数据分析领域是数据挖掘和机器学习技术的舞台。数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析数据，利用数据库界提供的技术来管理数据。

机器学习

机器学习是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习在统计学的基础上，结合计算机科学和工程技术，将理论转换为行之有效的计算机算法，以探求数据背后的真实含义。机器学习包括监督学习和无监督学习两大类。

注意：传统的机器学习研究并不把海量数据作为处理对象，很多算法和技术是为处理中小规模数据而设计的；如果直接将传统的机器学习技术应用于海量数据，那么实际效果可能很差，甚至根本无法使用。因此，对于当今大数据应用，传统机器学习算法和技术有必要进行针对大数据的改造。

监督学习

如果想要预测目标变量的值，则选择监督学习算法。如果目标变量是离散型，则选择分类算法；如果目标变量是连续型的数值，则选择回归算法。

常见的监督学习算法有：k-近邻算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、线性回归、局部加权线性回归、Ridge回归、Lasso最小回归系数估计。

无监督学习

如果不想预测目标变量的值，则选择无监督学习算法。如果仅需要将数据划分为离散的组，则使用聚类算法；如果还需要估计数据与每个分组的相似程度，则使用密度估计算法。

常见的无监督学习算法有：K-均指、DBSCAN、最大期望算法、Parzen窗设计。

数据库

这里的数据库，并不单指常见的RDBMS（关系型数据库管理系统），而是泛指所有管理数据的实体和手段，包括文件、RDBMS、NoSQL 和 HDFS 等数据管理手段。

文件

文件是最为通用的数据存储和管理手段。应用系统可将数据以 ASCII 文本形式或特定二进制形式保存在文件中。

RDBMS

关系型数据库是创建在关系模型基础上的数据库，是数据存储的传统标准。SQL 是一种基于关系数据库的数据查询语言。

常见的 RDBMS 有：MySQL、Oracle、SQL Server、DB2。

NoSQL

传统的关系型数据库在一些新型应用中表现出较差的性能，例如为海量建立索引、海量数据快速查询等。关系型数据库主要应用于数据规模小而读写频繁，或者数据规模大但极少写访问的事务。

NoSQL 不使用 SQL 作为查询语言，其数据存储也不需要固定的关系模式（行列关系），一般也具备水平扩展的特征。

常见的 NoSQL 有：Cassandra、CouchDB、MongoDB、Redis、HBase。

HDFS

传统数据管理手段，难以应对大数据的挑战。HDFS（Hadoop 分布式文件系统）将传统的数据文件存储在分布式的文件系统中，以满足海量数据一次写入多次读取的实际需求。

参考资料

《数据挖掘与机器学习》，周志华，南开大学

《Machine Learning in Action》，Peter Harrington，Manning Press