从广义上讲，广义的数据分析可以分为三个方向:数据分析、数据挖掘和数据统计。它通常是指从海量数据中挖掘未知的、有价值的信息或知识，从而更好地利用数据的潜在价值的探索过程。机器学习是一门专门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为的学科，它可以赋予机器学习完成通过编程无法完成的功能的能力，从而获取新的知识或技能，并对已有的知识结构进行重组，以不断提高自身的性能。但是，机器学习并不能让机器有意识，会思考。它是概率论和统计学的范畴，是人工智能的实现方式之一。
数据分析方法有哪些？
要看什么数据格式化数据近似的非格式化数据完全碎片化的非格式化数据。第一种，格式化数通常是直接数据库中提取出来的。从多个数据源抽离数据，然后建立多维度的数据分析模型。之后通过大数据加载的架构进行数据打卡，然后批量进行处理。在数据了较大都时候会多线程，数据处理进度和过程处理数据的保存就显得格外重要。目前也有将关系型数据库转换为图数据库的分析方式。
处理过的数据通常会经过最后的数据呈现，图表，以方便最后行程报告。第二种，近似的格式化数据通常来自互联网爬虫。这种数据操作方式基本与第一种类似，只是在进行第一种的数据分析前，需要洗数据。删除重读和无效数据，梳理后形成格式化数据。第三种，完全碎片化的非格式化数据。这种数据的形式很多，可能是纸质的资料等一大堆需预先处理的资料。
这个部分如果数据量很大的情况下，就需要使用考虑使用人工智能领域。现在的人工智能通常是简历基础算法，然后通过大量的真实数据进行训练，训练到了一定的准确率就进行实际应用。这个时候的数据可能包含大量都图像信息，也许是人脸，也许是物体移动，也许是文字OCR然后建立数学模型，最后完成数据分析与第一种类似，再行程最后的报告。
大数据的核心算法有哪些？
算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果。简单的说，我们可以将算法视为一系列用于解决某个任务的步骤。大数据领域常用的算法有CART算法K-Means算法AdaBoost算法C4.5算法PageRank算法Apriori算法EM算法SVM算法朴素贝叶斯算法等。
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？
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。
比如利用对比分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如何模拟或实现人类学习行为的学科，它可以赋予机器学习完成通过编程无法完成的功能的能力，从而获取新的知识或技能，并对已有的知识结构进行重组，以不断提高自身的性能。但是，机器学习并不能让机器有意识，会思考。它属于概率论和统计学的范畴，是人工智能的实现方式之一。深度学习是机器学习的一个子领域。受大脑神经网络结构和功能启发的算法，可以从大数据中自动学习特征，解决任何需要考虑的问题。
