數(shù)據(jù) 挖掘和數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別是什么？1.數(shù)據(jù) 挖掘數(shù)據(jù).統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù) -0統(tǒng)計(jì)分析和-2挖掘在企業(yè)管理信息化的背景下，大部分人對傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析和新的數(shù)據(jù) 挖掘不太了解，有很多模糊的認(rèn)識。

什么是人工智能？跟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù) 挖掘，這些流行詞有什么關(guān)系？人工智能(AI)是一門融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)和哲學(xué)的交叉學(xué)科。凡是用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識別、分析、決策等功能的，都可以認(rèn)為使用了人工智能技術(shù)。拋開復(fù)雜的概念和高冷的定義，我們可以理解人工智能相關(guān)領(lǐng)域的復(fù)雜關(guān)系。從圖中可以看出，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)并不是層層關(guān)系，最近火熱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也只是和人工智能有交集，并不是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)方式或者子集。

數(shù)據(jù)挖掘注意用算法或其他某種模式(練習(xí)和應(yīng)用)解決實(shí)際問題。機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注的是相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理論研究和算法改進(jìn)(理論和學(xué)術(shù)兩方面)。數(shù)據(jù) 挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)很大程度上是重疊的，因?yàn)楹芏鄼C(jī)器學(xué)習(xí)的算法可以用的更好挖掘 數(shù)據(jù)。NLP處理的是自然語言，可以看作數(shù)據(jù)，而NLP是從自然語言中尋找人們想要的東西，所以NLP可以看作數(shù)據(jù) 挖掘。

NLP有自己的特點(diǎn)-2挖掘，數(shù)據(jù) 挖掘，使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以達(dá)到更好的效果。想進(jìn)一步了解-2挖掘，推薦CDA 數(shù)據(jù)分析師課程。CDA課程既訓(xùn)練學(xué)生的硬-2挖掘理論和Python-2挖掘算法技能，又兼顧訓(xùn)練學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維和經(jīng)營戰(zhàn)略優(yōu)化思維。

還是有區(qū)別的。前者在很多場景下依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類器等算法進(jìn)行分類回歸，但它依靠的是在不斷迭代和試錯(cuò)的前提下對參數(shù)的計(jì)算。但是統(tǒng)計(jì)分類和回歸的計(jì)算依賴于最小二乘法和最大似然估計(jì)等特定方法來計(jì)算參數(shù)。由于它們的算法不同，在可解釋性上有很大的本質(zhì)區(qū)別。前者的參數(shù)計(jì)算結(jié)果無法解釋，因?yàn)槭窃囧e(cuò)得到的。