统计学转数据挖掘（应用统计数据挖掘方向）

统计学就业方向及前景

1、统计学就业方向及前景如下：政府部门：政府部门是统计学专业毕业生的重要就业领域。他们可以在国家统计局、地方统计局等政府机构工作，负责数据收集、分析和报告，为政府决策提供支持。统计学专业毕业生在政府部门的工作中可以参与重大决策的制定，如经济发展规划、社会调查等，为国家和地方的发展作出贡献。

2、应用统计学研究生就业方向及前景如下：就业方向 毕业生主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。

3、统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。统计学专业就业方向有很多，就业前景也比较广阔，但大家还是要在专业上努力学习，争取学习地更深入。

4、统计学就业方向及前景工资如下：就业方向：统计专业就业方向有：保险类企业：保险精算、业务统计；市场调查类企业：数据分析、市场调查；各类企业：咨询、调研、经济分析、数据分析。

数据挖掘和大数据、OLAP、数据统计

1、数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为4个层次，分别是数据统计、OLAP、数据挖掘、大数据。数据统计 数据统计就是最基本、最传统的数据分析，自古有之。

2、数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

3、大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

4、大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。

5、【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

6、数据挖掘是一个动作，是研究数据内在的规律，并且通过各种机器学习、统计学习、模型算法进行研究。大数据其实是一种数据的状态，数据多而大，大到超出了人类的数据处理软件的极限。数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。

统计学与数据挖掘有什么联系

1、数据挖掘和统计学是交集的关系，它们之间有很强的关系，但不是一个涵盖另一个。统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。而数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。

2、数据挖掘（Data Mining）是统计学的一部分笔者认为，数据挖掘是与统计学息息相关的，应当是统计学的一部分。数据挖掘是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。

3、数据挖掘其实是数理统计的进一步发展，数理统计解决的对象是大量数据，数据挖掘则是解决海量的数据，所以说数据挖掘是数理统计的进一步发展。此外，数据挖掘中的技术（分类、预测、聚类、孤立点分析、关联分析等）都是在统计的基础上发展而来的。

4、数据挖掘和统计的区别是数据挖掘是一种分析大量数据以发现关系统计学是使用的数据是数字或非数字。统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一，数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，统计学是收集、组织、总结和分析数据以得出结论或回答问题的科学。

5、数据分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具，如果我们想要从数据中提取一定的规律（即认知）往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。关于统计分析与数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。

6、OLAP就是联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）是指基于数据仓库的在线多维统计分析。它允许用户在线地从多个维度观察某个度量值，从而为决策提供支持。OLAP更进一步告诉你下一步会怎么样，如果我采取这样的措施又会怎么样。

数据挖掘与统计学的关系是什么?

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学科。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。

数据挖掘（Data Mining）是统计学的一部分笔者认为，数据挖掘是与统计学息息相关的，应当是统计学的一部分。数据挖掘是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。

数据挖掘其实是数理统计的进一步发展，数理统计解决的对象是大量数据，数据挖掘则是解决海量的数据，所以说数据挖掘是数理统计的进一步发展。此外，数据挖掘中的技术（分类、预测、聚类、孤立点分析、关联分析等）都是在统计的基础上发展而来的。

用于数据挖掘的统计分析方法有什么

传统的数据挖掘统计方法包括回归分析、主成分分析、聚类分析；非机器的数据挖掘统计学习方法包括模糊集、粗糙集、支持向量机。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。

基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。聚类分析 聚类分析（Cluster Detection）这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。

统计学专业可以转哪些专业?

计算机专业、经济学专业。统计学是中国普通高等学校本科专业，统计学专业考研可以跨考计算机专业、经济学专业，经济学专业是普通高等学校本科专业，属经济学类专业，基本修业年限为四年，授予经济学学士学位。

统计学考研可以跨考的专业包括经济学专业和计算机专业。经济学专业是一个以理论经济学为主的学科，也包含应用经济学的内容，具有较强的应用性和实践性。而计算机专业则旨在培养具有扎实的专业基础知识和基本理论，以及具备国际视野和创新创业能力的高素质计算机专门人才。

统计与会计核算专升本对应的专业如下：保险学、财务管理、财务会计教育、会计学、金融工程、金融学、经济与金融、审计学、税收学。

应用统计可以调剂这些专业：金融学，国民经济学，会计学等相关专业。统计学是关于数据的方法论学科，提供数据采集、数据处理、数据分析的各种方法，应用统计学可以调剂到金融学，国民经济学，会计学等相关专业。

统计学专业有比较好的数学基础，可以选择跨考金融、计算机以及人工智能软件等方向。

我推荐的专业是信息与计算科学专业，非常实用。这专业主要就是数学和计算机的过度专业。要学习一些数字统计软件，这样以后毕业了可以去公司搞数字建模和统计分析这块。学习较深入的高数，我想数学是万科之本，如果感兴趣，学点逻辑思维，包括计算机的编程思想都很有帮助的。