從資料本身來看
資料分析
處理的資料是交易資料 eg： 使用者訂單 使用者訪問款 使用者的通話簡訊
使用的少量資料
取樣分析 資料量過大可採用取樣分析
機器學習
使用的海量資料
ps：關注 行為資料 導致資料量劇增 所以就普通資料公司變成大資料公司了。 （23333333）
全量分析 通過全量分析對使用者的行為進行刻畫
解決業務問題來看：
資料分析是對歷史的回顧
eg： 過去3年，前100名優質客戶 和年初計畫相比，上個季度銷售額如何。。。。
機器學習是對未來的**
eg： 前100名優質客戶將是誰 明年各個地區的銷售額預計是多少。。。。
從技術手段來看：
從參與者來看
分析師 資料和演算法 分析師能力決定了結果 目標：公司高層 幫助做決策和支援
機器學習基礎 資料分析
1 問題定義 2 資料獲取 3 資料預處理 4 資料分析與建模 5 資料視覺化及資料報告的撰寫 貢獻度分析又稱帕累託分析，它的原理是帕累託法則又稱2 8定律。即累積效應達80 的前幾個因素。用統計指針對定量資料進行統計描述，常從集中趨勢和離中趨勢兩個方面進行分析。1 集中趨勢度量 均值 中位數 眾數...
dataops如何改善資料，分析和機器學習
您是否注意到大多數組織都在嘗試使用其資料做更多的事情？infoworld的要點 什麼是大資料分析？您需要了解的所有內容 什麼是資料探勘？分析如何發現見解 通過infoworld大資料和分析報告時事通訊深入了解分析和大資料。圍繞資料和分析的許多任務作都是在從中獲得價值。這包括儀錶盤，報告以及決策中使用...
資料探勘和其他資料分析的區別
1.資料探勘和統計的區別 統計著重於驗證和測試假設，也就是說在你開始分析前你知道模式或模型是什麼 資料探勘則著眼於生成假設以及在沒有指導的情況下發現新模式。這也就是目前國內很多公司都有自己的統計分析平台，比如關於erp crm 和業務的統計分析平台，這些統計分析平台都和各自的固有業務緊密聯絡，園子裡...