人工智能近期持续主导着市场与新闻版面。涵盖数据分析与机器学习的人工智能技术已被众多企业与行业广泛采用，彻底改变了组织运作模式。人工智能——尤其是数据分析与机器学习——的普及度自此持续攀升。

产品开发者如今能够打造出以往普通营销预算难以企及的产品与服务。

但在决定实施人工智能之前，必须厘清数据分析与人工智能机器学习的差异，从而明确哪种方案最适合贵组织。

数据分析

数据分析包括根据特定定义参数处理数据集，从而得出所需信息的结论。

它赋予决策者随时获取所需信息的权能。

这涵盖新闻通讯转化率、应用程序与网站用户行为追踪、在线广告点击率等诸多方面。

营销人员更习惯于通过仪表盘形式呈现的数据进行操作。数据挖掘能访问海量通常呈非结构化的数据。

但营销人员需要能推导比率、百分比和平均值的数据特征。

基本要求是聚合数据以发现特定变量间的关联性、生成结果报告、在报告中寻找规律等。

数据分析无法预测变量变化对生态系统的影响。由于基于历史事件，其本质属于描述性分析。

人工智能机器学习

在直接探讨机器学习之前，让我们先了解一些预测性分析的基础知识。

顾名思义，预测性分析是通过结合历史数据与新数据来预测行为模式与发展趋势。

机器学习作为预测性分析的延伸，存在一个关键差异：它是人工智能（AI）的分支，能够自主进行假设推演，并在无需人工干预的情况下进行测试与学习。

机器学习（ML）是人工智能领域应用最广泛的技术之一。

它能够自主构建假设、重新评估模型并据此分析数据，全程无需人工干预。

机器学习无需人为编写系统对特定事件的每个动作或反应的代码。

机器学习能以人类无法企及的速度预测系统中所有可能的组合。

复杂分析由机器学习系统自动即时完成，同时为系统进行未来分析的训练。

这种训练使系统能够获取人类无法实现的微观目标洞察。这些结果和预测可用于制定关键商业战略。

如何选择：数据分析还是机器学习？

在数据分析与机器学习之间，企业主必须理解二者的优势与局限。

数据分析能从历史事件数据中发现规律模式。而人工智能机器学习则能分析数据并从当前流程中学习，提供人类无法企及的深度与规模的预测能力。

营销人员常需做出具有重大技术影响力的决策。但要确定哪种技术最契合企业需求，关键在于理解这些技术的差异与优势。