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更新时间：2022-12-24 11:49:24
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大数据与统计分析综述 发表时间：2018-12-18T10:18:29.840Z 来源：《基层建设》2018年第31期 作者： 赵丹丽 房庭栋 [导读] 摘要：随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。 河南中烟黄金叶生产制造中心 河南郑州 450000 摘要：随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。许多领域的发展不得不进行改 革，以适应大数据时代。统计学也受到了一定的影响。大数据具有规模大、种类多、更新速度快的特点，这要求统计的方式必须随之改 进，这样才能有效的工作。本文就大数据与统计进行了分析探讨，以供参阅。 关键词：大数据；统计分析 引言 要想对大数据的概念内容展开分析，需要根据不同行业、不同领域的区别展开较为深入的研究。从传统意义上来分析，对于数据这一 概念内容的理解，多是通过实验、统计、检验等方法获得相应的数值信息、记录信息等，这些内容具有固定、有限和不可扩充的特性。而 针对大数据，概念上却是不尽相同的。从统计学的角度进行分析，大数据不仅仅是量大，同时也具备了多样、高速化的特征。在当下的时 代发展过程中，大数据已然成为了人们所共同关注的重要话题，本文通过对大数据和统计新思维的内容展开探究，希望能起到一些积极的 参考作用。 1大数据的内涵 "大数据"是近几年来比较流行的一个词汇，在生活中出现的频率非常高，尤其是在研究领域。对于这个词，不同领域的人有不同的理 解。从统计学的角度来解读，大数据就是建立在现代信息技术和手段基础上，连续的、扩充的数据形式。这种数据的存储能力和记录能力 比传统数据要高出许多，其突出特点是数据量的规模十分庞大；记录的信息涵盖的范围很广，几乎无所不及；信息的内容质量参差不齐， 鱼龙混杂。同时，信息的更新速度非常快，有利用价值的信息可能很快就被淹没，需要及时的捕捉。简单的说，大数据就是所有可记录信 息的集合体。 2大数据背景下统计思维的变化 2.1数据认识上的改变 从数据来源的方面进行观察，可以发现以往样本数据是按照某种方法来进行收集的，但是大数据的内容主要是来源于网络，数据库内 的信息记录不带有目的性，所以这也就导致大数据在来源上难以追溯。还有，大部分样本数据的类型都属于是结构型，而大数据的类型则 是半结构、半结构和异构性的特点；最后就是之前的样本数据可靠性相关的理论基础，对于一些结构型的数据可以实施量化的处理，但是 由于大数据的复杂性特点，所以量化方式也要做出适当的改变。 2.2数据思维收集上的改变 传统的数据收集是需要先有收集的目的和原因，然后才开始进行收集数据的，在收集过程中是需要进行调查的，还要经审设计收集的 方式，因此传统的数据收集所消耗的时间和精力都很大，但是在大数据以后，统计的思路就需要进行改变，人们在收集数据上的选择就更 多，在种类和体量上，统计分析的对象的选择权更多，因此统计分析的转变方向就是怎样利用好大数据，为统计分析服务，只要做好选择 和比较的功课就行。但是统计分析，依据大数据的多样性，和增加速度之快，还存在一定的课题需要攻破，那就是存储能力、分析能力以 及数据鉴别能力等，因为大数据的数据库的存储能力需要不断的更新和扩大，随着存储的数据的增多，而保存数据也是需要一个地方，一 旦保存数据丢失，就会产生严重的后果，同时影响大数据的运用。 2.3数据分析上的改变 以往的数据分析上，统计思维主要是按照"定性—定量—再定性"的内容来进行，其中定性的目的是为了确定定量分析的大方向，然后 借助相关的工作经验，做出有效的判断来，这种方法在数据缺失运算受限的情况下十分的重要。当前的分析判断主要来自于数据，根据这 些内容找出定量回应的工作内容，寻找出数量管理的内宽容，进而可以做出最终的决断；还有，以往的统计思维实证需要分析。根据数据 的研究目的，做出相应的假设来，然后收集、分析数据，判断该项假设是否成立，这种方法很容易会受到假设条件所带来的限制，出现指 标选择不当的问题；最后就是传统统计思维是根据数据分布理论，按照一定概率来做出保障，推断评判的标准和样本内容之间不存在关 系，其推断结果的准确性，直接取决于样本的质量。 3大数据背景下统计新思维的发展方向 （1）增加对统计人才的培养。在现代社会，不管是企业还是事业单位，对统计人才的需求量都很大，更多时候是为了适应信息时代的 发展，增加自己的竞争力，同时也是统计系统电子化的数据的需要，所以就需要培养很多的统计思维的管理人才，同时对这些人才进行系 统的培训和管理，并且鼓励这些人才发挥自己的能力服务社会，加强各部门之间的沟通，同时在自己的本职工作基础上进行工作创新，促 进人才的培养。（2）加强科学的推算。对于统计数量的推算工作，传统的统计推算是否准确，是统计质量决定的，但是在