統計學理論在大數據時代的應用

劉雨蓉

(寧波工程學院，浙江 寧波 315211)

1 統計學理論與大數據的關聯

1.1 內在邏輯關聯

在數據分析上，傳統統計學理論是利用概率論、數理分析工具來挖掘數據規律，以構建數學模型，大數據分析是通過計算機技術來整合、分析龐大數據庫，挖掘數據本質規律，以發揮出對生產的指導作用。相較于以往的統計學分析理論，大數據分析技術更為完善，統計學分析會受到各類人為因素的影響，抽樣調查也可能會遺漏數據，應用大數據分析，可以從根本上解決上述問題，提高數據分析的準確性。

1.2 方式的一致性

在傳統統計分析與大數據分析上，分析對象均為定量數據，并非抽象事物，因此，在獲取數據時，需要通過有效渠道來轉化原始信息，形成良好數據形式，因此，從本質來看，傳統統計學分析、大數據分析在數據形式上是相同的。

2 統計學理論在大數據時代的應用

大數據的應用符合社會發展趨勢，在海量數據中，應用大數據技術，可以做出精準預測，目前，大數據分析已經在各個行業中得到了廣泛應用，統計工具也在不斷升級、轉型，統計學理論與大數據分析的結合也成為大勢所趨，針對此來看，統計學理論在大數據時代的應用會表現出幾個趨勢：

2.1 數據分析、統計學理論之間的結合

應用傳統統計抽樣方式，無法對龐雜數據來進行分析、處理，也難以展現出大數據的知識密度，獲取的分析結果自然不夠精確，這無疑會影響數據的挖掘、使用成效。將數據分析、統計學理論之間結合，能夠打破傳統數據分析模式的限制，充分發揮出大數據的價值。大數據內容多元、混亂，對數據形式準確性要求不高，可以利用統計學分析方式來對比數據變化，同時，大數據對數據精度的要求并不是很高，而是“以量取勝”，更加側重于整體研究，通過數據分析、統計學理論之間的結合融合了兩者優勢。

2.2 創新數據分析理念

大數據具有價值、多樣、高速、大量4個方面的特點。基于大數據分析的特點，既往相關專家總結出了如下公式，即：大數據=高頻海量數據+復雜類型的數據。在大數據時代下，數據分析工作便是對海量數據的分析、歸納、統計、總結，挖掘出其中具有價值的信息和內容，進行對比，以得出具有價值的信息。在數據收集、處理環節中，需要進一步創新數據分析渠道，擴充數據來源，對于相關人員而言，要具備數據積累、處理的意識。大數據具有一定的流動性，在時間的流逝下，數據信息數量會繼續增加，因此，相關人員要具備創新化的數據分析理念，讓數據真正實現增值，以幫助人們更好地解決問題。

2.3 完善數據分析程序

在信息技術的發展與完善下，對大數據分析技術的應用也提出了更高要求，在具體操作上，需要基于傳統數據分析方式來對各類現象進行預測、解釋，發揮出大數據在數據分析中的作用，應用多元化的數據分析方式，與實際情況結合，在確保數據分析準確的基礎上，優化統計質量管理模式，進一步挖掘大數據的價值，為行業發展注入全新活力。統計學理論在大數據時代的應用主要包括幾種方法：

統計學方法：統計學理論主要研究的是概率分布指數族，其內容包括圖表指數族、羅協變量信息效應等，應用十分廣泛，在統計學理論中，指數族發揮著重要作用，在大數據時代的應用上，也要高度重視該種方法的應用。

大數據建模：基于云計算、大數據支持，快速線上算法也得到了廣泛應用，在數據體量較大的情況下，傳統的挑選、調取技術無法滿足實際需求，此時，即可應用快速線上算法來解決問題。

巨型分布系統建模：在社會經濟的發展下，每天都會產生海量數據，對于數據的存儲、運行平臺提出了更高要求，此時，可借助億億兆系統來處理，應用分布式綜合大型科學數據庫建模，再通過空間降維技術來得出多種算法。

不同類型、形式的大數據思維，其應用領域、重點也各有差異，在具體應用中，需要做到因地制宜，根據數據分析要求來探索有效的解決方法，積極改革傳統統計工作，為統計分析的正常運行打下基礎。

3 結語

統計學理論在大數據時代的應用需要從多個角度著手，充分結合統計學理論與大數據分析的優勢，促進兩者的深度融合，做到趨利避害，明確分析目標，排除冗余特殊值，提取出海量信息的規律，繼而更好地為實踐活動提供指導。