摘要:大數據是計算機網絡時代的產物,也是科學技術發展的產物。它為統計學帶來機遇的同時,也導致統計學管理存在著相應的問題:不能滿足大數據環境下的數據分析需求。本文分析了數據時代統計學管理存在的問題以及統計學遇到的機遇,提出了數據時代統計學學科的發展策略。
關鍵詞:大數據時代;統計學;機遇;問題;改變
隨著科技的發展,信息化技術快速進步,大數據應運而生,大數據的發展對傳統統計學產生了巨大的影響,導致統計學這門傳統的學科不斷發展變化。統計學的主要任務是對已有數據分析并整合,保證所得出的數據分析結果清晰準確且能解釋以往現象。現階段,統計學管理中主要存在問題是它不能很好適應大數據時代的現實要求,需要統計學工作者針對這些問題系統分析考慮,將大數據對統計學提出的挑戰變成一種機遇。
1.數據時代統計學管理存在的問題
1.1數據樣本的選擇和判定標準不能確定
隨著大數據時代的到來,所有被收集的數據均不是結構化形式,傳統的統計學中建立的數據庫則不能對這些數據開展系統分析整理,在對數據整理過程中,需要選擇出適合時代發展數據庫的創建形式,將原本固化的數據結構形式科學建立,保證數據化的多種形式,將原本統計學數據存在的缺點給予避免。
1.2統計軟件有待開發和升級
在對數據統計過程中,主要是對各種數據歸集整理開展分析工作,所使用的軟件只是統計學軟件和模型建立軟件[1]。但是,隨著大數據時代的到來,各種不同類型數據龐大繁雜,所使用的統計學軟件則不能滿足實際使用需求,需要對軟件加以改進并開發更先進的統計分析軟件,此外,數據的傳輸和存儲系統也要適時升級,才能真正的滿足大數據發展的要求。
1.3實質性統計方法出現大數據變化
隨著大數據的發展進步,數據統計形式也在不斷發展變化,對數據的統計分析工作方法也發生了重大的變化。由傳統的小樣本分析方法,引入了更多的大數據挖掘方法。如邏輯斯蒂回歸、貝葉斯統計、聚類分析、支持向量機,這些方法能更好地應用到文本識別、圖像識別、人工智能、量化交易等領域。數據收集的主體,也由統計部門轉為掌握統計技術的高端互聯網公司。
2.大數據時代統計學遇到的機遇
2.1傳統的數據統計方法和存儲形式已經改變
傳統的統計學工作主要使用設備是計算機,數據分析也是在計算機上完成,統計的數據知識也僅在計算機硬盤上,隨著科技發展進步,信息技術快速發展,原有數據分析形式已經發生變化,硬盤化的數據存儲已經變成云存儲,存儲形式更為簡單,數據存儲數量也在增加,當一臺計算機上保存數據其他計算機也能夠查看,系統開展分析工作。
2.2統計學中的問題研究方式的改變
隨著大數據發展進步,傳統統計學形式已經發生轉變,首先,實現了數據處理目標,數據處理形式能給使用者帶來新體驗,形成新的方法,處理中能將不足數據給予補充,對存在問題數據系統的處理,能實現數據的真實準確,將數據庫中的內容適時更新,數據之間聯系逐漸增多,屬于數據預處理中關鍵部分。在統計學中,數據是完成這項工作基本要求,作為統計者需要將數據整理存入到統計軟件中,對數據開展抽取工作,所抽取的數據均具備一定代表性[2]。其次,開展統計學的數據處理過程中,數據統計人員需要對數據實行嚴格管理。但是,數據處理時間較長,在更新數據時會造成一定時間浪費,最終導致數據結果存在一定的差異。在使用大數據開展統計學管理時能將數據整體更新時間縮短,在短時間內能將數據準地獲得,所取得效果較為明顯。最后,大數據的使用讓分析和整合能力提升,與傳統的數據統計學模式存在一定的差異。傳統統計學在開展過程中,計算數據和分析數據能力偏低,計算出的數據會出現錯誤。大數據時代,將原本統計學計算方式改變,能保證數據處理效率和處理數量。使用先進計算形式能將數據點壓縮,適時的轉變并傳輸出去,數據處理形式較為高效并且準確。此外,對不同類型數據庫的建立方式,也屬于對傳統統計學的改變。隨著大數據時代到來,對數據的調取形式已經發生轉變,原本關鍵詞的搜索已經發生變化,能將整篇文章查詢出來,對傳統意義上的統計學的發展提供了幫助。
