大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习和数据分析的区别的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习和数据分析的区别的解答，让我们一起看看吧。
python机器学习和数据分析有什么区别？
机器学习是一种算法，python是一种语言，python只是借助框架实现机器学习的一种手段。
数据分析是一个过程，是对数据处理的一种方式，其中可以包含机器学习方法，也可以使用诸多其他的方法，数据分析还包括原始数据的清理、归类等操作。
如果是广义的机器学习，实际上还包含其他很多算法，如图像识别、NLP等等，在广义上来讲，数据分析和机器学习是相互交叉的，机器学习作为工具之一可以被数据分析很好的使用，同样数据分析也有助于机器学习提高算法的效率和性能。
python做数据分析相对于传统数据分析究竟强在哪？
传统的数据分析一般指通过Excel、SPSS或者SAS等工具，基于传统的统计分析方法，对数据进行分析。
相比Excel，Python能够处理更大的数据集，还能够建立复杂的机器学习。总结一下，用Python进行数据分析相对于传统数据分析有以下三点优势：
Python有丰富的用于数据分析的第三方库，例如Numpy、Pandas、Matplotlib、PyMysql等。
Numpy：开源的计算框架，能够处理向量、矩阵等各种问题，相当于一个迷你MATLAB，小巧而且免费！
Pandas：基于Numpy构建，为时间序列分析提供了很好的支持，对于数据的预处理、连接外部数据文件等有强大的支持，借助于Pandas，Python可以很方便地连接外部数据源，例如csv、xlsx、json等文件。
Matplotlib：一个优秀的数据可视化库，能够绘制常用的数据分析图表，还能够绘制三维图形。
PyMySQL：可以让Python很方便地连接MySQL数据库，对数据库中的数据进行分析。
简单来说，Excel能做到的Python都能做到，但是Excel不能进行强大的编程及复杂的分析。但要说明的是，有些情况下，Python虽然能做到，但是不如Excel方便。
很多数据分析问题，光凭传统的统计分析方法已经无法解决，还需要借助于更强大的机器学习算法，而Python中的scikit-learn几乎能够实现所有的机器学习算法，调用起来非常方便。
监督学习算法：线性回归，分类算法如K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM及集成学习方法。
数据分析的方法都是一样的。Python好用的话应该是在数据挖掘机器学习等方面。Python的标准库很好用，而且库很专一内容很全。用过r，但觉得还是Python好用。再就是深度学习的库基本都会支持Python，在Python上调用也很方便。
我是一名英专的学生，想get新的技能比如数据分析以及运营管理。python和SQL哪个更适合学习？
1、您问的这两点问题有点歧义，Python是编程软件，而SQL是数据库软件，任何编程都需要用到编程软件和数据库软件，所以两者都要学；
2、主流的编程软件有以下几种，最知名的是Java，其次还有Python，还有开源的PHP，还有微软的.net，你说的Python一般用于人工智能，功能最强大的还是J***a，基本上可以通吃各种平台，强烈建议是先学J***a，学会了J***a，其他的也都很容易学了，不过J***a的学习相对艰苦一些，任何软件的学习都有一个痛苦期，需要持之以恒，一般需要一年左右时间的艰苦训练，才能真正上手，祝您能成功；
3、数据库：一般分为两种比较大的数据库之类，一个是微软公司的Mssql，还有一个是开源的Mysql，还有甲骨文公司Oracle的数据库，但是Oracle一般都应用于比较庞大的[_a***_]，普通的开发一般不需要，那现在类似于阿里云之类的云平台也推出自己的数据库，像阿里云的数据库OceanBase性能已经超越了Oracle。
到此，以上就是小编对于python机器学习和数据分析的区别的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习和数据分析的区别的3点解答对大家有用。
