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大数据背景下对统计学带来的机遇挑战

2015-08-28胡曙

课程教育研究·中 2015年8期
关键词:机遇与挑战大数据时代统计学

胡曙

【摘要】随着互联网技术的不断发展,现在人们的生活基本淹没在信息的海洋,各种社交网络,例如微博、朋友圈、人人网、Facebook、推特、微信的信息,更是铺天盖地,据统计现在信息量每年都呈指数爆炸式增长,不论是政府企业还是个人都无法离开信息而单独存在。随着大数据时代的到来,使得分析信息资源的能力越来越重要。作为与大数据息息相关的统计学来说,大数据时代的到来把统计学推到了学科霸主的地位,但是如果统计学内部不积极进行改革创新,也势必会对传统的统计学造成重创。

【关键词】大数据时代 统计学 机遇与挑战

【中图分类号】C8 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2015)08-0246-01

前言

我们现在处在大数据时代,就要对大数据的概念和特征有一个清楚地认识。大数据从字面的意思也是其狭义层面就是数据的集合体,我们今天面对的数据集合体并不是过去那种简单的数据集合体,而是各个领域相互交叉,蕴含更多的潜在信息。广义的大数据不仅仅指我们平时接收到的普通信息,也包括视频、网页、图片等媒体推送的信息。统计专家认为如果把大数据看作是大的数据集的话,只是对数据的量作了描述,不能充分展示出大数据的价值和意义。同时大数据和统计学是内在相互联系的,息息相关的,如要了解大数据对统计学的影响就要对大数据有清晰的界定。

一、大数据的特征

大数据的特征:(1)大数据之所以被称为大数据就是因为他的一个特征就是大,以往我们觉得TB的数量级就能够满足我们的生活和工作需求了,但是现在数量级已经发展到了PB以及ZB级了这三个进级率都是1024。(2)数据多样化,从广义的数据含义中我们就能体会到,现在的数据已经从单一结构向多样化发展。(3)快速化,数据的产生迅速,需要更高效及时的数据监测方法。(4)价值高密度低,所谓价值高密度低是指数据集中蕴含大量高价值的数据信息,但是如果要挖掘出这些有价值的信心就要深挖数据,不能留下数据死角。

二、大数据对统计学带来的挑战和机遇

1.大数据对统计学带来的挑战

传统的统计学一般还停留在用抽样技术在总体中抽取样本收集数据,然后建立模型对数据进行统计分析。但是在数据如此之多的今天传统的统计学在完成这方面时面临巨大的挑战。统计学要想推陈出新,必须要自己作出改革。

2.大数据为统计学带来的机遇

统计学从古至今一直以来就是一门研究数据的学科,统计学和大数据内在具有联系性,大数据让统计学登上了学科霸主的地位,很多教学单位现在都注重统计学人才的培养。统计学能够让人们更好的把握对数据的分析和应用。我总结了以下几点大数据时代为统计学带来的发展机遇。

(1)大数据为统计学提供了新的研究方向,对大数据进行分析,为统计学提供了新的实用价值,因为不仅电商,传统商家还有政府都需要对庞杂的数据进行分析,找出其中包含的关于经济发展趋势的宏观信息,微观信息,还有公众的喜好和需求等等,为了获取这些信息,更加严密和系统的科学方法会被引入统计学研究中。

(2)统计学能够充分利用计算机技术的发展,统计理论方法需要在学科交叉中获得新的生命力,统计学应该从数据发展的现在趋势中寻找统计发展的灵感。考虑到现在的信息技术、云计算、互联网的发展,并且以政府统计作为现代化统计的基础,从传统的统计学向现代统计学发展。

(3)对统计人才的培养提出了新的要求,现在需要的不仅仅是对统计学理论知识有清晰认识的统计学人才,而是高层次的数据分析师,要有数学知识、統计建模知识、计算机技能、编程技能、大数据挖掘、还要有管理技能等的复合型人才。

(4)可以进一步深化统计理论模型,现在进行统计分析不像以往,统计指标的获得要经过复杂的演算过程。现在一般都是依靠大型软件程序,但是这些大型的软件程序的编制却需要特定的统计模型来完成的,如果想要在大数据时代获得发展的优先权,就要研发出相应的数理统计的模型。

四、总结

统计学在大数据时代的发展趋势很明朗,并且现在的科研机构也在积极改变着统计学的传统方法,新的思路和方法已经带来了巨大的收获。但是如果想继续有所突破就必须在统计学的教学方面进行改进,如果继续用传统的教学方法,沿用原来的统计学科目,忽视了对互联网技术、计算机、数据挖掘技术和管理技能的培养,会让统计学在新形势下的发展遇到瓶颈。在大数据时代为统计学带来的新机遇下,科研机构、教育机构更应该审时度势找到新的研究方向、利用计算机技术和互联网的发展、积极培养数据型统计人才、深化数理统计理论模型,利用机遇加快统计学的发展,创造统计学发展史上的新的里程碑。

参考文献:

[1]何志钧,理解“大数据”时代[J]新闻研究导刊,2013,5:15-18

[2]唐玮婕,五问“大数据”[J]文汇报,2013,006:1-6

[3]江伟硕,信息很热,数据很忙[J]中国信息技术教育,2013,5:25-30

[4]王伟,刘凯,杨光,大数据分析——点数成金[M]人民邮电出版社,2013

[5]许小乐,“大数据”与政府统计改革[J]调研世界,2013,5:42-45

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