统计学-统计、数据与计算机

统计学是(大数据)数据分析的灵魂

及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。近日，这个工具发出警告，全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时效性极强，能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明，通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的，仅波士顿地区，就有700例流感得到确认，该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的：设计人员置入了一些关键词（比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等），只要用户输入这些关键词，系统就会展开跟踪分析，创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果（蓝线）与美国疾病控制和预防中心的报告（黄线）做比对，从下图可知，两者结论存在很大相关性： 但它比线下收集的报告强在“时效性”上，因为患者只要一旦自觉有流感症状，在搜索和去医院就诊这两件事上，前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲，如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案，人们就会第一时间使用搜索引擎。故而，还存在一种可能是，医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者，轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕，舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中，提到了这些源头。 1、信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本； 2、存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低；

统计学与信息技术

统计学中如何运用信息科学与技术 首先介绍一下统计学，统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学是研究关于如何搜集、整理、分析、描述社会经济现象数量方面信息的方法论科学。在市场经济条件下，人们对信息的需求不仅数量与日俱增，而且层次越来越高，种类也日益多样化。人们需要利用统计获取的各种信息来决定劳动力和资金的投向、产品的开发和资金的配置。政府也需要利用统计信息进行宏观的调控。统计学专业的培养目标是：适应社会经济、文化、科学教育等现代信息的需要，培养掌握现代统计信息收集、处理、分析技术以及计算机应用技术的应用型人才。因此，熟练掌握信息技术，灵活运用计算机是对于统计人员的基本要求，统计学与信息科学息息相关。 对于统计学来说，我们应该看到，计算机与数学一样，是统计学的基础工具。计算机的发展使得比较复杂的数据计算变得简便快捷，成为统计计算的重要工具。当今，个人计算机的普及，英特网的使用，使社会产生了很大的变革，使信息传递的质和量都发生了飞跃的变化。统计学的发展不能离开计算机。毫无疑问，我们应该学习相关的计算机科学知识。这将包括数据结构、算法设计、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等。学习当前的计算机定向数据分析方法。21世纪是信息的世纪，统计学将与计算机紧密结合，将与数据挖掘紧密合作，以全新的形式得到更广泛的应用。 计算机技术与统计学的关系 随着信息化、网络化的发展，网络分析、数据采掘成为统计的新领域。数据采掘的发展已逐渐专业化，金融市场的数据采掘，临床医学资料的数据采掘，超市销售资料的数据采掘等等，在计算机的专业杂志上，“数据采掘”往往和“知识的发现”联系在一起，充分体现出统计分析与信息提取的关系式多么的密切。计算机技术为统计分析提供了更快捷的手段，也推动着统计学的发展。与20世纪相比，就统计这个专业范围来看：数据量和内容大大增加，要求处理数据的速度又快又好。数据量大，内容又多，即所谓海量数据的处理，例如股票市场的数据，银行客户的数据，投票选举的数据等等。股票市场要求迅速从交易的数据中获得有关信息，抓住盈利的时机，所以快是必须要求的，而电脑正提供了这种可能性。网络又提供了很快得到所需资料的手段。计算机技术、统计分析方法和统计软件，则成为必不可少的手段。自从人类发明了计算机，统计从那种复杂的汇总计算工作中解脱出来。利用计算机运算极大的节省了时间，加快了统计信息生产流动速度。同时利用计算机进行软件开发，更加推动了统计的发展，使统计这一应用方法的科学如虎添翼。作为一名统计专业的大学生，应能熟练掌握常用的统计方法，会使用统计软件处理有关问题，应有很强的数学基础，能独立研究、用新统计方法、新模型解决新问题。社会的信息化网络化需要信息采掘和加工，信息的采掘和加工又必须运用统计方法，而统计只有利用计算机技术才能对大量的信息数据在最短的时间内进行加工，所以，在统计学中，应注重计算机技术在统计中的应用。 EXCEL在统计学中的应用 在描述统计中，需要计算的指标有：平均值看、标准误差啊、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、样本个数和一定水平显著水平下总体均值的置信空间。这些指标都可以运用EXCEL的统计功能进行计算。EXCEL软件是一种功能强大的表格式数据综合管理与分析系统，它以“表格“方式进行数据处理，工作方便、直观，特别适合统计人员使用，它提供了丰富的函数，可以进行各种统计数据分析。它具有

