數據挖掘創業

1、數據挖掘的重要性是什麼？

數據挖掘在企業和事業單位應用越來越廣泛，它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。

數據挖掘就像眼睛和大腦，可以通過分析數據獲得洞察力，就像大海上的指南針，指明方向。大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。另外，按照國家發展戰略的要求，崗位人才的缺口以及市場規模的帶動，都從不同方面體現了數據分析師職業的重要性。近年來，現代信息技術不斷進步，以大數據為基礎的各類科技應 用成為市場熱點，通過將大數據應用於產品營銷、客戶體驗改進、風險控制等方面，取得了很好的效果。所以，未來數據挖掘將會應用到越來越多的行業之中。

數據挖掘在未來重要性會越來越高，目前來說這方面的人才還是比較少的，推薦上CDA數據分析師的課程，能夠掌握該項技術，對於未來發展是很有利的。課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。

2、現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台？

現在市面上用得最多的數據挖掘工具要數思邁特軟體Smartbi Mining。它是是思邁特軟體Smartbi旗下的產品。思邁特軟體Smartbi Mining通過深度數據建模，可以為你提供預測能力，支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。

其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨 機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能。

還包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。

數據挖掘中通常涉及到四種任務:

分類:將熟悉的結構概括為新數據的任務

聚類:在數據中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數據中使用已注意的結構。

關聯規則學習:查找變數之間的關系

回歸:旨在找到一個函數，用最小的錯誤來模擬數據。

思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」。

思邁特軟體Smartbi也是「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借Eagle自助分析平台入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。

數據挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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3、干貨 創業對待數據挖掘要注意這5點

