數據挖掘和統計哪個好

⑴ 統計學中數據挖掘和金融統計哪個有發展 就業前景好

建議做金融統計。看你的情況不論是興趣還是技能，金融統計是最佳的選擇。具體原因：

1、搞金融就業比較好。金融行業的薪水與其他行業相比還是蠻高的。
2、工作了以後你會發現，除了純粹的演算法研究的工作以外，其他的工作都是熟悉業務才是王道。至於用什麼數據挖掘演算法反而不重要的了，因此，從這一點上考慮如果你積累了許多金融知識，業務上的理論儲備，在你以後的工作上會有很大好處。況且你對金融又很感興趣，而且對計算機（我的理解是java，c/c++之類的編程語言）又不感興趣。
3、不論是搞數據挖掘還是金融統計，一項最重要的技能是SAS，這個是你從事統計金融或者數據挖掘的最基本的競爭力，如果搞的精的話，可以稱作是核心競爭力，只要你把sas搞精通了，你依然可以去從事大部分的數據挖掘工作。因此，你的就業面會更廣一點。總之，積累金融知識、學好sas，不論將來你從事金融行業的工作還是數據挖掘工作，都將得心應手。

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⑵ 數據挖掘與統計分析的區別

數據挖掘與統計分析的區別

多元統計老師說：「數據挖掘是以統計分析為基礎的，多數在採用統計分析的方法」。我有不同的觀點，就寫點東西出來，大家可以自己評述。

我們過去曾給予數據挖掘方法智能的生命力，把它看作商務智能重要的發展方向。但統計學作為一個學科是否應該關心它的發展。我們是否應該將它看成統計的一部分？那意味作什麼？最起碼它表明我們應該：在我們的雜志上發表這類文章；在我們的本科課程中講授一些這方面的內容，在我們的研究生中講授一些相關的研究課題。我們的博士生專業課就有《多元統計》一課；給那些這方面較優秀的人提供一些獎勵(工作，職稱，獎品)。

答案並不明顯，在統計學的歷史上就忽略了許多在其它數據處理相關領域發展的新方法。如下是一些相關領域的例子。其中帶*的是那些在統計科學中萌芽，但隨後絕大部分又被統計學忽略的方法領域。
1模式識別*–CS/工程
2資料庫管理–CS/圖書館科學
3神經網路*–心理學/CS/工程
4機器學習*-CS/AI
5圖形模型*(Beyes網)-CS/AI
6遺傳工程–CS/工程
7化學統計學*–化學
8數據可視化**–CS/科學計算

可以肯定地說，個別的統計學家已經致力於這些領域，但公平地說他們並未被我們的統計學學術圈接納，主流的學術圈並未接納這些，至少我沒有聽到哪個統計學教師鑽研神經網路。

既然象上面的一些從數據獲取知識的課題和統計學的關系如此冷淡，我們不禁要問：`什麼不是統計學`。如果和數據聯系並不是一個課題成為統計學一部分的充分理由，那麼什麼才是充分的呢？到目前為止，統計學的定義好象依賴於一些工具，也就是我們在當前的研究生課程中講授的那些東西。如下是一些例子：
.概率理論
.實分析
.測度論
.漸近理論
.決策理論
.馬耳可夫鏈
.遍歷理論

統計領域好象被定義成一族能提出如上或相關工具的問題。當然這些工具過去和將來都會很有用。就象BradEfron（BradEfron,d）提醒我們一樣：「統計是最成功的信息科學。那些忽略了統計的人將受到懲罰，他們將在實際中自己重新發現該統計方法。」
有人認為在當前數據(及其相關應用)以指數方式增長，而統計學家的數量顯然趕不上這種增長的情況下，我們統計學應該將精力集中於信息科學中我們作得最好的部分，也就是基於數學的概率推斷。這是一種高度保守的觀點，當然它也有可能是最好的一種戰略。然而，如果我們接受這一種觀點，我們統計學家在『信息革命』浪潮中的作用肯定會逐漸消失殆盡（在這個舞台上的演員越來越少）。當然這種戰略的一個很好的優點是它對我們創新的要求很少，我們只需要墨守成規就可以了。

