统计学与大数据学是两个密切相关但又有区别的领域。它们在核心差异和应用差异方面有着明显的区别。
核心差异：
1. 数据类型：统计学主要处理的是结构化数据，如表格、图形等。而大数据学则主要处理非结构化数据，如文本、图像、音频等。
2. 数据处理方式：统计学主要通过抽样、概率论等方法对数据进行分析和预测。而大数据学则主要通过机器学习、深度学习等方法对数据进行挖掘和分析。
3. 应用领域：统计学广泛应用于社会科学、自然科学、经济管理等领域。而大数据学则主要应用于互联网、金融、医疗、交通等行业。
应用差异：
1. 数据分析：统计学主要通过对数据的统计分析来揭示数据的内在规律和趋势。而大数据学则通过机器学习和深度学习等技术，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
2. 预测模型：统计学主要通过建立数学模型来预测未来的趋势和结果。而大数据学则通过建立机器学习模型，实现对复杂系统的动态预测和决策支持。
3. 商业价值：统计学在商业领域的应用主要体现在市场研究、消费者行为分析等方面。而大数据学则在商业领域的应用主要体现在客户关系管理、供应链优化、智能推荐系统等方面。
4. 技术创新：统计学的发展依赖于数学理论的完善和统计工具的改进。而大数据学的技术创新则依赖于数据存储、计算能力、算法优化等方面的突破。
总之，统计学与大数据学虽然有相似之处，但在数据类型、数据处理方式、应用领域、数据分析、预测模型、商业价值和技术创新等方面存在显著的差异。这些差异使得统计学和大数据学在实际应用中各有优势，为不同行业提供了不同的解决方案。
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