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）？
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。
通过光相干器的机械（计算机）视觉
Newspapers, the news is reported at home and abroad, and it shows in words, in order to give the visual experience, but the slow spread, and television, also reported the news at home and abroad to show text and images, in order to give people the feeling of visual and auditory, spread fast And even synchronous.
对比一下他们和Cecilia Beax对艺术的看法.
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