来源：杭州西线学院
时间: 2017/10/26 9:13:45
什么是数据挖掘?
数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘与统计学的联系
数据挖掘技术是计算机技术、人工智能技术和统计技术等构成的一种新。数据挖掘来源于统计分析，而又不同于统计分析。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术，相反，数据挖掘是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。
由于数据挖掘和统计分析根深蒂固的联系，通常的据挖掘工具都能够通过可选件或自身提供统计分析功能。这些功能对于数据挖掘的前期数据探索和数据挖掘之后对数据进行总结和分析都是十分必要的。统计分析所提供的诸如方差分析、假设检验、相关性分析、线性预测、时间序列分析等功能都有助于数据挖掘前期对数据进行探索，发现数据挖掘的题目、找出数据挖掘的目标、确定数据挖掘所需涉及的变量、对数据源进行抽样等等。所有这些前期工作对数据挖掘的效果产生重大影响。而数据挖掘的结果也需要统计分析的描述功能(较大值、较小值、平均值、方差、四分位、个数、概率分配)进行具体描述，使数据挖掘的结果能够被用户了解。因此，统计分析和数据挖掘是相辅相成的过程,两者的合理配合是数据挖掘成功的重要条件。
数据挖掘与统计学的区别
统计学目前有一种趋势是越来越。当然，这本身并不是坏事，只有越才能避免错误，发现真理。统计学在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。
正是由于统计学的数学性，而且其对推理的侧重，尽管统计学的一些分支也侧重于描述，但是浏览一下统计论文的话就会发现这些论文的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，传统统计学由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，数据挖掘问题常常可以得到数据总体，例如关于一个公司的所有职工数据，数据库中的所有客户资料，去年的所有业务。在这种情形下，统计学的推断就没有价值了。
很多情况下，数据挖掘的本质是很偶然的发现非预期但很有价值的信息。这说明数据挖掘过程本质上是实验性的。这和确定性的分析是不同的。(实际上，一个人是不能完全确定一个理论的，只能提供证据和不确定的证据。)确定性分析着眼于较适合的模型-建立一个推荐模型，这个模型也许不能很好的解释观测到的数据。大部分统计分析提出的是确定性的分析。
如果数据挖掘的主要目的是发现，那它就不关心统计学领域中的在回答一个特定的问题之前，如何很好的搜集数据，例如实验设计和调查设计。数据挖掘本质上假想数据已经被搜集好，关注的只是如何发现其中的秘密。