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一、统计学与大数据的区别

统计学和大数据都是与数据相关的领域，但它们的方法和应用方向有所不同。

统计学是一门应用数学，主要研究如何收集、分析、解释和应用数据，包括推断统计、假设检验、回归分析等方法。统计学的应用范围非常广泛，例如医学、社会科学、工程学等领域。统计学的方法通常是基于数据的概率分布模型，假设数据是从这些模型中随机抽取的，然后通过样本数据对模型参数进行估计，并对参数的估计结果进行统计推断和假设检验。

而大数据主要关注的是海量数据的处理和分析，包括数据的存储、管理、处理、分析和挖掘等方面。与统计学不同的是，大数据的方法通常是基于分布式计算和机器学习算法，例如MapReduce、Spark、Hadoop等技术，以及神经网络、支持向量机、决策树等算法。大数据的应用范围也非常广泛，例如金融、医疗、物流等领域，通常应用于数据挖掘、预测分析、推荐系统等方面。

因此，统计学和大数据虽然都与数据相关，但它们的研究方法和应用领域有所不同。统计学主要关注对少量数据进行深入分析，而大数据则主要关注对海量数据进行处理和分析。

延伸阅读：

二、什么是统计学

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

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士多德时代，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，而是属于数学的范畴。

以上就是关于统计学与大数据的区别的内容了，希望对大家有帮助。

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