分析大數據視角下應用統計學的創新發展意義

王偉東

（對外經濟貿易大學統計學院研修班在讀學員，北京 100000）

信息化時代發展到一定程度后就會進入大數據時代。而大數據技術的發展讓全球經濟發展受到較大影響，應用統計學的出現能夠更好提升大數據技術水平，對應用統計學的發展來說也是一次機遇與挑戰。應用統計學與大數據的結合推動應用統計學邁上一個新的發展臺階。大數據就是信息的集合和信息資產，應用統計學是大數據的發展保障，二者相結合不僅能夠促進應用統計學的應用還能夠對其進行創新發展。

1 大數據與應用統計學的相關概念論述

1.1 大數據

大數據是數的集合，也是一種信息資產，其主要應用計算機、信息科學及統計學三種學科。在一定范圍內無法用簡單常規的工具采集、研究和處理的數據的集合，稱之為大數據（bigdata）[1]。它更被看作是一種資產，因為里面包含大量數據、數據的增長以及數據的多樣化，而且數據流轉速度快，通過專門信息處理已經成為一種重要的社會資源。

大數據是一種資源，更是一種戰略資源，大數據在各個行業中都能夠形成較大的創造力及影響力。隨著云時代的發展，大數據與云技術產生了相關聯系，越來越多的人開始重視大數據。在技術方面，云技術的出現及運用更加精確了大數據的分析準確性，它們就像是鋼筆的外殼與墨水，缺一不可，只有二者緊密結合才能發揮發他們應用的作用。使用云技術可以讓更多不被重視的小數據得到應用，為人類創造相應價值，所以云技術與大數據是密不可分的。

1.2 應用統計學

應用統計學是一門分析數據整理，從中得到有效信息的數學類，它作為一門研究數據為主的學科，經過多年的發展已經在很多應用領域都取得了巨大進步，現今發展越發成熟。應用統計學主要是通過多種知識對數據進行分析測算，首先是進行數據采集，然后再針對相關數據設計調查問卷，最后再采取合適方法對數據進行分析及處理。在得到結論后將其應用到現實生活中。

之所以說應用統計學越發成熟主要是其表現在兩個方面，一方面是它已經逐漸滲透至各個領域中，且能夠和更多學科進行結合。例如經濟金融行業、生物行業、風險管理、流行病統計等等。另一方面是應用統計學的廣泛應用，在教育方面、醫療方面、管理方面、產業發展等都有使用到應用統計學。應用統計學主要是以數字知識為基礎，切實解決生活中出現的問題，在統計分析處理過程中，主要運用的工具是計算機，采集、研究和處理的數據是結構化數據，通過云技術來分析，最終得到需要的結果。

2 大數據與應用統計學間的相互關聯

對于應用統計學來說，大數據是一種更加廣泛的概念，它關注的是大數據帶來的數據預測準確性。應用統計學可以為大數據打下良好基礎，有利于未來發展。但是比之大數據的發展速度，傳統的應用統計學方法有些不適應。統計收集的數據不再局限于固定的量化數據，還要出來很多非結構數據、半結構數據以及異構數據。此外，大數據技術的應用對統計學提出了更高的要求，主要在數據存儲、分析、處理、利用等方面。大部分的大數據都來自互聯網或物聯網等平臺，面對這些經過人為處理的信息，需要對數據來源的信息渠道報以謹慎小心的態度。這些問題及現象都充分表示大數據要與應用統計學相結合，努力融合進大數據技術改革帶來的變化，充分發揮出應用統計學的優勢，推動大數據視角下應用統計學的創新發展。

首先要構建符合實際的應用統計學理論體系，合理分析數據，對信息進行統計分類，在運用大數據技術和思維完成對數據的應用統計。但是在目前發展中看來，應用統計學思維及運轉模式受傳統統計學影響，在數據采集方面仍舊保留著傳統方法，隨著時代發展，這種方法已經不再適應大數據時代，需要在調查方向及研究內容上進行優化調整，通過大數據的實操性及不可預料性，更多開發出應用統計學的使用潛能。

應用統計學作為一門以數據為基礎研究的學科，能夠為大數據做好理論基礎，而數據作為一種信息資產，處理時最關鍵的就是提高對數據的分析能力，實現大數據發展，為應用統計學做保障。雖然統計應用學形成時間比大數據的形成時間長，但只有二者結合，才能夠發揮出更好的效果，也能夠更好地實現應用統計學的技術革新。

