L'utilisation dans différents domaines de la statistique est un sujet inépuisable. Quelques exemples cependant : ciblage, démographie, traitement d'enquêtes, cartographie, marketing personnalisé (One-To-One), robustesse des produits et des outils dans l'industrie, génétique, études cliniques (risques et potentiel d'un médicament), sociologie, finance (gestion du risque), ...
Dire que l'on peut faire des statistiques dès lors que l'on possède des données chiffrées est vrai, mais réducteur : certaines techniques statistiques peuvent également s'appliquer à des données textuelles (Text-Mining) ou à l'étude de caractères non chiffrables (sexe, catégorie socio-professionnelle, symptômes d'une maladie, ...).
Les principales branches de la statistique sont :
Le DataMining peut être vu comme un prolongement de la statistique qui s'attache au traitement de gros volumes de données, dans un but décisionnel, en utilisant des méthodes issues de la statistique "classique" (catégories ci-dessus) et de l'informatique décisionnelle (intelligence artificielle), telles que les réseaux de neurones ou les raisonnements basés sur la mémoire. Vous trouverez plus d'informations sur le DataMining dans [nos pages] dédiées à cette discipline.