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數據挖掘就是從海量數據中找到隱藏的規則，數據分析一般要分析的目標比較明確，數據統計則是單純的使用樣本來推斷總體。
主要區別： “數據分析”的重點是觀察數據，“數據挖掘”的重點是從數據中發現“知識規則”KDD（Knowledge Discover in Database），數據統計的重點是參數估計和假設檢驗。 “數據分析、數據統計”得出的結論是人的智力活動結果，“數據挖掘”得出的結論是機器從學習集（或訓練集、樣本集）發現的知識規則。
“數據分析”需要人工建模，“數據挖掘”自動完成數學建模，“數據統計”則是把模糊估計變得準確而定量。可以通過機器學習自動建立輸入與輸出的函數關系，根據KDD得出的“規則”，給定一組輸入參數，就可以得出一組輸出量。
舉個簡單的例子：有一些人總是不及時向電信運營商繳費，如何發現它們？
數據分析：通過對附近人口的生活習慣、業余愛好、教育背景、收入分布、家庭組成等進行全方面分析，發現很多人都習慣在收到欠費通知以后再繳費。結論就是提前發放短信提醒。
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