淺析大數據時代對統計學的需求

王海燕

[摘要]伴隨著社會經濟的快速發展和網絡的全面普及以及信息技術的進步，大數據時代已經悄然來臨。數據時代的到來對于統計學來說既是挑戰也是機遇，本文主要從大數據時代與統計學的關系出發，提出了大數據時代對于統計學的變革建議。

[關鍵詞]大數據；時代；統計學

一、前言

現如今社會的網絡快速發展和普及，在無形中掀起了一場數據社會的大變革，大數據時代已經悄然來臨。大數據時代的到來對于統計學來說既是挑戰也是機遇，利用以往傳統的統計學方法，在面臨大數據的處理時已經難以有所成效，有關于大數據的各種處理需求無法得到滿足，處理大數據的基礎就是統計學。因此需要分析大數據時代對統計學的各種需求。

二、大數據時代與統計學的關系

在目前這個信息化的時代里，有大部分的信息都能夠通過運用數字的形式來表達出來，從這一點上，我們可以看出數據是信息的載體，是統計學所要分析的主要對象。統計工作的整個過程實際上就是數據搜集、分析、整理最后對其進行解釋這樣一個系統化的過程，在整個過程當中是離不開數據的，如果在統計學中失去了數據的基礎支撐，那么統計學的研究就沒有任何的意義與價值可言。同理，如果數據離開了統計學，那么數據在人們看來也不過是一些單純的數字而已，幾乎沒有任何的價值可言。我們需要通過統計的方法與原理來分析、整理所搜集到的數據，只有這樣，才能充分的發揮出數據的價值與作用，提升數據的準確度與適用度。大數據與統計學既緊密聯系，但也有區別。

（一）.大數據與統計學的區別

大數據與統計學既緊密聯系，但也有區別，主要表現在以下四個方面；第一，大數據與統計學之間的動靜標準有所不同。統計的精確性是實際工作當中最基礎也是最重要的，只有保障了統計的精確性才能有效的減少誤差，保證數據的質量，數據一旦完成了搜集、整理、分析等過程和目的時，就會被認為已經沒有太大的用處。而在當今大數據時代中，數據并不會再是靜止的、陳舊的，人們也不用再去擔心某個數據點會對整套數據產生影響，人們不再去極致的追求數據精確性，樂于接受數據的紛繁復雜并從中受益。第二，信息規模有所不同。大數據所分析的是針對某某事物相關聯的所有數據，并不是根據部分少量的數據樣本進行分析。而統計學是根據用樣本單位的分析來逐漸推斷總體的數量特征，由于以往的信息環境受到了限制，在數據搜集方面十分的困難，從而追求和推崇樣本的重要性。但在大數據時代下，數據的搜集的渠道增多，搜集數據已不再是一件難事，從而在大數據的基礎上能夠完成許多小數據所無法完成的事情。第三，數據搜集形式有所不同，我們知道在這信息爆炸的大數據時代里，數據的搜集十分的簡單和容易，但統計數據搜集的方式還是以抽樣易調查收集居多。第四，思維方式的不同，以往傳統的統計學，人們所追求的東西是事物之間的因果關系，而在大數據時代下的統計學，人們所追求的東西并不在是事物之間的因果關系，而是關注和探究事物之間的相關關系。

（二）大數據與統計學的相同點以及相互關系

大數據與統計學都是關系數字的學科，大數據與統計學之間誰也離不開誰，可以說統計學為大數據提供了一個舞臺，而大數據將統計學引向了一個更遠的空間。大數據與統計學之間有著一下幾點共性；第一，社會和數據，目前我國無論是國有企業還是民營企業都與大數據有著直接或者的間接的聯系，在大數據時代，人們可以通過對數據的分析與整理，來獲取相應的知識、商業機會以及社會服務的能力。除此之外，我國對于數據的研究以及應用，也在逐漸的擴大，以往我國的數據研究與應用還只是少數的教育領域，而在大數據時代，人們對于數據的研究與應用已經擴大到普通結構、企業和政府部分，大數據、大社會構成了目前的大數據時代。而統計學主要是以研究社會上存在的問題為主要的目的，以大量的社會現象為主要的研究對象，并通過數據的搜集、整理以及分析，來探究事物的內在本質與聯系，通過這樣的方式來揭示出事物原有的數量規律。大數據與統計學都是通過對大數據的研究與分析，來了解社會現存的問題，并為問題的解決提供有力手段。第二，哲學和數學，統計學這門學科從思想的角度來講是一門復合學科，它融入了哲學思想與數學思想，除此之外，統計學是定性分析與定量分析結合的過程。在統計學中我們可以看出它以很多的哲學思想來作為基礎，通過哲學思想來指導接下來的統計工作，從而研究事物的本質和規律。基于此，大數據應運而生，以其扎實的哲學研究方法和數學基礎應用于社會。第三，數據和方法，統計學對事物的研究，是質變到量變再到質變的過程，其主要是以定性分析為基礎，定量分析為主對數據進行詳細的分析。統計數據與統計方法之間的關系是相輔相成的。但當大數據時代的來臨，人們已經不再致力追求數據的準確性，在面對多樣且復雜的數據時，人們樂于接受并從中受益，這就逐漸形成了弱化數據精準性，重視數據的復雜性這一現象，并采用全數據模式，充分利用所有的數據，讓數據“發聲”，是發現以及理解信息內容個信息與信息之間關系的重要手段。

