数据挖掘，这个比较应用。人工智能和数据挖掘有什么联系和区别？标准答案可以是百度和谷歌，这里简单说一下，首先是数据，这显然需要数据库的各种技术和理论；然后是挖掘，一般是通过机器学习来完成的，网站数据分析:数据仓库相关问题(3)网站数据分析:数据仓库相关问题(3)网站数据分析相关的一些问题上一篇文章主要梳理了BI相关问题，本文主要想梳理一些数据仓库相关问题。
文科可以做数据分析吗？可以，但是要选对部门。其他行业不知道。就电商行业而言，分析师通常出现在业务部门和基础数据部门。业务部门是分析业务情况的，工具excel一般就够了(excel本身就很强大)，我也会偶尔用SPSS。在这类部门，主要要求是了解业务，对数据敏感，对业务敏感，找出数据涨跌的原因，分析产品特性，主要处理数据日报和周报。一般不一定要懂sql，但懂sql更好，开发人员在提取数据时更容易理解你的需求逻辑。
网站数据分析:数据仓库相关问题(3)网站数据分析的一些问题上一篇文章主要梳理了BI相关问题，本文主要想梳理一些数据仓库相关问题。因为最近重新看了一些数据仓库的资料和书籍，想把之前和现在遇到的主要问题提出来(博客的相关内容请参考网站上的数据仓库目录)，同时对数据仓库的知识进行了重新梳理和理解，也很久没有在博客上发布新的文章了，所以不能太懒。
标准答案可以是百度或者谷歌。这里简单说一下。所谓人工智能，就是模拟人的意识、思维和处理事情的能力(就听听这些，别当真)。这是一个很大的领域，你能想到的和“智能”有关的都可以包括在内。所谓智能家居，智能城市，都是东西。模式识别是一门学科，你可以把它看成一种处理问题的思维方式和方法。从名称上看，模式识别(patternrecognition)首先是“模式”，将自然界的问题抽象为模式；然后是“识别”，从这个角度来说，主要工作是分类(当然不是唯一)。
数据挖掘，这个比较应用。首先是数据，这显然需要数据库的各种技术和理论；然后是挖掘，一般是通过机器学习来完成的，(这里我想说明的是，机器学习和模式识别是密切相关的。他们之间有很多共同点，我不好定义；某种意义上也是人工智能的范畴，总结一下，人工智能是一个概念(巨坑。
