数据挖掘与统计学之间的区别？

在企业中，为了预测未来的问题，分析过去和现在的数据非常重要。为此，有几种数据分析技术可用，例如数据挖掘和统计学。数据挖掘和统计学用于做出数据驱动的决策；这些基本上是数据科学的主要组成部分。

数据挖掘和统计学可能看起来相似，但它们之间存在很大差异。阅读本文以了解更多关于数据挖掘和统计学的信息，以及它们之间有何不同。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是一种通过自动或半自动方式探索和分析海量数据以发现重要模式的技术。它是从大量数据中选择、探索和建模的过程，以发现最初未知的规律或关系，从而为数据库所有者获得清晰和有用的结果。

数据挖掘是通过自动或半自动方式探索和分析海量数据以寻找有意义的模式和规则的过程。它不限于使用计算机算法或统计技术。它是一个商业智能过程，可以与信息技术一起用于支持公司决策。

数据挖掘类似于数据科学。它由个人在特定情况下，对特定数据集，以特定目标进行。此过程包括各种类型的服务，例如文本挖掘、网络挖掘、音频和视频挖掘、图像数据挖掘和社交媒体挖掘。它是通过简单或高度特定的软件完成的。

通过外包数据挖掘，所有工作都可以更快地完成，并且运营成本更低。专业公司还可以使用新技术来设置无法手动放置的数据。各种平台上都有大量信息可用，但可访问的知识却很少。

统计学是指对数值数据的分析和呈现，它是所有数据挖掘算法的主要部分。它支持处理海量数据的工具和分析方法。统计学包括规划、设计、收集信息、分析和报告研究结果。由于这些原因，统计学不仅限于数学，商业分析师也使用统计学来解决商业问题。

推论统计用于根据样本估计总体参数的值。它可以进行假设检验，以查看两个数据集是否相似或不同。它用于进行线性或多元回归分析以解释因果关系。

假设检验可以对两个数据集进行数值比较。例如，它可以认为（假设）此销售额与主要竞争对手的销售额相似或更好。它可以使用假设检验来数学上确认或拒绝此假设。相关性分析是一个简单的工具，可以从大量随机变量（通常在大型数据集中观察到）中分离出感兴趣的变量，以查看哪些业务变量显着影响所需的业务成果。

以下是数据挖掘与统计学之间的一些重要区别：

序号	数据挖掘	统计学
1.	数据挖掘是一种通过自动或半自动方式探索和分析海量数据以发现重要模式和策略的技术。	统计学是指对数值数据的分析和呈现，它是所有数据挖掘算法的主要部分。
2.	数据挖掘可以利用数值和非数值数据。	统计学仅使用数值数据。
3.	在数据挖掘中，数据的收集并不重要。	在统计学中，数据的收集至关重要。
4.	数据挖掘最适合较大的数据集。	统计学最适合较小的数据集。
5.	这是一个归纳过程。	这是一个演绎过程。
6.	数据挖掘涉及从数据中生成新的理论。	统计学不会从数据中生成任何新理论。
7.	在数据挖掘中，数据的清理是过程的一部分。	在统计学中，使用清理后的数据来创建统计模型。
8.	在数据挖掘中，需要较少的用户交互来验证模型。	在统计学中，需要用户交互来验证模型。
9.	数据挖掘易于自动化。	统计学难以自动化。
10.	数据挖掘用于金融数据分析、电信、生物数据分析、各种科学分析等。	统计学用于质量控制、人口统计数据分析、运筹学等。

从以上讨论中，我们可以得出结论，数据挖掘是一个使用数值或非数值数据提取有用信息的过程，而统计学仅是对数值数据的分析和呈现。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于： 2023年2月21日

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