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)計分析和數(shù)據(jù) -0統(tǒng)計分析和-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)計分析和新的數(shù)據(jù) 挖掘不太了解，有很多模糊的認識。

什么是人工智能？跟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學(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)是一門融合了計算機科學(xué)、生理學(xué)和哲學(xué)的交叉學(xué)科。凡是用機器代替人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能的，都可以認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)解決實際問題。機器學(xué)習(xí)關(guān)注的是相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法的理論研究和算法改進(理論和學(xué)術(shù)兩方面)。數(shù)據(jù) 挖掘和機器學(xué)習(xí)很大程度上是重疊的，因為很多機器學(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-2挖掘，數(shù)據(jù) 挖掘，使用機器學(xué)習(xí)可以達到更好的效果。想進一步了解-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)、分類器等算法進行分類回歸，但它依靠的是在不斷迭代和試錯的前提下對參數(shù)的計算。但是統(tǒng)計分類和回歸的計算依賴于最小二乘法和最大似然估計等特定方法來計算參數(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)計算結(jié)果無法解釋，因為是試錯得到的。