AI 最近一直主導著市場和新聞。AI (包括資料分析和機器學習) 已經被各家公司和產業採用，並改變了組織的運作方式。自此之後，AI（特別是資料分析和機器學習）的受歡迎程度與日俱增。

產品開發人員現在能夠創造出在此之前一般行銷預算無法負擔的產品和服務。

但在投入決定實施 AI 之前，有必要瞭解資料分析與 AI 機器學習之間的差異。有必要知道哪個才是最適合您組織的解決方案。

資料分析

資料分析包括根據某些定義的參數處理資料集，從而得出所需資訊的結論。

它透過提供決策者所需的所有資訊，讓決策者能夠輕易上手。

這包括電子報對話率、追蹤使用者在應用程式和網站上的行為、線上廣告的點擊率等等。

行銷人員更樂於處理以儀表板形式呈現的資料。資料挖掘可存取大量資料，這些資料通常都是非結構化的。

然而，行銷人員需要能提供他們推斷比率、百分比和平均值功能的資料。

基本要求是聚合資料，以找出特定變數之間的關係、報告結果、搜尋報告中的模式等。

数据分析不能预测变量变化对生态系统的影响。它是描述性的，因為它是基於過去的事件。

AI 機器學習

在直接跳到機器學習之前，讓我們先了解一下預測分析。

預測分析，顧名思義就是利用歷史和新資料來預測行為和趨勢。

機器學習是預測學習的延伸，但有一點不同。它是 AI（人工智慧）的一個分支，能夠作出假設，並能夠在沒有人為干擾的情況下自主測試和學習。

機器學習 (ML) 是 AI 傘子下最常實施和使用的技術之一。

ML 能夠作出假設、重新評估模型，並據此評估資料，這一切都不需要人為干預。

機器學習不需要人為系統對特定事件的每個動作或反應編碼。

機器學習能夠以人類無法達到的速度預測系統中每一種可能的組合。

機器學習系統可自動且即時地進行複雜的分析。這也同時教導或訓練系統以利未來的分析。

這種訓練可以讓系統準備好人類無法達到的微觀目標洞察力。這些結果和預測可用於定義重要的商業策略。

選擇哪一個？資料分析還是機器學習？

在資料分析與機器學習之間，企業主了解兩者的優點與限制非常重要。

資料分析可以從過去事件的資料中找出模式。而人工智能機器學習則可分析資料，並從目前的過程中學習，以人類無法達到的深度和規模提供預測。

行銷人員經常會做出對技術有重大影響的決策。然而，了解各種技術的差異與優點，以決定哪一種技術最適合您的業務需求，是非常重要的。