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聊一聊統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別（六）
2019-02-13
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在上面的文章中我們?cè)?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘的性質(zhì)方面給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，統(tǒng)計(jì)學(xué)很少去關(guān)注實(shí)時(shí)分析，而數(shù)據(jù)挖掘中需要注意這些事情，這也是數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別之一，現(xiàn)在我們繼續(xù)給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別。


在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，有很多的問(wèn)題發(fā)生在總體隨時(shí)間變化的情形。因此，我們已經(jīng)論述了數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題，說(shuō)明了數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)的差異，盡管有一定的重迭。但是，數(shù)據(jù)挖掘者也不可持完全非統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)。當(dāng)獲得數(shù)據(jù)的問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)學(xué)家往往把數(shù)據(jù)看成一個(gè)按變量交叉分類的平面表，存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)等待分析。如果數(shù)據(jù)量較小，可以讀到內(nèi)存，但在許多數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題中這是不可能的。更糟糕的是，大量的數(shù)據(jù)常常分布在不同的計(jì)算機(jī)上?；蛟S極端的是，數(shù)據(jù)分布在全球互聯(lián)網(wǎng)上。此類問(wèn)題使得獲得一個(gè)簡(jiǎn)單的樣本不大可能。這些就是數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)中的區(qū)別。


當(dāng)描述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的時(shí)候，很多人發(fā)現(xiàn)依據(jù)以建立模型還是模式發(fā)現(xiàn)為目的可以很方便的區(qū)分兩類常見(jiàn)的工具。前面已經(jīng)提到了模型概念在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的核心作用。在建立模型的時(shí)候，盡量要概括所有的數(shù)據(jù)，以及識(shí)別、描述分布的形狀。這樣的“全”模型的例子如對(duì)一系列數(shù)據(jù)的聚類分析，回歸預(yù)測(cè)模型，以及基于樹的分類法則。相反，在模式發(fā)現(xiàn)中，則是盡量識(shí)別小的偏差，發(fā)現(xiàn)行為的異常模式。很多時(shí)候，數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)試圖去尋找價(jià)值高的數(shù)據(jù)。然而，第一類實(shí)驗(yàn)也是重要的。當(dāng)關(guān)注的是全局模型的建立的話，樣本是可取的。可以基于一個(gè)十萬(wàn)大小的樣本發(fā)現(xiàn)重要的特性，這和基于一個(gè)千萬(wàn)大小的樣本是等效的，盡管這部分的取決于我們想法的模型的特征。然而，模式發(fā)現(xiàn)不同于此。僅選擇一個(gè)樣本的話可能會(huì)忽略所希望檢測(cè)的情形。


我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘中常見(jiàn)兩種工具以及數(shù)據(jù)挖掘中的模型。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候，我們還是需要注意聚類分析以及回歸預(yù)測(cè)模型，這些模型的使用都是區(qū)分數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的地方。

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