淺析大數據對統計學的影響

摘要：大數據因其特性，對統計學的影響比較深遠。本文通過闡述大數據及統計學理論的關聯，論證了大數據對統計學的影響，即提高了統計學在決策和預測領域的效率和準確性，將統計學應用推向了全新的高度。

關鍵詞：大數據；統計學；影響；機遇與挑戰

大數據技術的發展和應用，極大地改變了人們的生產和生活方式，而統計學作為一門研究各種數據的收集、處理、分析和解釋的學科，受大數據技術的沖擊與影響更為明顯。大數據時代的數據規模龐大、來源多樣、結構復雜，對傳統的統計學方法提出了新的要求[1]。

一、大數據的來源與發展歷程

大數據是指海量的、多樣化的數據，以及對這些數據進行快速、高效處理和分析的技術和方法。隨著互聯網的普及和云計算技術的發展，每天產生的數據量不斷增加，傳統的數據處理系統已經無法滿足海量新增數據處理的需求。大數據技術的主要目標是通過處理和分析海量數據，從中獲得有價值的信息和見解，以支持決策和提高業務效率。大數據包括以下特點：（1）數據的海量性：大數據需要處理海量數據；（2）數據的多樣性：大數據不僅包括結構化數據，還包括文本、音頻、視頻等多種非結構化數據[2]；（3）數據的高速性：隨著互聯網的發展，數據的生成速度越來越快，大數據技術需要能夠實時處理高速生成的新數據；（4）數據的復雜性：大數據包含的數據類型和數據關系非常復雜，需要使用復雜的算法和技術進行處理和分析。

傳統的單機計算機已經無法勝任大數據時代海量數據的處理，需要借助云計算技術。云計算是一種基于互聯網的計算模式，它提供按需使用的計算資源，并通過云平臺對大數據進行存儲、處理和分析。大數據的處理過程中涉及許多特殊技術和工具，例如分布式計算、并行處理、數據挖掘和機器學習等。這些技術和工具可以將數據分配給數百甚至上千臺計算機同時進行處理，以提高數據處理效率和能力。大數據的存在意義不僅僅在于處理數據，而是通過對數據的加工處理，獲得有價值的信息和洞察，為企業帶來利潤和競爭優勢。

大數據技術在各個行業都有廣泛的應用，例如電商、金融、醫療等領域。大數據可以幫助企業優化產品和服務、提高市場營銷效果、預測市場走向等?？傊?，大數據技術的發展和應用為人們提供了處理海量數據的能力，通過對數據的智能化處理，提高了人們使用數據的能力，同時也為企業帶來了更多的商機和競爭優勢。

二、統計學理論與大數據的關聯

（一）內在邏輯關聯

在數據分析領域，傳統的統計學理論主要利用概率論和數理分析工具來研究數據的規律性，通過構建數學模型來解釋和預測數據。然而，傳統統計學方法受到樣本規模和數據質量的限制，無法勝任對大規模、高維度數據的精準分析。與傳統統計學相比，大數據分析技術通過引入計算機技術和整合大規模數據庫，可以分析和挖掘龐大數據集中的規律和關系，從而發揮數據對生產與決策的指導作用。相較于傳統統計學，大數據分析技術在如下方面具有優勢：（1）數據量較大：大數據分析處理的數據量往往是傳統統計學無法比擬的，這使得大數據分析可以更全面、更準確地探索數據的規律和特征[3-4]；（2）全面性和全局性：大數據分析通常利用龐大的數據庫進行分析，其所處理的數據包含了更多的數據維度和數據類型，從而能夠更全面地觀察和分析數據的本質規律，避免由于樣本規?；驑颖具x擇的問題而引入偏差；（3）實時性和迅速性：大數據分析技術可以快速處理龐大的數據集，并能夠對實時數據進行分析和實時決策，有助于企業及時把握市場變化，應對瞬息萬變的市場需求；（4）多樣性：大數據不僅包括結構化數據，還包括非結構化的數據（如圖片、音頻和視頻等），大數據分析技術可wHp5NbcYARfo+z5EDza/E6aaMNY9ar/VBfnLQC3F7VU=以整合和處理這些多樣化的數據，為企業和用戶提供更多的信息視角。

