統計學智能化的進一步探討

馮首正

統計學在當前社會中應用范圍非常廣泛，并且在社會發展及建設過程中體現出了重要的價值。從企業經營過程中的市場調查，到生產過程中生存數據信息收集，統計學已融入人們生活與工作的方方面面。而統計學智能化建設與發展主要依托現代信息技術，現代信息技術的發展情況以及與各領域的實際結合情況，都能夠對統計學智能化的進一步發展起到促進作用，同時在研究統計學智能化的進一步發展時，需要明確知道其發展方向，全面考慮統計學智能化進一步發展路徑。因此，本文概述統計學的發展前景與智能化，分析統計學發展的時代機遇和挑戰，提出統計學智能化進一步發展策略。

一、統計學的發展前景與智能化

當前社會下，統計學的應用不斷融入各行各業中，并且與之形成新的領域類統計學，如財務管理方面的數據統計分析工作、生產活動中產品質量監控工作，以及企業在發展過程中所應用的市場調查方式等，這些領域與統計學的融合，對統計學的發展能夠起到較強的促進作用。而信息技術的誕生與發展，讓復雜的數據處理工作變得簡單，簡化數據處理流程與計算流程，使得計算復雜的統計學得到有效的推廣和應用。

隨著信息技術的發展，大規模數據的統計與分析工作變得簡單化，目前在眾多企業經營管理所建立的系統中，統計模型作為重要的組成部分之一，越發體現出統計軟件的重要性。統計學在現在甚至于未來的發展過程中，是無法與信息技術相分離的，并且隨著信息技術的深入研究與應用，兩者之間的融合程度會更高，同時信息技術的創新與發展同樣離不開統計方法的發展與完善，此種發展趨勢充分體現了現代信息技術通過計算機軟件，簡化了統計方法中較為復雜難懂的技術過程，讓用戶能夠直接看到最終的統計結果和相關解釋，進而使統計方法的推廣應用更為簡單。所以對于高校經管專業學生來說，不僅要學好統計的方法，還要強化各類統計軟件的操作與使用，能夠熟練掌握各類統計軟件，有效處理實踐中的統計數量分析問題。

二、統計學發展時代機遇與挑戰

統計學發展需要考慮的方向與時代發展相關聯，各種領域中統計學應用是統計學發展的主要內容，并且在各種領域的促進和推動下，才能實現統計學與統計方法的優化與創新。因此，可以從數據時代對統計學帶來的挑戰和機遇分析統計學發展需要考慮的方向，內容如下。

（一）數據時代對統計學帶來的挑戰

首先是樣本統計。樣本統計在統計學中屬于核心內容，統計學通常情況下是對需要統計的樣本進行客觀特點、關系等開展相應的研究工作。在數據時代各種信息數據的影響下，標本統計呈現出作用較低的情況，并且在面對多元的時代變化時，統計結果只能在一定程度上對客觀事物變化規律進行說明。

其次是樣本標準的重新確定。目前數據時代的信息數據在采集過程中，有超過80%的數據屬于半結構、非結構化，以往的數據庫是很難對其進行有效的處理的，而當代的信息技術能夠通過建立非結構數據庫的方式，有效地解決此種問題，將非結構化的數據信息轉化成結構化數據，進而能夠發掘數據信息的潛在用處。假若傳統統計學能夠擺脫結構化數據的制約，降低樣本選取的標準，建立非結構數據開路，促進統計學數據的多元化發展，那么統計學的應用范圍將會再次擴大。

再次是統計學軟件需要不斷升級和開發。在數據時代下，統計軟件屬于對數據信息的處理和分析工具，統計模型則是反映數據之間關系的顯示。假若目前常用統計軟件能夠對大數據處理軟件進行有效的參考，并且在基礎數據處理和分析上，增加相應的數據傳輸和存儲功能，那么此類統計軟件將會升級為數據中心，能夠實現自身數據信息的共享，提高統計數據的二次開發和利用。

最后是實質性統計方法的轉變。數據時代對統計學的調整不僅僅表現在樣本、統計軟件上，還可以體現在新的統計方法上，該部分在實質性統計方法內容的體現較為明顯，例如衛生方面的統計方法、經濟方面的統計方法，或者是生物方面的統計方法等。數據時代，數據成為新的資源，對其開發在實際應用中略顯不足，盡管已經取得較為不錯的成果，但是仍有可提高的空間，而大多數被開發出來的統計方法是掌握在部分發展較好的互聯網、電子商務、統計機構手里。

（二）數據時代給統計學帶來的機遇

首選是提升統計質量。數據時代對數據進行科學合理的應用，能夠在實際應用中提升統計的質量。傳統統計學數據通常情況下存在低頻率、滯后性問題，在數據時代各項信息技術的幫助和優勢下，能夠很好地彌補遲滯問題，加強統計數據的時效性。例如：在消費者物價統計指數中，消費者物價統計指數發布的頻率為月，但是多數情況下會滯后發布，所以可以對在線嘉禾指數以市場價格開展動態收集和匯總，并保證能夠提供一手統計數據，在一定程度上提高發布的頻率，實現有效分析市場通貨膨脹規律的目的。

