大数据时代统计学面临的机遇与挑战?
2019-12-07田牧
田牧
摘要：互聯网的高速发展使人类进入了信息大爆炸时代，在对海量的互联网信息进行统计分析时，传统的统计学方法显然无法胜任这一工作，因此大数据统计应运而生。本文主要分析了大数据时代下统计学当前面临的机遇和挑战，以及今后。
关键词：大数据时代;统计学;机遇与挑战
1大数据时代统计学面临的机遇
1.1扩大了统计学的应用范围
传统的统计学收集数据信息的渠道有限，难以获取大量且全面的数据信息，而大数据技术出现后，统计数据信息收集的渠道增加，且收集信息的成本大大下降，因此在大数据时代统计学的应用范围不断扩大，被应用于金融、市场营销等领域，不仅如此，在大数据时代，个人的诸多生活信息会在网络中留下痕迹，而这些生活信息也能被大数据技术抓取和统计，当海量的互联网用户个人信息经过汇总后，相关统计者能够对数据信息进行深入挖掘，发现互联网用户新的需求，由此可能会衍生出新的行业。
1.2提升了统计学的应用效率
在统计学中，收集数据是最基础的也是最关键的，将大数据技术引入统计学后，借助互联网手段，能够在较短的时间内收集尽可能多的统计数据，并利用计算机技术对数据进行统计分析，大大提升了统计效率，不仅如此，通过大数据技术技术还能够及时更新统计数据信息，确保统计信息的时效性和准确性，从而增强统计数据和统计分析结果的可靠性。
2大数据时代统计学面临的挑战
2.1样本选取难度加大
样本统计是统计学中常用的统计手段，当使用样本统计时，以何种标准选取样本是非常关键的，这直接影响到了统计结果的准确性。大数据时代，统计数据非常庞大、且数据信息也相对复杂，因此在制定样本选取的标准难度大大提升。除此之外，传统的统计学数据是结构化的，而大数据时代数据信息具有非结构化特征，一旦选取样本的标准不合理，则样本中可能会错失一些比较有代表性的数据，从而影响统计结果的准确性。
2.2现代化专业统计软件较少
随着大数据时代的到来，部分软件公司推出了专业的数据统计软件，如：SPSS、Stata等，这些软件的出现为数据统计和数据分析提供了较大的便利，但这些统计软件在数据存储、传输等方面还存在一定的问题，需要进行升级和调整。大数据时代的到来使得数据来源增加、数据信息量异常庞大，而目前关于如何对这些数据进行合理统计的方法尚未建立，这使得大数据时代数据统计和分析的难度大大增加。
3大数据时代统计学的发展趋势
3.1培养复合型统计人才
在过去传统的统计数据来源比较单一，因此统计方式也相对简单，学生比较容易掌握，然而随着大数据时代的来临，统计数据的来源开始复杂化，需要进行统计的数据量激增，传统的统计学方式无法使用大数据时代下统计学的发展需要。在大数据时代学生不仅需要掌握基础的统计学知识，而且还需要具备较强的数据编程能力和数据分析能力，只有这样才能够顺应大数据时代的统计要求，为此，开设统计专业的高校应该在设置课程时，引入计算机编程的相关知识，培养统计复合型人才。
3.2加强应用型统计教学力度
统计学科是一门应用性非常强的学科，因此高校不仅要加强学生理论知识方面的教育，同时还需要加强在应用型统计学方面的教学力度，为此，教师首先可以在教学过程中引入实际统计案例，通过带入案例让学生了解实践中统计学的具体统计方法是如何应用的;其次，教师可以设计统计学比赛，通过设置课程议题作业让学生运用所学统计方式对特定课题进行统计调查和分析，增强学生的实践能力;最后，高校可以与相关大数据企业和单位展开合作，让学生去大数据统计相关企业和单位实习，让学生在实习工作实践中掌握更多的统计方式和技巧，增强自身统计分析的敏感性。
3.3加强统计学、数学和计算机学科合作
在大数据时代，传统的统计学无法应对新时代的要求，大数据非结构性的特征使传统的统计学方式的效果大打折扣，要想在大数据时代做好统计工作，学生不仅需要掌握基础的统计知识，更为重要的是能够掌握一定的编程方式和具备良好的数学思维，能够凭借自身对数据的敏感性筛选出所需要的数据，并以合理的方式对数据进行分析，因此在未来一段时间内，各大高校对统计学专业的培养方案中也应该适当的融入计算机和数学方面的课程，促进统计学、计算机和数学学科的融合发展。
3.4促进统计学和大数据共同发展
大数据时代的到来给统计学带来了巨大的转变，传统的统计学往往是通过选取有代表性的样本进行分析，从而得出一般性的规律、特征，而大数据则是对海量数据的整体性分析，从而得出较为客观、有力的结论，在大数据时代，统计学科应该积极吸收大数据技术的优势，利用大数据所带来的信息量，再结合统计的方法来进行整体的感知，进一步提升数据分析的可靠性，使大数据和统计学发挥更大的作用。
参考文献
[1]李金昌.大数据与统计新思维[J].统计研究，2014，31（1）：10-17.
[2]邱东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究，2014，31（1）：16-22.
