数据挖掘和统计学是在数据研究和分析中两个非常重要的领域。虽然它们的目标都是帮助人们理解数据并从中获得重要的见解，但这两个领域在方法论和解决问题的方法上存在一些本质上的区别。
- 目标不同
数据挖掘的目标是从大量的数据中发现隐含的规律和模式，这些规律和模式在不同的数据集和问题上都有应用价值。而统计学的目标是通过对样本数据进行分析来得出总体的性质，例如确定总体的均值、方差等参数。
例如，假设我们有一个实验数据集，数据集包含了成千上万个患者的生物指标和疾病信息。数据挖掘的目标是寻找这些数据中的模式和规律，例如寻找某些生物指标与某些特定疾病之间的关联。而统计学的目标可能会在样本数据中估计总体的患病率和疾病的风险因素等。
- 数据类型不同
数据挖掘通常处理的是大规模的、非结构化的数据，这些数据来自许多不同的来源，例如社交网络数据、行为数据、传感器数据等。数据挖掘可以在这些数据中发现一些潜在的、未知的模式和关联性。
统计学通常处理的是更小的、结构化的数据集，例如随机抽样的数据样本或者实验数据。统计学方法通常设计用于从这些样本中推断总体的特征，以此得出关于总体的一些判断。
例如，如果我们获取某款应用的用户数据，其中包含用户性别、年龄、消费记录等信息。数据挖掘可以通过对这些数据进行聚类和分类等方法，从中发现不同用户群体的消费行为和使用特征。统计学方法则可以通过计算出样本均值、方差等统计量来推断总体的消费情况。
- 方法不同
数据挖掘和统计学在数据分析的方法和技术上也存在不同。数据挖掘通常使用机器学习、聚类、分类、关联规则等方法。在大型数据集上通常采用分布式计算技术，例如MapReduce和Spark等。统计学通常使用数理统计方法，例如方差分析、假设检验等。
例如，假设我们有一份电商网站的电子商务数据，包括订单数、日期、销售额、用户ID等信息。数据挖掘可以使用关联规则方法，从中发现特定的销售组合和销售模式，以此设计新的营销策略、商品推荐和定价。统计学方法则可以使用方差分析方法，对销售额的变化与日期和用户ID等因素之间的关系进行显著性检验，以此确定销售策略的有效性。
总之，数据挖掘和统计学是两个相互关联、但又有不同的领域。在实际应用中，我们应该根据不同的分析目标、数据类型和分析方法选择合适的应用领域。