❶ 大数据，数据挖掘，机器学习三者什么区别和联系
1、大数据就是许多数据的聚合；
2、数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你内有过去10年的气容象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的；
3、机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。
❷ 数据挖掘总结之数据挖掘与机器学习的区别
数据挖掘总结之数据挖掘与机器学习的区别
与机器学习经常一起出现的就是数据挖掘，两种经常会有重叠的地方，
① 数据挖掘某种意义上更多的是关注从大量的数据中获得新的见解；
② 机器学习聚焦于进行已知的任务，而数据挖掘则是搜寻隐藏的信息。
例如电商利用机器学习来决定向谁推荐什么产品，数据挖掘用来了解什么样的人喜欢什么产品。机器学习和数据挖掘不严格区分。
数据挖掘和机器学习的区别和联系，数据挖掘受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。对数据挖掘而言，数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响，而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。
1）、机器学习应用场景：
预测选举；垃圾邮件过滤；智能交通，自动的信号灯控制；疾病诊断；犯罪预测；估计客户流失率；自动导航；定向广告…
机器学习过程：输入/获取数据、抽象、泛化
2）、大数据的挖掘常用的方法：
分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别中。可以涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。
(2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。
(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。
(6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
当前越来越多的Web数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。
❸ 大数据，数据挖掘，机器学习三者什么区别和联系
1、大数来据就是许多数据的聚合源；
2、数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你有过去10年的气象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的；
3、机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。
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❹ 机器学习和数据挖掘哪个更有前途
说实话，现在的时代发展确实太快了！有时候感觉根本就跟不上节奏，更别说去预测和掌控了；特别是互联网方向，各种新技术不停的冒出来。
对于数据挖掘这个方向吧，也就是最近几年突然大热起来的。结果很正常，一边是这个方向本身的飞速发展，这给了我们很多机会；但另一边是社会上各种相关甚至不相关的人才蜂拥而入，大家都想来搞搞（趋利性是人的本性）！
结果会怎样呢？这个觉得也是大家各抒己见，因为任何时候，对任何事物，总会有人唱好有人唱衰，其实没有谁说的一定是对的；只能说大部分时候，那个大群体和总趋势对的概率要大很多。所以建议你也不要偏信偏听，总归还是要有自己的批判性思维。
我个人的看法呢，照目前这种发展情况来看，数据挖掘迟早会人才饱和，造成知识红利下降，最后到达一个跟现在的Android开发差不多的情况（以前安卓开发多火，大家一窝蜂涌入，现在慢慢饱和了，大家就归于理性了吧？）
目前就我来看，首先，一方面虽然想学数据方面的人好像特别特别多，但是实际上能坚持下来，并且真的学好的人并不多（高校这个专业一年培养不了多少人，大部分还是在自我摸索和学习），你作为这方面的博士，你的专业性肯定会遥遥领先绝大多数人的。
其次，数据挖掘目前并没有很多人感官的那么神，它目前还存在很多的欠缺与不足，从这方面说，我觉得数据挖掘目前还仅仅只是刚过了一个婴儿期不久，它正在走向青壮年的路上，但毫无疑问这需要一个过程。为什么这么说呢，因为数据科学现在不管是从算法建模还是实际应用都还需要进一步的成长，特别是实际应用方面，未来，数据科学肯定会进一步落地，真的跟各行各业去结合，去驱动各行各业的发展。这些难道在你博士期间就都能做完吗？反正我是不信！
所以个人建议，总体来看，你不用担心这个行业会马上过气，好好发挥你自己的优势，把理论基础打扎实，后面跟具体的业务去结合应用，你的竞争力绝对很高的！