（二）方式的一致性

傳統統計分析和大數據分析都是以定量數據為分析對象。無論是傳統統計學分析還是大數據分析，都需要通過有效的渠道來獲取原始數據，并將其轉化為可分析的數據形式，如數字化的數據。傳統統計學分析通常會通過設計實驗或者抽樣調查等方式來獲取數據，然后使用概率論和數理統計方法對數據進行分析和推斷。在數據獲取的過程中，需要確保數據的質量和可靠性，以及準確地反映研究對象的特征。而對于大數據分析，由于數據具有量大、多樣化和高速產生的特點，獲取數據的方式和渠道可能與傳統統計學分析有所不同。大數據分析可以通過互聯網、移動設備、傳感器等各種渠道獲取與用戶行為、市場信息、產品銷售數據等相關的大量數據。在數據獲取后，需要使用數據處理和清洗技術將非結構化的原始數據轉化為結構化的可分析數據形式。雖然在數據形式上，傳統統計學分析和大數據分析具有相似之處，但其所處理的數據量、數據類型和處理方法可能會有所差異。傳統統計學分析處理的數據規模相對較小，大數據分析則涉及海量、多樣化的數據。此外，傳統統計學通常使用概率論和數理統計方法進行數據處理和分析，大數據分析通常利用分布式計算和并行處理等技術，以高效地處理和分析大規模數據集。

綜上所述，傳統統計學分析和大數據分析在數據形式上的本質是相似的，都需要通過有效的渠道來獲取和轉化數據，以實現對定量數據的分析，二者的差異主要是在于數據的獲取渠道、處理數據量和分析方法。

三、統計學理論在大數據時代的應用

（一）數據分析、統計學理論之間的結合

大數據包含了各種各樣的信息，其中可能有大量的噪聲和冗余數據。在大數據時代，數據分析和統計學理論之間的結合變得越來越重要。統計學通過分析和解釋數據，可以幫助人們理解和預測現象，輔助人們做出相應的決策。而數據分析則是使用統計學方法對大量數據進行處理和分析，從中挖掘出有價值的信息和模式。

數據分析和統計學理論之間的結合主要體現在：（1）數據采集和清洗：數據分析的第一步是收集和準備數據，統計學理論提供了設計數據采集的樣本和方法，同時還提供了數據清洗和預處理的技術和方法，有助于提高數據質量；（2）數據探索和可視化：數據探索是數據分析的關鍵環節，而統計學理論提供了豐富的統計方法和圖形工具，可以幫助人們理解數據的分布、關聯和趨勢?？梢暬夹g則可以將復雜的數據轉化為直觀的圖形，幫助人們更好地理解數據和發現規律；（3）數據建模和推斷：基于數據分析的統計模型可以通過統計學理論來建立和驗證。統計學理論提供了各種模型和方法，如回歸分析、時間序列分析、假設檢驗等，可以幫助人們對數據進行建模和分析，從而輔助人們做出可靠的預測和推斷；（4）數據預測和優化：統計學理論還可以幫助人們進行數據的預測和優化。通過建立合適的統計模型和算法，可以對未來的數據進行預測，幫助人們做出相應的決策。同時，在優化問題中，統計學理論也可以提供有效的方法和技術，幫助人們找到最優的解決方案。

（二）創新數據分析理念

大數據的特點是其擁有價值、多樣、高速和大量的特性。價值是指大數據含有大量有用的信息，能夠為人們提供重要的參考和指引；多樣是指大數據包含了各種各樣的數據類型和格式，可以是結構化、半結構化或非結構化的數據；高速是指大數據的產生和流動速度很快，需要及時、高效地進行處理和分析；大量強調了大數據的數據量非常龐大，遠超傳統數據處理方式的處理能力?；诖髷祿治龅奶攸c，人們可以將大數據表示為高頻海量數據和復雜類型的數據的組合。這意味著人們需要處理和分析大量的數據，并針對不同的數據類型和數據格式制定相應的處理和分析方法。

