大數據技術與傳統統計學分析方法的比較探析

王 煒

(青海民族大學 工商管理學院，青海 西寧 810007)

一、大數據技術與傳統統計學分析方法的比較

(一)相關性

我國傳統統計學項目的發展時間較長，無論是社會應用經驗還是基礎理論體系都比較完善，而大數據技術結構是新型認知以及事物規律挖掘整理的操作流程，兩者都是對數據進行匯總和分析，為建立知識體系以及價值體系提供保障。因此，大數據技術與傳統統計學分析方法之間具有緊密的相關性。

一方面，大數據技術與傳統統計學分析方法在事物規律挖掘方面的基礎指導思想具備一致性，并且都將概率論搭建的數學模型作為根本，且能對系統數據進行集中的收集和觀察，有效完成量化分析和總結工作[1]。值得一提的是，無論是大數據技術還是傳統統計方法，都是依據數據進行預測和推斷，并且有效建立決策參與機制和依據體系。也就是說，大數據技術與傳統統計學分析方法最大的相關性就是數據基礎，將其作為探索實事物內在規律的關鍵，有效認知更多的知識和方法，確保能進一步探索事物特征和整體事物發展方向。

另一方面，大數據技術與傳統統計學分析方法都將量化方法作為根本，前者對數據進行分析時主要是建立數據化體系，并且結合相應的表象完成表格分析量化處理，后者也是借助量化處理開展定性分析和定量分析，從根本上實現數據判定流程，并且針對各項特征和發展規律落實相應的判定工作，從而開展數據分析。

綜上所述，大數據技術與傳統統計學分析方法都是借助數據建立更加完整的分析機制，并且搭建有效的數據量化處理模型，以保證相應問題都能得到有效的解決，也為全面提升數據管控工作奠定堅實基礎。

(二)差異性

大數據技術與傳統統計學分析方法除了具有相關性，兩者的差異性也較為明顯[2]。

1.基礎數據不同

在對大數據技術與傳統統計學分析方法進行對比分析后發現，大數據技術能在短時間內進行數據的匯總和整合，尤其是對特殊現象和特殊數據能完成研究處理，減少了隨機抽樣造成的局限性問題。相較于傳統統計學，大數據技術在數據管理和基礎數據分析體系方面更加具有優勢。

首先，大數據技術與傳統統計學分析方法的數據來源不同。在大數據技術不斷發展的時代背景下，全球各個服務器中不同類型的數據較多，海量數據的獲取以及總體數據信息的搜索提高了數據應用的便利性。但是，在傳統統計學中，數據都是借助抽樣調查的方式完成的，信息數據中只具備少量數據，這就使得樣本分析的效果存在明顯的局限性。在大數據技術體系內，操作人員需要結合數據樣本的統計標準和分析方法的維度就能選取更加完整的數據模型，從而開展統計分析，無論是便捷化程度還是數據分析的精準度都要優于傳統統計學[3]。

其次，大數據技術與傳統統計學分析方法的數據類型不同。相較于大數據技術的數據化便捷操作，傳統統計學方法中需要耗費大量的人力和物力，兩者的差異性較為明顯。最重要的是，大數據技術能在獲取文本數據的基礎上進行方位數據以及圖像數據的整理，并且能對文本中的詞句和段落予以有效的控制，將社會事件亦或是自然現象直接轉變為數據模式，確保信息的全面性。

2.分析范式不同

在對大數據技術與傳統統計學分析方法差異性進行分析的過程中可以發現，在傳統的統計學體系內，研究人員在進行數據研究的過程中要將世界運行狀態和方式作為假設對象，然后借助數據信息對比或者是分析對這種假設予以驗證。因此，傳統統計學在數據處理方面更加關注理論假設過程、數據參數收集過程以及假設驗證過程。而在大數據技術體系內，無論是對運行狀態還是運行方式的探索都脫離了傳統的固有思維，建立更加完整的關聯性分析機制，真正實現了觀察數據、分析數據以及實物關系特點描述匯總處理的目標[4]。

3.分析視角不同

在對大數據技術與傳統統計學分析方法進行對比后可知，傳統的統計學分析方式更加關注事物作用機制和內在規律，因此分析視角往往都集中在探索方面。而在大數據技術體系內，數據的分析淡化了因果關系，更加關注結果的呈現效率，是以動態的分析視角判定數據體系，并且預測可能會發生的問題，強化了數據監督管理工作的基本效果和整體運維要素，切實提高了數據的社會價值和經濟價值。

