數據分析 (Data Analytics)

數據分析是協助客戶理解過去或現在的情況，並幫助做出決策。它通常依賴於傳統的統計方法和簡單的數據可視化工具，包括收集、處理和解釋數據，以提取有價值的見解和結論，通常涉及以下步驟：

• 數據收集：收集來自各種來源的數據，例如企業的內部數據、網絡流量、社交媒體等。
• 數據清理：去除不準確、重複或缺失的數據，保證數據的質量和可靠性。
• 數據探索與描述性分析：通過簡單的統計指標（例如平均值、標準差、最大值等）來理解數據的基本特徵，並進行可視化，幫助發現數據中的模式或趨勢。
• 數據建模與推斷：根據數據建立模型，進行預測或推斷。例如，利用過去的銷售數據預測未來的銷售趨勢。
• 結果解釋與報告：將分析結果以簡單易懂的方式呈現，幫助業務決策者作出明智的選擇。

數據分析的目的是理解過去或現在的情況，並幫助做出決策。它通常依賴於傳統的統計方法和簡單的數據可視化工具。

機器學習 (Machine Learning)

機器學習專注於讓電腦系統從數據中學習，而不需要明確的程式設計指令，根據數據自行學習的結果，進行未來的預測或行動。過程大致分為以下幾步：

• 數據收集：與數據分析相似，機器學習首先需要大量的數據作為基礎。
• 特徵選擇與處理：從數據中選擇對預測有幫助的特徵（變數），並對數據進行處理，確保其適合用於模型訓練。
• 模型訓練：選擇合適的機器學習算法（例如線性回歸、決策樹、神經網絡等），用上述的數據訓練。模型因此學會如何從數據中找出模式和關聯。
• 模型驗證：通過測試數據來驗證模型的效果，確保模型能夠做出準確的預測。
• 預測與應用：將訓練好的模型應用於新數據，進行預測或分類，並將結果用於實際業務中。