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聊一聊統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別（三）
2019-02-13
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在前面的文章中我們給大家講述了數(shù)據(jù)挖掘的一個特定屬性就是要處理的是一個大數(shù)據(jù)集，這跟統(tǒng)計學不同，使得兩者在建立模型中都可能存在差別，所以我們還是要了解這些內容的，但是數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學的區(qū)別還有哪些呢？下面就有我們?yōu)榇蠹医獯鹨幌逻@個問題。


數(shù)據(jù)挖掘中的一個特定的屬性就是處理一個大數(shù)據(jù)集，這就意味著，建立的統(tǒng)計模型可能會利用一系列概率表述，但當總體數(shù)據(jù)可以獲得的話，在數(shù)據(jù)挖掘中則變得毫無意義。在這里，我們可以很方便的應用評估函數(shù)：針對數(shù)據(jù)的足夠的表述。事實是，常常所關注的是模型是否合適而不是它的可行性，在很多情形下，使得模型的發(fā)現(xiàn)很容易。在我們尋找規(guī)則時常常會利用吻合度的單純特性。但當我們應用概率陳述時則不會得到這些特性。


統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘部分交迭的第三個特性是在現(xiàn)代統(tǒng)計學中起核心作用的模型?；蛟S模型這個術語更多的含義是變化。一方面，統(tǒng)計學模型是基于分析變量間的聯(lián)系，但另一方面這些模型關于數(shù)據(jù)的總體描述確實沒有道理的。關于信用卡業(yè)務的回歸模型可能會把收入作為一個獨立的變量，因為一般認為高收入會導致大的業(yè)務。這可能是一個理論模型。與此相反，只需在一些可能具有解釋意義的變量基礎上進行逐步的搜索，從而獲得一個有很大預測價值的模型，盡管不能作出合理的解釋。


還有其它方法可以區(qū)分統(tǒng)計模型，但是我們關注的是現(xiàn)代統(tǒng)計學是以模型為主的。而計算，模型選擇條件是次要的，只是如何建立一個好的模型。但在數(shù)據(jù)挖掘中，卻不完全是如此。在數(shù)據(jù)挖掘中，準則起了核心的作用。然而，在很多情形下，模型的選擇并不都是顯而易見的，選擇一個合適的模型是不可能的，最合適的計算方法也是不可行的。所以說，我們不能夠把數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學混淆。


由此可見，數(shù)據(jù)挖掘工作以及統(tǒng)計學需要注意的地方還是真的不少，我們在進行數(shù)據(jù)挖掘工作的時候一定要注意統(tǒng)計模型的選擇和使用，這樣才能夠為數(shù)據(jù)挖掘工作乃至數(shù)據(jù)分析工作奠定了基礎。

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