統計學在大數據時代的發展方向及趨勢探討

李芳

摘要：在近幾十年中，我國隨著科學技術的不斷發展，同時也伴隨著互聯網加時代的到來，大數據技術已經潛移默化地融入到了人們生活中的各個角落，微博、微信等社交平臺不斷的充斥著人們的生活，這在一定程度上也極大地推動了大數據時代的發展。本文主要針對統計學在大數據時代的發展方向及趨勢進行了詳細的探討以及深入的分析，解讀了大數據時代統計學所帶來的機遇以及挑戰，并且結合筆者自身實踐工作經驗提出了一些具有建設性的意見和建議，希望能夠為同行業工作者提供有效的參考。

關鍵詞：統計學;大數據;機遇與挑戰;發展趨勢

統計學究其實質主要是針對數據進行搜集以及整理的一個學科，它通過運用數學和其他學科知識之間的聯系對研究對象的未來發展趨勢進行精準的預測。大數據時代的來臨為統計學和數學帶來了深遠的影響，使得統計能夠更加的高效以及精準。這在一定程度上為統計學科體系的延伸創造出了更多的機遇，同時也提供了更好的平臺。

1.統計學在大數據時代面臨的機遇

1.1提高了統計效率

在傳統模式下的數據收集方面，由于多種因素的影響導致了數據的滯后性以及時效性，這種現象嚴重的制約了統計工作的精準程度。隨著科學技術的發展以及大數據時代的到來。數據的收集效率以及質量得到了進一步的提升，在大數據時代背景之下，數據呈現即時性的特點。因此數據的傳輸速度便捷，同時也增加了數據的存儲以及傳輸量。除此之外，在數據的收集過程當中也更加的便捷，例如，相關工作人員為了確保數據的精準性以及及時性，可以對數據進行定期的收集。同時，由于數據具有多樣性的特點，因此在大數據技術的應用過程當中，統計也能夠更加便利于數據的分析工作。由于數據具有多樣性的特點，因此可以針對此特點逐步地降低相關工作人員的工作量，同時加大對于統計成本的控制，拓寬數據的應用范圍。通過多種方式方法進一步的挖掘數據的應用價值，從而將企業應用于不同的研究領域。這進一步的提升統計的利用效率。

1.2擴大了統計學的應用范圍

在之前的傳統統計方式之下，相關工作人員在進行數據的收集過程當中，都是需要根據研究對象對數據進行針對性的收集整理以及分析工作。這種傳統的模式和現如今的統計工作相比之下就有兩點不足之處：首先，由于在大數據時代背景之下數據的海量性過大，因此在海量的數據中很難收集到具有代表性的高價值數據。因此，這在一定程度上為相關工作人員增加了無形的工作壓力。其次，由于傳統方式的局限性，因此在數據的時效性以及精準性上很難得到保證。尤其是時效性的問題。

1.3延伸了統計學科學體系

隨著大數據技術的廣泛應用，在傳統的統計學中引入大數據技術，為統計學的發展帶來了新的可能。海量的數據一定程度上極大的影響到了數據中的樣本標準以及樣本的提取。在大數據時代的背景之下，由于數據總體性的特點不能夠對所需要統計的具體數據進行簡單的抽樣提取。因此，為了確保統計內容的精準性以及有效性。彌補在傳統統計方法中的不足之處，必須要緊跟時代的步伐適應總體統計的發展趨勢。

2.統計學在大數據時代面臨的挑戰

2.1缺乏統計軟件和統計方法

隨著信息技術的不斷發展，需要進一步地提高統計學的數據分析能力以及處理效率。因此，市場中所出現的統計軟件也變得與日俱增。統計軟件的發展速度也越來越快。為了能夠簡化統計過程當中的復雜操作，相關工作人員可以通過利用設置統計模型的方式方法將其實現。在大數據時代的背景之下，常用到的統計軟件有Spss、Sas等。通常用到的編程語言用R語言、Python語言等。這些軟件都能夠針對海量的數據進行充分地挖掘與分析，從而幫助相關工作人員能夠在最短的時間內獲得高價值的數據信息。然而上述軟件以及編程語言在其實際應用過程當中仍然還有一定的可提升空間，必須對其進行更加深層次的完善以及升級，與互聯網以及電子商務等公司相比較而言，統計軟件還需要得到進一步的升級以及完善才能更好地在實際應用過程當中服務于客戶。由于在大數據時代下數據呈現多樣化以及海量化的特點，因此在統計方法方面仍然存在著一定的缺陷，這也在一定程度上成為了數據研究以及數據分析的阻礙因素，同時也成為了統計學在發展過程當中面臨的最主要的困境。

