資料探勘與統計學之間的區別？

在企業中，為了預測未來的問題，分析過去和現在的資料非常重要。為此，有幾種資料分析技術可用，例如資料探勘和統計學。資料探勘和統計學用於做出資料驅動的決策；這些基本上是資料科學的主要組成部分。

資料探勘和統計學可能看起來相似，但它們之間存在很大差異。閱讀本文以瞭解更多關於資料探勘和統計學的資訊，以及它們之間有何不同。

什麼是資料探勘？

資料探勘是一種透過自動或半自動方式探索和分析海量資料以發現重要模式的技術。它是從大量資料中選擇、探索和建模的過程，以發現最初未知的規律或關係，從而為資料庫所有者獲得清晰和有用的結果。

資料探勘是透過自動或半自動方式探索和分析海量資料以尋找有意義的模式和規則的過程。它不限於使用計算機演算法或統計技術。它是一個商業智慧過程，可以與資訊科技一起用於支援公司決策。

資料探勘類似於資料科學。它由個人在特定情況下，對特定資料集，以特定目標進行。此過程包括各種型別的服務，例如文字挖掘、網路挖掘、音訊和影片挖掘、影像資料探勘和社交媒體挖掘。它是透過簡單或高度特定的軟體完成的。

透過外包資料探勘，所有工作都可以更快地完成，並且運營成本更低。專業公司還可以使用新技術來設定無法手動放置的資料。各種平臺上都有大量資訊可用，但可訪問的知識卻很少。

統計學是指對數值資料的分析和呈現，它是所有資料探勘演算法的主要部分。它支援處理海量資料的工具和分析方法。統計學包括規劃、設計、收集資訊、分析和報告研究結果。由於這些原因，統計學不僅限於數學，商業分析師也使用統計學來解決商業問題。

推論統計用於根據樣本估計總體引數的值。它可以進行假設檢驗，以檢視兩個資料集是否相似或不同。它用於進行線性或多元迴歸分析以解釋因果關係。

假設檢驗可以對兩個資料集進行數值比較。例如，它可以認為（假設）此銷售額與主要競爭對手的銷售額相似或更好。它可以使用假設檢驗來數學上確認或拒絕此假設。相關性分析是一個簡單的工具，可以從大量隨機變數（通常在大型資料集中觀察到）中分離出感興趣的變數，以檢視哪些業務變數顯著影響所需的業務成果。

以下是資料探勘與統計學之間的一些重要區別：

序號	資料探勘	統計學
1.	資料探勘是一種透過自動或半自動方式探索和分析海量資料以發現重要模式和策略的技術。	統計學是指對數值資料的分析和呈現，它是所有資料探勘演算法的主要部分。
2.	資料探勘可以利用數值和非數值資料。	統計學僅使用數值資料。
3.	在資料探勘中，資料的收集並不重要。	在統計學中，資料的收集至關重要。
4.	資料探勘最適合較大的資料集。	統計學最適合較小的資料集。
5.	這是一個歸納過程。	這是一個演繹過程。
6.	資料探勘涉及從資料中生成新的理論。	統計學不會從資料中生成任何新理論。
7.	在資料探勘中，資料的清理是過程的一部分。	在統計學中，使用清理後的資料來建立統計模型。
8.	在資料探勘中，需要較少的使用者互動來驗證模型。	在統計學中，需要使用者互動來驗證模型。
9.	資料探勘易於自動化。	統計學難以自動化。
10.	資料探勘用於金融資料分析、電信、生物資料分析、各種科學分析等。	統計學用於質量控制、人口統計資料分析、運籌學等。

從以上討論中，我們可以得出結論，資料探勘是一個使用數值或非數值資料提取有用資訊的過程，而統計學僅是對數值資料的分析和呈現。

Kiran Kumar Panigrahi

更新於： 2023年2月21日

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