统计学和数据挖掘区别

统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的

研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。

统计学

统计学 统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 总的来说，统计学的发展经历了三个阶段。第一个阶段是“城邦政情”阶段：“城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”。统计学依然保留了城邦这个词根。第二个阶段是“政治算数”阶段：与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。“政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。1690年英国威廉·配弟出版《政治算数》一书作为这个阶段的起始标志。威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉·配弟的《政治算数》被后来的学者

大数据时代统计学发展的若干问题

大数据时代统计学发展的若干问题 作者：马双鸽，刘蒙阕，周峙利，方匡南，朱建平，谢邦昌 本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的，获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”( 批准号13CTJ001) 和国家自然科学基金面上项目“广 义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(批准号71471152) 的资助。 一、引言 随着计算机技术，尤其是互联网和多媒体技术的普及与飞速发展，人类社会被呈爆炸性增长的信息所包围。据国际商业机器公司（IBM）资料显示[1]，目前数据的生成每日以千万亿字节来计算，全球近90%的数据是在过去两年产生的。大数据时代已经到来。 基于自身态度和学术背景的差异，目前，来自不同领域、学科的学者对大数据的理解并没有一个统一的定义。依照美国咨询公司麦肯锡（McKinsey）[2]的定义，大数据是指那些规模超出了典型的数据库软件工具的能力来进行捕获、存储、管理和分析的数据集。与传统数据相比，大数据的大不仅仅是体量上的扩充，数据的结构、形式、粒度、组织等各方面都更加复杂。凭借存储成本更低、运行效率更高的现代信息

技术，大数据可以认为是一切可记录的数字化信号集合。从数据特征来看，Grobelink. M（2012）提出了著名的“3V”定义，即多样性( Variety) 、规模性( Volume)、高速性 ( Velocity)[3]。在此基础上，国际数据公司（IDC）认为大数据还具有价值密度低的特点（Value），而国际商业机器公司（IBM）则提出大数据的真实性（Veracity）。[1] 近年来，IBM、Oracle、Microsoft、Google、Amazon、Facebook等跨国公司大力推动了大数据处理技术的发展，大数据在自然科学、金融、医疗、移动通信等领域涌现出了大量应用成果[3]。伴随着大数据的广泛应用，越来越多的学者开始关注和讨论大数据问题，形成了一些颇具影响力、有代表性的观点。其中最典型的要属舍恩伯格和库克耶（2013）提出的大数据时代三个重要的思维转变：更多（不是随机样本，而是全体数据）、更杂（不是精确性，而是混杂性）、更好（不是因果关系，而是相关关系）[4]。上述观点在业界、学术界引起很多共鸣，同时也存在很多质疑[5,6]。此观点对于大数据时代统计学的发展方向具有一定的指导性作用，然而却很少有文章在探讨统计学科如何发展的背景下系统地 对其进行反思。因此，本文首先回顾了统计学发展历史，剖析了统计学的发展总是以应用为驱动，并在此基础上讨论了大数据背景下统计学的发展定位，进一步分析统计学与计算机之间的关系，并针对舍氏“三个重要的思维转变”提出自己

