机器学习和数据分析生命周期：有什么区别？

已发表: 2020-11-12

许多人在谈到数据科学生命周期和机器学习生命周期时会感到困惑。 他们是一样的吗？它们不同吗？这些技术有多相似或不同？许多这样的问题在他们的脑海中浮现。

好吧，我们有充分的理由感到困惑，因为这两种技术都属于同一个领域。然而，这两种技术都有自己的特定含义和应用，但有一些重叠。

数据科学及其范围

数据科学是具有广泛数据系统和流程的学习流。数据科学的总体目标是维护数据集并从中获取意义。数据工具、算法、工具和原理用于从随机数据集中获得洞察力。数字化已席卷全球。

这导致了大量数据的创建和收集。到处都有如此多的数据，存储、管理和监控它变得很困难。通过使用数据仓库和数据建模来管理不断增长的数据集。应用数据科学收集的分析和信息用于协助决策者实现业务目标。

商业智能是一个直接受数据科学影响的流。数据科学家对巨大的数据块进行初步分析，并根据模式等进行分析。它们生成报告以供商业智能专家理解和使用。

商业智能专家接手数据科学家所做的工作，并根据他们共享的信息提出行动方案和相关预测。

另一个相关角色是业务分析师。它是数据科学家和商业智能专家的结合体。他们了解这两种技能。

数据科学家使用多种数据分析格式来分析数据。两种这样的格式是预测性休闲分析和规范性分析。

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它是数据科学家用来预测未来业务事件的数据分析的一个分支。在这个数据分析生命周期中，数据科学家使用许多技术，包括数据挖掘、统计、建模、机器学习和人工智能。 这些技术帮助他们从给定的数据中获得洞察力，并对未来做出预测。

这有助于组织通过基于数据科学而不是假设或预感来预测未来的行为或结果来变得积极主动。预测数据分析生命周期的七个步骤是定义项目、收集数据、分析数据、进行统计分析、预测建模、预测模型部署和模型监控。

它是数据科学家用来根据预测分析制定一组最有可能成功的行动的数据分析分支。它使用来自预测模型的见解/推论，并通过提供实现业务目标的最佳方法来帮助公司。它可以自动执行复杂的决策并提供更新的建议。

数据科学家使用广泛的面向数据的技术，如 Hadoop、Python、R 和 SQL。还广泛使用了数据可视化、分布式架构、统计分析等技术，以从数据集中获得有用的推论。

在任何数据科学项目的生命周期中，这些熟练的专业人员会根据项目要求身兼多职并转换角色。他们可以同样轻松地使用 AI（人工智能）和 ML（机器学习）。很多时候，他们需要机器学习技能来执行各种任务，例如模式发现和预测报告。

机器学习用于设置数据报告中的参数。聚类是用于模式发现的最流行的算法之一。

机器学习是人工智能的一部分。机器学习是一种技术，这意味着机器/设备可以从经验中自动学习和改进。该技术主要是关于机器的独立学习方法，因此不必为持续改进而对其进行编程。

机器学习意味着分析数据以识别模式并基于推理建立逻辑推理。机器学习的四个关键组成部分是监督机器学习、无监督机器学习、半监督机器学习和强化机器学习。

监督机器学习创建了一个模型，该模型在不确定性期间根据证据进行预测。它需要一组已识别的输入数据和一组已识别的输出数据。根据这些历史数据集的行为，它指示模型生成对无法识别数据的响应的逻辑预测。它们在映射输入-输出对方面起着至关重要的作用。了解有关监督机器学习类型的更多信息。

顾名思义，这是一个机器学习过程，需要最少甚至不需要人工。无监督机器学习算法使用未分类或未标记的参数来发现模式和趋势。这些算法使用集群、异常检测、神经网络等。了解有关无监督机器学习的更多信息。

它是有监督和无监督机器学习的结合。它利用分类和未分类的数据来获得更准确的见解。当标记或分类数据是一个昂贵的过程时，它被认为是一种具有成本效益的解决方案。

如果你曾经玩过马里奥，那么你一定知道你已经体验过强化机器学习的回报。强化机器学习有助于理解在多个步骤后实现复杂目标的最佳方法。

数据科学和机器学习是两个不同的技术领域。他们都在业务的不同方面工作。数据科学使用数据来帮助公司了解趋势和预测行为。机器学习使设备能够自我学习并执行各种任务。

由于这两种技术是相互关联的，因此需要具备这两种技术的基本知识才能将其中任何一种技术应用于业务增长和发展。数据科学已经是几乎所有公司不可或缺的一部分，而对机器学习的需求正在快速增长。这两种技术都将在未来对公司高度相关和有用。

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希望这可以帮助您理解和理解机器学习和数据分析的循环。