大數據視角下應用統計學的創新發展研究

【摘要】在大數據時代，數據量越來越大，而真正讓數據發揮作用，需要對數據信息進行專業化的處理，因此應用統計學的發展迎來歷史性機遇，應用統計學也逐步應用到社會各領域并助力提升相應領域的發展水平。為進一步推動應用統計學的發展，必須對應用統計學的應用進行創新。基于此，本文簡要分析了應用統計學與大數據，闡釋了應用統計學在大數據背景下的應用與創新，并對應用統計學面臨的機遇和挑戰進行分析，希望為行業有關人士提供啟發。

【關鍵詞】應用統計學;大數據;云技術

信息化時代發展到一定程度，就進入了大數據階段。大數據在人們工作生活的方方面面發揮著越來越重要的作用，對應用統計學的發展來說更是機遇與挑戰并存。應用統計學與大數據的結合有利于應用統計學發揮自身的優勢，有利于推動應用統計學的發展邁上新臺階。大數據作為數據的集合和信息資產，應用統計學作為大數據發展的保障，兩者結合既能促進應用統計學的應用，又能促進應用統計學的創新發展。

一、應用統計學與大數據

（一）應用統計學

作為一門以研究數據為主的學科，應用統計學經過多年的發展，基于其較為完善的理論體系，在許多應用領域取得巨大進步，發展逐漸成熟。應用統計學主要是對數據信息進行研究，運用多種知識對數據進行分析和研究，其中最主要的方式是運用數學知識，首先對數據進行采集，然后對相關數據設計調查問卷，最后采用合適的方法對調查的數據進行分析和處理。在得出結果之后，將結果運用到現實生活中，解決現實中的實際問題。

應用統計學發展逐漸成熟主要表現在兩個方面：一方面，應用統計學滲透在各個學科領域，并且能夠和諸多學科進行有機結合，如經濟統計、金融統計、生物與衛生流行病統計、風險管理等等。另一方面，應用統計學的應用范圍越來越廣，涉及很多不同領域，在教育方面、管理方面、產業發展和醫療衛生方面都運用了應用統計學。應用統計學以數學知識為基礎，解決現實生活中出現的實際問題，在統計分析過程中，主要運用的工具是計算機，采集、研究和處理的數據是結構化數據，通過云技術進行分析，得出需要的結果。

（二）大數據

大數據是數據的集合，也可以說是一種信息資產，主要運用于計算機、信息科學和統計學三個學科。在一定范圍內無法用簡單常規的工具采集、研究和處理的數據的集合，稱之為大數據（big data）。大數據被看作是一種信息資產，主要原因是因為其包含海量的數據、數據的高增長率和數據的多樣化，并且數據流轉速度快，通過專門信息處理已逐漸成為一種重要的社會資源。

大數據是一種資源，更是一種戰略資源，在各行各業的應用能夠迸發出極強的創造力和影響力。隨著云時代的到來，大數據與云技術產生了緊密的聯系，大數據得到了越來越多的關注。在技術方面，云技術和大數據就像一根鋼筆的外殼和墨水，缺一不可，只有兩者結合起來才能發揮出他們的作用。運用云技術，很多不起眼的小數據逐漸被關注，為人類創造有用的價值。因此云技術和大數據是密不可分的。

（三）應用統計學與大數據的聯系

相對于應用統計學來說，大數據是一個更加廣泛的概念，其更加關注的是數據預測的準確性。應用統計學可以為大數據打好基礎，有利于未來更好的發展。但是相比于大數據技術的快速發展，傳統的應用統計學方法的適用性受到沖擊。要收集的數據類型不再局限于固定的量化數據，還需要處理大量的非結構化數據、半結構化數據乃至異構數據。同時，大數據技術的應用對應用統計學在數據存儲、甄別、分析、提煉和利用等方面提出了更高的要求。此外，由于絕大部分的數據來源于互聯網或物聯網等網絡平臺，面對這些經過人為處理過的信息，要對數據來源的信道處理慎之又慎。這些都要求應用統計學必須與大數據充分結合，積極適應大數據技術帶來的變革，充分發揮應用統計學自身的優勢，推動應用統計學在大數據背景下的應用與創新。

首先要構建符合實際的應用統計學的理論體系，合理整理數據信息，對數據做好分類工作，充分利用大數據技術和思維對數據進行應用統計。目前，應用統計學思維與運轉模式受傳統統計學的影響，在數據采集方面仍然保留著傳統方法，已經不適應大數據時代的發展要求，需要在調查方向和研究內容等方面進行有效的調整，根據大數據的實操性和未來的不可預料性，更多挖掘應用統計學的潛能。