统计学中RR OR AR HR的区别

统计学中RR、OR、AR、HR的区别 一、相对危险度（RR）——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群，追踪其各自的发病结局，比较两组发病结局的差异，从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。通常，暴露可以指危险因素，比如吸烟、高血压，也可指服用某种药物。而事件可以是疾病发生，比如肺癌、心血管病，也可指服药后的治疗效果。 RR（relative risk，相对危险度）也叫危险比（risk ratio）或率比（rate ratio），是反映暴露与发病（死亡）关联强度的最有用的指标。RR适用于队列研究或随机对照试验。 RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。RR值越大，表明暴露的效应越大，暴露与结局关联的强度越大。即暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比。 例题：Doll和Hill从1970年至1974年随访观察英国医生的吸烟情况，得到如下资料：重度吸烟者为160／10万，非吸烟者为8／10万，所有英国医生为80／10万。假设肺癌死亡率可反映肺癌发病率。 RR的计算公式是：RR＝暴露组的发病或死亡率/ 非暴露组的发病或死亡率 本例中，与非吸烟者相比，重度吸烟者患肺癌的相对危险度是：RR＝160/8＝20 相对危险度也叫危险比或率比，是暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比，它是反映暴露与发病（死亡）关联强度的指标。 当它有统计学意义时： RR=1，说明暴露因素与疾病之间无关联。 RR＞1，说明暴露因素是疾病的危险因素（正相关）。认为暴露与疾病呈"正"关联，即暴露因素是疾病的危险因素。 RR＜1，说明暴露因素是疾病的保护因素（负相关）。认为暴露与疾病呈"负"关联，即暴露因素是保护因素。 相对危险度应该是(还可以是)指治疗组发生不良反应（adverse outcome）的危险度除以对照组的危险度（是对照组的多少倍）。 前瞻性研究（队列研究） 暴露1 非暴露0 合计 病例 a b a+b 非病例 c d c+d 合计a+c b+d N 如上表所示 暴露组的发病率为π1=a/(a+c)

统计学中RR OR AR HR的区别

统计学中R R、O R、A R、H R的区别 一、相对危险度（RR）——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度 队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群，追踪其各自的发病结局，比较两组发病结局的差异，从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。通常，暴露可以指危险因素，比如吸烟、高血压，也可指服用某种药物。而事件可以是疾病发生，比如肺癌、心血管病，也可指服药后的治疗效果。 RR（relative risk，相对危险度）也叫危险比（risk ratio）或率比（rate ratio），是反映暴露与发病（死亡）关联强度的最有用的指标。RR适用于队列研究或随机对照试验。 RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。RR值越大，表明暴露的效应越大，暴露与结局关联的强度越大。即暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比。 例题：Doll和Hill从1970年至1974年随访观察英国医生的吸烟情况，得到如下资料：重度吸烟者为160／10万，非吸烟者为8／10万，所有英国医生为80／10万。假设肺癌死亡率可反映肺癌发病率。 RR的计算公式是：RR＝暴露组的发病或死亡率/ 非暴露组的发病或死亡率

本例中，与非吸烟者相比，重度吸烟者患肺癌的相对危险度是：RR＝160/8＝20 相对危险度也叫危险比或率比，是暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比，它是反映暴露与发病（死亡）关联强度的指标。 当它有统计学意义时： RR=1，说明暴露因素与疾病之间无关联。 RR＞1，说明暴露因素是疾病的危险因素（正相关）。认为暴露与疾病呈"正"关联，即暴露因素是疾病的危险因素。 RR＜1，说明暴露因素是疾病的保护因素（负相关）。认为暴露与疾病呈"负"关联，即暴露因素是保护因素。 相对危险度应该是(还可以是)指治疗组发生不良反应（adverse outcome）的危险度除以对照组的危险度（是对照组的多少倍）。 前瞻性研究（队列研究） 暴露1 非暴露0 合计 病例 a b a+b 非病例 c d c+d 合计a+c b+d N

