先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道大数据分析是什么了，以及从哪开始学起了。

数据分析，机器学习，深度学习，人工智能的关系我画了这张图

我来解释下这张图。

一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用数据分析。复杂问题，需要复杂分析，我们使用机器学习。

1、什么是简单问题？

比如公司领导想知道每周的销售情况，这种就是简单问题。简单问题可以用数据分析来处理，通过分析数据来分析出有用的信息。

最简单的，你用 excel 分析一家淘宝店铺的销售数据，每周公司会让你出一份周报一份发现了最近几个月销量下降，然后根据分析产生销量下降的原因是什么，找到原因后制定对应的策略来提高销量。

我们来看一个真实的案例。全球最大的旅行房屋租赁社区 Airbnb 曾在 2011 年纠结于新用户增长的缓慢，有一天，他们的数据分析团队发现房源照片的精美程度，跟房源的预定人数成很大的正相关。

于是，他们提出一种假设，即「附有专业摄影照片的房源要更抢手，因此房主肯定会愿意申请 Airbnb 提供的此项服务」。

他们迅速上线了一个提供专业摄影照片服务的版本，然后跟原版本做 A/B Test，发现同一个房源，使用专业摄影服务的比不使用的多了 2-3 倍的订单量。

2011 年后期，Airbnb 雇用了 20 名专业摄影师，以帮助平台上的房主拍摄房屋照片，几乎在同一时间段，Airbnb 的订单量曲线有了一个陡峭的增长。

2、什么是复杂问题？

比如我们天天使用的淘宝，它会根据你的历史购物习惯（数据），来给推荐你可能感兴趣的商品。淘宝是如何做到的呢？对于这种复杂问题，淘宝背后使用的就是机器学习。

我再举个例子，今日头条是如何靠机器学习逆袭成为新闻客户端老大的。

2010 年前后，门户时代崛起的网易、搜狐、腾讯三巨头向移动端转型，几乎垄断了当时的新闻客户端市场。而仅仅 2 年后，今日头条，使用「机器学习」这把屠龙刀向用户个人性化推荐用户感兴趣的新闻，一举打破巨头垄断，成为新闻客户端老大。虽然，后来腾讯和网易为了对抗头条，推出了类似的产品的天天快报和网易号，但因起步晚和算法不成熟，都失败了。

下面图片是我在知乎一个问题下回答的传播分析报告

在这份报告中，像点赞数、评论数、收藏数、总阅读量这样的分析就是简单分析。像「你可能感兴趣的人」这样的分析，就是复杂分析，需要通过机器学习算法来找到，类似于豆瓣上给你推荐感兴趣的电影、淘宝上给你推荐感兴趣的商品。

3、什么是深度学习？

机器学习分很多方法（算法），不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习中的一个分支方法。

深度学习在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。我说个例子，你肯定听说过。那就是 2016 年谷歌旗下 DeepMind 公司开发的阿尔法围棋（AlphaGo）战胜人类顶尖围棋选手。阿尔法围棋的主要工作原理就是「深度学习」。

4、什么是人工智能？

人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。

机器学习是实现人工智能的一种技术。所以我把人工智，机器学习，深度学习放到不同的圆圈里，他们三者是包含的关系：

现在，你已经清楚了数据分析、机器学习、深度学习这些概念的关系了。当我们从解决现实问题的角度来看，很多概念会清楚。处理不同的问题，使用不同的方法。

5、数据分析与人工智能的关系？