数据挖掘与统计学的区别

分析过去和现在的数据，都是为了预测未来的问题。许多组织使用数据挖掘和统计学来做出数据驱动的决策，这是数据科学的主要部分。数据挖掘和统计学这两个术语有点令人困惑，因为它们听起来很相似，但实际上是不同的。统计学是数据挖掘的主要部分，包括数据分析的整体过程。在本文中，我们将讨论什么是数据挖掘，什么是统计学，以及数据挖掘和统计学之间的区别。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从海量数据集中提取有用信息、模式和趋势，并利用它们做出数据驱动的决策的过程。数据挖掘包括各种过程，例如网络挖掘、文本挖掘和社交媒体挖掘。数据挖掘可以通过简单或复杂的软件完成。数据挖掘被称为知识发现 (KDD)。

数据挖掘的过程

数据挖掘过程分为五个类别

信息收集

从海量数据集中识别信息并将其更新到分散的数据仓库。

存储和管理数据:

此步骤将数据存储在分布式存储、内部服务器或云端（例如，Azure）。

建模

建模涉及业务团队；主题专家将访问数据，在数据中应用抽样和传输，并删除所有不相关和不完整的数据。

部署模型

在此阶段，制定部署计划，以帮助管理数据挖掘模型。

可视化数据:

在此阶段，数据以不同的格式呈现，以便最终用户可以轻松理解。例如，图表、模型、决策树格式等。

什么是统计学？

统计学是指对数字数据的分析和呈现，这是所有数据挖掘算法的主要部分。它提供了处理大量数据的工具和分析技术。统计学包括规划、设计、收集信息、分析和报告研究结果。由于这些统计学不仅限于数学，业务分析师也使用统计学来解决业务问题。

数据挖掘和统计学之间的区别