另一種觀點，早在1962年就由JohnTukey[Tukey(1962)]提出來了，他認為統計應該關注數據分析。這個領域應該依據問題而不是工具定義，也就是那些和數據有關的問題。如果這種觀點成為一種主流觀點，那就要求對我們的實踐和學術課題作較大的改變。
首先(最重要的)，我們應該跟上計算的步伐。哪裡有數據，哪裡就有計算。一旦我們將計算方法看成是一個基本的統計工具(而不是一種方便地實現我們現成工具的方法)，那麼當前許多和數據密切相關的領域將不復存在。他們將成為我們領域的一部分。
認真對待計算工具而不是簡單地使用統計包–雖然這一點也很重要。如果計算成為我們的一個基本的研究工具，毫無疑問，我們的學生應該學習相關的計算科學知識。這將包括數值線性代數，數值和組合優化，數據結構，演算法設計，機械體系，程序設計方法，資料庫管理，並行體系，和程序設計等等。我們也將擴展我們的課程計劃，它應該包括當前的計算機定向數據分析方法，它們大部分是在統計學科之外發展起來的。

如果我們想和其它的數據相關領域爭奪學術和商業的市場空間，我們的某些基本模式將不得不改變，我們將不得不調節對數學的幻想。數學（象計算）只是統計的一個工具，雖然非常重要，但並不是唯一能證實統計方法有效性的工具。數學不等價於理論，反之亦然。理論本來是創造理解力和數學，雖然這很重要，但並不是作此的唯一方法。比如，在疾病的基因理論中數學內容很少，但它卻使人們更好地理解許多醫學現象。我們將承認經驗確認方式，雖然有一定局限性，但的確是一種確認方式。
我們可能也不得不改變我們的文化。每一個參與其它數據相關領域的統計學家都被他們和統計學的『文化差距』所震撼。在其它的一些領域，『想法』比數學技術（基礎）更重要。一個有啟發的『想法』就被認為是有價值的，若有更詳細的確認（理論的或經驗的）人們才去討論它的最終價值。思維方式是『如果沒有證明是有罪的，那就是清白的』這和我們領域的思路是不一致的。過去如果一個新方法不是用數學證明是有效的，我們常常詆毀它，即使不這樣，我們也不會接受它。這種思路在數據集比較小和信息雜訊比較高時是合理的。特別地，我們應該改變我們詆毀那些表現很好（通常在其它領域），但卻沒被我們理解的方法的習慣。

個人感覺，也許，現在的統計學正處在一個十字路口，我們可以決定是接受還是拒絕改變。如上所說，兩種觀點都極富說服力。雖然觀點豐富，但誰也不能肯定哪一種戰略能保持我們領域的健康發展和生命力。大多數統計學家好象認為統計學對信息科學的影響越來越小。它們也不太同意為此作些什麼。站主導的觀點認為我們有市場問題，我們在別的領域的顧客和同事不了解我們的價值和重要性。這也是我們的主要專業組織，美國統計協會的看法。在戰略計劃委員（AmstatNews-Feb.1997）會所作的五年計劃報告中有一節『增強我們學科的聲望和健康』，報告中提及「以下的內容意思是：統計學面臨危機，市場的，人才的危機。」統計學可以在數據挖掘科學中發揮作用，統計學應該和數據挖掘合作，而不是將它甩給計算機科學家。

有一部分統計專家認為計算機和他們爭搶了市場，這個是表面現象。以我們的課程為例，老師講得很認真，但很多人都沒有統計基礎，這嚴重影響了學生對分析過程和結果的理解。SPSS、SAS等分析軟體已很優秀，但運行出來的結果仍需進行解釋，統計專家的價值也在於此。數據挖掘的可視化比統計分析工具更成功，在目前BI風起雲涌的大背景下，企業數據倉庫發展到一定階段，數據挖掘的市場會越來越大，統計專家們的擔憂正變為現實。數據挖掘是面向最終用戶的，而統計分析的中間轉換環節提高了應用成本。

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⑶ 數據挖掘，數據分析與數據統計有什麼區別

嚴格講是有區別的：
數據統計，其實就是把數加減起來，得個結果那麼簡單。統計報表就是干這個的。
數據分析，可以理解成弄一個趨勢圖之類的。
數據挖掘，就是得出數據之外的東西。類似一份老張的生活數據，結果得出老李家有隻貓。

