分析统计学在大数据时代面临的机遇和挑战及其发展趋势

李英斌 对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员

引言：统计学指的是通过利用数学和其他学科的知识，来收集、整理及分析数据，进而实现判断所研究主体未来发展状况的综合性学科。在大数据时代下，全球的数据量不断上涨，这让在短时间内完成数据收集、整理及分析的任务难度变大，另外还会给统计学教学带来一定影响。但大数据时代的到来增加了统计学的数据研究主体，为统计学良性发展提供有利条件。在该背景下，统计学面临诸多新机遇，例如，统计学体系得到完善，统计效率提升，统计学体系延伸。在大数据时代，只要有人牢抓这些机遇，并顺着大数据的脉络走，统计学发展必然会上升到一个新的高度。本文主要针对统计学在大数据时代面临的机遇和挑战及其发展趋势进行分析，详细介绍如下。

一、统计学在大数据时代面临的机遇

大数据时代下，统计学面临的发展机遇有统计效率提升、统计学体系延伸，具体如下：

（一）推动了统计效率提升。以往的统计在数据收集上，经常会发生数据失效或是滞后的情况，在新时代下，数据更新速度较快，且数据量持续上涨，所以，收集的数据质量得到了提高。不但如此，在新时代下，数据的多样性特点，为数据收集提供了诸多便利条件，如相关人员能够定期收集数据，如此能够减少工作量，提高数据的真实性与完整性。此外，在统计中，数据的多元化特点，为数据分析提供了诸多便利，例如，大数据能够被广泛运用到各个方面。为此，数据的多元化特点决定了数据使用的广泛性，尤其是数据统计上。所以，数据统计中不能局限其用途，需要进一步挖掘数据的使用价值，把数据运用到各个研究上，进而实现减小有关人员工作强度的目的。

（二）推动了统计学体系延伸。将大数据引入到统计学之中，尽管会为之后统计学发展带来一定挑战，但是还会给统计学发展带来诸多机遇。当前，大数据慢慢进入统计学科，其庞大的特点严重影响样本统计内的样品选择与标准确定。外加，在新时代背景下，数据的综合性特点，抽样调查法不能满足统计需求。为此，以往统计中的样本统计渐渐朝着总体统计方向前进，使统计学体系变成总体统计和样本统计协同发展的体系，进而优化样本统计问题，确保统计的实效性。

二、统计学在大数据时代面临的挑战

大数据时代下，统计学面临的挑战有样本选取和标准确定难度的增加、统计软件和方法缺失，具体如下：

（一）加大了样本选取和标准确定难度。在当前统计学内样本统计为最常用的统计方法，统计学通过利用此方法研究客观事物的数据，比如数量关系与数量特点等。样本的选择和其标准确定，为判断样本统计价值的主要依据。基于大数据时代下，样品的选择和标准确定难度越来越大。一方面，大数据表示数据量不但大，还大的无法估计，且数据具备的多元化与分散性特点。这让样品选择过程中，数据搜集难度加大，无法准确界定标准，进而使相关人员的工作量变大；另一方面，新时代背景下，社会公众面对众多数据，不单单想了解这些数据产生的原因，还会了解此数据代表的意义。这不但转变了以往统计对这些数据额诉求，还推动力统计学创新与改革。此外，随着网络技术的迅猛发展，互联网上的数据越来越多，其对应的研究价格逐渐升高。但网络数据为非结构化数据，而统计学分析属于结构性数据。为此，在利用样本选取法中，会无法规避一些具有较强应用价值的数据，导致样品选取缺乏全面性。总而言之，大数据时代的到来给统计学带来了新的挑战[1]。

（二）欠缺统计软件和方法。 统计软件是时代发展的产物之一，是立足于计算机运算环境，信息技术迅猛发展而产生的。其主要用来提高统计学数据研究与处理的水平，加强统计实践操作效率，且通过布设统计模式来优化统计操作。基于大数据时代背景下，常见的统计软件有很多，其中包含SAS、Stata、 Eviews等，但这些软件需应用到大数据，在传输和储存等方面还有待优化，其还需转型升级。但统计软件转型升级的目标很难实现，且同电商和互联网等企业不能比。此外，基于大数据时代下，数据不但具备多元化与海量化的特点，且获取渠道较多，为此，数据分析及研究工作的难度变大，外加，我国统计手段的缺失及不足，导致大数据时代下统计学面临着更高的挑战。