3數據時代統計學學科的發展策略
3.1加大統計學學科的建設力度
統計學屬于較為實用學科,在信息化技術大發展的時代,每個人對統計學都有自己的認識,統計學知識的學習人群較為廣泛。大數據發展對從事統計學的人員要求則越來越多,業務能力也提出要求。為了滿足市場對于統計學人才需求,高等院校認識到統計學專業課程建設的必要性,在完成理論知識教育基礎上,要讓學生具備足夠教學實踐,將教學效率切實的提升[3]。讓學生在完成基本的數據學習過程中,將更多數據收集整理,保證對知識點掌握和應用,學生在進入社會中才能將價值真正體現出來。對于統計學實踐教學能讓學生動手能力提高,讓學生經驗逐漸增加,將統計學的技巧全面提升,保證學生適應大數據時代的發展要求。
3.2注重統計思維建設
統計思維是每個工作人員均需要具備的個人能力,屬于統計工作者的基本素質,作為企業的管理人員需要對統計人員開展管理工作,適時組織其開展培訓,讓員工的思維提升進步,在培訓中需要對統計學意識進行正確指引。隨著大數據時代的到來,企業內的統計人員培訓工作也要結合大數據特點,鍛煉員工的統計思維。在數據收集和整理的過程中,需要使用統計學的思維方式,開展數據的分析整理,盡量避免在大量數據統計中錯誤情況的發生。將不同數據之間的聯系深入發掘出來,獲取管理者需要的信息數據,才能應對復雜的社會發展形勢,這是當前統計人員需要有的思維方式。
3.3注重基礎性統計學知識的講解
現階段,國內各單位中統計人員的素質不能滿足企業的發展需求,高等院校內的畢業人才在進入企業工作以后缺少社會實踐,員工在短時間內不能適合單位的統計工作要求。企業中統計人員專業知識點掌握不足,實際工作中遇到困難問題,則不能完美地將其解決。統計人員在學習知識點時,不能全身心投入到學習中來,往往會出現知難而退的情況。對于大數據的發展時能夠理解出來,教師需要將基本的理論統計學知識傳遞給學生,選擇合適的教學方式,讓學生對統計學的學習興趣提升,只有基礎知識牢靠,才能保證學生后續的學習取得應有的效果。
3.4做好人才培養工作
統計學所涉及到的知識點非常廣泛,在統計人員完成數據收集整理過程中,能為企業的發展提供有效的數據支持。傳統數據統計過程中,統計人員獲得數據均較為簡單,只需要統計者具備簡單的理解能力即可。在大數據時代,數據整體較為復雜,傳統意義上數據加減形式已經不能起到分析作用,需要統計人員具備計算機編程能力和對數據清洗、整理、統計分析的能力,經統計加工后的這些數據才能變成對企業發展有意義的數據。這要求對統計工作有需求的企業及部門,制定專門的培訓計劃,對從事統計工作的人員加強業務培訓。
結語
綜上所述,隨著信息化的技術進步,大數據的發展對傳統的統計學管理產生了影響,這種影響具備雙向性,在帶來挑戰的同時也能帶來一定的好處,統計學需要適時的結合大數據的優點,將原本統計學中存在的弊端予以降低,真正地促進統計學跟上時代發展的步伐。此外,需要教育部門、高等院校對統計學專業教學給予足夠的支持,讓學生在學習理論知識的基礎上,加強實踐和應用,為統計學的發展做出應有的貢獻。
參考文獻
[1]李軒,李謙.大數據時代統計學面臨的問題及解決策略探討[J].經濟視野,2019(19):1-1.
[2]李智明.淺談大數據時代統計學的挑戰與機遇[J].教育教學論壇,2020 (13):95-96.
[3]王子鑒.大數據時代下統計學有何意義[J].經濟研究導刊,2020,000 (008):155-157.
作者簡介
姓名:武號,性別:男,出生:1982年11月20日,籍貫:江蘇宿遷,學歷:碩士研究生,職稱:講師,研究方向:統計學、計量經濟學。