大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別？大數(shù)據(jù)處理的信息量非常大，一個(gè)分析需要的數(shù)據(jù)往往分別存儲(chǔ)在上百臺(tái)服務(wù)器上。所以大數(shù)據(jù)分析需要協(xié)調(diào)好所需的服務(wù)器，讓它們根據(jù)我們分析的需要相互配合。這是大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析的主

大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別？

大數(shù)據(jù)處理的信息量非常大，一個(gè)分析需要的數(shù)據(jù)往往分別存儲(chǔ)在上百臺(tái)服務(wù)器上。所以大數(shù)據(jù)分析需要協(xié)調(diào)好所需的服務(wù)器，讓它們根據(jù)我們分析的需要相互配合。這是大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析的主要區(qū)別。在具體方法上，大數(shù)據(jù)可能也會(huì)用到數(shù)據(jù)挖掘的方法。傳統(tǒng)的分析方法往往事先有一個(gè)分析目標(biāo)，然后用統(tǒng)計(jì)方法來驗(yàn)證。數(shù)據(jù)挖掘就是通過算法用計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)，讓計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)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(guān)書籍。

數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)別是什么？

因?yàn)槲以趯?shí)際工作中會(huì)接觸到數(shù)據(jù)分析、挖掘、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，所以在這里分享一下我對(duì)這些概念的理解。

數(shù)據(jù)分析主要是以結(jié)論為導(dǎo)向。通常，人們依靠自身的分析經(jīng)驗(yàn)和對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性(人類的智力活動(dòng))對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，并按照明確的目標(biāo)或維度(目標(biāo)導(dǎo)向)進(jìn)行分析，以獲取有價(jià)值的信息。比如運(yùn)用比較分析、分組分析、交叉分析等方法，完成現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析，提取有用信息，形成結(jié)論。

數(shù)據(jù)挖掘主要是面向決策的。通常是指從海量(巨大)數(shù)據(jù)中挖掘未知的、有價(jià)值的信息或知識(shí)，更好地發(fā)揮或利用數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的過程(探索性)。比如利用概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等方法如規(guī)則、決策樹、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)測(cè)值等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分類、聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)，提供決策依據(jù)。

需要注意的是，更多的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘主要是針對(duì)相對(duì)小而高質(zhì)量的樣本數(shù)據(jù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展和應(yīng)用使得數(shù)據(jù)挖掘面對(duì)的是海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)也是以結(jié)論為導(dǎo)向的，但只是把模糊估計(jì)的結(jié)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(jì)值。

廣義的數(shù)據(jù)分析大致可以分為三個(gè)方向:數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)是專門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的學(xué)科，可以賦予機(jī)器完成編程無法完成的功能的能力，從而獲取新的知識(shí)或技能，并重組已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)，以不斷提高自身的性能。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)不會(huì)制造機(jī)器 "意識(shí)和思考，屬于概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的范疇，是人工智能的實(shí)現(xiàn)之一。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。一種受大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)的算法，可以從大數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，解決任何需要考慮的問題。從統(tǒng)計(jì)學(xué)上講，深度學(xué)習(xí)就是預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)產(chǎn)生模型。然后，該模型用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)。需要注意的是，訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)該遵循預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征分布。也是人工智能的實(shí)現(xiàn)之一。

的過程培訓(xùn)和培訓(xùn)和 "預(yù)測(cè)與分析在機(jī)器學(xué)習(xí)中可以對(duì)應(yīng)到 "歸納與總結(jié)和 "投機(jī)與投機(jī)人類的。