当我们在谈数据挖掘时，其实在讨论什么
统计学、数据挖掘与机器学习是近年来经常一起出现的3个词语，尤其是数据挖掘与机器学习。有些人认为数据挖掘涵盖了机器学习，有些人认为机器学习应该包含数据挖掘，各种说法莫衷一是。实际上，由于近年来信息科学的高速发展，这些概念虽然有了一定的定义和解释，但是边界都相对模糊。如果从业务场景、算法应用的角度理解、学习他们，可以归类为数据科学——一门从数据中提炼知识及洞察趋势的科学。
将这种科学应用到生活中就是各种指数。例如：裙边理论：女性的裙子长度可以反映经济的兴衰，裙子越短，经济发展情况越好，裙子越长，经济发展情况越艰险。另外，还有德国啤酒指数：每当气温上升1度，啤酒销量就平均增加230万瓶，这就是“德国啤酒指数”；空调指数：在日本夏季，温度每上升1度，空调的销量就平均增加30万台。
这些行业指数都是统计学在某一方面的应用。当然，现在的统计学已经大大超出了行业指数研究的范畴。例如IBM在医疗领域利用Watson技术解决了包括糖尿病、白内障、肿瘤等难题。但是，无论是在过去、现在还是未来，人们总是希望能够借助观察事物（获取数据），通过合适的手段（建立统计挖掘模型）来量化这些关系。例如，借助一个人的身高来预测他的体重，
上图是一个统计挖掘模型的基本形式。简单来说，统计挖掘模型是指利用一个或多个输入变量（一般也被称为自变量）通过拟合适当的关系式来预测目标变量（也被称为因变量）的方法。其中，f(x)是我们探求的关系式，但是其一般是固定并且未知的。尽管f(x)未知，但是我们的目标是利用一系列的统计/挖掘方法来尽可能求出接近f(x)的模型，这种模型可以是一个简单的线性回归模型y=ax+b，也可能是一个曲线模型y=a+bx²,当然也有可能是一个神经网络模型或者一个决策树模型。
这些模型从预测任务的角度看，估计出f(x)的形式并不意味着任务结束，在实际的商业实践中，可以将数据挖掘任务简单分为预测任务与控制任务。
（1）预测任务：我们关心的是目标变量Y的预测。预测模型f(x)的形式有可能是一个黑箱模型（即对于模型本身，我们不能很好解释或者并不清楚其内部结构，而是更加关心模型的输入和输出），只要能够提高预测精度，我们就认为达到目的了。一般，神经网络模型属于典型的黑箱模型。例如：Google X实验室开发出具有自主学习能力的神经网络模型，它能够从1000万张图片中找出那些有小猫的照片，其中，这1000万张图片就是输入，对于这些图片的识别就是输出。
（2）控制任务：在控制任务中，我们希望能够尽可能地描述清楚X与Y的关系。例如在金融行业，要通过客户的个人信用信息来评价个人的信用风险，这就要求模型不但能够回答这个客户的信用风险是高还是低，还要能回答哪些因素直接影响客户的信用风险，每个因素的影响程度有多大。
进一步的，从预测场景的角度看，又可以把统计挖掘划分为两种类型：有监督的学习与无监督学习。
有监督的学习即对每一组自变量X都有一个因变量Y一一对应，通过拟合预测模型，可以更好的理解输入变量与目标变量之间的关系，例如，分析客户的个人信用信息来评价其信用风险，分析企业营销费用投入与销量的关系等。对于有监督学习，如果目标变量属于定量变量（即连续型变量，例如GDP、企业年销售额），那么可以把它定义为回归问题；如果目标变量属于定性变量（即分类型变量，例如违约客户与不违约客户），那么将其定义为分类问题。
而对于无监督学习，则只有自变量X，而没有明确的Y。例如，对于零售企业中每个会员的行为信息，通过无监督学习的方法（聚类）可以把会员划分为不同的客户细分群体，如粉丝客户群、性价比客户群等。