文 | Stephen Nichols
編譯 | Kimmy
來源 | 科克網
互聯網+大數據已離不開我們的生活，在企業運作中也是同理。要想讓企業快速發展起來，學會利用數據是必備基礎之一。本文來源於科技博客VentureBeat，作者是游戲開發平台GameSalad CEO Stephen Nichols，通過分享自己的企業在數據利用上的經驗，提醒眾多的創業者不能只憑感覺行走，要用數據說話。
不管是多麼小型的創業公司，對於數據挖掘這塊都必須要不斷擴大、不斷深入。擁有越多的數據來源，有更多的數據可以分析，進而得出更准確完美的結論，最終才能更成功地為特定客戶群服務。
我們公司在做自己的數據驅動工作時學到的最大教訓是——在建立產品之前先努力做好數據和情報的收集分析，並且，從第一天開始就把高度注意力放到用戶上。以下是對待數據需要注意的5個要點，或將有助於你從數據中挖掘有價值的信息。
1.先收集用戶數據
做數據驅動前，先做好對用戶的數據收集。不斷挑戰自己的假設：用戶會是誰？你希望他們是誰？雖然可能先是簡單地對網站的訪客進行調查，例如詢問「是什麼促使您來到我們的網站？」但這其中也蘊含著你很有可能忽略的重要信息。
利用有效的工具(如實際用戶行為的錄像記錄)去分析人們從一開始到最終買單的瀏覽過程是怎麼變化的，是什麼讓他們訪問這個頁面，而不是其他頁面？衡量用戶在做什麼，並確定哪些關鍵績效指標(KPI)需要提高。產品的迭代和用戶體驗的提升都是讓KPI往正確方向前進的因素。
在這里也可以一提很受歡迎的A/B測試(A/B測試是一種新興的網頁優化方法，可以用於增加轉化率注冊率等網頁指標)，但我並不依賴於它去做任何決定。它需要消耗大量的流量和耐心去完成統計、驗證假設。在大多數情況下，最好選擇忽略它，而是專注於KPI以及產品迭代。
2.一開始就從數據出發
在設計產品之初，要考慮用戶群體的反饋。通過數據分析工具去分析、設計產品，多維度利用和分析這些數據，可以在以後的改造中節省很多力氣。這樣一來，初期的產品也可以讓你和用戶更近，從而觀察用戶和產品是如何相互影響的，而不是單純拿一堆調查問題覆蓋他們。
3.學會整理數據和管理客戶流量
在我們公司，對於不同的功能我們會用不同的供應商，包括數據路徑、客戶支持和市場營銷自動化等。Mixpanel(一家數據跟蹤和分析公司)有著我們的所有原生數據，它監控用戶流量，進行留存分析，並建立了轉化渠道分析。Segment.io(為移動開發者提供便利的分析數據分發服務的公司)可識別用戶，跟蹤用戶的活動，和路由數據到合適的地址。內部通訊可觸發基於事件的消息以及處理自動化留存信息並參與到營銷當中。這讓我們可以確定用戶的喜好，比如他們是從哪裡登錄的，是怎麼來到這個網頁，以及他們將要去哪些網頁。我們還使用了自定義路由系統，讓數據保持干凈，這對於成千上萬的用戶產生的大量事件而言是特別重要的。
4.通過有效的策略以簡化流程
我們一早就明白快速迭代的真理：宏大繁雜的設計並不可行。通過快速敏捷的模式，我們不但做到從系統上滿足業務的日常需求，還騰出時間和精力去思考新的選擇、探索更多的可能替代策略。
我們不斷地衡量，檢討，改正，以及重復。按月或季度來計劃，有助於提高靈活性。我們每天都不停地關注每個部分、每個細節，去發現我們所知道的和不知道的，一步一步解決那些最困難，最重要的問題，然後迭代產品。
在確立最適合業務發展的用戶原型時，使用智能的策略避免陷入尋找原型的怪圈中。找出誰在使用你的產品，這看起來很簡單，但它也涉及到查找原生數據以及找出相關性等問題。這些程序和數據包都存在於R和Physon(數據分析主流編程語言)中，它可以幫助你決定需要哪些以及多少用戶原型。
5.賦予員工更多的許可權
從「用戶的支持」到「用戶的成功」的轉變看似簡單微小，但對員工的態度以及用戶的滿意度會產生巨大的影響。「支持」意味著一種負擔，是你必須做的事情。而「成功」意味著分享，是你想要做的事情。「讓用戶成功」是每個員工的職責，因此他們需要被授予權利去代表客戶提出建議，被授權的員工也代表著被授權的用戶。
在過去，我們沒有工具可以去了解我們的用戶行為。現在我們可以看到他們在點擊什麼，他們是從哪裡登錄進來的。這樣子我們就可以與每一位用戶接觸，不管是通過某種渠道還是為了處理個別問題。既然我們知道了誰在訪問我們的網站，那麼，我們也可以通過他們來接觸更廣泛的人群。更重要的是，我們可以根據這些數據繼續調整產品、滿足用戶的需求，而不是只靠單純的假設。
在2016年或往後的時間里，這(數據利用)將會是所有企業的一個基本能力，那些仍沉浸於靠猜測來順應發展的都將被淘汰。
end

4、學了數據挖掘之後能幹啥？

學了數據挖掘之後能幹啥？數據挖掘職業規劃總結

文 | 宿痕

很多人不明白學習數據挖掘以後干什麼，這個問題也經常被問到。記得剛學數據挖掘的時候，有一個老師說學數據挖掘有什麼用，你以後咋找工作。當時聽了，覺得很詫異，不知道他為何有此一問。數據挖掘在國外是一份很不錯的工作。我喜歡數據挖掘，因為它很有趣。很高興以後就從事這方面的工作啦。寫論文之餘，也考慮一下數據挖掘工程師的職業規劃。

以下是從網上找的一些相關資料介紹，和即將走上數據挖掘崗位或是想往這方面發展的朋友共享：

數據挖掘從業人員工作分析

 

1.數據挖掘從業人員的願景：

數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，(注意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或資料庫管理員的角色)。

A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)

B：演算法工程師(在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等)

C：數據分析師(在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等)

2.數據挖掘從業人員切入點：

根據上面的從業方向來說說需要掌握的技能。

A：做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬於技術型的相對高級級別，需要對開發、數據分析的必備基礎知識。

