大數據技術與傳統(tǒng)統(tǒng)計學分析方法的比較探析

摘 要：隨著經濟發(fā)展，互聯網技術的推廣，在網絡逐漸發(fā)展出了新的數據的分析方式，對社會中的種種現象進行分析和決策，促進了數據分析的質量和效率。和傳統(tǒng)的統(tǒng)計學分析方法相比，大數據技術有其特點和共性，在數據分析上表現出各自的優(yōu)勢和特點。隨著時代的發(fā)展，兩者之間逐漸形成了競爭和互補共存的局面。本文就將對大數據技術與傳統(tǒng)統(tǒng)計學的分析方法進行比較分析，希望能夠對相關的分析數據技術發(fā)展和研究提供幫助。

關鍵詞：大數據技術;統(tǒng)計學;分析方法;比較探析

數據技術是通過對數據的廣泛收集和算法分析，以得到有價值參考信息的過程。其數據的方式存在模糊性的特點，處理的數據越全面得出的結論會越準確。而傳統(tǒng)的統(tǒng)計學分析，對數據的樣本有著明確的要求，對有限的數據樣本進行匯總，最終通過人的分析得出一些可靠結論。傳統(tǒng)統(tǒng)計學和大數據技術在現代發(fā)展過程中，都存在局限性和短板。對此在數據分析的過程總，就可以利用兩者的特點取長補短，以促進數據分析能力和價值的提高。

一、大數據技術和傳統(tǒng)數據分析在理念上存在的區(qū)別

大數據技術是新型的網絡數據分析技術，在目前的具體使用過程中仍存在一定的局限性。但是大數據技術卻改變了社會固有的數據理念，使數據的存在本身成為一種社會資源，促進了數據分析技術的拓展和進步。和傳統(tǒng)的數據分析思維先比，大數據技術帶來了以下幾種數據處理理念的更新：（1）大數據技術是基于海量的數據進行數據價值提煉的技術，數據越多能夠提供的數據分析可靠性越高，因此與傳統(tǒng)的定量統(tǒng)計相比，大數據技術在處理紛繁數據的過程中具有優(yōu)勢。（2）大數據技術對數據精確度要求不高，只有和分析目的相關聯的數據都可以進行分析和計算。在數據樣本上存在的復雜性和模糊性的特點。（3）大數據技術在海量的數據中分析數據之間的關聯性，而非因果性。因此在分析的過程中，可能出現兩個截然不同的行為方式存在必然的聯系，對數據的多層面、多角度認識提供了支持。

二、傳統(tǒng)統(tǒng)計學分析方法和大數據技術的相關性分析

大數據技術是數據分析方法的創(chuàng)新和延伸，在本質上依然是通過數據分析進行參考決策，因此兩者之間有很強的共性和相關性。兩者都是量化分析方法。在數據分析的過程中，大數據技術和統(tǒng)計學分析都是將最終的分析結果進行量化處理，以實現人類對結果的識別和讀取。因此兩者雖然在分析的過程和方法上有差異，但是在最終的結果表述上有其一致性。

三、傳統(tǒng)統(tǒng)計學分析方法和大數據方法的差異性分析

（一）在數據的來源不同

大數據技術通過計算機能夠對海量的數據進行快速的分析和價值挖掘，因此其樣本容量大且有著多樣性和關聯性。而傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法采取隨機抽樣的策略進行數據分析，一方面提升了數據分析的效率，提上了樣本數據的準確性。另一方面，其樣本的數量就存在一定的局限性。此外大數據的信息來源一般通過網絡或者資料包的調換進行收集，其數據的主要方式依賴于網絡。而傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法則可以從現有的資料以及現實中的抽樣調查進行獲取，其數據的收集類型比較多樣。最后大數據技術在數據分析的過程中，可以將多角度、多個維度的數據進行整合分析，實現了對數據價值的最大可能挖掘和分析。而傳統(tǒng)的統(tǒng)計學數據分析樣本內容和調查方式比較單一，一次只能針對性的對單個目標進行分析和研究。

（二）數據的分析范式不同

大數據技術突破了原有的數據分析范式，給數據價值挖掘提供了新的方向和契機。在傳統(tǒng)的統(tǒng)計學數據分析過程中，人們需要假定一定的條件，以及對數據的類別進行劃分，然后在假定的情況下得出數據分析的結論。例如在抽樣調查的過程中，需要假定數據分布是平均的，一些事件在發(fā)生過程中存在隨機性和偶然性，才能使數據分析過程順利進行。而大數據技術不需要進行固定條件的假定，數據挖掘的目的存在一定的模糊性。因此在數據分析的過程中存在不確定性，而得出的數據結論卻存在一定的參考價值和合理性。

（三）對數據的分析方法不同

傳統(tǒng)的統(tǒng)計學分析，在分析的過程中一般通過人的活動對相關的數據進行調查和匯總，在得出統(tǒng)計數據后，通過建立的理論模型和主觀判斷對數據的結果進行判斷。在數據分析的過程中，人的主觀判斷能夠對調查過程和結果產生重要的影響，因此在數據分析過程中需要重視人的行為和規(guī)范。而大數據技術是通過網絡和計算機傳輸實現對海量數據的收集，通過數據算法以及輔助軟件的計算，實現對數據內在聯系和價值的分析。在大數據分析過程中，工作人員重視的是數據分析的準確性和效率，因此需要對計算機的效率以及算法的準確性予以格外的關注。

（四）對數據的分析視角不同

在傳統(tǒng)的通統(tǒng)計學數據分析過程中，人們通過數據分析總結其中的因果關系和規(guī)律，對過去的活動事件進行總結，為未來的發(fā)展提供參考，其分析的方式在時間角度上具有一定的割裂性。而大數據技術分析的是數據之間的關聯性，減少了數據之間的因果聯系，因此其調查數據在時間角度具有一定的連貫性，其分析的結果能夠立刻對現有的經濟活動產生參考價值和作用，因此其分析技術在現代網絡技術發(fā)展中占據著重要的位置。

結束語：

隨著我國經濟發(fā)展，網絡技術和產業(yè)的普及和推廣，數據分析技術在經濟活動將會發(fā)揮越來越的作用和價值。通過對傳統(tǒng)統(tǒng)計學分析方法和大數據技術的比較分析，可以看出兩者之間存在共性和獨特的特點，在數據分析中同樣扮演者重要的角色。大數據技術符合現代社會網絡經濟迅猛發(fā)展的需要，因此在應用和推廣方面存在著一些優(yōu)勢。但是在實際的生活和經濟活動中，需要注意兩者分析方法的結合使用，充分地挖掘數據價值，為人類的活動服務。

參考文獻：

[1]杜泇儀.大數據與統(tǒng)計學分析方法比較[J].科學與財富，2017（33）：23-23.

作者簡介：李俊鋒（1999-），男，漢族，吉林省白山市人，通化師范學院數學學院。研究方向：統(tǒng)計學。