應用統計學作為一門以數據研究為主的學科，可以為大數據打好一定的理論基礎，而數據作為一種資產，處理數據最關鍵是提高對海量數據的分析能力，實現大數據的發展，為應用統計學做保障。應用統計學形成的時間雖然比大數據形成的時間長，但應用統計學與大數據相結合，可以發揮出意想不到作用。

二、大數據背景下應用統計學的應用與創新

（一）應用統計學在大數據背景下的應用

應用統計學的應用離不開大數據的保障，順應新時代潮流的發展和現代社會的不斷發展，應用統計學在各個領域的應用也越來越顯著。不同于傳統的統計學，應用統計學在大數據時代背景下擁有更加廣闊的發展空間和無限潛能，更符合新時代發展的要求。作為大數據技術的三大基礎學科之一，應用統計學能夠為大數據的價值實現提供方式方法層面的基礎支撐，大數據理論與應用的研發也需要大量借鑒、吸收應用統計學的理論知識框架和技術應用。從另一個角度來看，在大數據背景下，應用統計學在數據的采集、研究和處理等方面也都需要進行應用創新。特別是在數據采集方面，由于數據的高增長率、多樣化和高速的流轉速度，導致數據無法直接使用，無法直接用于數據應用統計。這就要求在對數據進行研究處理這一環節中，面對海量數據進行有針對性地收集和預處理，加強關鍵分析節點的判定與設置。

（二）應用統計學在大數據背景下的創新

在大數據出現之前，受制于傳統統計學的缺點和不足造成應用統計學發展緩慢，這一現象在大數據成為熱門之后得到改觀。近年來應用統計學專業的報考熱度逐年升高，就從一個側面反映出社會對相關人才的需求和認可度的升高。應用統計學的發展離不開與現實社會的緊密結合，比如過去需要以抽樣的方法對消費者購物需求進行探索，而現在可以實時調取消費者的網絡購物數據，數級的增長使得抽樣的重要性逐漸降低。這就促使應用統計學要想適應社會，在社會留存下來就要不斷的發展與創新。在大數據背景下，由于海量數據的多樣性，需要不斷對數據的收集類型乃至收集本身的理念進行調整，這也是應用統計學在發展過程中重點關注和解決的問題。云技術與大數據密不可分的關系，是大數據發展的重要保障。將云技術與應用統計學結合起來，采用云技術擴大應用統計學的應用范圍，可以實現技術方面的創新，通過云技術對海量數據進行研究處理，得到的研究結果往往比應用統計學單獨處理的數據研究結果更加的全面，數據結果也更具準確性。

三、應用統計學面臨的機遇與挑戰

大數據技術和應用的飛速發展，為應用統計學帶來了良好的發展機遇。由于數據的更新速度越來越快，信息的準確性越來越高，應用統計學的數據來源變得比過去更迅速，更全面，范圍更廣，應用統計學自身的理論體系也需要進行及時更新，以適應這些新的變化。應用統計學可以根據大數據的多樣性、準確性、分散性等特點，在理論體系和現實生活中快速發展并進行擴展和延伸。

與此同時，大數據在為應用統計學發展帶來機遇的同時，也帶來了不小的挑戰。雖然大數據給應用統計學帶來了海量的數據，但由于數據量大，導致數據的分散性很大，信息不夠集中，傳統的應用統計學模型無法集中的處理這些數據。而且由于數據信息格式的多樣化，降低了應用統計學處理數據的效率和有效性。其中最大的挑戰是數據信息來源太多，信息網絡中紛繁復雜的數據來源導致搜集到的信息無法完全被利用，這也成為在大數據背景下，應用統計學處理數據的一大難題。

四、結束語

統計學作為一門古老的學科，在新時代迎來的歷史性發展機遇，應用統計學則有機會成為這一古今交匯之際最耀眼的明星。在經濟社會不斷發展、信息技術不斷更新迭代的時代，應用統計學將面臨更多無法預測的挑戰，這就需要應用統計學在發展過程中保持開放性，需要相關研究人員和從業人員廣泛吸取各個科學門類的知識，充分利用現有的計算機與互聯網的技術，參與挖掘物聯網與云計算等新興技術的潛力。大數據的應用方興未艾，從其應用的深度與廣度而言還不夠成熟，應用統計學與大數據可以互融互促，從分析趨勢、指導實踐等實用性功能研究著手，提升數據分析處理的精準度，進一步強化應用統計學與各個領域的深度結合，把握機遇，迎接挑戰，實現創新發展，將應用統計學理論知識與大數據相結合，優化資源，對資源進行有效配置，促進應用統計學與大數據的共同發展，為統計學科與工作的發展添磚加瓦。

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作者簡介：

姚昕金（1992-），女，漢族，貴州貴陽人，本科，數據分析師，對外經濟貿易大學統計學院在職人員高級課程研修班學員，研究方向：大數據科學與應用。