好問(wèn)題，我會(huì )針對每個(gè)名詞進(jìn)行解析和對比，供您參考。不會(huì )像悟空上面有的回答那樣東拉西扯，文不對題，離題萬(wàn)里若等閑。

我需要重新排列下您提的幾個(gè)詞：

• 大數據

• 數據挖掘

• 數據分析/統計分析

• 機器學(xué)習

• 深度學(xué)習

想象一下，您是一名在頭條或者抖音工作的數據科學(xué)家。你需要做什么呢？

• 需要處理大數據，必須使用SQL，Python，R，C ，Java，Scala，Ruby等來(lái)編寫(xiě)計算機程序，以便僅維護大數據數據庫。

• 作為想要簡(jiǎn)化公司運營(yíng)的人員，你需要做數據挖掘和數據分析——可能會(huì )使用簡(jiǎn)單的軟件來(lái)執行此操作，或者運行大量其他人編寫(xiě)的代碼，或者用SQL，Python，R編寫(xiě)詳盡的代碼，進(jìn)行數據挖掘、數據清理、數據分析、建模、預測建模等。

• 數據分析有很多軟件可以做，Tableau是最受歡迎的一種，還有SAS。并輸出分析報告。

• 此外，需要能夠使用機器學(xué)習來(lái)得出結論，并在不能獲得分析答案的地方提出預測?？梢詫⒎治鲂源鸢敢暈橛嬎銠C程序的[If / then]類(lèi)型，其中所有輸入條件都是已知的，并且只有幾個(gè)參數會(huì )發(fā)生變化。

• 機器學(xué)習使用統計分析對數據進(jìn)行分區。例如：閱讀不同人發(fā)表的評論，并根據評論預測下一個(gè)閱讀者贊同還是否定這個(gè)回答。

• 如果這還不夠，您還可以使用深度學(xué)習。深度學(xué)習用于處理諸如音樂(lè )文件，圖像之類(lèi)的數據，甚至諸如自然語(yǔ)言之類(lèi)的文本數據，這些數據雖然很大，但是類(lèi)型卻非常多樣。

• 公司外部的人可能會(huì )看到也可能不會(huì )看到您做的任何事情，但你的工作將幫助公司更好地進(jìn)行產(chǎn)品和方案設計。

• 為此，您可能需要大量的專(zhuān)業(yè)知識來(lái)處理數據和一些編程語(yǔ)言的知識。

在網(wǎng)上我之前看到的數據科學(xué)維恩圖（Venn Diagram）如下。數據科學(xué)家處在交匯處。交流。

我們所說(shuō)的“大數據”是什么意思？

“大數據”是指數據集，其大小超出了典型數據庫軟件工具的存儲、管理和分析的能力。 隨著(zhù)技術(shù)的不斷發(fā)展，符合大數據條件的數據集的大小也會(huì )增加。還應注意，定義可能因行業(yè)而異，具體取決于特定行業(yè)中常用的軟件工具種類(lèi)和數據集的大小。 有了這些警告，當今許多領(lǐng)域的大數據范圍將從幾十TB到數PB。

接下來(lái)我們看看大數據需要什么樣的分析

• A/B測試

• 關(guān)聯(lián)規則學(xué)習

• 分類(lèi)分析

• 聚類(lèi)分析

• 數據挖掘

什么是數據挖掘

通過(guò)將統計和機器學(xué)習方法與數據庫管理相結合，從大型數據集中提取模式的一組技術(shù)。這些技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規則學(xué)習，聚類(lèi)分析，分類(lèi)和回歸。應用程序包括挖掘客戶(hù)數據以確定最有可能響應報價(jià)的細分市場(chǎng)，挖掘人力資源數據以識別最成功的員工的特征，或進(jìn)行市場(chǎng)籃子分析以建?？蛻?hù)的購買(mǎi)行為。

• 整合學(xué)習。

與從任何組成模型中獲得的預測模型相比，使用多個(gè)預測模型（每個(gè)模型都使用統計和/或機器學(xué)習開(kāi)發(fā)）可獲得更好的預測性能。這是一種監督學(xué)習。

遺傳算法。

• 一種用于優(yōu)化的技術(shù)，其靈感來(lái)自自然進(jìn)化或“適者生存”的過(guò)程。在該技術(shù)中，潛在的解決方案被編碼為可以結合和變異的“染色體”。選擇這些個(gè)體染色體以在模擬“環(huán)境”中生存，該“環(huán)境”決定了種群中每個(gè)個(gè)體的適應性或表現。通常被描述為一種“進(jìn)化算法”，這些算法非常適合解決非線(xiàn)性問(wèn)題。應用程序示例包括改善制造中的作業(yè)計劃并優(yōu)化投資組合的績(jì)效。

機器學(xué)習。

計算機科學(xué)的一個(gè)子專(zhuān)業(yè)（在歷史上稱(chēng)為“人工智能”的領(lǐng)域內）與算法的設計和開(kāi)發(fā)有關(guān)，該算法允許計算機根據經(jīng)驗數據來(lái)發(fā)展行為。機器學(xué)習研究的主要重點(diǎn)是自動(dòng)學(xué)習識別復雜的模式并根據數據做出明智的決策。自然語(yǔ)言處理是機器學(xué)習的一個(gè)示例。

• 自然語(yǔ)言處理（NLP）。

計算機科學(xué)子專(zhuān)業(yè)中的一組技術(shù)（在歷史上稱(chēng)為“人工智能”的領(lǐng)域內）和語(yǔ)言學(xué)，它們使用計算機算法來(lái)分析人類(lèi)（自然）語(yǔ)言。許多NLP技術(shù)是機器學(xué)習的類(lèi)型。 NLP的一種應用是在社交媒體上使用情緒分析來(lái)確定潛在客戶(hù)對品牌宣傳活動(dòng)的反應。通過(guò)自然語(yǔ)言處理分析的來(lái)自社交媒體的數據可以與實(shí)時(shí)銷(xiāo)售數據結合，以確定營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)對客戶(hù)情緒和購買(mǎi)行為產(chǎn)生何種影響。

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

計算模型受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（即大腦內的細胞和連接）的結構和工作原理的啟發(fā)，可以在數據中找到模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )非常適合查找非線(xiàn)性模式。它們可用于模式識別和優(yōu)化。一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用程序涉及監督學(xué)習，而另一些應用程序涉及無(wú)監督學(xué)習。應用程序示例包括識別有可能離開(kāi)特定公司的高價(jià)值客戶(hù)以及識別欺詐性保險索賠。

• 網(wǎng)絡(luò )分析。

一組用于表征圖形或網(wǎng)絡(luò )中離散節點(diǎn)之間關(guān)系的技術(shù)。在社交網(wǎng)絡(luò )分析中，將分析社區或組織中個(gè)人之間的聯(lián)系，例如信息的傳播方式或誰(shuí)對誰(shuí)影響最大。應用程序的示例包括確定要營(yíng)銷(xiāo)目標的主要意見(jiàn)領(lǐng)袖，以及確定企業(yè)信息流中的瓶頸。

……

綜合起來(lái)，您提的這幾個(gè)名詞各有定義，然鵝在實(shí)際應用中諸多交叉。

您可以理解為

• 大數據是基礎數據；

• 大數據需要數據分析，數據挖掘是數據分析的一個(gè)方向，用到統計分析的知識；

• 如果數據挖掘不行，可以用機器學(xué)習來(lái)做一些應用，深度學(xué)習是機器學(xué)習領(lǐng)域延申出來(lái)的內容。