大數據下概率論與數理統計研究

鄭婷

關鍵詞：大數據;概率論;數理統計

中圖分類號：O21

文獻標識碼：A

一、大數據下概率論與數理統計研究必要性

互聯網信息技術的發展使人們的生活發生了翻天覆地的變化，并開始進入信息時代。網絡將世界各國及個人緊密地聯系在一起，人們接觸的信息類型繁多，時間、空間距離都明顯縮短，數據泛濫現象日趨凸顯，然而這些數據能夠反映出人們生活實相。從學術領域發展情況看，計算機的發展在學術領域也有所滲透。在大數據的支持下，學者能夠通過互聯網搜集、查詢自己所需的各類信息，多個學科交叉融合，形成了密切的信息交流與相互借鑒。如歷史學科中不僅包含其原有的經濟史、社會史等，而且還涉及數據分析式史學家，學者需要對大量歷史信息進行搜集、整理，通過數據分析明確歷史事實與社會環境。大數據背景下，人們所接觸的信息持續增多，這也在一定程度上促進了人與數據信息的交流。以網絡購物為例，在無法接觸到實物產品時，購買者往往通過詳情描述、買家評論等為自己的購買決策提供參考，這也被稱作大數據活動。目前，人們對大數據的處理需求尤為迫切，大數據下的概率問題更是受到社會各界的廣泛關注。

二、大數據下概率論與數理統計研究可能性

1.概率論與數理統計的處理數據能力

概率論主要研究的是隨機現象的數量規律;數據統計則是采用互聯網或其他操作流程實施數據統計的總稱，其在科學實驗、檢驗、統計等領域得到了廣泛應用，它能夠實現對數據的精準查找并作出明確的分類。與概率論相比，數理統計主要是采用先進的科學條件而進行數據處理的一個過程。相同的是概率論與數理統計都是對數據進行處理，進而使數據具有現實的意義或可利用的價值，這兩者是相輔相成的關系。一方面，概率論能夠為數據統計提供基礎信息;另一方面，數據統計也能夠為概率論提供相應的數據支撐，進而實現對數據的處理。

2.概率論與數理統計為大數據提供條件

基于現代社會的發展及互聯網信息技術的進步，傳統的數據處理逐漸暴露出其局限性，不僅涉及面狹窄，而且所構成數據的量少，其在具體生活中難以滿足世界人的定義，其僅將人作為固定存在的量子，而事實上人是社會變化的運動量子。在大數據技術支持下，人作為運動量子實現了有機整合，其社會身份不同、角色不同，所作出的選擇及呈現的結果也有所不同。且人的社會身份往往處于不斷變化狀態，充當了多個數據發散者的角色，在概率論及數理統計支持下，大數據環境分析具備了有效的條件與素材支持。

3.具備研究的基礎條件

大數據環境為概率論及數理統計研究創造了基礎條件。從素材方面來看，數據的搜集及整理逐步趨于規范化，數據來源豐富，其整體性也得到了有效保證。通常，由于具備了大數據的保障，其所得到的數據往往是第一手數據，能夠反映出社會最真實的現象。另外，當前部分數學理論已經形成了相對科學、規范的研究范式，其能夠為數據研究創造有利于的基礎條件。由此可見，目前研究基礎條件已經具備，能夠滿足基本的分析需求。在這一背景下的整體化分析不僅體現了學術價值，而且能夠反映出大數據的社會功能。

4.保障了研究基本能力

目前，大多數企業及公司等都普遍采用大數據管理方式對企業的運行狀況及所處條件進行分析，為企業的良性發展提供參考，在這種方式的支持下能夠為發揮能力平臺提供保障。另外，大數據研究還能夠對未來的研究成果進行預測，為企業發展提供參考。該研究探究了大數據概率論與數理統計的可能性，對其必要性做出分析，其未來將會朝著生活化與學術化方向發展，前景廣闊。

參考文獻：

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