统计建模与数学建模，两者都是利用数学手段解决实际问题的重要工具，但它们在目的、数据处理方式、应用领域以及所使用的数学工具方面存在显著差异。

首先，统计建模的核心在于从数据中提取有价值的信息，通过分析数据的分布和关联性，建立概率模型和统计模型，以实现对未来数据的预测或决策支持。而数学建模则侧重于构建数学模型来模拟和解决实际问题，通过求解模型来进行预测、优化等操作。

其次，统计建模更加注重数据的处理和分析，通过对大量数据进行统计分析，揭示数据背后隐藏的规律和趋势，进而利用这些信息进行预测和决策。相比之下，数学建模则更关注模型的构建和求解过程，通过构建精确的数学模型来描述实际问题，并利用数学工具进行求解。

再者，统计建模的应用范围广泛，主要集中在社会科学、经济学和市场营销等领域，如人口统计分析、投资风险评估、市场趋势预测等。而数学建模则更多应用于工程、物理学、生物学等领域，如流体力学中的湍流现象研究、生物信息学中的基因序列分析、控制论中的系统优化等。

最后，统计建模主要依赖概率论、统计学、假设检验和回归分析等数学工具来进行分析和建模工作。而数学建模则更多地利用微积分、线性代数、优化理论等数学工具来进行建模和求解。