但現實中，往往因為技術和商務的原因，這些被人為地混淆之。再加上客戶往往也是外行，所以，很多時候說是做數據挖掘，其實做的數據分析，甚至數據統計。總之，現實中就是別去較真。

⑷ 數據統計分析和數據挖掘有什麼區別

從兩者的理論來源來看，它們在很多情況下都是極其相似的。在典型的數據挖掘技術的決策樹里，CART、CHAID等理論方法都是基於統計理論所發展和延伸的;並且數據挖掘中的技術有相當比例是用統計學中的多變數分析來支撐的。

在信息化時代，數據分析應用的趨勢是從大型資料庫中抓取數據，並通過專業軟體進行分析，所以數據挖掘工具的應用更加符合企業實踐和實戰的需要。從操作者來看，數據挖掘技術更多是企業的數據分析師、業務分析師在使用，而不是統計學家用於檢測。

統計分析的基礎之一就是概率論，在對數據進行統計分析時，分析人員常常需要對數據分布和變數的關系做假設，確定用什麼概率函數來描述變數間的關系，以及如何檢驗參數的統計顯著性;但是在數據挖掘的應用中，分析人員不需要對數據分布做任何假設，數據挖掘中的演算法會自動尋找變數之間的關系。

⑸ 人工智慧，機器學習，統計學，數據挖掘之間有什麼區別

說到人工智慧，就不能不提到機器學習和深度學習。很多時候，我們得先明確人工智慧與機器學習和深度學習的關系，我們才能更好地去分析和理解人工智慧與數據分析、統計學和數據挖掘思維關聯。人工智慧與統計學、數據分析和數據挖掘的聯系，更多的是機器學習與深度學習，同數據分析與數據挖掘的關聯。
0.人工智慧
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。
1.機器學習
機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：
如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。
那機器學習與數據挖掘的聯系是什麼呢？
機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基於大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。
2.數據挖掘
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關系，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關系。機器學習是從假設空間H中尋找假設函數g近似目標函數f。數據挖掘是從大量的數據中尋找數據相互之間的特性。
數據挖掘是基於資料庫系統的數據發現過程，立足與數據分析技術之上，提供給為高端和高級的規律趨勢發現以及預測功能；同時數據量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外一個名稱為商業智能(BI, Business Intelligence)，依託於超大型資料庫以及數據倉庫、數據集市等資料庫技術來完成。
主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術。
3.深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
那深度學習和機器學習是什麼關系呢？
深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據。比如其按特定的物理距離連接；而深度學習使用獨立的層、連接，還有數據傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的准確性和效率。
神經網路是機器學習的一個分支，而深度學習又是神經網路的一個大分支，深度學習的基本結構是深度神經網路。
4.數據分析
數據分析的概念：基於資料庫系統和應用程序，可以直觀的查看統計分析系統中的數據，從而可以很快得到我們想要的結果；這個就是最基本的數據分析功能，也是我們在信息化時代了，除了重構業務流程、提升行業效率和降低成本之外的了。另外數據分析更多的是指從歷史數據裡面發現有價值的信息，從而提高決策的科學性。數據分析更側重於通過分析數據的歷史分布然後從中得出一些有價值的信息。還有一個數據分析更重要的功能，就是數據可視化。
比如說，在財務系統的信息化中，基於企業的財務系統，我們可以直觀獲取企業現金流量表、資產負債表和利潤表，這些都來自與我們的數據分析技術。數據分析目前常用的軟體是Excel, R, Python等工具。
在對比數據分析和數據挖掘時，數據分析則更像是對歷史數據的一個統計分析過程，比如我們可以對歷史數據進行分析後得到一個粗糙的結論，但當我們想要深入探索為什麼會出現這個結論時，就需要進行數據挖掘，探索引起這個結論的種種因素，然後建立起結論和因素之間模型，當有因素有新的值出現時，我們就可以利用這個模型去預測可能產生的結論。
因此數據分析更像是數據挖掘的一個中間過程。
5.總結
人工智慧與機器學習、深度學習的關系
嚴格意義上說，人工智慧和機器學習沒有直接關系，只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式，也是最重要的實現方式。
深度學習是機器學習比較火的一個方向，其本身是神經網路演算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
數據挖掘與機器學習的關系
數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。
深度學習、機器學習的發展帶了許多實際的商業應用，讓虛幻的AI逐步落地，進而影響人類社會發展；
深度學習、機器學習以及未來的AI技術，將讓無人駕駛汽車、更好的預防性治療技術、更發達智能的疾病治療診斷系統、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統等，逐步融入人類社會的方方面面。
AI即使是現在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業界變成了人類社會當下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創造AI的我們人類自身。