在大數據時代，數據分析的工作就是對海量數據進行分析、歸納、統計和總結，并從中挖掘出有價值的信息和內容。通過對比不同的數據，可以發現其中的規律、趨勢或關聯關系，從而得出有價值的信息。在數據收集和處理的過程中，人們需要拓展數據分析的渠道，擴充數據的來源，其中涉及從不同的數據源獲取數據，包括社交媒體、傳感器數據、日志文件等。同時，相關人員也需要具備數據積累和處理的意識，即對數據進行有效地存儲和處理，以便后續的調用。因此，相關人員需要具備創新化的數據分析理念，以適應數據的不斷更新和變化。同時，還需要注重對數據的持續分析和挖掘，以獲得更多有價值的信息。

四、完善數據分析程序

信息技術的快速發展和不斷完善，對大數據分析技術的應用提出了更高的要求。傳統的數據分析方式已經無法處理規模龐大和復雜的數據，大數據分析需要采用新的方法和技術。

首先，大數據分析需要應用多元化的數據分析方式?？紤]到大數據中包含各種不同類型和格式的數據，需要引入更多的技術，如數據挖掘、機器學習和人工智能技術，以充分挖掘大數據中的信息和價值。通過對大數據進行分析和建模，人們可以發現隱藏在數據中的模式、趨勢和關聯關系，從而為決策提供更準確和可靠的依據。

其次，大數據分析需要與實際情況結合。即使擁有了大量數據和高級分析工具，如果不能將之與實際情況相結合，那么數據和工具也會失去實際應用的意義。因此，大數據分析工作需要深入了解各業務領域和行業特點，使分析結果與實際環境相匹配，以確保分析結果的準確性和實用性，從而有效地輔助業務和決策。再次，大數據分析需要優化統計質量管理模式。由于大數據的規模和復雜性，初始數據可能存在數據質量問題，如數據缺失、錯誤或冗余。針對這一問題，需要采取有效的數據清洗和處理方法以確保數據的質量和可靠性。同時，需要建立完善的數據管理和質量控制機制，對大規模數據進行有效管理，確保數據的準確性和一致性。最后，大數據分析應充分發揮大數據的價值，為各行各業的發展注入全新活力[5]。

五、統計學理論在大數據時代的應用方法

統計學理論在大數據時代的應用主要包括六種方法：

（一）描述性統計分析

描述性統計分析是對大量數據進行總結和描述的方法。通過平均值、中位數、方差等統計指標，可以幫助人們快速了解數據的分布、集中趨勢和離散程度。

（二）探索性數據分析

探索性數據分析是一種通過統計圖形和圖表來發現數據中有價值的信息和模式的方法。通過可視化工具，如散點圖、箱線圖、直方圖等，可以幫助人們發現數據的關聯性、趨勢和異常值，從而指導后續的分析和決策。

（三）預測分析

預測分析是通過分析過去的數據來預測未來趨勢和結果的方法。統計學理論提供了多種預測模型，如線性回歸、時間序列分析、機器學習等，可以幫助人們基于大數據進行準確預測，從而為高效決策提供依據。

（四）假設檢驗和推斷統計分析

假設檢驗和推斷統計分析是通過統計學理論來判斷和推斷總體特性和差異的方法。通過收集樣本數據，并利用統計學理論中的概率分布和假設檢驗方法，可以對總體的特性進行推斷，從而幫助人們做出決策。

（五）數據挖掘和機器學習

數據挖掘和機器學習是利用大數據進行模式識別和預測的方法。統計學理論可為數據挖掘和機器學習提供多種算法和技術，如聚類分析、分類算法、決策樹等，可幫助人們從海量數據中挖掘出有價值的知識和模式[6]。

（六）實驗設計和優化方法

實驗設計和優化方法是指利用統計學理論來設計實驗方案和優化參數，以達到最優化的效果。通過設計合理的實驗，應用統計學理論中的最優方法，人們可以獲得準確和有效的實驗結果。

六、結束語

大數據的出現對統計學產生了深遠影響，也為統計學帶來了新的機遇和挑戰。如數據獲取、數據質量和數據分析等。同時，大數據推動了統計學的發展，提高了統計學在預測和決策領域的應用效果。

作者單位：高軒喆 安徽大學

參考文獻

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[6]唐小媚，劉第紅.粵臺共話人工智能時代高等教育變革與發展——第十五屆海峽兩岸（粵臺）高等教育論壇綜述[J].高教探索.2021，（04）.125-128.