淺談大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰

徐娜

[摘 要]21世紀，科學技術取得了長足進步，尤其在信息技術領域，以云技術和物聯網為代表的一批尖端科技不斷涌現，給人們的生活帶來了前所未有的變革。同時，網絡上的數據量成倍增長，使社會加速進入了大數據時代。統計學作為一門與數據息息相關的學科，在大數據時代發揮著重要的作用，同時也遇到了各種機遇與挑戰。如何把握大數據時代的機遇，更好地迎接大數據時代的挑戰，是統計學領域需要深入思考的一項重要問題。

[關鍵詞]大數據時代;統計學;挑戰;機遇

0? ? ?引 言

隨著信息技術的蓬勃發展。近年來，物聯網、云技術等尖端前沿科技不斷涌現，使網絡技術進一步發展。在新時代，海量數據隨之出現，對數據處理效率提出了更高的要求，以往的統計手段已經完全難以適應新時代的要求，需要尋找能夠適應時代發展的新技術。在大數據時代，很多單位開始大規模應用計算機技術完成統計工作[1]。基于此，本文主要探討了大數據時代統計學面臨的機遇以及挑戰，并提出了相應對策，以幫助相關單位更好地開展統計工作。

1? ? ?大數據時代統計學面臨的機遇

1.1? ?統計學計算方法發生大變革

以往的統計學在計算機應用過程中，數據分析與處理一般通過一臺計算機完成，數據的儲存量局限于計算機硬盤的大小。而在新的時代，隨著大數據技術的發展與進步，以往的數據分析和儲存模式已經被打破，數據存儲更加方便，存儲數據量有了大幅度增長，數據分析不再局限于一臺計算機，而是可以通過云儲存技術、大數據技術等先進的現代化技術將海量的數據納入數據處理分析工作中。除了云儲存和數據流技術外，還可以將多臺計算機聯動，利用多臺計算機的硬盤存儲數據，通過一臺計算機，可以分析處理多個存儲設備中的數據，利用多個存儲設備為一臺計算機提供支持[2]。

1.2? ?研究問題的方式發生了較大變革

1.2.1? ?數據的預處理

大數據技術悄無聲息地顛覆了人們的生活，深深影響著人們日常生活和工作中的方方面面。在研究領域，大數據技術可以更加方便地搜集國內外的各種相關資料、數據以及書籍等，以供相關人員查閱和利用。同時，大數據的應用使人們能夠利用的數據范圍更加廣泛，數據的獲取方式更加簡便，查找數據的速度不斷提高，數據的質量發生了質的突破。數據的預處理技術正是在這一問題上的明顯體現，通過應用數據預處理技術，可以提升大數據技術的使用價值。大數據處理技術在應用過程中通常要先后經過數據清洗、不完全數據填補以及數據糾正和矯正三大階段。而對于統計學來講，在這三大階段中，主要會在數據糾正和矯正階段采用統計學中的隨機抽樣調查方法。通過統計學的相關工作，能夠保證大數據技術存儲數據的有效性。同時，還可以運用統計學相關方法及時更新數據庫，并將數據庫相連接，從而為數據的預處理工作提供幫助[3]。

1.2.2? ?大數據環境抽樣

在統計學中，支持樣本應包含所有的數據。而在大數據技術的應用過程中，進行抽樣調查時無須將所有的數據都納入統計范圍中。在大數據時代，采用隨機抽取混合數據樣本的方式，可以獲取具有代表性的統計數據，這一技術的實現主要依賴統計學相關知識，從而保證其科學性、有效性，并對數據進行嚴密控制。此外，在數據收集過程中，常常要面臨時間周期過長的問題，使數據處理難以按照統一標準執行。在大數據時代，利用大數據技術可以縮短數據收集時間，效率成倍增長，在短時間內保證處理過程統一、簡單。

1.2.3? ?大數據的分析與整合

在以往的統計學應用過程中，技術相對落后，難以開展復雜的運算步驟，存在很多誤差。在此基礎上，大數據技術進行了相應的變革。利用計算機和信息網絡，統計學工作取得了巨大的進步，數據處理方式不再單一，變得復雜且多元。通過壓縮、轉換、傳輸數據等方式加快了數據處理速度，且數據處理結果也更加精準。同時，大數據時代還可以采用數據動態法，以更加方便地建立數據模型。在大數據技術的支持下，數據庫也發生了極大變化，大型數據庫可以分割成若干個小組，同時，這一技術應用也可以更方便地找到與之相關的數據和技術。除此之外，大數據時代使統計方法發生了翻天覆地的變化，不再局限于檢索關鍵詞，統計檢索將獲得海量的數據。

1.3? ?統計學科的應用范圍不斷擴大

在以往的統計學學科領域范疇內，統計學要完成的工作主要在于收集、整理與分析數據，從而獲得研究人員需要的結果。但在以往的統計學應用過程中，常常遇到數據來源十分有限且難以辨別其真實性的問題。大數據時代的到來為統計學提供了各種各樣的便利條件。具體來說，豐富了統計學的數據來源，不再是單一的數據采集。同時，隨著數據來源的多樣化，利用采集到的數據可以衍生出很多新的數據。在以往的統計學應用中，統計往往局限于單一的領域，而隨著大數據技術的應用，能夠通過統計某一個領域的數據影響另一個領域的目標，從而獲得更多方面、更加復雜的數據。

