數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習這些概念有區(qū)別嗎？感覺是一樣的，但又感覺上也差不多啊。這個問題肯定有很多資料可以介紹過，這里聊下自己的感悟。題中你在做電商，客戶要注冊，要存?zhèn)€客戶資料表?？蛻粢聠?，要存訂

數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習這些概念有區(qū)別嗎？

感覺是一樣的，但又感覺上也差不多啊。

這個問題肯定有很多資料可以介紹過，這里聊下自己的感悟。

題中你在做電商，

客戶要注冊，要存?zhèn)€客戶資料表。

客戶要下單，要存訂單表。

你要公司采購，是需要采購計劃單，采購單，到貨單，退貨單，上架的話單，甚至于庫存數(shù)量單。

你的客戶要退換貨，要有退換貨單。

如果另外各種運營手段，那不對應也有各種數(shù)據(jù)表。

數(shù)據(jù)成年累月地資料記錄，再積累多了，你就發(fā)現(xiàn)你想明白了：

你的客戶在哪？在全國是怎么分布的？有什么特征？客戶如何可以細分（俾使以后以后對于相同

類別客戶按結構相同）？

你的客戶對什么產(chǎn)品最興趣？哪些類別商品賣的好？哪些嚴重滯銷？哪些獲得利潤？哪些賠本？

不能找到這些特征指標也可以規(guī)律，這個找的過程應該是大數(shù)據(jù)挖掘。不能找到這些特征，很很可能對你下一步計劃有指導作用（又不是必須明確的指導，要其他多種因素考慮到）。

開始，你區(qū)分的是簡單的統(tǒng)計分析。隨著時間推移，有些用統(tǒng)計早就肯定不能做了，數(shù)據(jù)量太大了。正在此時你是需要通過更高科學的算法（即機器學習）來可以計算各種特征指標，甚至連發(fā)現(xiàn)到新指標。

有天你發(fā)現(xiàn)自己，假如能分析和預測未來，勝算那豈不是相當大？

能幫幫采購人員負責人，何時能工廠采購什么買多少，

能說說產(chǎn)品運營官，首頁放什么商品，差別客戶見到有所不同的商品，哪怕相同的優(yōu)惠價格

能告訴市場運營官，何時做何種方案的營銷活動

好么，深度學習來了。那就是能是從算法來可以升級計算算法。那不那就是智能物種干的事了嗎？

基本是可以這樣理解。

肯定是一樣的的。一個是整理一番，一個是判斷能力。

統(tǒng)計學要用什么軟件，對電腦的配備高嗎？

統(tǒng)計出來廣泛的三大軟件：SAS、SPSS、EVIEWS。

excel嚴格的說不是什么統(tǒng)計軟件，但它必須具備很多統(tǒng)計計算出的功能，而對統(tǒng)計學專業(yè)的學生來說也很具體用法。至于，也有S-pius、Minitab、Statistica、R軟件等這些軟件對電腦配置的要求都不高，目前沒逃離市場的電腦都是可以不滿足，四五千的電腦就更都不成問題啦！

會計學注冊會計師和會計學大數(shù)據(jù)類區(qū)別？

學注冊會計師是要拿證的，搞到證了之后呢就也可以法律有規(guī)定地為企業(yè)或是機構來可以提供會計審核，會計報表制作并可以提供審計意見等。會計類大數(shù)據(jù)這個呢，很很有可能是在會計工作中在用的某些工具和數(shù)據(jù)分析方法。從它的性質(zhì)上來講，兩個東西總之卻不是不對等的。

這樣從字面解釋看看，什么叫會計類的大數(shù)據(jù)？那就大數(shù)據(jù)這個呢？現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量，企業(yè)的各種商業(yè)數(shù)據(jù)量越來越大了，這樣通過一些數(shù)據(jù)挖掘的工具，諸如SAS這樣子，能對企業(yè)的數(shù)據(jù)來進行更合適的自動化專業(yè)的分析，增加人力的支出。這對畜牧獸醫(yī)相關專業(yè)會計相關業(yè)務工作的是有一個也很大的好處的，但都是緊接著時代趨勢的步伐。

以上結論，期望你多謝！，木魚不是原創(chuàng)手打如果能換取支持什么