⑹ 大數據，數據分析，數據統計和數據挖掘的區別

• 數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。
  

• 數據分析與數據挖掘的思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的IF else

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確，什麼變數都要，先從模型的意義上選變數（大而全，多而精），之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

• 大數據感覺並不是數據量大，也不是數據復雜，這些都可以用工具和技術去處理，而是它可以做到千人千面，而且是實時判斷規則。

  例如定向廣告的推送，就是大數據，它根據你以往的瀏覽行為，可以准確的給你推相關的信息，基本做到了你一個人就是一個資料庫，而不是一條數據。但我們所作的數據分析更多是針對群體的，而非針對每個個人。

所以大數據時代也顯露出了各類問題，數據的隱私、數據殺熟、數據孤島等，這也許就是我們目前看到大數據分析更看重的是技術、手段的原因。

⑺ 統計分析與數據挖掘有區別嗎

統計分析和數據挖掘還是有區別的

其實數據分析的范圍廣，包含了數據挖掘，在這里區別主要是指統計分析
數據量上：數據分析的數據量可能並不大，而數據挖掘的數據量極大。
約束上：數據分析是從一個假設出發，需要自行建立方程或模型來與假設吻合，而數據挖掘不需要假設，可以自動建立方程。
對象上：數據分析往往是針對數字化的數據，而數據挖掘能夠採用不同類型的數據，比如聲音，文本等。
結果上：數據分析對結果進行解釋，呈現出有效信息，數據挖掘的結果不容易解釋，對信息進行價值評估，著眼於預測未來，並提出決策性建議。
數據分析是把數據變成信息的工具，數據挖掘是把信息變成認知的工具，如果我們想要從數據中提取一定的規律（即認知）往往需要數據分析和數據挖掘結合使用。

關於統計分析與數據挖掘的相關學習，推薦CDA數據師的相關課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」點擊預約免費試聽課。

⑻ 數據分析、數據挖掘、數據統計、OLAP 之間的差異是什麼

OLAP的核心是"維", 可以說是多維分析, 它是讓分析人員從不同的角度, 不同的粒度查看數據倉庫中的數據, 所以他的實質是查詢數據, 但是這個查詢也是有技巧的, 需要理解業務, 理解業務之後,提出相應的假設, 然後通過特定維度的數據來驗證假設是否正確, 所以OLAP是分析思路是從假設到驗證,方法是查詢數據, OLAP里的模型是指多維數據模型, 通過哪些維度的數據來描述分析對象, OLAP的建模是指選擇哪些維度。

而數據挖掘主要不是查詢, 而是做更多的計算, 例如分類,回歸是擬合計算, 找到標簽與其他特徵的規律, 形成模型, 數據挖掘演算法會有很多迭代計算, 比OLAP的計算要復雜很多, 另外, 數據挖掘做的更多的是探索式的分析, 分析前是沒有假設的. 所以數據挖掘往往能發現一些人為經驗忽略的因素。

數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
廣義的數據分析，應當是包含數據挖掘和統計的。數據挖掘是面對海量數據時的有效工具，而數據統計是為分析過程提供可靠模型和結果檢驗的 有效工具。這兩個工具可以用在數據分析中，但不只用在數據分析中。數據分析就是數據到有效信息的過程。

數據統計。專注於建模及統計分析，通過概率、統計、離散等數學知識建立合理模型，充分發掘數據內容。例如用回歸分析，充分利用網站歷史數據，進行評估、預測、反向預測、發掘因素。利用貝葉斯方法建立模型來進行機器學習、聚類、垃圾郵件過濾等。常用工具如：SAS，R，SPSS。

⑼ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘哪家做的比較好

數據分析更多採用統計學的知識，對原數據進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值信息來評估和修正現狀。數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。
做好數據挖掘需要以下幾個步驟：第一、是商業理解；第二、數據理解；第三、數據准備；
第四、建模；第五、評價。關於數據挖掘的業務很多公司都有，不過並沒有專業的數據挖掘公司。

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