机器学习与数据分析：简要比较

数据也被称为本世纪的新“石油”。 这意味着数据对于 21 世纪的企业运作来说就像 20世纪初的原油一样宝贵。 正如石油已成为人类文明的重要组成部分一样，数据也被证明是其中之一。 与其收集、处理和展示相关的活动越来越受到重视。

由于企业越来越依赖于数据，因此处理上述数据的新技术不断发展。 数据科学、数据分析、机器学习、数据工程等是一些研究领域。 这些针对数据处理过程中的特定角色培训特定数据处理技术的个人。

机器学习和数据分析是两个相关但不同的领域，在探讨机器学习与数据分析这个问题之前，有必要对这些术语有一个基本的了解。

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数据分析——它是什么？

从它的名字推断，人们会认为数据分析一定与“分析”数据的行为有关，他是对的。 数据分析是对数据的“分析”，但分析是一个非常宽泛的术语，因此让我们简要概述一下这种“分析”涉及的内容及其工作原理。

• 数据收集——收集一组数字和相关参数。 数据分析不包括实际数据的收集，而是符合从各种来源收集的数据。 例如，有四家公司在四个不同的地区进行了类似的调查； 数据分析将所有四个类似的数据集编译到数据库中的一个文件中进行处理。
• 数据处理——数据处理是指如何从原始数据库文件中提取与特定指定参数相关的数据。 这种提取是通过利用数据处理软件中嵌入的某些功能或通过在数据条目上运行脚本（程序）来执行的。 例如，如果要查找参与四项调查的人的年龄，他将仅根据年龄参数处理数据。
• 数据清理——下一步是从与这些参数相关的“数据池”中清除重复的条目、错误或不完整的数据。 为了达到这些特定限制，系统中存在基准和格式。 例如，申请人之前的调查年龄限制应为正且低于120； 该算法将消除任何负条目或超过 120 的条目。
• 应用统计和建模技术——数据的 KSI（关键统计指标）的计算，以及某些图形、图表、表格等、视觉传达器等的建模。 例如，对于上述调查，受访者在该地区的调查中的平均年龄，1,2,3,4 可以用图表的形式描述。

转到问题的另一半，机器学习与数据分析。

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机器学习——它是什么？

同样，从名称中可以明显看出，它涉及机器如何自我学习。 问题是机器不像人类那样有知觉； 因此，机器学习涉及算法或代码，这些算法或代码会根据请求的反馈和收到的输入/数据进行自我修正。

日常使用中机器学习的一个例子是电子邮件客户端，它将一些收到的电子邮件归类为“垃圾邮件”； 在这里，输入是电子邮件的内容。 对于反馈，该算法可能会扫描文档中的某些参数，例如“销售”、“报价”等，并将其与发送者是否在接收者的联系人列表中的信息相结合。 其他因素，例如邮件被抄送（抄送）或密件抄送给许多人会决定反馈是“垃圾邮件”还是“不是垃圾邮件”。 随着时间的推移，该算法可能会通过分析手动标记为“垃圾邮件”的收件人电子邮件并将电子邮件从频繁的“垃圾邮件发送者”直接移至“垃圾箱”，从而在其数据库中包含更多要扫描的单词。

有多种模型可用于实施机器学习，并且每年都会试验和发布新模型。 其中一部分与设备硬件类型和数字化过程的快速发展有关。 一些流行的模型是 –

• 人工神经网络——相互交互的各种机器学习程序的集合。
• 决策树模型——任务的逻辑进展。 对于几个不同的输入或逻辑条件，有几个结果分支。
• 回归分析——建立输入和输出之间的关系，并调整输出以匹配它们的平均值。

程序/算法应用其所学知识的这种能力对行业非常有益。 它的一些应用是网站上的自动聊天框，自动化用户的日常任务，基于数据的预测，检查收据，定理证明，基于反馈的流程优化。

现在两个术语都清楚了，比较它们。

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机器学习与数据分析

机器学习与数据分析之间的快速比较是在以下参数上完成的——

• 算法/程序的修改

对于数据分析算法的任何修改，必须手动输入更改。 而对于机器学习，更改是由算法进行的，无需任何外部干预。

• 处理原始数据

数据分析做得非常好的一件事是数据处理。 各种数据处理都是可能的——它可以通过删除错误的、重复的、空的数据集来修剪数据，并以整齐的表格、图表等方式排列。 此外 - 数据可以通过某个参数或变量进行过滤。 它可以使某些变量相互关联。 还可以从数据中获得统计函数，例如移动平均数、偏度、中位数、众数等。

另一方面，机器学习无法处理原始数据。 这是有道理的，因为数据分析的历史比机器学习要长得多，所以与其将数据分析算法设计到机器学习中，不如单独使用数据分析工具。 但是，有几种软件将两者的功能集成到一个软件包中。

• 反馈

数据分析中没有“反馈”的概念； 它或多或少地在“投入产出”的基础上运作。 输入（数据），选择合适的修饰符（函数）并获得合适的输出（结果）。 基于结果的修饰符（函数）没有修改。

另一方面，机器学习遵循相同的套路。 生成输出后，算法可以通过分析输入与用户交互之间的关系来进行更改。

• 预测

数据分析无法根据数据集进行预测。 它可以对数据建模，建立变量之间的各种相关性并表示它们，但不能根据前一组变量的趋势估计下一组变量。

另一方面，机器学习可以毫不费力地做到这一点。 它所需要的只是足够大的先前数据集集合以供分析。 机器学习仅出于此特定目的在数据分析中得到应用。

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• 应用

数据分析有一个非常具体的目的——收集、清理、处理和建模数据。

因此，它的应用相对有限。 一些应用程序包括提供信息以帮助管理层做出决策、作为意见证明、向公众提供事实以及编制财务报表等。

另一方面，机器在没有任何外部帮助的情况下的适应能力具有巨大的适用性。 机器学习适用于任何需要根据个人“定制”流程或消除有利于自动化流程的手动流程的领域。 其用法的一个例子是数据分析本身。

话虽这么说，机器学习是一个相对较新的研究领域。 因此，在机器学习技术的创新、适用性和市场化方面还有很多工作要做。 所以，对于一项常见的任务，业界偏向于数据分析而不是机器学习。

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• 软件套装示例

有时，该软件同时包含数据分析工具和机器学习工具，以简化数据操作。 但是，由于机器学习的范围很大，因此有多个套件可用于多种目的。

对于数据分析，可以使用许多软件套件，包括 Microsoft Excel、Apache Open Office Spreadsheets、Julia、ROOT、PAW、Orange、KNIME、MATLAB ELKI、Google Sheets 等。

有许多用于机器学习的软件套件，其中最常见的是 - Amazon Machine Learning Kit、Azure Machine Learning、Google Prediction API、MATLAB、RCASE、IBM Watson Studio 和 KNIME，仅举几例。

在简要研究了上面写的机器学习与数据分析问题的答案之后，人们可以很容易地发现机器学习是一种更强大的工具和具有多种应用程序的灵活工具。 但是，也可以得出结论，他们都在商业行业中扮演着特定的角色。 有一些功能，例如处理原始数据，只有数据分析才能执行；还有一些功能，例如只有机器学习才能执行的预测。

因此，每一种都有其重要性和应用，虽然有时一种可能比另一种更适合特定任务，但它们都是行业所急需的。

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