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OLAP分析方法：用戶驅(qū)動、交互式分析
機器學(xué)習(xí)分析方法：數(shù)據(jù)驅(qū)動、自動進(jìn)行知識發(fā)現(xiàn)
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數(shù)據(jù)分析：報告過去的事情
機器學(xué)習(xí)：預(yù)料未來的事情
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銷售數(shù)據(jù)
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交易數(shù)據(jù)：存取款賬單?用戶訂單?話費賬單（跟錢有關(guān)的數(shù)據(jù)）
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機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別：交易數(shù)據(jù)VS行為數(shù)據(jù)?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 少量數(shù)據(jù)VS海量數(shù)據(jù)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 采樣分析VS全量分析
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自然語言處理：情感分析?實體識別
圖像識別 （深度學(xué)習(xí)）
更多應(yīng)用：語音識別?個性化醫(yī)療?情感分析?人臉識別?自動駕駛?智慧機器人?私人虛擬助理?手勢控制（體感游戲） 視頻內(nèi)容自動識別?機器實時翻譯
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互聯(lián)網(wǎng)廣告：ctr預(yù)估（線性回歸）
推薦系統(tǒng)：協(xié)同過濾
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信用卡欺詐：決策樹
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用戶細(xì)分精準(zhǔn)營銷：聚類
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“啤酒+尿片”購物籃分析
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業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)展的歷史：（定業(yè)務(wù)規(guī)則）
基于專家經(jīng)驗
基于統(tǒng)計——分維度統(tǒng)計
機器學(xué)習(xí)——在線學(xué)習(xí)（訂單?訪問?點擊）
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機器學(xué)習(xí)發(fā)展的原動力
1、從歷史數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，把這些規(guī)律用到對未來自動做出決定
2、用數(shù)據(jù)代替專家（expert：經(jīng)驗?規(guī)則-由程序員用代碼寫出來-業(yè)務(wù)邏輯即用數(shù)據(jù)來告訴我們規(guī)律。）
3、經(jīng)濟(jì)驅(qū)動，數(shù)據(jù)變現(xiàn)
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