2.2加大樣本選取的難度

在應用統計學樣本統計法的過程當中，如果想要確定一個數據樣本是否具有高價值性，就必須要提高樣本的選取標準。這無疑為樣本的選取過程增加了難度。第一，在大數據的時代之下樣本提取的過程中面對的是海量的存儲數據，必須要對數據背后所隱含的實際含義以及具體意義進行精準的定位。第二，在新的時代背景之下，伴隨著電子商務社交網絡的興起，同時也使得紛繁復雜的數據信息變得越來越多，數據的種類也更加豐富。這在一定程度上也提升了對數據的研究價值和研究意義。

通常情況下，統計學研究的數據是結構化數據，而網絡數據具有非結構化的特點，因此，在數據的獲取過程當中，使得許多具有高價值的數據容易造成流失，降低了樣本獲取過程當中的全面性。除此之外。在大數據時代背景之下，數據具有海量性的特點以及分散性的特點。因此，這在一定程度上極大地增加了相關工作人員的工作量以及工作難度。同時對于數據的界定選取標準也存在著一定的困難。

3.統計學在大數據時代下的發展趨勢

3.1培養復合型人才

在傳統的統計學中，由于數據的來源相對較為簡單，具有單一化的特點。因此，對于統計工作者的專業技術能力以及專業技術水平要求相對較低。然而在大數據時代背景之下，數據具有海量性以及混亂性和繁雜性的特點。因此在數據的處理過程當中必須要求相關工作人員是復合型的人才。一方面，要求統計工作者具有過硬的專業統計知識，另一方面還要求其必須要具備良好的統計能力以及編程技術水平。只有在統計工作進行的過程當中采用復合型人才，才可以使得所收集的數據更有意義和價值，同時也更具代表性。因此。培養復合型人才對于提高統計效率以及統計工作的精準性具有非常重要的意義。

3.2提高大數據統計思維

具有良好的統計思維可以進一步的確保在統計工作進行的過程當中在原有的知識理論上更好的應用在具體工作過程工作中。同時對于學生而言，還可以進一步地提升學生的數據收集能力以及數據整理能力。在面對海量的數據背景之下，相關的統計工作人員必須要擁有更加精準的統計思維，只有這樣才能在海量的數據中準確的提取出具有代表性的數據。

3.3加強基礎性統計知識教學能力

學生在針對統計的學習過程當中，通常情況下都會產生一種畏難心理，并且存在基礎知識薄弱的現象。為了能夠進一步地改善這一現狀，相關教育從業人員應該在教學的過程當中加強統計學基礎知識的教學。在針對統計學的基本概念以及原理認識的基礎上對其進行進一步的理解，從而提升教師的教學效果。同時還可以幫助學生在學習的過程當中打下結實的基礎。讓學生能夠在日后的學習過程當中感到更加的輕松。

3.4促進統計學與大數據的共同發展

在大數據時代的背景之下，大數據的發展為統計學的應用產生了極其深遠的影響。在傳統的統計學應用過程當中，相關工作人員通過借助樣本從而把握統計的整體。這在一定程度上與大數據的應用有著極大的不同。傳統的統計學通過把握數據的整體性通過對其加以進一步的分析從而得到更具有說服力和效益的結論。在針對傳統數據統計理論應用和掌握的過程當中是通過一種更為人工的方式對數據進行分析與研究。而在大數據時代背景之下，將統計學與大數據技術進行有效地結合，從而利用大數據技術所帶來的更為廣泛的信息量與統計方式方法進行深入的結合，只有這樣才能使得大數據技術以及統計學學科為我們日常的生產生活作出更有價值的貢獻，同時也發揮出更加巨大的作用。

4.結束語

綜上所述。在新的時代背景之下，大數據技術的廣泛運用為傳統統計學的發展帶來了挑戰的同時也帶來了不可多得發展契機。與傳統的統計學相比較而言，在統計學中應用大數據技術成為了統計力的補充。它在一定程度上極大地促進了各行各業的發展，例如工商業、計算機行業、以及數學學科等。除此之外，大數據技術與統計學的結合還極大地推動了政府在情報決策方面的工作，同時對于我國的市場經濟發展以及宏觀調控方面也做出了非常巨大的貢獻。同時統計學在人口普查工作以及環境評估工作方面也發揮出了巨大的作用。由此可以看出，在服務人們日常生活和生產的過程當中統計學做出了不可磨滅的貢獻。因此，必須要緊跟時代發展的步伐，把握統計學以及大數據技術的時代發展機遇，促進統計學的逐步發展。

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