数据挖掘和统计学的区别？
数据挖掘
数据挖掘是通过大量事实的自动或半自动方法进行探索和分析的技术，作为发现重要模式和策略的一种方式。它是对大量数据进行选择、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有用的结果。
数据挖掘是通过自动或半自动方式对大量数据进行探索和分析以发现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，可与信息技术一起使用以支持公司决策。
数据挖掘类似于数据科学。它是由一个人在特定情况下，针对特定数据集，有目标地执行的。这个过程包括文本挖掘、网络挖掘、音频和视频挖掘、图片数据挖掘和社交媒体挖掘等各种类型的服务。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，运营成本更低。专业公司还可以使用新技术来设置手动无法放置的数据。各种平台上有大量信息可用，但可访问的知识很少。
统计数据
统计是指对数值数据的分析和呈现，是所有数据挖掘算法的主要部分。它支持工具和分析方法来处理大量数据。统计包括规划、设计、收集信息、分析和报告研究结果。由于这些统计不仅限于数学，业务分析师也使用统计来解决业务问题。
推断统计用于样本以估计总体参数的值。它可以进行假设检验以查看两个数据集是相似还是不同。它用于进行线性或多元回归分析以解释因果关系。
假设检验可以在数值上比较两个数据集。例如，feel(hypothesize)这个销量可以与主要竞争对手的销量相近，或者更好。它可以使用假设检验在数学上确认或拒绝这个假设。相关性分析是一种简单的工具，可将感兴趣的变量与经常在庞大数据集中观察到的多个随机变量隔离开来，以查看哪些业务变量会显着影响所需的业务结果。