数据分析和机器学习的区别
从数据本身来看
数据分析
处理的数据是交易数据 eg: 用户订单 用户存取款 用户的通话短信
使用的少量数据
采样分析 数据量过大可采用采样分析
机器学习
处理的数据是行为数据 eg: 搜索历史 点击历史 浏览历史 评论
使用的海量数据
ps:关注 行为数据 导致数据量剧增 所以就普通数据公司变成大数据公司了。 (23333333)
全量分析 通过全量分析对用户的行为进行刻画
解决业务问题来看:
数据分析是对历史的回顾
eg: 过去3年,前100名优质客户 和年初计划相比,上个季度销售额如何。。。。
机器学习是对未来的预测
eg: 前100名优质客户将是谁 明年各个地区的销售额预计是多少。。。。
从技术手段来看:
从参与者来看
分析师 数据和算法 分析师能力决定了结果 目标:公司高层 帮助做决策和支持
机器 取决于数据质量 目标: 个体用户 做的针对个人的推荐