数据挖掘、机器学习、深度学习这些概念有区别吗？（电商数据挖掘与智能化分析）

电商数据挖掘与智能化分析

这个问题应该有很多资料介绍过，这里聊下自己的感悟。

假设你在做电商，

客户需要注册，要存个客户资料表。

客户要下单，要存订单表。

你要采购，需要采购计划单，采购单，到货单，退货单，上架单，甚至库存单。

你的客户要退换货，要有退换货单。

如果还有各种运营手段，那对应还有各种数据表。

数据成年累月地记录，积累多了，你就发现你想知道：

你的客户在哪？在全国是怎么分布的？有什么特征？客户能否细分（以期以后针对不同

类别客户采用不同方式）？

你的客户对什么产品最感兴趣？哪些类别商品卖的好？哪些滞销？哪些盈利？哪些赔本？

找到这些特征指标或者规律，这个找的过程就是数据挖掘。找到这些特征，很可能对你下一步计划有指导作用（不是明确的指导，需要其他多种因素考虑）。

开始，你采用的是简单的统计分析。随着时间推移，有些用统计已经不能做了，数据量太大了。这时你需要通过更先进的算法（即机器学习）来计算各种特征指标，甚至发现新指标。

有一天你发现，要是能预测未来，胜算岂不更大？

能告诉采购负责人，何时采购什么买多少，

能告诉产品运营官，首页放什么商品，不同客户看到不同的商品，甚至不同的优惠价格

能告诉市场运营官，何时做何种方案的营销活动

好么，深度学习来了。就是能通过算法来升级计算算法。那不就是智能物种干的事了吗？

基本上可以这么理解。