
不管是在數(shù)據(jù)挖掘工作中還是統(tǒng)計(jì)工作中,這兩個(gè)工作的目的都是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),我們在前面的文章中使用統(tǒng)計(jì)學(xué)的性質(zhì)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別,下面我們就從數(shù)據(jù)挖掘的性質(zhì)來講述數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別。
數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)也是不一樣的,由于統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的建立在計(jì)算機(jī)的發(fā)明和發(fā)展之前,所以常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具包含很多可以手工實(shí)現(xiàn)的方法。因此,對于很多統(tǒng)計(jì)學(xué)家來說,1000個(gè)數(shù)據(jù)就已經(jīng)是很大的了。但是對于公司來說,1000個(gè)數(shù)據(jù)就是九牛一毛,很明顯,面對這么多的數(shù)據(jù),則需要設(shè)計(jì)不同于那些“原則上可以用手工實(shí)現(xiàn)”的方法。這意味這計(jì)算機(jī)對于數(shù)據(jù)的分析和處理是關(guān)鍵的。分析者直接處理數(shù)據(jù)將變得不可行。相反,計(jì)算機(jī)在分析者和數(shù)據(jù)之間起到了必要的過濾的作用。這也是數(shù)據(jù)挖掘特別注重準(zhǔn)則的另一原因。盡管有必要,把分析者和數(shù)據(jù)分離開很明顯導(dǎo)致了一些關(guān)聯(lián)任務(wù)。這里就有一個(gè)真正的危險(xiǎn):非預(yù)期的模式可能會誤導(dǎo)分析者,這樣很容易得出一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)論。
我們必須意識到一點(diǎn),就是在現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)中計(jì)算機(jī)不是一個(gè)重要的工具。它們確實(shí)是,并不是因?yàn)閿?shù)據(jù)的規(guī)模。對數(shù)據(jù)的精確分析方法如bootstrap方法、隨機(jī)測試,迭代估計(jì)方法以及比較適合的復(fù)雜的模型正是有了計(jì)算機(jī)才是可能的。計(jì)算機(jī)已經(jīng)使得傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型的視野大大的擴(kuò)展了,還促進(jìn)了新工具的飛速發(fā)展。
很多問題都是在兩個(gè)層次上產(chǎn)生。第一個(gè)是微觀層次。例如,特殊的屬性可能丟失或輸錯(cuò)了。如果有人知道一個(gè)案例,由于挖掘者不知道,丟失的數(shù)據(jù)被記錄為99而作為真實(shí)的數(shù)據(jù)處理。第二個(gè)是宏觀層次,整個(gè)數(shù)據(jù)集被一些選擇機(jī)制所歪曲。交通事故為此提供了一個(gè)好的示例。越嚴(yán)重的、致命的事故,其記錄越精確,但小的或沒有傷害的事故的記錄卻沒有那么精確。事實(shí)上,很高比例的數(shù)據(jù)根本沒有記錄。這就造成了一個(gè)歪曲的映象-可能會導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。
我們在這篇文章中從數(shù)據(jù)挖掘的性質(zhì)給大家講述了數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別,數(shù)據(jù)挖掘方面的知識是有很多的,掌握了這些才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作。
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