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数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。
主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
“数据分析”需要人工建模，“数据挖掘”自动完成数学建模，“数据统计”则是把模糊估计变得准确而定量。可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。
举个简单的例子：有一些人总是不及时向电信运营商缴费，如何发现它们？
数据分析：通过对附近人口的生活习惯、业余爱好、教育背景、收入分布、家庭组成等进行全方面分析，发现很多人都习惯在收到欠费通知以后再缴费。结论就是提前发放短信提醒。
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