大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰(zhàn)?

田牧

摘要：互聯網的高速發(fā)展使人類進入了信息大爆炸時代，在對海量的互聯網信息進行統計分析時，傳統的統計學方法顯然無法勝任這一工作，因此大數據統計應運而生。本文主要分析了大數據時代下統計學當前面臨的機遇和挑戰(zhàn)，以及今后。

關鍵詞：大數據時代;統計學;機遇與挑戰(zhàn)

1大數據時代統計學面臨的機遇

1.1擴大了統計學的應用范圍

傳統的統計學收集數據信息的渠道有限，難以獲取大量且全面的數據信息，而大數據技術出現后，統計數據信息收集的渠道增加，且收集信息的成本大大下降，因此在大數據時代統計學的應用范圍不斷擴大，被應用于金融、市場營銷等領域，不僅如此，在大數據時代，個人的諸多生活信息會在網絡中留下痕跡，而這些生活信息也能被大數據技術抓取和統計，當海量的互聯網用戶個人信息經過匯總后，相關統計者能夠對數據信息進行深入挖掘，發(fā)現互聯網用戶新的需求，由此可能會衍生出新的行業(yè)。

1.2提升了統計學的應用效率

在統計學中，收集數據是最基礎的也是最關鍵的，將大數據技術引入統計學后，借助互聯網手段，能夠在較短的時間內收集盡可能多的統計數據，并利用計算機技術對數據進行統計分析，大大提升了統計效率，不僅如此，通過大數據技術技術還能夠及時更新統計數據信息，確保統計信息的時效性和準確性，從而增強統計數據和統計分析結果的可靠性。

2大數據時代統計學面臨的挑戰(zhàn)

2.1樣本選取難度加大

樣本統計是統計學中常用的統計手段，當使用樣本統計時，以何種標準選取樣本是非常關鍵的，這直接影響到了統計結果的準確性。大數據時代，統計數據非常龐大、且數據信息也相對復雜，因此在制定樣本選取的標準難度大大提升。除此之外，傳統的統計學數據是結構化的，而大數據時代數據信息具有非結構化特征，一旦選取樣本的標準不合理，則樣本中可能會錯失一些比較有代表性的數據，從而影響統計結果的準確性。

2.2現代化專業(yè)統計軟件較少

隨著大數據時代的到來，部分軟件公司推出了專業(yè)的數據統計軟件，如：SPSS、Stata等，這些軟件的出現為數據統計和數據分析提供了較大的便利，但這些統計軟件在數據存儲、傳輸等方面還存在一定的問題，需要進行升級和調整。大數據時代的到來使得數據來源增加、數據信息量異常龐大，而目前關于如何對這些數據進行合理統計的方法尚未建立，這使得大數據時代數據統計和分析的難度大大增加。

3大數據時代統計學的發(fā)展趨勢

3.1培養(yǎng)復合型統計人才

在過去傳統的統計數據來源比較單一，因此統計方式也相對簡單，學生比較容易掌握，然而隨著大數據時代的來臨，統計數據的來源開始復雜化，需要進行統計的數據量激增，傳統的統計學方式無法使用大數據時代下統計學的發(fā)展需要。在大數據時代學生不僅需要掌握基礎的統計學知識，而且還需要具備較強的數據編程能力和數據分析能力，只有這樣才能夠順應大數據時代的統計要求，為此，開設統計專業(yè)的高校應該在設置課程時，引入計算機編程的相關知識，培養(yǎng)統計復合型人才。

3.2加強應用型統計教學力度

統計學科是一門應用性非常強的學科，因此高校不僅要加強學生理論知識方面的教育，同時還需要加強在應用型統計學方面的教學力度，為此，教師首先可以在教學過程中引入實際統計案例，通過帶入案例讓學生了解實踐中統計學的具體統計方法是如何應用的;其次，教師可以設計統計學比賽，通過設置課程議題作業(yè)讓學生運用所學統計方式對特定課題進行統計調查和分析，增強學生的實踐能力;最后，高校可以與相關大數據企業(yè)和單位展開合作，讓學生去大數據統計相關企業(yè)和單位實習，讓學生在實習工作實踐中掌握更多的統計方式和技巧，增強自身統計分析的敏感性。

3.3加強統計學、數學和計算機學科合作

在大數據時代，傳統的統計學無法應對新時代的要求，大數據非結構性的特征使傳統的統計學方式的效果大打折扣，要想在大數據時代做好統計工作，學生不僅需要掌握基礎的統計知識，更為重要的是能夠掌握一定的編程方式和具備良好的數學思維，能夠憑借自身對數據的敏感性篩選出所需要的數據，并以合理的方式對數據進行分析，因此在未來一段時間內，各大高校對統計學專業(yè)的培養(yǎng)方案中也應該適當的融入計算機和數學方面的課程，促進統計學、計算機和數學學科的融合發(fā)展。

3.4促進統計學和大數據共同發(fā)展

大數據時代的到來給統計學帶來了巨大的轉變，傳統的統計學往往是通過選取有代表性的樣本進行分析，從而得出一般性的規(guī)律、特征，而大數據則是對海量數據的整體性分析，從而得出較為客觀、有力的結論，在大數據時代，統計學科應該積極吸收大數據技術的優(yōu)勢，利用大數據所帶來的信息量，再結合統計的方法來進行整體的感知，進一步提升數據分析的可靠性，使大數據和統計學發(fā)揮更大的作用。

參考文獻

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