浅谈统计学在实际生活中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/f713509858.html, 浅谈统计学在实际生活中的应用 作者：陈昊 来源：《智富时代》2016年第03期 【摘要】统计学在21世纪的今天生活中变得越来越不可或缺，不论是科技还是美学方面，统计学的概率也在生活中应用的很广泛，基础学科的统计学不仅仅在金融、经济、医学许多领域中运用这统计学的过程，在科技的不断发展在数学中样本的统计也是重要的工具。因此，本文便通过统计学在实际的生活中较大的比重以及大量的重复试验中的随机的统计与概率事件，统计分析是定量与定性的统计工作中的巨大作用的发挥，企业的制定与发展战略生产计划与规划最主要依据。 【关键词】统计学；实际生活；应用；研究 一、统计学的相关论述 统计学对于整理与分析数据以及收集解释相关数据信息的一门科学。统计学是在方法论的性质上的认识科学，统计数据整理和分析的思维产生，发展的提高自身的事物，研究统计的方法与社会科学的性质的统计成果与收集，接近工作的实际，统计的思想主要是变异的思想、均值、相关、拟合的思想的理论研究与逐步系统的形成后的统计理念与统计意识，遵循的指导思想和对研究对象的重要统计学的总体现，“变异”与“一般的水平”，估计的思想则是样本的选取代表了整体的逻辑严谨与必要的预设，相关的思想则是根据哲学的普遍联系的观点指导相关联的总体与个体之间的同质性；拟合思想则是单一的成果是趋势的模型的拟合与预设的基于可能性的关系；最主要的是检验的思想是归纳，也就是验证对于最开始的假设是不是基于局部的特征与规律判断是否完全符合，探索内部的数据数量规律的内在的科学认识，针对的客观之物以及统计事物的步骤即是设计然后进行抽样最后是调查统计并作出推断结论的得出。 二、统计学在各个领域的实际应用 （一）在经济学中的重要应用。统计学的基础知识、数理的统计以及统计分析等在统计学的学习中都是首先要掌握的重要学习项目，这些都是必须要在研究前就必须清晰掌握的基础知识，经济学的分支中的一个统计学的课程的学习。例如，计量的经济学的统计就要依赖这个在金融里面的统计重要意义与地位，金融的计量以及时间的序列是金融和统计的知识的结合，收集、整理的“为何统计”以及“如何进行统计”的思想一直是基础的工具，经济学中主要有两个方面的主要工具性的作用：一是在思想上，统计学的严谨性追求的理性占据着不可小觑的指导与重要的地位的占据经济数据的的描述过程的数据预先处理的方法论是不是科学与实证研究所必须开展的整理与收集；另一个是经济学的研究的最优化的选择的经济研究的约束的条件的经济活动的多样以及研究的错综复杂，研究的成本以及现象的经济研究变得简洁明了。因此，在总体上经济学的统计结论不具有全面的复杂的思想的成本与收益的概念与计算的经济模型与去确定性，并体现了统计学中的经济必然性思想。

