人工智慧：顧名思義，人工智慧就是人的工作又機器去做並且是有智慧的去做。人工智慧在說通俗一點就是會像人一樣做判斷。在機器工作的時候他就不停的判斷下一步怎麼做，對於固定的選擇這並不難做。但是對於像無人駕駛這個高階的人工智慧它是怎麼選擇呢？透過大資料，透過挖掘大量的資料，分析出在那種情況下選擇最多則就是最優演算法，比如剛說的無人駕駛機器是根據分析攝像頭的資料和大資料的資料對比，這種情況到底是改剎車停車還是加速！大資料的準確性取決於挖掘的可靠資料夠不夠多。

總結：大資料就是挖掘大量的資料，再根據需求決如何分析、最終要哪些資料。它目前最流行的運用領域是引擎最佳化、各種推薦機制（包括電商能推薦你喜歡的商品也是透過大資料分析出來的）、還有人工智慧！

在當前的大資料時代，資料分析有非常重要的作用，是資料價值化的重要方式。資料分析簡單的說就是從一堆雜亂無章的資料中，找到其背後的規律，從而服務於各種社會活動（商業決策、交通規劃、診療方案、教育方案等等）。隨著大資料的逐漸落地，資料分析將在未來的產業網際網路階段發揮出越來越重要的作用。

從產業網際網路的角度來看，資料分析將起到以下幾個方面的作用：

第一：資料分析能夠體現出企業的健康狀況。一份完整的資料分析報告能夠比較全面的體現出企業的生產經營狀況，透過資料分析能夠直觀的反映出企業的問題出在哪裡，是企業健康與否的重要參考。

第二：資料分析為制定企業策略提供依據。資料分析將廣泛應用於產品的設計、研發、生產、銷售和服務環節，資料分析能夠為產品設計提供依據，可以對設計元素進行市場分析，從而對產品未來的市場熱度做出一定的預測。目前，資料分析已經廣泛應用在銷售領域，是企業制定銷售策略、推廣策略不可缺少的環節。

第三：資料分析輔助企業管理。資料分析對於企業管理的重要性越來越高，在提倡精細化管理、網路化管理、智慧化管理的今天，資料分析是企業管理的重要手段之一。透過資料分析能夠對不同崗位進行多維度分析，同時可以對每名工作人員生成一個完整的工作狀態描述，這些對於企業管理都具有重要的意義。

資料分析的運用還能明顯降低崗位的工作難度，所以對於現代職場人來說，掌握一定的資料分析技能是比較重要的。

資料分析（資料探勘）主要是用來寫產品週報、月報，或者對外提供資料報告，且分析一些運營活動資料；以及對公司現有的資料進行建模，透過模型儘可能準確的預測在未來多長時間內這項業務的發展情況等作用。

之前在其他平臺上看到個人認為很完美的解析，就是所謂的資料分析，是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發資料資料的功能，發揮資料的作用。是為了提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。 廣義的資料分析，應當是包含資料探勘和統計的。資料探勘是面對海量資料時的有效工具，而資料統計是為分析過程提供可靠模型和結果檢驗的 有效工具。這兩個工具可以用在資料分析中，但不只用在資料分析中。資料分析就是資料到有效資訊的過程。

那麼在資料為王的時代裡，什麼才是當下的風口呢？那肯定就是人工智慧了！有了人工智慧的存在，才叫真正的大資料時代，它以大資料為主支撐起了人們的需求，演算法精準，給這個世界帶來了無與倫比的超級芯科技時代！

我自己本科和研究生學的是統計，畢業後一直做的資料分析和挖掘相關的工作。我簡單來說一下這個問題，不對的地方，還請同行多多批評指正：

簡單概括的說，資料分析可以幫助我們理解過去和現在，資料探勘可以幫助我們理解未來。具體來說各行各業的應用場景會有不同，大概有如下一些應用場景：

a. 電信行業：經營分析（業務發展怎麼樣，收入怎麼樣，未來會有哪些變化），精準營銷（比如先該給哪些使用者推薦5G套餐接收度比較高），套餐該如何設計等等

b.消費信貸（風控，該給哪些使用者發信用卡，額度是多少，如果提額，該對哪些使用者催收，基於資料的分析和挖掘，決策效率和效果都會答覆提升，而且這些應用已經非常成熟）

c.網際網路（精準廣告，改給哪些使用者看什麼樣的廣告收益更高，轉化更好；推薦系統：怎麼樣結合使用者的偏好推薦使用者喜歡的內容，以提升使用者的瀏覽量和購買量等等；搜尋系統：改怎麼樣用資料提升搜尋的精度和質量；產品的資料化運營：怎麼樣基於資料分析改進產品和評估運營策略，提升運營效率等等）

這是我自己經歷過的三個行業。我相信其他行業也用很多類似的應用資料分析和挖掘解決實際問題的場景和成功案例。

如果硬要說目前哪個行業對資料分析和挖掘人員的需求量最大，那當然是網際網路行業，未來可能是物聯網行業。因為這個行業有能線上收集大量的資料，利用資料分析和挖掘技術能產生很高的商業價值。

資料分析和資料探勘在本質上是有一定區別的

資料分析：是指運用合適的統計分析方法對採集來的規模巨大的資料進行分析，是一個為提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括的過程；

資料探勘：是指用相關演算法從大量的資料中探索隱藏在其中的資訊的過程。

我們可以簡單的理解為，一個是從廣度上對資料的處理過程，一個是從深度上對資料的處理過程。

一個可以透過大量資料的整理和解讀來對企業的現狀進行分析，並透過資料來反映目前企業管理的問題，並可將相應的問題原因進行深入追蹤，最後確認相關的責任人，保證了資料的可追溯性，來輔助企業的整體管理和運營；而資料探勘透過對企業隱藏價值資料的深耕，可以對企業未來發展導向，做出預判，為企業高層提供相應的參考支援；一個企業想要發展的更好，處理好當下企業發展中的問題是必要的，著眼於未來企業的發展是重要的，而資料分析和資料探勘在企業中的實際運用，可以更好的支撐企業的運營管理，提供決策分析，幫助企業走的更高、更遠。

資料分析的本質，隔行隔重山，入行需要了解本質，才能圍繞本質進行擴充套件；資料分析的本質是在資料的基礎上解讀出資訊，是多少（對資料進行狀況描述），是什麼（樹立資料標準），為什麼（探索問題原因），會怎樣（預測業務走勢），又如何（綜合判斷狀況）；解讀資訊是資料分析過程非常重要的部分，如果分析的過程中忽略本質，得到的結果，有可能是錯誤的，錯誤的結果導致錯誤的決策，最終會造成重大的過失。