三者是相輔相成的關(guān)系， 有了大數(shù)據(jù)才能去數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果促進了機器學(xué)習(xí)的發(fā)展。機器學(xué)習(xí)是指一種自動學(xué)習(xí)的機器，是一種自動化數(shù)據(jù)分析方法。計算機能夠分析數(shù)據(jù)并自動從該數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的科學(xué)。該機器可以提供數(shù)據(jù)并適應(yīng)自身，以進行更精確的預(yù)測并相應(yīng)地進行操作。所謂的數(shù)據(jù)挖掘，就是利用各種技術(shù)與統(tǒng)計方法，將大量的歷史數(shù)據(jù)進行分析、歸納與整合等工作，找出有意義的，有價值的數(shù)據(jù)，加以運用。

數(shù)據(jù)挖掘的前提就是有充足的數(shù)據(jù)為前提，這里的數(shù)據(jù)是“大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)”，信息指的是“隱含的、規(guī)律性的、人們事先未知的、但又是潛在有用的。大部分的核心功能的實現(xiàn)，都以計量和統(tǒng)計分析方法作為支撐。主要包括，聚類、估計、預(yù)測、關(guān)聯(lián)分組以及分類。

嚴格來說后面兩者就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方向，三者并不在一個level呢，現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)就是風(fēng)口，但企業(yè)會要求你有相關(guān)頂級會議的paper，或者有做過這一方面的競賽等，要求較高呢，數(shù)據(jù)挖掘這個需要的能力更全面，需要適當(dāng)建模，也需要用到機器學(xué)習(xí)算法，還需要用到大數(shù)據(jù)各種框架呢