数据挖掘VS 机器学习：它们的区别是什么？你更合适学哪个

新名词层出不穷，什么神经网络，机器学习，数据挖掘等等，数据挖掘涉及数据，机器学习也离不开数据，它们之间的区别在哪里？



什么是数据挖掘？

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，数据挖掘主要是组织或个人寻找有价值的信息，从一堆庞杂的数据中，找到有助于业务发展，提升企业营收，甚至帮助企业发现新机会的过程，而数据挖掘的过程，需要人类来完成。
什么是机器学习？

机器学习是发现算法的过程，这些算法通过从数据中获得的经验进行改进。它是算法的设计、研究和开发，使得机器无需人工干预即可学习。



他们有什么共同点？

数据挖掘和机器学习都属于数据科学的范畴，因为它们都使用数据。这两个过程都用于解决复杂的问题，再加上机器学习有时被用作进行有用数据挖掘的一种手段，因此，许多人（错误地）互换使用这两个术语。
数据挖掘和机器学习之间的区别

• 诞生时间不同
  

首先，数据挖掘比机器学习早了 20 年，数据挖掘自 1930 年代就已存在；机器学习出现在 1950 年代。

• 目的不同
  

数据挖掘旨在从大量数据中提取规则，而机器学习则教会计算机如何学习和理解给定的参数。或者换句话说，数据挖掘只是一种研究方法，根据收集到的数据总量来确定特定结果。机器学习用来训练系统执行复杂的任务，并利用收集到的数据和经验变得更智能。

• 利用的数据不同
  

数据挖掘依赖于大量的数据存储（例如大数据），然后，这些数据又被用于帮助企业进行预测。另一方面，机器学习倾向于使用算法，而不是原始数据。

• 对人类依赖程度不同
  

数据挖掘依赖于人为干预，如果人类不和数据发生交互，数据挖掘就无法正常工作。而机器学习最大的特点就是可以自己学习，它与人类发生的交互极少，几乎仅限于初始设置算法。

• 数据挖掘和机器学习如何关联
  

此外，数据挖掘是一个包含两个元素的过程：数据库和机器学习。前者提供数据管理技术，后者提供数据分析技术。因此，虽然数据挖掘需要机器学习，但机器学习不一定需要数据挖掘。但是，在某些情况下，来自数据挖掘的信息用于查看关系之间的联系。通过数据挖掘收集和处理的信息可以用来帮助机器学习，但这不是必需的，只是会更加方便机器学习。

• 使用目的不同
  

零售业采用数据挖掘来了解客户的购买习惯，从而帮助企业制定更成功的销售策略。社交媒体是数据挖掘的沃土，因为可以将来自用户资料、查询、关键字和分享的信息收集在一起。它将帮助广告商整合相关的促销活动。金融界使用数据挖掘来研究潜在的投资机会，甚至是初创公司成功的可能性。
机器学习主要用于自动驾驶汽车、信用卡欺诈检测、在线客户服务、垃圾邮件拦截、商业智能（例如，管理交易、收集销售结果、业务计划选择）和个性化营销等领域。依赖机器学习的公司包括谷歌、Yelp、Twitter、Facebook以及Pinterest等等。



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