其次是統計成本的下降。數據時代的統計數據信息可以被反復使用，采用的統計數據不再具備局限性特點，能夠實現多種相關聯系的用途，滿足多樣化的服務需求。對采集數據的應用次數增加，數據信息的潛在價值被最大化地挖掘，并且采集數據在應用過程中所產生的成本不受次數的影響，所以多樣化用途的統計數據的平均使用成本將會呈現出較為明顯的下降。

再次是統計學科發揮作用的范圍擴大。數據時代，眾多數據信息在以往覺得無法數據化的行業領域得以采集，例如：互聯網的大數據信息技術能夠通過收集用戶日常使用習慣、信息檢索習慣，通過對其進行統計收集和分析，了解用戶的相應健康情況，并且推薦用戶消費偏好的數據。

最后是統計學科體系的延伸。統計學在融合進數據時代以后，能夠將其劃分為總體統計、樣本統計兩個類別，總體統計的研究對象為龐大數據中的全樣本特點，也就是說總體統計屬于建立在大數據基礎上的數據統計方法，而樣本統計是隨機現象、大量現象數據的常規特點，也就是說樣本統計數據屬于數據信息的數理統計、概率論的傳統統計方法。

三、統計學智能化進一步發展策略

（一）做好整體規劃

統計學智能化建設能夠幫助各領域進行有效的管理和規劃，能夠改變行業內部出現系統無法交流的現象，各行業要根據實際工作及生產需求，對統計學智能化的進一步發展放寬相應的權限，同時完善行業內容網絡備份系統、網絡安全系統、防病毒系統等，建立統一規劃的統計學智能化應用場景，充分將統計學應用到領域中，并且在智能化的幫助與配合下，實現自動化、智能化生產經營活動的落實，進而實現提高行業經濟效益、管理效率的作用。所以，做好整體規劃對于統計學智能化進一步發展來說，具有較強的現實應用價值，能夠促進行業發展，同時對本身也能起到推進作用。

（二）打破獨立、合并系統

各領域在實際經營和運行過程中，需要設計多種作用不同的操作和運行系統，大多數系統是相對獨立運行的，在進行生產及工作的數據統計時，需要完成多種系統操作才能掌握統計結果的準確性。因此，可以將各操作和運行系統連接起來，在互聯網技術的幫助下實現區域范圍系統的交互作用，進而在一定程度上保證系統連接安全性的同時，能夠實現統計學的智能化建設，并且在實際使用過程中，根據應用需求，不斷優化和調整各系統之間的連接效率，保證與實際生產和工作活動相匹配，最大限度發揮統計學的作用。

（三）完善制度

統計學智能化的進一步發展，在實際建設過程中，需要建立與智能化相對應的管理規則和制度，使統計學智能化的進一步發展能夠具備規范性。制度對于統計學向智能化發展相當重要，應用統計智能化可能會改變應用人員的工作習慣，這就需要規范性較強的制度對其進行相應的約束。通過完善業務結構、目標管理、績效管理、流程管理等制度，不斷強化統計學智能化的進一步發展，并且所完善的所有制度對統計學智能化的進一步建設來說是非常重要的。

（四）提高統計學智能化建設人員的專業水平

統計學智能化的進一步發展需要在專業技術人員的幫助下，不斷開展創新和優化工作，同時結合數據時代先進的信息技術，使統計學能夠具備較強的智能化特點，真正實現統計學智能化發展，并且在實際應用過程中，不需要添加過多的人力資源，完全依靠于設備、技術的方式，完成統計數據的所有操作，最終只需要核對統計結果與實際生產結果是否相同即可。因此，提高統計學智能化建設人員的專業水平，能夠保證統計學創新和優化工作順利開展，在專業人員的操作和調整下，進一步發揮統計學的作用，并根據實際領域發展需要，不斷創新統計方式，逐步加深與信息技術的相互融合，落實統計學智能化的進一步發展，有效提高領域內的生產、經營、管理、發展的效率和質量。

四、結 語

綜上所述，想要對統計學智能化實現進一步發展，需要全面分析統計學的特點，了解目前數據時代最先進的信息技術，分析該技術在應用領域有何用途，進而才能知道如何使統計學智能化有進一步發展。通過做好整體規劃，打破獨立、合并系統，完善制度，提高統計學智能化建設人員的專業水平等方式，不斷加深統計學的智能化融合與應用程度，使統計學能夠在實際應用中充分發揮作用和價值，體現出統計學智能化特點，為統計學智能化的進一步發展提供助力，積極推動統計學的智能化建設，使其能夠達到提高領域行業生存力、提高行業市場競爭力的效果。