explaining统计学习与数据挖掘:统计学习主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。数据 挖掘分析大量的数据，发现其中的内在联系和知识，并将这些知识用模型或规则表示出来。虽然有些分析方法(如回归分析)是相同的，但数据 挖掘和统计 learning有本质的区别:主要区别之一在于处理对象的规模和性质(数据 set)。数据 挖掘我们经常面对GB甚至TB规模的数据库，但是用传统的统计方法很难处理如此大规模的数据集。
5、人工智能,机器学习, 统计学和 数据 挖掘有什么区别artificial intelligence，英文缩写为AI。它是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。机器学习(ML)是一门交叉学科，涉及概率论、统计学习、逼近论、凸分析、算法复杂性理论等学科。数据 挖掘一般指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。
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6、 数据 挖掘和大 数据、OLAP、 数据 统计我们一直听说数据挖掘，OLAP，数据 统计等等。但是，很多人并不是很理解这些词。本文将介绍数据 挖掘、Da 数据、OLAP、数据 统计的相关知识。1.数据分析水平数据分析是个大概念。理论上，任何通过计算和处理数据得出一些有意义的结论的过程，都叫做数据分析。
2.数据统计数据统计是最基本最传统的数据分析，自古就有。意思是统计通过学习方法进行排序、筛选、计算、统计，从而得出一些有意义的结论。3.OLAP是online analytical processing(OLAP)，指的是在线多维数据仓库分析。它允许用户从多个维度在线观察某个指标，从而为决策提供支持。
1。数据挖掘数据挖掘的意思是从大量的数据通过。数据 挖掘主要着重解决分类、聚类、相关、预测四类问题，即定量和定性。数据 挖掘专注于寻找未知的模式和规律。输出模型或规则，并据此得到模型分数或标签。模型得分例如损失概率值、总得分、相似度、预测值等。标签有高、中、低价值用户，亏损与不亏损，信用好与差。
综合起来看，数据分析(狭义)和数据 挖掘本质上是一样的，都是从数据中发现商业知识(有价值的信息)，从而帮助商业运营和改善。这些内容与数据 analysis不同。2.数据分析其实我们可以说数据分析是数据的一种运算方法或算法。目标是根据先验约束进行整理、筛选和处理数据，从而得到信息。
8、 统计分析和 数据 挖掘统计Analysis and数据挖掘在企业管理信息化的背景下，数据分析技术成为企业应用的一个焦点，但由于历史原因，大多数人关注的是传统的/。先说两个关于统计 method的常见误区。关于统计Analysis统计学习有很强的数学背景，所以常见的误解是:统计学者大约等于数学家，数学家大约等于陈景润，陈景润大约等于哥德巴赫，所以统计学者大约等于。
对于统计薛来说，这个误会真的是一大不幸。著名的统计科学家GeorgeBox有一句名言:所有的模型都是错的，有些模型是有用的。这种言论表面上看似放肆，但统计这是学者处理实际问题时采取的务实态度。统计科学家是和数据打交道的一群工程师。工程师也使用大量的数学公式和计算，但绝不是坐在房间里证明深奥的数学定理或哥德巴赫猜想的极客。
9、大 数据和 数据 挖掘的区别Da 数据概念:Da 数据是近两年提出的，它有三个重要特点:数据数量大，结构复杂，数据更新速度快。由于web技术的发展，Web用户自动保存的数据和传感器的不断采集数据以及移动互联网的发展，自动采集和存储数据的速度在加快，全世界数据的量在不断扩大。数据的存储和计算超出了单台计算机(小型机和大型机)的能力，这对数据 挖掘技术的实现提出了挑战(一般来说，数据
涉及到很多算法，比如机器学习衍生出来的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，以及很多相关分析的算法。数据 挖掘的定义是从海量数据中寻找有意义的模式或知识，大数据需要映射成小单元进行计算，然后将所有的结果进行整合，也就是所谓的mapreduce算法框架。
