统计方法和机器学习都是数据分析领域的重要工具，二者之间既有联系又有区别。统计方法强调对数据的概括、总结和推断，主要用于描述数据之间的关系、探究规律和作出预测。统计方法通常基于历史数据和概率模型，强调对数据的抽样、假设检验和置信区间的计算。
而机器学习则是人工智能的一个分支，主要关注如何让计算机通过数据学习并逐渐改进性能。机器学习可以看作是对数据进行模式识别和预测的过程，其算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。与传统的统计方法相比，机器学习更加注重算法的优化、特征工程和模型的泛化能力。
尽管统计方法和机器学习在理论基础上有所区别，但二者在实践中常常相互交叉和借鉴。许多机器学习算法也是基于统计学原理发展起来的，比如逻辑回归、支持向量机等。因此，统计方法和机器学习可以说是相辅相成，互为补充，在数据分析和模型建立的过程中都具有重要作用。