲得總和、平均值和比率的具體統(tǒng)計值。

廣義的數據分析大致可以分為三個方向:數據分析、數據挖掘和數據統(tǒng)計。

機器學習(Machine learning)是專門研究計算機如何模擬或實現人類學習行為的學科，可以賦予機器完成編程無法完成的功能的能力，從而獲取新的知識或技能，并重組已有的知識結構，以不斷提高自身的性能。然而，機器學習不會制造機器 "意識和思考，屬于概率論和統(tǒng)計學的范疇，是人工智能的實現之一。

深度學習是機器學習的一個子領域。一種受大腦神經網絡結構和功能啟發(fā)的算法，可以從大數據中自動學習特征，解決任何需要考慮的問題。從統(tǒng)計學上講，深度學習就是預測數據，從數據中學習產生模型。然后，該模型用于預測新數據。需要注意的是，訓練數據應該遵循預測數據的數據特征分布。也是人工智能的實現之一。

的過程培訓和培訓和 "預測與分析在機器學習中可以對應到 "歸納與總結和 "投機與投機人類的。