统计学与数据挖掘：互补与协同的力量

本文主要探讨了统计学与数据挖掘之间的关系和相互作用。统计学以其成熟的理论和技术在处理数值和低维数据上表现出色，着重于数据的收集、整理和分析，尤其是在传统意义上的科学研究和数据分析中发挥着关键作用。它最初作为一门实质性科学，关注的是通过数量研究现象的规律。 然而，随着科技的发展，尤其是大数据时代的来临，数据挖掘应运而生。数据挖掘是一种跨学科的研究领域，结合了数据库管理、人工智能、统计学、可视化以及并行计算等多个学科的知识，其核心目标是从海量复杂的数据中发掘有价值的信息和知识。它特别擅长处理高维的、非结构化的数据，通过计算机技术、机器学习和AI等工具，揭示隐藏在大量数据背后的模式和趋势。 作者梁秀菊认为，尽管统计学和数据挖掘在处理数据的方法和技术上有各自的优势，但它们不应被视为孤立的领域，而应该相互学习、相互渗透，形成互补。统计学可以提供有效的数据预处理和分析框架，而数据挖掘则能够处理大规模数据并发现深层次的关联和规律。通过分工合作，这两者能够协同工作，共同推动知识发现和决策支持。 文章强调，随着信息爆炸，如何有效地利用这些海量数据，已经成为现代社会亟待解决的问题。数据挖掘作为一种新兴工具，其发展和应用前景广阔，将在未来的数据分析和决策支持中发挥越来越重要的作用。因此，理解并掌握统计学与数据挖掘的融合和协作，对于企业和个人在信息时代中获取知识、提升竞争力至关重要。