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数据挖掘和统计的区别
如题所述
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推荐答案 2022-11-24
数据挖掘和统计的区别是数据挖掘是一种分析大量数据以发现关系统计学是使用的数据是数字或非数字。统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一，数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，统计学是收集、组织、总结和分析数据以得出结论或回答问题的科学。
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统计
分析与
数据挖掘
有
区别
吗
答：
统计分析与数据挖掘有很大区别，具体区别表现在以下方面：
1、数据量：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大
；2、约束：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程；3、对象：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用...
数据挖掘与统计
分析
的区别
答：
数据挖掘的可视化比统计分析工具更成功
，在目前BI风起云涌的大背景下，企业数据仓库发展到一定阶段，数据挖掘的市场会越来越大，统计专家们的担忧正变为现实。
数据挖掘是面向最终用户的
，而统计分析的中间转换环节提高了应用成本。以上是小编为大家分享的关于数据挖掘与统计分析的区别的相关内容，更多信息可以...
数据挖掘与统计
定量分析
的区别
是什么?
答：
1、定义不同
定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。2、
所依赖的哲学体系不同
作为定性数据，...
数据挖掘和统计
分析
答：
数据挖掘是直接从庞大的数据中挖掘，而统计分析则是从庞大的数据(总体)中
，用随机抽样的方法抽取一部分数据(样本)。通过分析样本数据来推测总体特性(平均、比例、标准偏差等)的统计方法，被称为推测统计学。另外，统计学中还有记述统计学，它足一种能够正确记述并把握获得的数据特性的方法。甚至可以说，...
数据分析、
数据挖掘
、
数据统计
、OLAP 之间的差异是什么?
答：
广义的数据分析，应当是包含
数据挖掘和统计的
。数据挖掘是面对海量数据时的有效工具，而
数据统计
是为分析过程提供可靠模型和结果检验的 有效工具。这两个工具可以用在数据分析中，但不只用在数据分析中。数据分析就是数据到有效信息的过程。数据统计。专注于建模及统计分析，通过概率、统计、离散等数学知识...
分析报告,
统计
分析和
数据挖掘的区别
答：
而两者的具体区别在于：（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）
数据量上
：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。对象上：数据分析往往是...
利用
数据挖掘
对体质数据进行挖掘,产生的结果和通过
统计
方法获得结果并...
答：
不一定。
数据挖掘和统计
方法虽然有些相似之处，但两者之间有一些重要
的区别
。其中一个重要的区别是，数据挖掘强调自动化和机器学习算法的使用，能够发现潜在的模式和关系，而统计方法则更加依赖于人工制定的假设和参数模型。在对体质数据进行挖掘时，如果使用了合适的机器学习算法，就有可能发现一些潜在的模式...
统计
分析与
数据挖掘
有
区别
吗?
答：
统计
分析和数据挖掘独属于商务智能的范畴 统计分析目的比较明确，可以根据各种条件进行统计。数据挖掘以大量数据为基础，事先并不知道数据中的规律，通过
数据挖掘的
方法来发现数据中隐藏的规律、模式、规则、趋势等。
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