统计学与计算机的关系

统计学与计算机的关系 周融 摘要：未完，请勿批改 关键词：统计学，计算机基础，计算机，计算机思维 一、大学计算机基础课程的重要性 作为新时代的大学生，计算机的应用成为我们生活中必不可少的部分。随着计算机技术的发展，我们只有好好掌握计算机技术，培养自己的计算机思维，提高自己应用计算机的能力，才能跟上时代的步伐，才能在学习其他计算机技能时得心应手。无论在生活、学习还是工作中，我们都可以用到计算机，我们用word写文档，写日志；用Excel 做报表，记账；用PPT做出美轮美奂的幻灯片，展现自己独特的个性；用Visio做流程图等。 二、统计学专业与大学计算机机基础的联系 统计学是一门专门与数据打交道的专业，与计算机的关系密不可分，在统计研究中，要用到各种统计软件。大多数人认为统计学只讲解概念就行了, 不必讲算法了。因为S AS 已经解决了算法问题, 统计学课程再讲算法就多余了。我们的认识是基本统计教学，算法教学不减。因为最基本的统计分析出发点、分析方法都体现在算法之中。基本算法教学如果减去, 会影响重要的统计分析概念的建立。多因素分析的算法教学量掌握到满足以下教学效果为准:通过算法教学建立正确的概念。通过算法教学交待清楚重要统计量的含义。选择有助于得出分析结论的统计量, 作为教学内容。SAS 输出的中间结果和有助于单纯研究统计方法的统计量不作为教学内容。 三、计算机基础实验课在计算机基础课程中 的作用、 《计算机基础》课程是一门实践性很强的公共基础课。在教学过程中不搞“墨守成规，照本宣科”，而是根据不同专业、不同学历层次的对象，把理论教学与实践教学紧密结合，采取“精讲多练”的方法，使学生通过学习能够使用计算机进行工作和学习。所谓“精讲”，就是不必面面俱到，而是主要讲清课程的要点和基础知识，教会学生学习的方法，引导学生自学。所谓“多练”，即让学生多上机操作，从培养学生的操作技能入手，让学生多动手、多动脑，提高操作的准确性、迅速性、灵活性和协调性。培养学生计算机的应用能力是《计算机基础》教学的重要任务之一，应用能力必须在应用中培养。“精讲多练，重在实验指导”的教学方法中，“精讲”是前提，“多练”是关键，“实验指导”是重要环节。教师重点讲计算机“能做什么”，明确指出同学应该“会做什么”。学生通过上机练习来解决“怎么做”的问题。 （1）.计算机实验教学中，要遵循教学规律，勇于探索和创新，为充分发挥学生的主体作用拓展更多的实验空间。 （2）在计算机实验教学中要全面贯彻“学生主体性”的教育理念，形成创新、求实、民主与和谐的良好氛围，让学生成为学习上真正的主人。由于学生受知识、经验的限制，在实验过程中犯错在所难免。教师应在学生的实验过程中，及时发现错误，及时指导，予以纠正。 （3）.在计算机实验教学中，教师应在学生发挥主体作用的过程中当好指导者和激励者的角色。要把学习方法教给学生，在学生实验遇到困难时适时加以引导。通过学生平时的实验，也可随时掌握学生掌握知识的情况及存在的问题。 在《计算机基础》课中，对于Word、Excel等办公软件的操作，有些可直接从课本上学到，而有些还要结合平时经验提取操作技巧，例如以下几个Word中文字编辑和文档排版的例子。 （1）.在Word2000的文档排版中，对选定的段落分栏时，若是遇到要求对文档的最后一个段落分栏时要注意，不要选定文档结束的最后一个段落标记；否则，分栏后便会出现如图这样的情况：所有文字都在第一栏，而第二栏全是空白。若是对整个文档分栏则要求选定文档的最后一个段落标记（见下图）。

数据结构与应用统计学关系

数据挖掘与应用统计学的关系 一、数据挖掘是众多学科与统计学学科交叉产生的一门新兴学科 数据挖掘，顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM（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。 二、数据挖掘与统计学的共同特征 2.1统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。 数据挖掘与统计学一样包含了大量的数学模型，都试图通过对数据的描述，建立模型找出数据之间的关系，从而解决商业问题。 2.2数据挖掘与统计学，有共用模型线性回归、logistic 回归、聚类、时间序列、主成分分析等模型是统计学与数据挖掘共用的模型。 三、数据挖掘与统计学的不同之处 3.1 领个学科所用的思想不一样 数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。它比较注重经验，认为不一定要有精确的理论支撑，只要是有用的，能够解决问题的方式，都可以用来处理数据。而统计学是一门比较保守的学科，所沿用的模型一定要强调有理论依据（数学原理或经济学理论） 3.2 处理数据量不一样，统计分析是以样本推断总体。统计学通常使用样本数据，通过对样本数据的估计来估算总体变量。数据挖掘使用的往往是总体数据。数据挖掘由于采用了数据库原理和计算机技术，它可以处理大数据量，并且使大数据量的获得成为了可能，它往往处理的数据量高达上G,甚至有些达到了TB级别。3.3 发现的知识方式不一样 数据挖掘发现的知识可能是非预期的。很多情况下，数据挖掘的本质是很偶然的发现非预期但很有价值的信息。这说明数据挖掘过程本质上是实验性的。这和确定性的分析是不同的。统计学强调确定性分析。确定性分析着眼于寻找一个最适合的模型——建立一个推荐模型，这个模型也许不能很好的解释观测到的数据。