三、统计学在大数据时代下的发展趋势

大数据时代下，统计学的发展趋势有提升统计学的应用性、对统计学应用范围进行扩大、提升统计质量、降低统计成本、增强大数据的统计思维、加大复合型人才培养力度，具体如下：

（一）提升统计学的应用性。统计学是一门实用性较强的学科，不管是统计人员，还是非统计人员，多多少少都要有统计学的应用技巧与方法做支撑。大数据时代下，数据的海量性、多样性及分散性极强，为此，想要从背后得到准确的结论，一定要全面统计分析所有研究数据。此外，从大数据的特点可以看出，现代社会对统计人才的要求越来越高，也越来越重视统计学教育，为此，在统计学教育中，需要注重提升统计学的应用性。所谓应用型统计指的是重实践、轻理论的统计教学。此种教学类型，在提升学生实践能力、累积实践经验及掌握统计技能上具有积极作用。因此，相关人员需给予提升统计学的应用性高度重视，利用多元化方法，将其存在的作用全面发挥出来，给统计学良好发展做铺垫。

（二）对统计学应用范围进行扩大。在大数据时代背景下，统计学具有非常重要的作用，人们的生活、产品的生产、地域气候分布特征、人口多少、消费者消费特点、人类健康指数等，这些都可以利用统计学分析统计。利用统计学，对多样化的数据进行采集，利用不同数据整理，实现需求分析的多样性。并且，还可以利用整理和分析数据信息，调整相应的策略，使统计学可以在各行各业中充分发挥出自身的作用和价值。

（三）提升统计质量。利用大数据进行处理，可以促进统计质量的提升，使统计变得更加高效和准确。在统计方面，以防统计不仅存在滞后和繁杂的问题，并且在数据统计方面还存在一定的局限性，无法有效实现统计大数据。而在大数据时代背景下，统计学可以有效弥补以往统计学存在的不足，利用大数据统计，可以有效提升数据统计的准确性和高效性。

（四）降低统计成本。在大数据时代下，利用大数据进行信息处理，对信息进行采集，可以实现重复性利用，进而有效解决传统统计数据的专一性和单一性，进而使采集信息数据可以实现多方面处理，提供给使用人员多样化服务。这和以往的统计学相比，可以在很大程度上降低投资成本和统计费用，进而使资源可以实现多重利用，使统计数据的利用价值可以充分发挥出来。例如，可以利用百度数据信息处理，对产品的优劣进行评估，对客户的爱好进行了解，还可以利用数据分析，对产品的行情进行预测。这在无形中，大大提高了数据的利用价值，使统计成本得到有效控制。

（五）增强大数据的统计思维。不管以往的统计学教育，还是大数据时代下的统计学教育，统计思维都是教师教学活动开展的重点。优秀的统计思维，不但可以加强学生的数据收集和整理能力，还可以实现理论付诸于实践。从另个角度看，若是统计人员欠缺统计思维，那么在大量数据中，就不能找出所需的数据，也不能如期的完成工作。以往的统计思维包含很多方面，其中有动态思维、平均思维以及变异思维，在大数据时代下，数据的综合性与混杂性较强，加强统计思维的同时还要培养学生的大数据统计思维。大数据思维具有较强的繁杂性与容错性，还重视数据间的联系与分析，是当前教师需要高度重视的方面[2]。

（六）加大复合型人才培养力度。其实，统计学不但可以给物理和数学等学科提供高效的数据分析方法，还在经济与生活等领域有极高的应用价值。在大数据时代下，统计人才是复合型人才，不再是单一具有统计知识的人。同以往相比，大数据时代下数据较繁杂且混乱，只有具备较强统计能力与编程能力的人才，才会把其整理成有价值的数据。新时代背景下，各个行业间的竞争非常剧烈，让数据统计工作难度变大，只有高水平人才，才会在这个时代拥有较强的竞争力。其实，统计并非单一的运算，只有具计算机专业技术、统计思维的综合型人才，才能实现高效的开展统计工作。为此，新时期背景下，增强复合型人才培养势在必行。

结束语：综上分析，基于大数据时代背景下，相关主体需给予统计学发展高度重视，其不但同我国社会经济发展有关，还同我国核心竞争力提升有莫大联系。为此，相关部门需要加大推动统计学良性发展，通过利用多元化手段，如提升统计学的应用性、对统计学应用范围进行扩大、提升统计质量、降低统计成本、增强大数据的统计思维、加大复合型人才培养力度，将其自身含有的实效性在现代社会发展中全面发挥出来，为我国健康稳定发展做铺垫。