大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰分析

俞力奇

【摘 ?要】伴隨著科學技術的不斷進步與發展，云計算、物聯網等等技術也開始逐漸地呈現在人們的視野中，諸多的數據可以為民眾的日常生活注入新鮮的活力。與此同時，也可以為統計學的計算方式給予十分合理與有效的計算方式，逐漸在大數據的環境之下對統計學進行整合與分析，促使結果逐漸變得更加精準。本文主要分析了大數據時代，統計學面臨的挑戰與機遇。

【關鍵詞】大數據時代;統計學;挑戰;機遇

引言

伴隨著大數據時代的來臨，統計學的發展也面臨著機遇與挑戰。之所以這樣說，是因為大數據可以為統計學的計算方式與方法的改變創造有利條件，促使統計學在大數學的環境之下開展分析與整合，促使分析的結果逐漸變得更加的精準。這也是統計學發展的機遇。而其存在的挑戰，就是統計學的短板，這也是并不適用于大數據計算的，同時這也是急需改進的方面。

一、大數據時代統計學面臨的機遇

（一）研究問題的方式得到改進

1.大數據的整合與分析

舊時的統計學方式與模式，難免會存在著比較顯著的運算量或者是不精準的狀況。但是隨著時代的進步與發展，傳統統計學需要將計算機網絡的效用利用起來，對固有的統計方式進行推陳出新，以此來對更多的數據進行靈活的處理，保證數據處理速度的準確性。發揮數據動態形式的作用，尋找一個數據模型，將其作為一個重點研究對象。不同數據庫的環境可以為傳統統計學計算關系創造機遇，之所以這樣說，主要是由于將一個大數據進行分割，對不同組的小數據開展探究，能夠獲得相對應的數據支持內容。基于此，在數據時代，傳統的統計學方式不再局限于搜索關鍵詞，而是可以順利的檢索到所有的文章，繼而逐漸獲得更多的數據支持。傳統統計學方式可以得到極大的改進，利用多源頭與專題的諸多形式，客觀的查找目標數據。

2.數據預處理

在當今數據時代背景下，民眾生活隨之發生了極大的變化，具體表現如下，首先是利用大數據，對各個行業發展進行不斷改進，客觀的分析與調查國內外的諸多數據資源，以此來不斷提升效率的利用效率以及整體質量。所謂數據的預處理，其代表的是大數據環境之下的相關方法與體驗，主要是由于大數據的處理包含如下幾個方面：數據清洗、數據糾正與矯正、完全數據填補。這幾方面所體現出現的都是統計學的隨機抽樣調查對數據開展的糾正以及矯正，不僅如此，對非標準數據源也可以更好的處理完成。在數據存儲過程中，這幾個方面都是非常有效地相關內，靈活的依照數據庫實際更新的具體時間，幫助不同的數據之間進行及時的溝通與聯系，促使數據的預處理工作效率不斷提升。

（二）改變統計學的統計方式

傳統的統計學處理方法，其主要作用的是利用單個計算機的存儲數據合理的分析與客觀的處理各類數據。在大數據時代背景下，傳統的統計學方式也迎來的發展的重要機遇條件。之所以這樣說，是由于統計學對數據的存儲不但可以實現單機存儲，還能夠發揮數據流環境的作用，換言之，在大數據時代的環境下，統計學有能力進行大量的數據處置，利用硬盤的方式來存儲一些需要處理與存儲的相關數據。在此過程中，發揮大數據的作用將其存儲到諸多的計算機環境中去，以此來幫助統計對數據的高效處理。或者是在同一個計算機之內，但是利用若干存儲類設備。此統計方式的轉變，對于解決傳統統計學對數據處理所存在的問題非常有利。

（三）擴大統計學科應用范圍

進行傳統的統計學，其重點的目標是深入的挖掘一個具體的結果以及原因，而在大數據基礎上的統計學，則指的是向人展示一個實際的過程。以往，人們習慣于在問題研究的過程中進行數據收集與整理。大數據將會隨處可見，發揮諸多數據的作用推動諸多研究問題的功能性改變，促使統計學的實際應用范疇進一步的拓寬。舉例說明，以往的統計學是被用作數學形式的參考信息，像是衛生統計、生產統計等等。但是在當前的大數據背景之下，數據自身所包含的信息逐漸變得更加豐富與多元化。在海量用戶下的網絡數據所包含的信息十分的廣泛，此類信息也涉及到了民眾生活的諸多方面。在當今時代背景下，統計學所包含的數據局限性也會漸漸地被消除掉，在有關非結構以及半結構的數據統計條件下，一些不能實現數據化的行業領域也會使用到統計學。

