機器學習與數據分析：簡要比較

數據也被稱為本世紀的新“石油”。 這意味著數據對於 21 世紀的企業運作來說就像 20世紀初的原油一樣寶貴。 正如石油已成為人類文明的重要組成部分一樣，數據也被證明是其中之一。 與其收集、處理和展示相關的活動越來越受到重視。

由於企業越來越依賴於數據，因此處理上述數據的新技術不斷發展。 數據科學、數據分析、機器學習、數據工程等是一些研究領域。 這些針對數據處理過程中的特定角色培訓特定數據處理技術的個人。

機器學習和數據分析是兩個相關但不同的領域，在探討機器學習與數據分析這個問題之前，有必要對這些術語有一個基本的了解。

報名參加世界頂尖大學的機器學習課程。 獲得碩士、高級 PGP 或高級證書課程以快速推進您的職業生涯。

數據分析——它是什麼？

從它的名字推斷，人們會認為數據分析一定與“分析”數據的行為有關，他是對的。 數據分析是對數據的“分析”，但分析是一個非常寬泛的術語，因此讓我們簡要概述一下這種“分析”涉及的內容及其工作原理。

• 數據收集——收集一組數字和相關參數。 數據分析不包括實際數據的收集，而是符合從各種來源收集的數據。 例如，有四家公司在四個不同的地區進行了類似的調查； 數據分析將所有四個類似的數據集編譯到數據庫中的一個文件中進行處理。
• 數據處理——數據處理是指如何從原始數據庫文件中提取與特定指定參數相關的數據。 這種提取是通過利用數據處理軟件中嵌入的某些功能或通過在數據條目上運行腳本（程序）來執行的。 例如，如果要查找參與四項調查的人的年齡，他將僅根據年齡參數處理數據。
• 數據清理——下一步是從與這些參數相關的“數據池”中清除重複的條目、錯誤或不完整的數據。 為了達到這些特定限制，系統中存在基準和格式。 例如，申請人之前的調查年齡限制應為正且低於120； 該算法將消除任何負條目或超過 120 的條目。
• 應用統計和建模技術——數據的 KSI（關鍵統計指標）的計算，以及某些圖形、圖表、表格等、視覺傳達器等的建模。 例如，對於上述調查，受訪者在該地區的調查中的平均年齡，1,2,3,4 可以用圖表的形式描述。

轉到問題的另一半，機器學習與數據分析。

查看 upGrad 在 DevOps 中的高級認證

機器學習——它是什麼？

同樣，從名稱中可以明顯看出，它涉及機器如何自我學習。 問題是機器不像人類那樣有知覺； 因此，機器學習涉及算法或代碼，這些算法或代碼會根據請求的反饋和收到的輸入/數據進行自我修正。

日常使用中機器學習的一個例子是電子郵件客戶端，它將一些收到的電子郵件歸類為“垃圾郵件”； 在這裡，輸入是電子郵件的內容。 對於反饋，該算法可能會掃描文檔中的某些參數，例如“銷售”、“報價”等，並將其與發送者是否在接收者的聯繫人列表中的信息相結合。 其他因素，例如郵件被抄送（抄送）或密件抄送給許多人會決定反饋是“垃圾郵件”還是“不是垃圾郵件”。 隨著時間的推移，該算法可能會通過分析手動標記為“垃圾郵件”的收件人電子郵件並將電子郵件從頻繁的“垃圾郵件發送者”直接移至“垃圾箱”，從而在其數據庫中包含更多要掃描的單詞。

有多種模型可用於實施機器學習，並且每年都會試驗和發布新模型。 其中一部分與設備硬件類型和數字化過程的快速發展有關。 一些流行的模型是 -

• 人工神經網絡——相互交互的各種機器學習程序的集合。
• 決策樹模型——任務的邏輯進展。 對於幾個不同的輸入或邏輯條件，有幾個結果分支。
• 回歸分析——建立輸入和輸出之間的關係，並調整輸出以匹配它們的平均值。

程序/算法應用其所學知識的這種能力對行業非常有益。 它的一些應用是網站上的自動聊天框，自動化用戶的日常任務，基於數據的預測，檢查收據，定理證明，基於反饋的流程優化。

