explaining統(tǒng)計學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘:統(tǒng)計學(xué)習(xí)主要利用概率論建立數(shù)學(xué)模型，是研究隨機(jī)現(xiàn)象的常用數(shù)學(xué)工具之一。數(shù)據(jù) 挖掘分析大量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的內(nèi)在聯(lián)系和知識，并將這些知識用模型或規(guī)則表示出來。雖然有些分析方法(如回歸分析)是相同的，但數(shù)據(jù) 挖掘和統(tǒng)計 learning有本質(zhì)的區(qū)別:主要區(qū)別之一在于處理對象的規(guī)模和性質(zhì)(數(shù)據(jù) set)。數(shù)據(jù) 挖掘我們經(jīng)常面對GB甚至TB規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，但是用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法很難處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

artificial intelligence，英文縮寫為AI。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一門交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜性理論等學(xué)科。數(shù)據(jù) 挖掘一般指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。

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我們一直聽說數(shù)據(jù)挖掘，OLAP，數(shù)據(jù) 統(tǒng)計等等。但是，很多人并不是很理解這些詞。本文將介紹數(shù)據(jù) 挖掘、Da 數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù) 統(tǒng)計的相關(guān)知識。1.數(shù)據(jù)分析水平數(shù)據(jù)分析是個大概念。理論上，任何通過計算和處理數(shù)據(jù)得出一些有意義的結(jié)論的過程，都叫做數(shù)據(jù)分析。

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)統(tǒng)計是最基本最傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，自古就有。意思是統(tǒng)計通過學(xué)習(xí)方法進(jìn)行排序、篩選、計算、統(tǒng)計，從而得出一些有意義的結(jié)論。3.OLAP是online analytical processing(OLAP)，指的是在線多維數(shù)據(jù)倉庫分析。它允許用戶從多個維度在線觀察某個指標(biāo)，從而為決策提供支持。

1。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的意思是從大量的數(shù)據(jù)通過。數(shù)據(jù) 挖掘主要著重解決分類、聚類、相關(guān)、預(yù)測四類問題，即定量和定性。數(shù)據(jù) 挖掘?qū)Ｗ⒂趯ふ椅粗哪Ｊ胶鸵?guī)律。輸出模型或規(guī)則，并據(jù)此得到模型分?jǐn)?shù)或標(biāo)簽。模型得分例如損失概率值、總得分、相似度、預(yù)測值等。標(biāo)簽有高、中、低價值用戶，虧損與不虧損，信用好與差。

綜合起來看，數(shù)據(jù)分析(狹義)和數(shù)據(jù) 挖掘本質(zhì)上是一樣的，都是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)知識(有價值的信息)，從而幫助商業(yè)運營和改善。這些內(nèi)容與數(shù)據(jù) analysis不同。2.數(shù)據(jù)分析其實我們可以說數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)的一種運算方法或算法。目標(biāo)是根據(jù)先驗約束進(jìn)行整理、篩選和處理數(shù)據(jù)，從而得到信息。

統(tǒng)計Analysis and數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)管理信息化的背景下，數(shù)據(jù)分析技術(shù)成為企業(yè)應(yīng)用的一個焦點，但由于歷史原因，大多數(shù)人關(guān)注的是傳統(tǒng)的/。先說兩個關(guān)于統(tǒng)計 method的常見誤區(qū)。關(guān)于統(tǒng)計Analysis統(tǒng)計學(xué)習(xí)有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)背景，所以常見的誤解是:統(tǒng)計學(xué)者大約等于數(shù)學(xué)家，數(shù)學(xué)家大約等于陳景潤，陳景潤大約等于哥德巴赫，所以統(tǒng)計學(xué)者大約等于。

對于統(tǒng)計薛來說，這個誤會真的是一大不幸。著名的統(tǒng)計科學(xué)家GeorgeBox有一句名言:所有的模型都是錯的，有些模型是有用的。這種言論表面上看似放肆，但統(tǒng)計這是學(xué)者處理實際問題時采取的務(wù)實態(tài)度。統(tǒng)計科學(xué)家是和數(shù)據(jù)打交道的一群工程師。工程師也使用大量的數(shù)學(xué)公式和計算，但絕不是坐在房間里證明深奧的數(shù)學(xué)定理或哥德巴赫猜想的極客。

Da 數(shù)據(jù)概念:Da 數(shù)據(jù)是近兩年提出的，它有三個重要特點:數(shù)據(jù)數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度快。由于web技術(shù)的發(fā)展，Web用戶自動保存的數(shù)據(jù)和傳感器的不斷采集數(shù)據(jù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，自動采集和存儲數(shù)據(jù)的速度在加快，全世界數(shù)據(jù)的量在不斷擴(kuò)大。數(shù)據(jù)的存儲和計算超出了單臺計算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這對數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的實現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)(一般來說，數(shù)據(jù)

涉及到很多算法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)衍生出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，以及很多相關(guān)分析的算法。數(shù)據(jù) 挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式或知識，大數(shù)據(jù)需要映射成小單元進(jìn)行計算，然后將所有的結(jié)果進(jìn)行整合，也就是所謂的mapreduce算法框架。