新時期大數據時代對統計學變革的探析

【摘 ?要】隨著現代社會的迅速發展，目前已經處于大數據信息化的狀態。統計學是將生產各個環節相結合，是商品生產與交換的橋梁。傳統統計方式已不符合時代需要。為了推動大數據的發展，必須進行改革。大數據的出現改變了統計學中傳統的思考方式。

【關鍵詞】大數據;統計學;新時期變革

一、引言

統計學這門學科是一個高度綜合的學科，在我們的生產生活中運用廣泛。充分利用統計數據將使我們的生活更加方便。隨著新時期大數據時代的興起，傳統統計方法正在發生新的變化。大數據時代為傳統統計學注入了新鮮血液，改變了固有的思維方式。如何改革傳統的統計方法已成為社會關注的問題。

二、大數據時代背景下的統計學概述

21世紀，是國際信息網絡傳播快速穩步發展的一個新時期。先進的信息技術推動著大數據時代的發展。大數據是無處可見的，比如：交通運輸、企業會計、文獻檢查和互聯網等行業。新的數據時代給統計發展提供了有利條件。傳統的統計學僅依靠紙媒記錄數據，而大量的數據則是采用先進軟件記錄的，在有限時間內進行大量的操作，可以及時運行大量數據，提高了數據的處理效率。統計數據有助于人們對大數據進行處理，并為大數據的運用和研究提供了理論的指導。

三、新時期大數據時代對統計學的影響

3.1樣本概念的深化

在傳統的統計過程中，樣本只能手工選取。在新時期大數據時代，我們應該重新定義樣本的概念。生成的數據只能通過用戶客戶端創建，供客戶使用。這些數據具有成本低、存取方便的特點。樣品的可用性也很好，所以不需要驗證。但這是動態數據，這些數據會隨著時間和其他因素而改變。統計過程中有誤差，但動態數據在分析事件時可能更準確。總之，在大數據時代，統計學觀念發生了變化，要求現代統計方法發生變化。

3.2數據類型的擴大，數據來源不同

傳統統計學僅包含結構性數據，而結構性數據具有一定的結構和處理方式，屬于一般定性數據。在新時期大數據時代，數據的類型在不斷擴大，包括結構、半非結構和非結構設計等。所有數據都屬于這段時間的類型。它還包含所有的記錄信號和存儲。也就是說，大數據時代的統計資料更加豐富。目前，大多數數據都沒有一個特定格式。對于統計學來說，如何區別數據是一個任務。在大數據時代，信息分類的工作更加復雜，因此需要通用的信息識別系統。同時，大數據時代的資料來源并不僅限于傳統統計資料，更多的是來自網絡、多媒體等領域。在此過程中，數據源未能實現，難以跟蹤。來自網絡系統的信息是沒有目標的，很難記錄和分析的。信息發布人具有某種隱蔽性，匿名發布已成為一種形式。在大數據時代，正確的數據來源分析是非常重要的。只有這樣，我們才能發揮統計作用。

3.3量化方式的變化

數據量化在傳統的過程中較容易發現，量化方式也十分成熟。數據結構通過簡單的方式就可以得到，但隨著大數據時代的到來，數據具有多樣性，量化方式的變化就很難查出。此時僅靠單一的方法很難得到結果，目前對于大數據時代的數據統計尚無統一的方法，而是要根據量的變化進行技術結構上的分析。隨著科技的發展，對于大數據的分析已經很重要，對于統計學而言，要尊重大數據的特點，著手去研發非結構化數據的數據技術，分析數據的特點。

3.4分析思維的改變

大數據時代的到來，導致數據統計分析理念的巨大轉變。它包括實證分析、統計分析和推理三個部分。第一，要對數據執行定性、定量再定性的方式，也就是要根據使用目標來確定數據的范圍，再具體確定數據定量，然后才進入分析階段。確定統計的方針，再進行處理才能得出結論。因此，這一過程中的基礎工作就是定量的回應，確定有效的數據，并對其進行分析判斷，才能確保統計學分析的意義。第二，傳統的統計實證分析主要是靠“假設—驗證的思路”，也就是先提出假設條件，即首先提出假設，然后依靠傳統的方式來進行收集和分析與展示，也就是結論可以通過假設來驗證。但是這種方式會出現較大的誤差。大數據時代的數據分析思路發生了變化，這也是其對統計學的影響之一。目前所采用的思路為“發現—總結”這一方式，這樣可以更好的了解研究對象，真正發現數據之間的關系，并且能夠將有效的數據分析出來，最后通過總結來得出結論。第三，傳統的統計推斷分析過程是以分布理論為基礎，概率是影響這一時期統計學的主要因素，應對總體進行推斷，然后根據樣本的特點來分析數據整體的特征，分析樣本是否符合需求。傳統形式下，統計學方式比較單一，但大數據時代，統計學以分布為主，結合了靜態分析和動態分析兩種方式，對傳統統計學的變革意義也更加深刻。

四、新時期大數據時代下統計學變革的若干意見

4.1提高統計人員的綜合水平

如今，大數據時代在加快發展，統計工作人員在日常生活中必須提升綜合性素質。統計工作要求員工提高道德和職業素養。企業可以組織工作人員培訓，開展思想道德教育。在企業里，應鼓勵雇員學習先進的統計知識，在日常工作中使用新的統計方法，熟練地使用新的統計方法。高等教育應系統性加強統計學專業知識訓練。對于統計專業學生，學校在招收初期應提前備好教育課程，使學校的教學變得更加靈活，提高學生的主動性，學習能力和創造性。教師應積極并及時的與學生交流遇到的專業問題，培養學生的思維習慣。

4.2加強統計人員對數據的處理能力

隨著時代的發展，許多應用領域都離不開大數據。因此，要加強企業員工的培訓，邀請企業統計工作人員上課，對他們的大數據處理方式進行更多的指導。在新時代的大數據背景中，要求統計人員具有較強的專業知識和運作能力。統計人員必須積極地學習新的知識，利用大數據來更好的為公司帶來經濟利益。

五、結論

綜上所述，新時期大數據的產生對現代統計具有重大影響力，同時，大數據的產生給統計學發展帶來了機遇。大數據相對于傳統數據來說更加完整，更加多樣性。實踐證明，新時期大數據推動了資料價值的體現，反映數據多樣性，降低了統計費用。最重要的是，大數據時代的統計分析更加精準。可以看出，大數據不能與統計相分離。

參考文獻：

[1]耿直.大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰[J].統計 研究，2014，（1）：5-9.

[2][英]舍恩伯格，庫克耶.大數據時代：生活、工作與思 維的大變革[M].盛楊燕，周譯杭州：浙江人民出版社，2013.

作者簡介：

陳佐彬，男，廣東新興，1985-02-11，漢族，本科，技術員，新興同仁藥業有限公司，研究方向：技術管理。