
数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)的区别是什么? 数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间有什么关系?
本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用。同时补上数据科学和商业分析之间的关系。能力有限,如有疏漏,请包涵和指正。
导论
数据挖掘 (data mining): 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)
当然,数据挖掘会使用大量机器学习的算法,但是其特定的环境和目的和机器学习不太一样。
机器学习(machine learning): 自动地从过往的经验中学习新的知识。
且机器学习目前在实践中最重要的功能便是预测结果。比如机器学习已经学习结束了,现在有一个新的数据集x,需要预测其分类,机器学习算法会根据这个新数据与学习后的“知识”相匹配(实际上,知识指的是学习后的数学模型),然后将这个数据集x分类某类C去。再比较常见的机器学习,比如amazon的推荐系统。
人工智能(AI): 一个广泛的概念,本质是用数据和模型去为现有的问题(existing problems)提供解决方法(solutions).
数据科学(data science)和商业分析(business analytics)的关系?
其实以前,我们是没有数据科学家(data scientist),和数据科学(data science)这个概念的。我们称呼做相关内容的方式更多叫商业分析(business analytics)。
接着DJ Patil和Jeff Hammerbacher在其写的《Building Data Science Teams》,将麦肯锡的“深度分析能力”称为了“数据科学家(data scientists)”。他们在文中提到:
商业分析师(business analyst)看起来太局限了,数据分析师(data anlyst)是他们的竞争者,但是我们还是觉得这个称呼太局限了。....我们认为最好的称呼应该是”数据科学家(data scientist)”,因为这些人需要同时使用数据(data)和科学(science)去创造一些新的东西。
- 专业技术(Technical expertise): 最好的数据科学家需要有关于某些科学学科的深度专业知识(deep expertise)。
- 好奇心(Curiosity): 一个优秀的数据科学家需要有挖掘潜在关系,解决问题和证明假说的强烈好奇心和渴望。
- 讲故事的能力(Storytelling): 能用数据讲一个生动的故事的能力,它能使交流更加有效。
- 聪明(Cleverness): 能够创造性地解决问题的能力。
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