建模是什么 统计建模和机器学习建模，有什么区别？
统计建模和机器学习建模，有什么区别？
统计建模和机器学习建模可用于数据分析和数据挖掘。不同的是，统计建模是基于传统的统计方法，如回归分析、聚类分析、主成分分析等。它侧重于对已知现象或数据的描述。虽然机器学习建模也是基于统计的，但它侧重于对未知现象或数据的预测，对数据量有一定的要求。
统计建模是指基于统计知识的建模。常用的统计知识包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列、聚类分析、主成分分析和因子分析，如下图所示。
机器学习建模是指利用机器学习算法进行建模。常用的机器学习算法有：k近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM、随机林、聚类分析、关联分析等，实现这些算法的语言有Python和r，具体如下图所示。！不管是统计建模还是机器学习建模，我们都需要有一个好的数学基础，主要是微积分、线性代数和概率论。
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制作数据分析报告的工具都有哪些？
1、Hadoop]Hadoop是一个可以分布式处理大量数据的软件框架。但是Hadoop是以可靠、高效和可伸缩的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以它的成本相对较低，任何人都可以使用它。
2、SPSS统计软件
它使用Windows窗口模式显示各种数据管理和分析方法的功能，并使用对话框显示各种功能选项。只要掌握一定的windows操作技巧，了解统计分析的原理，就可以利用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。
3、Stata统计软件由计算机资源中心于1985年开发。它具有指令操作、程序容量小、统计分析方法完备、计算结果输出形式简单、图形精美等特点。缺点是数据兼容性差，存储空间大，数据管理功能有待加强。
4、Excel电子表格及统计功能
Excel电子表格是微软公司推出的office系列产品之一，是一款功能强大的电子表格软件。具有强大的表格管理和统计制表功能，操作方便。Excel的数据分析插件Xlstat也可以进行数据统计分析，但缺点是运算速度慢，统计方法不完整。
5、SAS统计软件]SAS系统是一个具有30多个功能模块的模块化软件系统。SAS是用汇编语言编写的，通常使用SAS需要编写程序，这更适合统计专业人员，但非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS具有比较完整的数据访问、数据管理、数据分析和数据表示等一系列功能。尤其是其首创产品统计分析系统，由于其强大的数据分析能力，一直是业界著名的应用软件。在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际标准软件和最权威的优秀统计软件包。SAS系统提供的主要分析功能包括统计分析、计量经济分析、统计分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理等统计分析工具。
统计建模与数学建模的区别？
事实上，大多数统计建模都是为了分析数据，统计知识也会用到。但是，数学建模的范围很广，遇到的问题也不尽相同，解决的方法也不尽相同，统计知识可能不会用到，遇到的问题也多种多样。
统计学建模是什么？
数学建模不需要深入的数学理论。测验是从实际问题看数学结构的能力。概率论和统计学应该有一些了解。其实，我们应该对数学的各个分支都有一点了解，但我们不需要精通。软件主要集中在一类，比如MATLAB，这有点像微软的瘟疫至死。虽然它不是所有方面都最好的，但它是大而全面的。如果说学习软件有一条捷径的话，那就是不断地使用它。
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