B：演算法工程師：主要是實現數據挖掘現有的演算法和研發新的演算法以及根據實際需要結合核心演算法做一些程序開發實現工作。要想扮演好這個角色，你不但需要熟悉至少一門編程語言如(C，C++，Java，Delphi等)和資料庫原理和操作，對數據挖掘基礎課程有所了解，讀過《數據挖掘概念與技術》(韓家煒著)、《人工智慧及其應用》。有一點了解以後，如果對程序比較熟悉的話並且時間允許，可以尋找一些開源的數據挖掘軟體研究分析，也可以參考如《數據挖掘：實用機器學習技術及Java實現》等一些教程。

C：數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，可以不知道人工智慧和計算機編程等相關技術，但是需要熟練使用主流的數據挖掘(或統計分析)工具。從這個方面切入數據挖掘領域的話你需要學習《數理統計》、《概率論》、《統計學習基礎：數據挖掘、推理與預測》、《金融數據挖掘》，《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘實踐》等，當然也少不了你使用的工具的對應說明書了，如SPSS、SAS等廠商的《SAS數據挖掘與分析》、《數據挖掘Clementine應用實務》、《EXCEL 2007數據挖掘完全手冊》等，如果多看一些如《數據挖掘原理》 等書籍那就更好了。

數據挖掘人員需具備以下基本條件，才可以完成數據挖掘項目中的相關任務。

一、專業技能

本科或碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業，熟練掌握關系資料庫技術，具有資料庫系統開發經驗；

熟練掌握常用的數據挖掘演算法；

具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體。

二、行業知識

具有相關的行業知識，或者能夠很快熟悉相關的行業知識

三、合作精神

具有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作

四、客戶關系能力

具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，善於調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望；

具有良好的知識轉移能力，能夠盡快地讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力。

進階能力要求

數據挖掘人員具備如下條件，可以提高數據挖掘項目的實施效率，縮短項目周期。

具有數據倉庫項目實施經驗，熟悉數據倉庫技術及方法論

熟練掌握SQL語言，包括復雜查詢、性能調優

熟練掌握ETL開發工具和技術

熟練掌握Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的各種統計圖形技術

善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合，根據數據挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案

五、應用及就業領域

當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。

當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(DatabaseMarketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation&Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(ChurnAnalysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店會發現當你選中一本書後，會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book alsobought」，這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。

數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First， techniquesecond」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反，有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售，財務，機械，製造，call center等工作經驗的，通過學習數據挖掘，可以提升個人職業層次，在不改變原專業的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。

重點介紹下對數據挖掘的幾個崗位

數據採集分析專員

職位介紹：數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，再從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。這個職位常被忽略，但相當重要。由於資料庫技術最先出現於計算機領域，同時計算機資料庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點，數據採集分析專員最先出現於計算機行業，後來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業。該職位一般提供給懂資料庫應用和具有一定統計分析能力的人。有計算機特長的統計專業人員，或學過數據挖掘的計算機專業人員都可以勝任此工作，不過最好能夠對所在行業的市場情況具有一定的了解。

求職建議：由於很多公司追求短期利益而不注重長期戰略的現狀，目前國內很多企業對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高，隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外，數據採集分析專員很容易獲得行業經驗，他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，因此如果想在某行創業，從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。

市場/數據分析師

1、市場數據分析是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節： Marketing/Data Analyst從業最多的行業： DirectMarketing (直接面向客戶的市場營銷) 吧，自90年代以來，Direct Marketing越來越成為公司推銷其產品的主要手段。

根據加拿大市場營銷組織(CanadianMarketingAssociation)的統計數據： 僅1999年一年 Direct Marketing就創造了470000 個工作機會。從1999至2000，工作職位又增加了30000個。為什麼Direct Marketing需要這么多Analyst呢？ 舉個例子， 隨著商業競爭日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報，他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。

例如，根據自己的產品結合目標市場顧客的家庭收入，教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告，購買自己的產品或成為客戶，從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基於資料庫，通過數據處理，挖掘，建模得出的，其間，市場分析師的工作是必不可少的。

2、行業適應性強：幾乎所有的行業都會應用到數據， 所以作為一名數據/市場分析師不僅僅可以在華人傳統的IT行業就業，也可以在政府，銀行，零售，醫葯業，製造業和交通傳輸等領域服務。