二、大數據時代統計學面臨的挑戰

時代在進步與發展，統計學發展也面臨著極大地挑戰。通過對統計學的機遇分析探究可知，機遇與挑戰是相互并存的。換句話說，機遇來臨的同一時間，挑戰也會隨之而來，在這一情況下，統計學對于大數據的實際處理能力仍舊處于一種十分嚴重的缺乏狀況中，繼而導致數據系統處于一種嚴重的崩潰狀態中，要實現新型統計模型以及數據計算方式的創建，其需要花費的時間與獲得的支持都不在少數。基于此，在這一過程中，要有效進行大數據的分析與整合，完成的對大數據環境的抽樣與數據預處理等等，難度系數都是比較高的。基于此，要實現大數據對統計學發展所創造的給予條件，需要積極地面對挑戰，并且從中有針對性的提出合理的解決措施，通過這種方式來促使統計學可以更好地適應大數據環境的整體發展以及進步。另一方面，伴隨著信息計算機技術的不斷發展，在計算機運算環境之下的軟件學應運而生，發揮統計學軟件的作用，對于提升統計學對數據分析與處理的精準率有著顯著的積極作用。統計學模型也不斷實現統計具體操作的簡化。在大數據環境背景下，大數據的高速傳輸與存儲功能還難以實現，對于軟件功能來說還需對其進行更深層次的挖掘與升級。在這一過程中，數據在大數據時代下并不屬于任何的資本，之所以如此是由于其被開發的水平相對較淺，并且多數掌握在相關IT公司手中。

三、大數據時代下統計學的發展趨勢

（一）培養復合型人才

傳統的數據統計方法較為簡單，對數據人員的綜合素質要求不高，隨著大數據時代的到來，我國的統計工作變得日益復雜起來，各種類型的數據需要統計人員進行分析和整理，這在無形中增加了數據統計人員的工作量，也對數據統計人員提出了更高的要求。在這樣的發展形勢下，我國的統計學領域必須重視人才的培養工作，建立一批復合型的人才隊伍，從而滿足大數據時代下統計學對統計人員的要求。當代的統計學人員不僅要具備良好的統計專業知識，還要擁有良好的統計能力以及編程能力，所以相關的單位必須定期組織多種形式的交流學習活動，針對日常統計工作中存在的問題展開探討和討論，從而促進問題解決的同時提高統計學人員的綜合素質。其次，相關的單位還應該組織不同形式的比賽活動，在實際鍛煉中培養統計人員的實際操作能力，真正的培養一批復合型的統計學人才隊伍，促進數據統計行業的發展。

（二）促進統計學與大數據的共同發展

大數據時代下，人們的工作方式和生產生活方式發生了巨大的改變，同時對統計學領域也產生了重要的影響。在進行數據統計的過程中，相關的技術人員在掌握數據統計知識的同時，應該有效地結合統計學和大數據，利用大數據所帶來的信息量，再結合統計的方法來進行整體的感知，充分發揮大數據對統計學的促進作用，促進統計學的發展。大數據時代下給各行業帶來了巨大發展機遇的同時也各個行業帶來了巨大的挑戰，統計學領域的相關人員必須緊跟時代潮流發展趨勢，融入到大數據時代中來，促進統計學的發展。

（三）促進統計學與數學、計算機學科合作

隨著大數據時代的到來，各行各業每天產生的數據大幅度提升，單一的傳統學已經不能滿足信息處理和要求，但是在數據統計中，統計人員過分依賴計算機等一些軟件制約了統計學的發展。一個現代化的統計人才，不僅要具備數據統計的知識和能力，而且還要具有數學思維等品質，所以數據統計學的人員不僅要掌握必備的統計學知識，還要積極地學習數學知識以及計算機知識，發揮不同學科的優勢，真正地實現優勢互補，促進統計學與數學、計算機學科的合作，使統計學工作能夠滿足當下社會和人們生活對統計數據的需求。統計學與數學、計算機學科的合作和融合已經成為促進統計學發展的必由之路，相信在不久的將來，統計學在數學學科與計算機學科的推動下，將會朝著更加科學化和規范化的方向發展。

結語

綜上所述，作為統計學科的中心，數據同樣體現出了統計學科的主要價值體現。隨著大數據時代的來臨，傳統數據的意義逐漸得到改變，數據所包含的信息、具體的傳播速度與分布速度也超出了很多人預期，因此需要統計學科依照變化做出靈活合理的應對。大數據時代下，統計學的從業人員只有意識到工作中存在的機遇和挑戰，積極地抓住機遇應對挑戰，才能在激烈的競爭中獲得一席之地，實現更大的飛躍和轉型。

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