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分析報告、統計分析和數據挖掘的區別
關于數據挖掘的作用，Berry and Linoff的定義盡管有些言過其實，但清晰的描述了數據挖掘的作用。“分析報告給你后見之明 (hindsight);統計分析給你先機 (foresight);數據挖掘給你洞察力 (insight)”。
舉個例子說。
你看到孫悟空跟二郎神打仗，然后寫了個分析報告，說孫悟空在柔韌性上優勢明顯，二郎神在力氣上出類拔萃，所以剛開始不相上下;結果兩個人跑到竹林里，在竹子上面打，孫悟空的優勢發揮出來，所以孫悟空贏了。這叫分析報告。
孫悟空要跟二郎神打架了，有個賭徒找你預測。你做了個統計，發現兩人斗爭4567次，其中孫悟空贏3456次。另外，孫悟空斗牛魔王，勝率是89%，二郎神斗牛魔王勝率是71%。你得出趨勢是孫悟空贏。因為你假設了這次勝利跟歷史的關系，根據經驗作了一個假設。這叫統計分析。
你什么都沒做，讓計算機自己做關聯分析，自動找到了出身、教育、經驗、單身四個因素。得出結論是孫悟空贏。計算機通過分析發現貧苦出身的孩子一般比皇親國戚功夫練得刻苦;打架經驗豐富的人因為擅長利用環境而機會更多;在都遇得到明師的情況下，貧苦出身的孩子功夫可能會高些;單身的人功夫總比同樣環境非單身的高。孫悟空遇到的名師不亞于二郎神，而打架經驗絕對豐富，并且單身，所以這次打頭，孫悟空贏。這叫數據挖掘。
數據挖掘跟LOAP的區別在于它沒有假設，讓計算機找出這種背后的關系，而這種關系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如數據挖掘找出的結果發現在2億條打斗記錄中，姓孫的跟姓楊的打，總是姓孫的勝利，孫悟空姓孫，所以，悟空勝利。
用在現實中，我們舉個例子來說，做OLAP分析，我們找找哪些人總是不及時向電信運營商繳錢，一般會分析收入低的人往往會繳費不及時。通過分析，發現不及時繳錢的窮人占71%。而數據挖掘則不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五環以外的人，不及時繳錢。這些結論對推進工作有很深的價值，比如在五環外作市場調研，發現需要建立更多的合作渠道以方便繳費。這是數據挖掘的價值。
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