二、大數據技術對于統計學的影響

第一，在大數據技術不斷發展的背景下，統計學整體質量得以提高，利用大數據技術就能對傳統統計學中適用性不強的內容予以管理和升級，確保信息收集以及統計項目都能滿足實際應用要求。并且，大數據技術也對傳統統計學實時性結構起到了良好的推動作用，能有效建立相應的數據分析制度，有效維護客戶資料管理的水平。因為傳統統計學在面對大量數據時往往會采取抽樣調查的方式，這就會應用估算法，必然會和真實數據體系之間存在差異，而在應用大數據技術后就能進行精準分析，維護數據的平衡性和應用價值[5]。

第二，大數據技術能有效實現數據處理成本的縮減，因為傳統統計學為了獲取數據或利用問卷或者是電話采訪的方式完成信息收集，這種處理機制會耗損大量的人力物力，對數據的利用率也較低。而在大數據背景下，建立數據并行收集機制能對數據進行廣泛的搜索和匯總，確保提升數據利用水平，也能減少項目的相關成本。

第三，大數據技術的應用和推廣一定程度上帶動了就業率，使得統計學在社會發展中的地位逐漸增高，對于統計學專業大學生的社會需求率也在不斷優化，在大數據技術教學開展后，專業人才的供需關系出現了改變，這就使得社會統計學學生的就業率得以提高[6]。

三、大數據背景下統計學分析方法變革的建議

為了進一步提升數據分析管理效率，就要順應時代背景下技術發展的趨勢，有效建構更加完整的統計學分析處理框架，確保能在大數據背景下搭建更加適宜的統計學分析平臺。

(一)提升統計人員綜合素質

在大數據技術不斷發展的時代背景下，提高統計人員綜合素質水平非常關鍵，統計學工作的開展要求相關人員不僅具備良好的職業素養，也要優化道德素質，從而完善工作的具體流程。

首先，企業要鼓勵員工積極學習先進的統計學知識，在掌握統計學基礎理論的同時，能靈活應用新的統計工具，并且打造良好的數據處理和信息監管平臺，完善數據分析和數據結果整合過程，確保能真正提高數據分析的實效性。

其次，企業和高校之間也要進行有效的聯動，強化高校教育中專業能力的培養效果，并且能提升學生的主動性和創造性，將統計學實踐項目和大數據技術工具應用項目作為重點指導內容，提高學生的學習熱情，也為企業輸送更多專業化水平較高的人才。

最后，統計人員要對大數據處理方式有明確的了解，且能及時對數據匯總工作予以檢查，并且利用相應的分析機制和方法進行可行性數據的判定，從根本上提高數據管理工作人員的綜合素質。企業要邀請專業人員進行項目培訓，并且利用專業講座等方式指導員工全面且充分地了解大數據技術運行體系的基本流程，提高統計人員工作的實效性和積極性，為企業創設良好的發展平臺，實現經濟效益的全面進步[7]。

(二)整合大數據內容

在大數據技術不斷發展的時代背景下，要想提升數據管理水平和技術運維機制，就要對大數據內容展開深度管理，相較于傳統的統計學機制，要突破結構化數據的收集思維，有效踐行更加系統化的分類數據處理。正是因為數據本身存在多樣性特點，僅僅借助單一化的數據分析和分類梳理無法滿足多樣化數據判定需求，甚至會影響數據的完整性和綜合效果，基于此，要對數據信息要求進行統籌監管，確保能提高數據處理項目的綜合效率。

(三)數據結構化和非結構化聯系

在大數據背景下，要想提升數據監管和控制的整體水平，就要充分重視并且認真理解大數據技術應用體系的優勢，有效對結構化數據和非結構化數據予以判定。正是因為兩者之間會形成相互轉化的過程，要想合理性應用大數據技術，就要提升大數據表達方式，并且完善數據判定流程，從而保證匯總方式更加貼合數據描述的根本性質，確保能滿足大數據多樣化要求。

相關部門要轉變傳統思想認知，充分認識到大數據技術能維護數據完整性描述的特點，在收集數據化數據后確保能從非結構化數據中提取有價值的信息和內容，注重非結構化數據信息的簡明程度和應用效果[8]。

四、結束語

總而言之，相較于傳統統計學，大數據技術能實現樣本數據研究方式的轉變，并且有效整合數據復雜性和多樣性特征，真正夯實數據相關性，也為完善數據處理效率和管控水平創設了良好的平臺，發揮數據應用優勢，確保能提高數據統計管理工作的綜合效果，為統計學應用拓展管理奠定基礎。