現在兩個術語都清楚了，比較它們。

最佳在線機器學習課程和 AI 課程

機器學習與數據分析

機器學習與數據分析之間的快速比較是在以下參數上完成的——

• 算法/程序的修改

對於數據分析算法的任何修改，必須手動輸入更改。 而對於機器學習，更改是由算法進行的，無需任何外部干預。

• 處理原始數據

數據分析做得非常好的一件事是數據處理。 各種數據處理都是可能的——它可以通過刪除錯誤的、重複的、空的數據集來修剪數據，並以整齊的表格、圖表等方式排列。 此外 - 數據可以通過某個參數或變量進行過濾。 它可以使某些變量相互關聯。 還可以從數據中獲得統計函數，例如移動平均數、偏度、中位數、眾數等。

另一方面，機器學習無法處理原始數據。 這是有道理的，因為數據分析的歷史比機器學習要長得多，所以與其將數據分析算法設計到機器學習中，不如單獨使用數據分析工具。 但是，有幾種軟件將兩者的功能集成到一個軟件包中。

• 反饋

數據分析中沒有“反饋”的概念； 它或多或少地在“投入產出”的基礎上運作。 輸入（數據），選擇合適的修飾符（函數）並獲得合適的輸出（結果）。 基於結果的修飾符（函數）沒有修改。

另一方面，機器學習遵循相同的套路。 生成輸出後，算法可以通過分析輸入與用戶交互之間的關係來進行更改。

• 預測

數據分析無法根據數據集進行預測。 它可以對數據建模，建立變量之間的各種相關性並表示它們，但不能根據前一組變量的趨勢估計下一組變量。

另一方面，機器學習可以毫不費力地做到這一點。 它所需要的只是足夠大的先前數據集集合以供分析。 機器學習僅出於此特定目的在數據分析中得到應用。

需求機器學習技能

• 應用

數據分析有一個非常具體的目的——收集、清理、處理和建模數據。

因此，它的應用相對有限。 一些應用程序包括提供信息以幫助管理層做出決策、作為意見證明、向公眾提供事實以及編制財務報表等。

另一方面，機器在沒有任何外部幫助的情況下的適應能力具有巨大的適用性。 機器學習適用於任何需要根據個人“定制”流程或消除有利於自動化流程的手動流程的領域。 其用法的一個例子是數據分析本身。

話雖這麼說，機器學習是一個相對較新的研究領域。 因此，在機器學習技術的創新、適用性和市場化方面還有很多工作要做。 所以，對於一項常見的任務，業界偏向於數據分析而不是機器學習。

流行的人工智能和機器學習博客和免費課程

• 軟件套裝示例

有時，該軟件同時包含數據分析工具和機器學習工具，以簡化數據操作。 但是，由於機器學習的範圍很大，因此有多個套件可用於多種目的。

對於數據分析，可以使用許多軟件套件，包括 Microsoft Excel、Apache Open Office Spreadsheets、Julia、ROOT、PAW、Orange、KNIME、MATLAB ELKI、Google Sheets 等。

有許多用於機器學習的軟件套件，其中最常見的是 - Amazon Machine Learning Kit、Azure Machine Learning、Google Prediction API、MATLAB、RCASE、IBM Watson Studio 和 KNIME，僅舉幾例。

在簡要研究了上面寫的機器學習與數據分析問題的答案之後，人們可以很容易地發現機器學習是一種更強大的工具和具有多種應用程序的靈活工具。 但是，也可以得出結論，他們都在商業行業中扮演著特定的角色。 有一些功能，例如處理原始數據，只有數據分析才能執行；還有一些功能，例如只有機器學習才能執行的預測。

因此，每一種都有其重要性和應用，雖然有時一種可能比另一種更適合特定任務，但它們都是行業所急需的。

在 upGrad，我們與 IIIT-B 合作提供的機器學習和深度學習高級證書是一個為期 8 個月的課程，由行業專家教授，讓您了解深度學習和機器學習的工作原理。 在本課程中，您將有機會學習有關機器學習、深度學習、計算機視覺、雲、神經網絡等的重要概念。

查看課程頁面並儘快註冊！

為未來的職業做準備

申請機器學習碩士