3 大數據視角下應用統計學的應用及創新

3.1 大數據視角下應用統計學的應用

應用統計學的應用離不開大數據的保障，隨著大數據時代、信息時代的來臨，社會在不斷發展，應用統計學在各個領域中的應用也越發顯著。不同于傳統的統計學，應用統計學能夠在大數據時代背景下擁有更加廣闊的發展空間，更能符合當下時代的發展需求，應用統計學作為大數據技術發展的三大學科之一，它能夠為大數據實現價值提供方式方法層面的基礎支撐，大數據的應用發展也需要借鑒吸收應用統計學的相關知識、技術。換角度看，大數據背景下，應用統計學在數據收集、分析、處理、測算等方面也需要進行改革創新[2]。尤其是在數據采集方面，由于互聯網與物聯網的飛速發展，很多信息存在誤解性，且數據的高增長率、多樣性、高速性使得很多數據無法直接使用，不能立即進行數據應用統計，這就要求在對數據處理研究環節中，對大量數據進行針對性篩選，加強分析節點的預判及設置。

3.2 大數據視角下應用統計學的創新

在大數據未出現之前，應用統計學受到傳統統計學的缺點造成其發展緩慢，這種現象直至大數據受到人們關注后才逐漸得到改善。近年來，我國報考應用統計學專業的學生越來越多，這也從側面反映了社會對相關人才的需求及認可度的提高。應用統計學發展與社會密不可分，例如需要使用抽樣的方式對消費者的購物需求進行探索，但是在大數據時代下，只需要實時調取消費者購物數據，就能夠從中分析得出結論，這說明數據的增長使得抽樣的重要性逐漸降低。這都暗示應用統計學若想要適應社會發展，就要在發展中不斷創新改革。在大數據時代背景下，由于數據的多樣性，需要不斷對數據的收集類型及收集理念進行調整，這也是應用統計學在發展改革創新中需要不斷調整的問題。云技術與大數據是密不可分的關系，使用云技術增加應用統計學的應用范圍，能夠實現在技術層面上的創新，通過云技術得到的數據分析結果，往往也會比單獨應用統計學得到的數據研究結果更加可靠，數據也更加具有準確性。

4 大數據視角下應用統計學面臨的機遇及挑戰

大數據技術的飛速發展及應用，給應用統計學帶來了巨大的發展機遇。由于數據更新速度的發展，信息準確性逐漸增加。應用統計學的數據來源比之過去更加全面、范圍增加、速度增加，這也需要應用統計學的自身理論進行及時更新，以跟上大數據時代變化。應用統計學能夠根據大數據的多樣性、準確性、分散性等特點，在理論與現實中快速發展并進行延伸與擴張。

雖然大數據時代為應用統計學帶來了發展機遇，但隨之而來的還有挑戰。大數據為應用統計學提供大量數據，但是正是由于數量較大，使得數據的分散性較高，信息不集中，傳統的應用統計學模型已經不能集中處理這些數據。并且數據具有多樣化，這些都極大程度降低了應用統計學處理數據的準確性及高效率性。其中，面臨的最大挑戰就是數據信息來源的多樣性，信息網絡中搜集的數據很多不能完全被利用，這個問題也成為大數據時代背景下應用統計學較為難解決的問題之一。

5 革新應用統計學的運用模式

大數據視角下，數據種類越發增加，在進行數據整理時使用時間過長，這是大數據為應用統計學帶來的機遇。傳統應用統計學已經不能適應時代發展，必須進行改革創新。大數據的分析主要依靠云技術，我們同樣可以將云計算應用于應用統計學中，實現技術革新。應用統計學一定要重視計算機的應用，沒有計算機及軟件會極大程度限制應用統計學的發展。從計算機科學角度來說，大數據并不是計算機技術層面的概念，所以大數據并不只是計算機的技術，應用統計學還是要依托計算機實現飛速發展。

6 結束語

總而言之，應用統計學是一門非常重要的學科，其涉及知識面較廣，目前已經被應用在各行各業中，尤其是經濟發展、城鄉建設、生態建設等。在涉及具體事情時，沒有什么比數據更加具有說服力，數據能夠讓事情變得更加清晰，更具有說服力。因此在大數據視角下，應用統計學應該與大數據相互融合，提升數據整理精確度，強化應用統計學與各個領域的深度融合，把握機遇、迎接挑戰，促進大數據與應用統計學的共同發展。