大家来说一说数据挖掘和传统统计方法的不同之处吧！~

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    我是小菜鸟，我先来说说~{:2_28:}
    大家都知道，统计学是数据挖掘中一个很重要的基础学科，有时候我也迷迷糊糊不太说得清“数据分析”和“数据挖掘”这两个概念的本质区别，一直只知道数据挖掘是基于模型的。下面是从是否有前提假设的角度阐述了数据挖掘和统计方法的区别。
    通常的统计方法是在已有的假设基础上，从大量数据中得到验证，而数据挖掘则是从大量的数据中得到崭新的模式、结论和假设；数据挖掘是纯粹的给予数据驱动的方式，而统计方法则更多地引入人为因素并加以分析。探索式数据分析是统计方法中与数据挖掘最相似的分支，但它所面向的数据集还是比数据挖掘对象小很多。


     《谁说菜鸟不会数据分析》里面对数据分析和数据挖掘的关系是这样说的“数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法。数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说，数据挖掘主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测。”

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关键词：统计方法 数据挖掘 说一说 谁说菜鸟不会数据分析 数据分析方法 数据 统计学 先来

这话题有这么冷门么，555555555555555

其实我也想知道。。。。。。

我觉得你写的已经很好了，已经掌握了精髓（除非你是抄的），根据我的个人理解，有三个要点：
1、统计往往是验证和定位，而数据挖掘是探索未知
2、统计方法的根本是“同类归并”，因此是不断丧失信息量的过程（因为已经有前提假设的模型，所以把模型中不必要的信息过滤掉也无不可）；而数据挖掘方法是信息量无损的，建宽表本身只会增加信息量。
3、统计模型的验证用的是统计参数（所谓“有理”），而数据挖掘的验证根本的是商业实践（有用）

whtclement 发表于 2012-6-12 10:56
我觉得你写的已经很好了，已经掌握了精髓（除非你是抄的），根据我的个人理解，有三个要点：
1、统计往往是 ...

“有理”和“有用”的评价很精辟~精彩哦~

自己顶顶~