现如今是一个信息的时代，社会上任何行为都是以信息为前提去执行的。而信息又是对数据的处理加工得来的，所以“数据”是时代的主宰。大数据、数据挖掘和机器学习这三者是面对数据通常采用的手段。而这三者之间又是怎样的区别呢？大数据是一个相对抽象的概念，目前国内外学术界还没有对大数据的定义形成统一的意见。美国国家科学基金会（National Science Foundation，United States）基于数据特征及数据来源角度对大数据进行了定义，认为大数据是一种复杂的、大规模的、长期的、多元化的分布式数据集，由一系列的数据源生成，包括网络点击流、音视频软件、E-mail、科学仪器、互联网交易、传感设备等。所谓数据挖掘，又叫做数据库中的知识发现，简称为KDD。关于数据挖掘技术的定义，国际上目前比较广泛认可的是U.M.Fayyad 等人说明的，即数据挖掘技术就是在模糊的、有噪声的、不完全的、大量的、随机的数据中，提取潜在的、人们事先不知道的、隐含在其中的有价值的知识与信息的过程。机器学习是基于对海量信息处理的需求产生的一门涉及多个学科领域交叉的学科，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法研究”。其主要目的是研究计算机如何通过学习人类的思维和行为，来自动获取新知识，自动适应环境的变化的。机器学习是赢咖4的核心思想。现代各企业都十分注重数据，面对各种各样的数据，因而也衍生了各大数据服务平台，例如，华为云机器学习平台（MLS）是EI的一项基础服务，帮助用户通过机器学习技术迅速发现数据规律，构建预测模型，并将其部署为预测分析解决方案。不管现在和将来，数据都会成为时代的标志。
数据分析、数据挖掘、机器学习之间的关系
