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菜鸟独白
Python有两大方向，web一块，数据分析挖掘一块.个人对数据分析比较感兴趣，而数据分析再往前一步就是机器学习. 有的同学可能会问，数据分析和机器学习有啥区别呢，不急我们今天就从小白的角度来慢慢走进机器学习的殿堂

数据分析和机器学习的区别和联系
1).体量上看
从我个人看法，数据分析和机器学习，其实都是对数据集的探索，只是程度不同而已.数据分析更偏重数据的的统计和分析，并用可视化的角度去展示.
【菜鸟教程网菜鸟学编程先学什么】数据分析的维度和数据量并不是很大，一般数据分析可视化的话同时4个维度已经蛮多了,但是机器学习的维度和数据量会很大，上百个维度的分析都是有可能的.
2).干的事不一样
数据分析一般偏重对历史数据，交易数据的分析，比如网站的用户订单信息，根据不同的维度去对数据进行统计，主要是展示过去的数据
而机器学习偏行为数据行为，比如电商里面用户浏览网站点了哪些商品，交流历史，浏览历史啊，搜索历史等等，数据集量比较大维度比较多，用海量可能不过分,需要挖掘找出数据之间的规律
最神奇的是它经过一些算法训练数据之后，可以对数据预测，这一点非常牛，也就是说掌握了大量的历史数据之后可以预测数据，举个例子我掌握你的大量购买行为之后我可以预测你对某一类商品感兴趣，我会推荐你一个商品，而且很可能就是你要的商品.

3).需要背景的技能
数据分析师最常用的是Excel，SQL,然后才是Python,而且需要对业务的逻辑非常了解和熟悉,可视化是一个非常重要的技能.
数据挖掘，机器学习是需要熟悉大量的机器学习算法，对算法的各种模型和参数都有理解，不然你后面根本无法调整参数.而且机器学习涉及到一些数学知识，至少统计学，线性代数是需要懂的.

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