大數據時代統計學面臨機遇與挑戰論文

　　摘要：作為與數據緊密相關的統計學學科，在大數據的時代背景下，當今數據的獲取和規模發生了根本的變化，統計學面臨著新的機遇和挑戰，需要在方法論上有所突破，研究統計學在大數據時代的發展趨勢有著十分重要的時代意義。

　　關鍵詞:大數據；統計學；樣本；機遇；挑戰

　　21世紀爆發的信息技術革命，改變了社會發展過程中的方方面面。在云技術、物聯網技術等高科技信息技術的大規模革新背景下，網絡數據增長速率十分驚人，海量龐大的數據標志著大數據時代的來臨。作為與數據緊密相關的統計學學科，在大數據的時代背景下，將會面臨一系列的機遇和挑戰，研究統計學在大數據時代的發展趨勢有著十分重要的時代意義。

　　1.大數據時代統計學面臨的挑戰

　　統計學是一門傳統的學科，發展至今已經有幾千年歷史，無論是學科理論領域內還是生產實踐過程中，統計學的發展已經十分成熟，存在著許多成熟的研究成果。統計學的不斷發展為人類的社會生產帶來了極大的影響，隨著大數據時代數據呈現海量、分散式的分布狀態，其對統計學的影響也是較為明顯的。一方面，大數據時代數據之“大”已經超出人們的想象，數據之“全”讓人們對于事情的認知更加全面，大數據的多樣性、大體量改變了數據樣本與總體之間的關系，另一方面，大數據的數據多樣性的特點改變了傳統統計對數據統計分析的主觀訴求，過去人們通過統計分析更偏向于追求“為什么”，而現在的統計分析更趨同與追求“是什么”。這一系列的影響對于統計學的進一步發展提出了新的發展挑戰：

　　1.1樣本選取以及標準的確定難度加大

　　樣本統計屬于統計學的核心內容，統計學通過樣本統計對客觀事物數量特點、數量關系等展開研究。在大數據背景下，樣本與總體之間的局部與整體之間的關聯性將會進一步地降低，造成樣本即是總體的變化趨勢，因而會造成大樣本的標準化的變更。數據來源的多樣化進一步的提升了樣本數量，繼而提升了統計精確度，促進了統計學學科的高精尖的發展。但隨著樣本數量越來越多，而從網絡環境中采集到的數據多半屬于非結構化的數據，但傳統統計學要求結構化數據，利用傳統的關系數據庫難以對非結構數據進行有效的轉換，難以挖掘大數據大樣本數據中的潛在信息。大數據時代統計樣本的選取工作難度不斷提升，傳統統計學缺乏非結構數據的建設，難以發揮出大數據時代，大數據庫有效轉換非結構與結構數據的優勢，也為統計學的進一步發展提出了新的挑戰。

　　1.2統計軟件以及統計方法的欠缺

　　隨著信息計算機技術的快速發展，基于計算機運算環境的統計學軟件應運而生，統計學軟件的使用有效提升了統計學中對數據分析和處理的效率和精準率，統計模型也進一步的簡化了統計的實際操作，更有利于一般性的統計工作的實踐操作。大數據背景下，現階段發展較為成熟的統計學軟件如SPSS、DPS等，尚不能夠實現大數據高速傳輸、存儲功能，軟件功能還需要一定的開發和升級。與此同時，數據在大數據時代下屬于一項資本，其被開發的水平還略顯不足，絕大多數被互聯網、搜索引擎以及電子商務等相關IT公司、統計機構所掌握。

　　2.大數據時代統計學面臨的機遇

　　2.1統計效率的提升

　　在大數據時代，統計學的統計效率得到了更好的體現。一方面，大數據的多樣化、及時性特征能夠有效彌補傳統統計中數據的滯后性問題，有效的提升了統計的時效性，另一方面，大數據的高速傳輸為統計的動態數據的收集提供了保障。與此同時，大數據可被頻繁反復應用，采集的統計數據不再單單局限于一種相關用途，其能夠服務于各式各樣的需求。對采集數據應用的次數逐步增多，數據所具備的潛在價值被更全面的挖掘，而采集數據所產生的成本并不會受數據應用的次數所影響，故各式各樣用途的平均統計成本將得到顯著地降低。

　　2.2統計學科體系的新延伸

　　大數據引入到統計學科之中，龐大的數據使得樣本的選取、標準劃分都產生了新的變化，傳統統計中的樣本統計將會進一步的朝向總體統計的方向發展，一并囊括總體統計、樣本統計的統計學科體系，能夠有效消除總體統計的數據采集難度，彌補樣本統計的數據采集不足，達到有效延伸統計學科體系的目的。

　　2.3統計學科的應用范圍擴大

　　傳統的統計學實踐是為了去了解一個結果或者一個原因，但基于大數據的統計學科將向人們展示的是一個具體的過程。從前，人們習慣于根據“研究問題”來驅動“收集數據”。今后，大數據到處可得，人們將會用“數據”驅動“研究問題”而這種功能性的還變，促進了統計學應用范圍的進一步擴大，例如傳統的統計學往往被用來作為一個數學形式的參考信息，例如衛生統計、生產統計等等，但在大數據背景下，數據本身所含有的信息更加豐富化和多元化，基于海量用戶下的網絡數據所包含的信息極為廣闊，而這些信息涉及到他們生活中的方方面面，這些信息一旦被深入挖掘出來，將會促進許多產業的快速發展。在大數據背景下，傳統統計學的結構化數據局限會逐步接觸，在非結構或者半結構的數據統計下，統計學將會應用到許多傳統意義上無法數據化的行業領域中。

　　3結束語

　　數據是統計學科的核心，也是統計學科的主要價值體現。大數據時代改變了傳統的數據的意義，數據所包含的信息、傳播速度、分布速度也遠遠超出了我們的想象，數據核心意義的轉變，迫使得以此為基礎的統計學科必然會隨之做出改變。機遇與挑戰并存，在新的時期，統計學要想快速完成其學科的有效轉換，就必須要進一步的深入研究大數據的時代特征，并有效地與傳統統計學結合起來，以達成統計學科的進一步發展。

　　參考文獻：

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