【摘 要】
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统计学在处理数值数据和低维数据方面有着成熟的理论与技术,而数据挖掘则在处理高维的复杂的数值或非数值性数据方面,借助计算机、机器学习、人工智能等理论与技术,有着不可
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统计学在处理数值数据和低维数据方面有着成熟的理论与技术,而数据挖掘则在处理高维的复杂的数值或非数值性数据方面,借助计算机、机器学习、人工智能等理论与技术,有着不可替代的优势。文章从研究对象、研究方法、技术入手,讨论了两者各自的特点。笔者认为,数据挖掘和统计学应该相互学习和渗透,各自分工,协同工作,共同为挖掘隐藏在复杂现象背后的有价值的知识贡献力量。
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