三、大數據時代對統計學的變革建議

（一）加強統計人員對數據的處理能力

大數據是通過計算機和互聯網而存在發展的，目前我國許多應用領域都與大數據有著密不可分的聯系。想要有效的改善生活質量，統計人員就必須掌握好大數據處理方法，及時的對數據做出匯總，并計算出可行性的數據。由此可見，具有高素質、高能力的統計人員是多么的重要，因此，對于統計人員的專業能力與技巧需要加強，通過專業人才講座，指導企業員工正確的、合理的運用大數據的處理方法。在大數據時代中對統計人員提出了更高的要求，不僅需要統計人員具備較強的專業知識與操作能力，同時還需要統計人員能夠積極主動的學習新的知識，利用大數據更好地為企業創造出經濟利益。

（二）提高統計人員的綜合水平

現如今的大數據時代進程還在不斷的加速，在日常的工作當中需要不斷的加強統計人員的綜合水平。要求統計人員提升自身的道德修養、職業素質水平。首先，企業組織培養活動，來加強統計人員的道德修養與職業素質。其次，積極的鼓勵統計人員學習更新、更先進的統計小學知識，并在日常的工作當中融入一些新的統計方法，熟練運用新的統計工具，加強對專業知識的培訓，而對于統計類專業的學生來說，學校方面在學生踏進學校時，就應做好教育課程，在實際教學過程中，讓課堂教學不是發為枯燥的而是生動活潑的，這樣可以提升學生的學習創新性與積極主動性。教師還應積極主動的與學生進行溝通交流，去了解學生在學習過程中所面臨的難題，培養學生愛思考的良好習慣。除此之外，學校還可以多開展一些以大數據在生活的應用為主題的活動，使學生在活動當中加深自己對統計學的思考，讓學生產生濃厚的學習興趣。只要當學生熱愛上統計學這門學科，那么學生在學習過程中并不需要教師的督導，也會積極的參與到學習中，提升學生的創造性、積極性，從而使學生的學習效率提高。

（三）利用新的分類方法整合大數據

以往傳統的統計學在數據處理方面總是根據已經制定好的一套方案進行統一的匯總數據，其得到的結果均為機構化數據。分類與處理數據是數據處理階段中首先要做好的事情，同時這也是統計分析最為關鍵的環節。由于大數據形式紛繁復雜，并且來源十分的廣泛，如果還是按照以往打的方法來對數據信息進行分類和梳理，就難以滿足大數據的多樣性，最終使數據缺乏完整性。因此，開發新的分類方法來整合大數據尤為的重要。

（四）統計學教學方式的改革

隨著大數據時代進場的不斷加速，高等教育機構也需要對統計學的放學方式進行不斷的創新與變革，如果還在用以往傳統的教學方式，就難以滿足大數據時代的需求，因此，需要對傳統的教學模式做出改革方案，并及時的引進先進的教學設施，完善統計學教學環境，除此之外，在統計學實際教學過程當中，教師還需要以大數據為案例對學生進行教學，分析如今大數據時代的發展歷程，使大數據能夠融入到現代人們的生活當中。統計學課程教學改革，可以從教學方式、與課程內容這來兩個方面人手，只有對統計學進行改革，才能使大數據時代的發展與統計學完美的相互融合。目前我國的統計學隨著大數據時代的到來面臨著諸多的挑戰，但在帶來挑戰的同時也帶來了機遇，因此需要確實的把握好機遇。

（五）完善統計學體系

在大數據時代的影響下，統計學不應局限于傳統學科，而應以辯證、發展、運動的眼光看待問題。同時將大數據理論與統計學思想相結合。利用數據挖據，機器學習，人工智能等工具，使統計學更加豐富和靈活。

四、結束語

綜上所訴，現如今大數據時代的到來，讓統計學的挑戰和機遇同時存在，如果統計學不及時的改變教學方式，創新分類方法，加強統計人員的專業知識與操作能力，來適應當前大數據時代信息的潮流，就會面臨被社會淘汰的結局。充分利用好大數據時代給統計學帶來的機遇，讓統計學能夠成為推動大數據處理與梳理的重要工具，大數據時代已經成為了加速統計學改革的階梯。