在我开始之前，让我们先明确使用这些工具背后的目标。无论采用哪种工具去分析问题，最终的目标都是从数据获得知识。两种方法都旨在通过分析数据的产生机制挖掘背后隐藏的信息。
两种方法的分析目标是相同的。现在让我们详细的探究一下其定义及差异。
定义
统计模型：以数学方程形式表现变量之间关系的程式化表达
对于喜欢从实际应用中了解概念的人，上述表达也许并不明确。让我们看一个商务的案例。
商业案例
让我们用麦肯锡发布的一个有趣案例来区分两个算法。
可获得数据：两个驱动-A&B
在给出了两种模型在输出上的差异后，让我们更深入的了解两种范式的差异，虽然它们所做的工作类似。
所属的学派
基于的假设
处理数据的类型
操作和对象的术语
使用的技术
预测效果和人力投入
分属不同的学派
诞生年代不同
假设程度差异
数据区别
命名公约
下面一些命名几乎指相同的东西：
公式：
在统计模型中，我们试图估计f函数通过
因变量（Y）=f(自变量)+扰动函数
输出（Y）——>输入（X）
它试图找到n维变量X的袋子，在袋子间Y的取值明显不同。
结束语
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