无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。
通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。
了解大数据分析
设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始?您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!
大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。大数据分析与机器学习之间的区别与联系您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上弹出同一产品的多个广告?这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。
大数据分析领域所需的技能
为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：
数学专长
数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。
黑客技术专长
呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来操纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。
机器学习注重相关机器学习算法的理论研究和算法提升（理论和学术）。
数据挖掘和机器学习在很大程度上是重叠的，因为很多机器学习的算法都可以用来更好的挖掘数据。
NLP处理的对象就是自然语言，自然语言可以看做数据，NLP就是从自然语言中找到人们想要的东西，所以NLP可看做是数据挖掘。
大数据是指数据的量，过去数十年数据收集存储的能力大幅提升，人类社会积累的数据量几何级数上升，这是指目前的现状。
NLP是具有自己特色的数据挖掘，数据挖掘都可以应用机器学习达到更好的结果。
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大数据：
大数据是相对于传统"小数据"的，
传统由于数据处理的成本很高，所以只能处理部分信息系统中产生的非常规范的数据，而对于文本、图片等数据不能处理，而且数据量非常大的话，只能通过抽样的方式来降低数据量。
大数据的所谓4个特征是，Volume（数据量大，海量数据），Variety（数据类型多，文本/音频/视频/传感器数据），Velocity（产生速度快，一些实时监控的数据要求实时的进行处理），Value（价值，大数据里面蕴含人们通过逻辑推理得不到的价值）
在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data set）相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。
大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。
机器学习：
机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。
主要的方法有归纳学习法和分析学习法。
数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。
机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。
OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。
机器学习的算法有很多很多：
1、Mahalanobis
2、K-means 非监督的聚类方法
3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻
4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5
5、Boosting 多个判别子分类器的组合
6、随机森林 由多个决策树组成
7、人脸检测/Haar分类器 使用Boosting算法
8、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法
9、K-近邻 最简单的分类器
10、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，但是识别很快
11、支持向量机 SVM 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类
12、遗传算法 借鉴生物遗传机制 ，随机化非线性计算算法
自然语言处理NLP:
NLP包括语言文本处理和语音处理等，文本处理的代表有搜索引擎的分词和机器翻译，语音处理的代表有语音识别。
NLP的关键在于语言模型，而这个模型涉及大量的语言学和数学的知识，主要有两种类型，一是基于规则的，类似我们学英语时主谓宾和从句之类的分析，二是基于统计的，比如计算“The dog”后面跟着"barks"的概率，这种方法是目前的主流。而机器学习是一门类似工具的学科，研究如何从已有的知识中推断出新的知识，在基于统计的NLP的得到很好的应用。
数据挖掘：
数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
简单理解就是找出海量的数据所蕴含的具有战略意义的，潜在的规律。
数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：
(1)、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
(2)、聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
(3)、关联规则：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
(4)、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。
(5)、偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
当然除了以上所列出的还有时间序列分析等一些其他的功能，需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
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