近年人工智能嘅發展,大大提升咗公眾對數據應用嘅興趣,但有好多人都係對AI範疇一知半解。今次同大家講下數據科學、大數據、同埋數據分析到底係有咩分別!
#數據科學
係數據科學嘅世界裡,由於有龐大嘅數據同海量資料在內,Data science 嘅工作抱括揬掘大量嘅數據,從中探索數據中隱藏嘅Pattern,以辨別出唔同嘅行為模式,係呢個過程中,就需要唔同技術嚟分析呢D龐大嘅數據資料,包括編程、統計同埋機器學習演算法等。呢個精鍊嘅過程就有如由原油提煉石油般,從最Raw 最原始嘅材料提鍊出有價值嘅數據資料庫!
其實從Data提鍊出有用嘅資料並唔係一D革新嘅概念,一向Data mining 同數據統計都係用類似嘅技術嚟預測未來。
#大數據
由於AI 時代嘅誕生,因而衍生出無窮無盡嘅大數據,從而有更多樣化嘅數據,處理嘅技術需要更為精準,包括捕獲數據、數據存儲、數據共享同數據查詢等等。早期大數據係過去十年廣泛用係企業內部嘅資料分析、商業智(Business Intelligence)同埋統計應用。但係而家嘅大數據已經唔單止係資料處理工具,更係一種企業思維同商業模式,因為資料量急速成長、儲存嘅設備成本下降、軟體技術進化同埋雲端環境成熟等種種嘅客觀條件,先可以讓資料分析由過去嘅洞悉歷史進化到預測未來,甚至係破舊立新,開創前所未見嘅商業模式。
#數據分析
即係透過提煉番黎嘅數據,用黎執行數據統計分析,得出結論並解決問題。係咪都係唔明呢?講白D,數據分析嘅工作即係「要讓數據說話」,話俾我哋知透過呢D數據我哋嘅後續應該要點做。後續嘅反應啱咗之後,即係話數據分析係正確嘅,反之亦然。透過後續嘅檢討,再修正數據分析嘅方法。
下次我地會講下具體用處同價值!