数据分析和机器学习的区别

从数据本身来看

数据分析

处理的数据是交易数据  eg： 用户订单    用户存取款    用户的通话短信

使用的少量数据

采样分析   数据量过大可采用采样分析

机器学习

处理的数据是行为数据    eg： 搜索历史  点击历史   浏览历史   评论

使用的海量数据   

  ps：关注 行为数据 导致数据量剧增   所以就普通数据公司变成大数据公司了。   （23333333）

全量分析  通过全量分析对用户的行为进行刻画

解决业务问题来看：

数据分析是对历史的回顾

eg：  过去3年，前100名优质客户     和年初计划相比，上个季度销售额如何。。。。

机器学习是对未来的预测

eg：  前100名优质客户将是谁      明年各个地区的销售额预计是多少。。。。

从技术手段来看：

从参与者来看

分析师    数据和算法   分析师能力决定了结果   目标：公司高层    帮助做决策和支持

机器      取决于数据质量      目标： 个体用户    做的针对个人的推荐