❶ 大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯系
1、大數據就是許多數據的聚合；
2、數據挖掘就是把這些數據的價值發掘出來，比如說你內有過去10年的氣容象數據，通過數據挖掘，你幾乎可以預測明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的；
3、機器學習嘛說到底它是人工智慧的核心啦，你要對大數據進行發掘，靠你人工肯定是做不來的，那就得靠機器，你通過一個模型，讓計算機按照你的模型去執行，那就是機器學習啦。
❷ 數據挖掘總結之數據挖掘與機器學習的區別
數據挖掘總結之數據挖掘與機器學習的區別
與機器學習經常一起出現的就是數據挖掘，兩種經常會有重疊的地方，
① 數據挖掘某種意義上更多的是關注從大量的數據中獲得新的見解；
② 機器學習聚焦於進行已知的任務，而數據挖掘則是搜尋隱藏的信息。
例如電商利用機器學習來決定向誰推薦什麼產品，數據挖掘用來了解什麼樣的人喜歡什麼產品。機器學習和數據挖掘不嚴格區分。
數據挖掘和機器學習的區別和聯系，數據挖掘受到很多學科領域的影響，其中資料庫、機器學習、統計學無疑影響最大。對數據挖掘而言，資料庫提供數據管理技術，機器學習和統計學提供數據分析技術。統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習演算法之後才能再進入數據挖掘領域。統計學主要是通過機器學習來對數據挖掘發揮影響，而機器學習和資料庫則是數據挖掘的兩大支撐技術。從數據分析的角度來看，絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往並不把海量數據作為處理對象，因此，數據挖掘要對演算法進行改造，使得演算法性能和空間佔用達到實用的地步。同時，數據挖掘還有自身獨特的內容，即關聯分析。
1）、機器學習應用場景：
預測選舉；垃圾郵件過濾；智能交通，自動的信號燈控制；疾病診斷；犯罪預測；估計客戶流失率；自動導航；定向廣告…
機器學習過程：輸入/獲取數據、抽象、泛化
2）、大數據的挖掘常用的方法：
分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網路方法、Web 數據挖掘等。這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。
(1)分類。分類是找出資料庫中的一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別中。可以涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。
(2)回歸分析。回歸分析反映了資料庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測並做出針對性的營銷改變。
(3)聚類。聚類類似於分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬於同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。
(4)關聯規則。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。關聯規則的挖掘過程主要包括兩個階段：第一階段為從海量原始數據中找出所有的高頻項目組;第二階段為從這些高頻項目組產生關聯規則。關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用於金融行業企業中用以預測客戶的需求，各銀行在自己的ATM 機上通過捆綁客戶可能感興趣的信息供用戶了解並獲取相應信息來改善自身的營銷。
(5)神經網路方法。神經網路作為一種先進的人工智慧技術，因其自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據為特徵的處理問題，它的這一特點十分適合解決數據挖掘的問題。典型的神經網路模型主要分為三大類：第一類是以用於分類預測和模式識別的前饋式神經網路模型，其主要代表為函數型網路、感知機;第二類是用於聯想記憶和優化演算法的反饋式神經網路模型，以Hopfield 的離散模型和連續模型為代表。第三類是用於聚類的自組織映射方法，以ART 模型為代表。雖然神經網路有多種模型及演算法，但在特定領域的數據挖掘中使用何種模型及演算法並沒有統一的規則，而且人們很難理解網路的學習及決策過程。
(6)Web數據挖掘。Web數據挖掘是一項綜合性技術，指Web 從文檔結構和使用的集合C 中發現隱含的模式P，如果將C看做是輸入，P 看做是輸出，那麼Web 挖掘過程就可以看做是從輸入到輸出的一個映射過程。
當前越來越多的Web數據都是以數據流的形式出現的，因此對Web數據流挖掘就具有很重要的意義。目前常用的Web數據挖掘演算法有：PageRank演算法，HITS演算法以及LOGSOM 演算法。
❸ 大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯系
1、大數來據就是許多數據的聚合源；
2、數據挖掘就是把這些數據的價值發掘出來，比如說你有過去10年的氣象數據，通過數據挖掘，你幾乎可以預測明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的；
3、機器學習嘛說到底它是人工智慧的核心啦，你要對大數據進行發掘，靠你人工肯定是做不來的，那就得靠機器，你通過一個模型，讓計算機按照你的模型去執行，那就是機器學習啦。
若滿意，請採納。謝謝。
❹ 機器學習和數據挖掘哪個更有前途
說實話，現在的時代發展確實太快了！有時候感覺根本就跟不上節奏，更別說去預測和掌控了；特別是互聯網方向，各種新技術不停的冒出來。
對於數據挖掘這個方向吧，也就是最近幾年突然大熱起來的。結果很正常，一邊是這個方向本身的飛速發展，這給了我們很多機會；但另一邊是社會上各種相關甚至不相關的人才蜂擁而入，大家都想來搞搞（趨利性是人的本性）！
結果會怎樣呢？這個覺得也是大家各抒己見，因為任何時候，對任何事物，總會有人唱好有人唱衰，其實沒有誰說的一定是對的；只能說大部分時候，那個大群體和總趨勢對的概率要大很多。所以建議你也不要偏信偏聽，總歸還是要有自己的批判性思維。
我個人的看法呢，照目前這種發展情況來看，數據挖掘遲早會人才飽和，造成知識紅利下降，最後到達一個跟現在的Android開發差不多的情況（以前安卓開發多火，大家一窩蜂湧入，現在慢慢飽和了，大家就歸於理性了吧？）
目前就我來看，首先，一方面雖然想學數據方面的人好像特別特別多，但是實際上能堅持下來，並且真的學好的人並不多（高校這個專業一年培養不了多少人，大部分還是在自我摸索和學習），你作為這方面的博士，你的專業性肯定會遙遙領先絕大多數人的。
其次，數據挖掘目前並沒有很多人感官的那麼神，它目前還存在很多的欠缺與不足，從這方面說，我覺得數據挖掘目前還僅僅只是剛過了一個嬰兒期不久，它正在走向青壯年的路上，但毫無疑問這需要一個過程。為什麼這么說呢，因為數據科學現在不管是從演算法建模還是實際應用都還需要進一步的成長，特別是實際應用方面，未來，數據科學肯定會進一步落地，真的跟各行各業去結合，去驅動各行各業的發展。這些難道在你博士期間就都能做完嗎？反正我是不信！
所以個人建議，總體來看，你不用擔心這個行業會馬上過氣，好好發揮你自己的優勢，把理論基礎打扎實，後面跟具體的業務去結合應用，你的競爭力絕對很高的！