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首先我们需要先梳理一下三者的关系：机器学习、深度学习和数据分析都是人工智能（AI）领域中的重要技术，但又存在一些不同：

机器学习：机器学习是从大量数据中自动地提取模式、规律和知识，并利用这些模式和知识来进行预测和决策的一种方法。通常使用训练数据来训练模型，然后使用测试数据来评估模型的性能。

深度学习：深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过多层神经网络模拟人脑神经系统来实现自动化的模式学习和分类。深度学习可以处理大规模、高维度和非线性的数据，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。

数据分析：数据分析是指通过运用统计和计算技术对大量数据进行分析，以从中发现有用的信息和知识。数据分析需要处理和清洗数据、探索数据、建立模型和进行预测等步骤，最终得到有意义的结论和决策。

因此可以看出，三者都是涉及到大量的数据处理和分析，都是用计算机技术以及数理统计的知识，去从海量的数据中挖掘出深层次的价值或者规律，可以帮助我们更好地理解和利用数据。

想要更好地入门人工智能，那必不可少的就是要跟生活中的例子相结合，在日常生活中，也可以发掘出这些人工智能技术的用途：

例子1-时序/回归预测：如果能对股票数据的涨跌趋势进行一定程度的预测，那么就可以更好地进行投资理财。而关于股票预测，又涉及到几个方面，一个就是可以根据以往的股票数据，对未来的股票进行预测，也就是常说的时序预测。另一个就是根据当前时刻各种影响股票价格的因素，训练出预测模型，也就是常说的回归预测。常用的有ARIMA模型、线性回归模型、神经网络模型等。

例子2-图像识别：如果能训练出一个能对不同类型的垃圾进行分类和识别的模型，那么垃圾回收的效率将有很大程度的提高。这也就是机器学习中的图像识别，本质上是一种分类任务。而研究再深入一点的话，能识别图像并对其中的目标元素进行标注的话，那么将更容易确认图片的分类，这个就是目标检测，也常用于自动驾驶、智能监控、人脸识别等领域。对此，我觉得大家比较感兴趣的是能训练一种智能监控模型，监控家庭周围中的人员和车辆，同时能检测任何潜在的入侵行为并及时发出预警，这能大大地提高家庭的安全性。

例子3-情感分析：在线上购买商品的时候，很多时候都希望能根据评论区中的评论，来确定大家对商品的评价并且决定最后是否购买，那么如果能训练出一种用于对评论区中的评论进行情感分析的模型，那么就能很快地得出商品的好评、中评以及差评所占的比例，而这就是人工智能中的情感分析模块。如果再深入一些，那么可以通过一些模型，来提取出评论中的主题或者是关键词，以此来迅速确定买家们对商品的评价主题。而这就涉及到用于主题建模的模型，常用的就是LDA用于主题建模的概率生成模型。

在接下来的日子中，我将会与大家一起分享经典的数据分析案例。喜欢的朋友可以点赞+收藏+关注支持一下。