2? ? ?大數據時代統計學面臨的挑戰

2.1? ?樣本選取以及標準的確定難度大

樣本統計在統計學這一學科中占據了重要地位。在統計學中，樣本統計主要是探究統計對象的特點及關系，而大數據時代樣本之間不再具有那么強大的關聯。通常情況下，僅是一個樣本集合的概念，使與樣本相關的學科概念發生了極大的變化[4]。在大數據時代，數據來源不再單一，而是可以從多個角度印證，使統計出來的數據更加具有說服力，也更加貼近于事實，但這也對統計學的學術研究提出了更高的要求。在樣本數量成倍增長的同時，也會遇到數據過于零散的問題。在以往的統計學學科知識結構中，數據總是結構化的，傳統的學科概念面對非結構數據，往往難以進行有效的處理分析工作，很難在大數據時代尋找到有用的信息。這暴露出了以往的統計學工作中對非結構數據的關注度十分低，缺乏相關理論的指導，難以適應新時代變革的特點。而大數據技術恰恰在這一方面具有難以比擬的優勢，對此，需要統計學本身加快變革，從而適應大數據時代的要求。如果不能順應時代發展，統計學就難以適應大數據技術的要求，也無法完成大數據技術需要的相關工作。

2.2? ?缺少合適的統計軟件以及統計方法

大數據時代的信息載體主要是信息技術與計算機技術，在計算機運算過程中，應用統計學學科的相關知識，需要統計學軟件這一載體發揮作用。利用統計學軟件可以進一步增強統計學分析處理數據的能力，同時降低統計學的難度，降低利用統計學進行操作的門檻，使統計學的應用更加廣泛。在大數據時代，已經涌現了一大批成熟、完善的統計學軟件，但這些軟件仍然存在極大的不足。在大數據時代，信息在不同的媒介中高速傳導，相關領域的軟件也在逐漸適應這一新變化。計算機技術的迅猛進步也要求與之相適應的統計學學科領域的各種配套軟件能夠進一步發展，但相關企業仍然缺乏相應的配套資源投入，相關領域的龍頭企業缺乏技術開發興趣。

3? ? ?大數據背景下創新統計學學科的措施

在當前的時代背景下，世界各國都開始進行和數據相關的革命，應用統計學中的很多內容開始推陳出新。舊的統計學經過了很長時間的考驗，且被前人不斷完善，當下已經比較成熟。但是傳統的統計學往往需要耗費大量的時間來搜集信息資源，且要通過網絡計算出相對精確的結果，整體效率不高，但是在當前信息爆炸的時代背景下，快節奏的生活要求統計學學科充分發揮大數據技術的作用，并不斷優化統計學學科。

3.1? ?創新統計學的內容

大數據技術不能僅停留在計算機技術這個層次，需要依靠各種技術發展并不斷完善，而不是只依靠單一技術。因此，舊的應用統計學如果想發展，需要依靠其他技術，不斷創新內容。在信息爆炸的時代，應用統計學面臨的大數據挑戰是暫時的，從古至今，人們都在努力收集、分析并處理各種信息和數據，通過分析和對比信息數據得出準確結果，以有效掌握整體事件。利用統計學中的優秀理論體系以及思維方法，在分析各種信息時可以確保應用統計學結果準確，因此，相關單位必須創新統計學的內容。

3.2? ?加強統計思維建設

在大數據時代背景下，相關單位更需要進一步加強統計思維建設，確保統計人員都具有統計思維。例如，提高和大數據的關聯性，加強對員工統計思維的訓練工作。通過培養員工的統計思維，更好地幫助員工分析整理相關數據，避免員工在實際工作過程中迷失，使員工從各種數據中發現相應的規律和聯系，使統計思維成為大數據時代背景下面對紛繁復雜以及多變數據時統計人員必須具備的思維模式。

3.3? ?加強統計學科建設

統計學屬于一門實用性很強的綜合性學科，在當前社會中，更需要企業員工充分掌握統計方法，以切實滿足社會對統計學人才的需求，這需要相關單位進一步加強學科建設，尤其要提高教學效率和教學水平，將更多精力集中在數據收集以及應用教學方面。通過采取多樣化的教學方式培養員工的實踐操作能力，同時幫助員工積累豐富的實踐經驗，只有這樣，才能保障員工更好地適應大數據時代的發展要求，進而為社會培養出更多實用性人才。

4? ? ?結 語

在大數據時代，統計學必然面臨著各種機遇與挑戰。在該背景下，統計人員應樹立信心，利用大數據時代帶來的機遇，更好地迎接大數據時代帶來的挑戰。隨著時代的發展進步，統計學變革是必然的趨勢，只有順應時代發展的步伐，不斷探索創新，才不會在時代發展進程中被拋棄。

主要參考文獻

[1]阿爾孜古麗·艾合買提.大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰[J].吉林廣播電視大學學報，2019（2）：132-133.

[2]未良莉，黃虹.大數據時代經管類專業統計學課程教學改革思考[J].合肥學院學報：綜合版，2019（1）：132-135.

[3]趙建霞.大數據時代醫院統計工作模式的改進思考[J].辦公室業務，2019（5）：29.

[4]岳曉寧，丁宇.大數據時代統計學重構淺析[J].沈陽大學學報：自然科學版，2017（3）：250-253.