演算法工程師

應該來說目前演算法工程師基本上都集中在中大型企業中，因為一般小公司很少用到演算法來解決問題，如果這公司就是做數據相關產業的。而演算法一般的應用場景有推薦、廣告、搜索等，所以大家常見的在廣告領域、個性化推薦方面是有不少的同仁。常見的要求是懂JAVA/PYTHON/R中其中一種，能夠知道常規的回歸、隨機森林、決策樹、GBDT等演算法，能夠有行業背景最佳等。如果是deep learning方向可能對圖論、畫像識別等方面要求更高些。

求職建議：background稍微好一些，再把一些基本的演算法都弄明白，能說清楚之間的區別和優缺點，包括常見的一些應用場景都有哪些。對於公司來說，特別是BAT這樣使用機器學習的公司，演算法工程師是很重要的一塊資產。

現狀與前景

數據挖掘是適應信息社會從海量的資料庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、資料庫、模式識別、人工智慧等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外，政府機構和大型企業也開始重視這個領域。

據IDC對歐洲和北美62家採用了商務智能技術的企業的調查分析發現，這些企業的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示，一個企業要想在復雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構，若沒有詳實的事實和數據支持，是很難辦到的。因此，隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的用戶採用，使更多的管理者得到更多的商務智能。

根據IDC(InternationalDataCorporation)預測說2004年估計BI行業市場在140億美元。現在，隨著我國加入WTO，我國在許多領域，如金融、保險等領域將逐步對外開放，這就意味著許多企業將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的採用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，並且在未來的3年中，各個應用領域對該技術的採納水平都將提高約50%。

現在，許多企業都把數據看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息，藉此獲得巨額的回報。國內暫時還沒有官方關於數據挖掘行業本身的市場統計分析報告，但是國內數據挖掘在各個行業都有一定的研究。據國外專家預測，在今後的5—10年內，隨著數據量的日益積累以及計算機的廣泛應用，數據挖掘將在中國形成一個產業。

眾所周知，IT就業市場競爭已經相當激烈，而數據處理的核心技術—數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖，目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全，人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小，而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大，供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合，您必將開辟職業生涯的新天地！

職業薪酬

就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

大家共勉！

來自知乎

 

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5、將來想從事統計分析和數據挖掘，需要哪些技能

從事數據統計分析和數據挖掘工作，整理了一下技能：

有較強的數學功底和扎實的統計學功底。在計算機技能方面，需要精通IBM IM/SPSS Clementine/SAS EM等工具，熟悉Unix操作系統，熟悉DB2/Oracle等大型關系資料庫，具備Shell/Perl/TCL/C/C++等編程能力，能夠自編挖掘演算法、進行商業統計分析、預測。熟練掌握Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的統計圖形技術。

有一定的行業知識。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、銀行、電力、生物、天體、化工、醫葯等方面，若你想從事某個行業的數據挖掘，還需要盡快深入了解這個行業。

良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作，因為數據挖掘涉及方方面面的關系，非常講求公司內部的合作。

良好的客戶溝通能力,要掌握一些CRM（客戶關系管理）知識和理念，明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望，讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力。你還要善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合，向客戶提供有價值的可行性操作方案。

這一行的職位除了技術要求很高的數據挖掘和演算法工程師外，還有數據採集分析專員、市場數據分析師。數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。數據採集分析專員很容易獲得行業經驗，在分析過程中能夠輕易把握行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，如果想在某行創業，從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。而市場數據分析師是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節，市場數據分析師可以根據產品結合目標市場顧客的家庭收入、教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告成為客戶。可以說，他們能為直接面向客戶的市場營銷提供極大的幫助。

6、想創業做大數據之類的,做什麼什麼大數據產業好

1、「大數據」專業學什麼？

大數據領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？

Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，我們培訓的重點

對應崗位：大數據開發工程師 爬蟲工程師 數據分析師 等

數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上基本沒有培訓機構在做，後續有計劃加入我們課程體系。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

精通任何方向之一者，均會 「 前（錢）」途無量。

7、自然語言處理和數據挖掘哪個就業前景好

大講台數據挖掘培訓為你解答：首先兩個不是同一層面的東西，嚴格來講，自然語言處理是數據挖掘的一個具體應用領域。

數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到需要的知識，從而指導人們的活動。數據挖掘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。