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我们快速增长的数字世界已经普及了，产生大量的新术语和短语，以至于我们很容易不知所措或迷失方向。
具体来说，这就是“数据挖掘”和“机器学习”所面临的问题。由于一些共同的特征，这两个词之间的界限有时会变得模糊。为了使事情更加清晰，我们将探讨数据挖掘和机器学习之间的显著区别。
1、数据挖掘和机器学习的共同点——什么是数据挖掘?
数据挖掘被认为是从大量数据中提取有用信息的过程。它用于在数据中发现新的、准确的和有用的模式，为需要它的组织或个人寻找意义和相关信息。它是人类使用的工具。
2、数据挖掘和机器学习的共同点——机器学习是什么?
另一方面，机器学习是发现算法的过程，这些算法得益于从数据中获得的经验。这是一种设计、研究和开发算法的方法，它允许机器在没有人类干预的情况下学习。它是一种让机器变得更智能的工具，消除了人为因素(但不是消除人类自身;那将是错误的)。
3、数据挖掘和机器学习的共同点——他们有什么共同点?
数据挖掘和机器学习都属于数据科学的范畴，这是有道理的，因为它们都使用数据。这两个过程都用于解决复杂的问题，因此，许多人(错误地)将这两个术语互换使用。考虑到机器学习有时被用作进行有用数据挖掘的一种手段，这并不奇怪。虽然从数据挖掘中收集的数据可以用来教机器，但是这两个概念之间的界限变得有些模糊。
此外，这两个过程使用相同的关键算法来发现数据模式。
以上就是有关于数据挖掘和机器学习的共同点的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
