统计学在大数据时代的应用解析

文/韦韬，对外经济贸易大学

统计学是大数据时代发展与各种新技术衍生应用下的重要数据管理手段，各行各业互联网逐渐深入渗透，在此背景下数据信息数量增多，大数据通过有效的数据统计手段有效整理数据信息。大数据时代的到来，为统计学发展提供了有利契机，充分结合大数据时代特点，有效利用统计学，发挥数据信息的最大价值。统计学本身综合性较强，通过数据的搜集、处理、分析得出最终的结果。统计学统计过程复杂，涉及到的数据更是非常多，所以需要借助大数据技术以便更迅速的完成。当然统计学在大数据时代应用中，会遇到各种各样的情形与挑战，这还需要结合具体情况进行研究与优化，以此为统计学更好的发展与应用创造有利条件。

1 浅析统计学、大数据

所谓统计学，其本身是一门综合性的数据科学类型。统计学通过搜集数据信息与整理分析，通过对应的方法获取数据信息中的价值。但是统计学接触到的数据量非常大，数据本身十分枯燥、严谨，虽然在统计过程中会遇到困难，但是数据中的信息价值却十分客观与丰富，并且非常忠实，值得信赖。数据由数字组成，数据又不单单是数字，统计学在很多行业得到广泛应用，尤其是金融、医学、科技等。

大数据时代的到来，为很多技术领域提供了帮助，尤其是互联网技术基础上，信息化发展速度加快，数据信息骤增，传统的数据处理系统无法有效、迅速的处理海量数据，导致数据处理出现僵化现象。大数据技术的应用，有效改善了数据僵化问题，采取智能化手段进行信息处理，提高了数据处理的效率，充分发挥出数据价值。数据处理是大数据的核心功能，在云计算的协助下，有效处理数据的同时对数据信息加工，为企业或者金融获取更多经济效益做好数据准备。大数据具备短时间处理数据的优势，尤其是各种特殊技能的相互搭配，为数据的有效利用提供更有利条件。

2 大数据时代下统计学的发展剖析

大数据时代的到来为统计学发展应用提供了契机。统计学在原始社会时期就已经初步成型应用，计数是统计学的初级形态，在时代进步与经济发展基础上，统计学的发展逐渐得到完善。但是统计学以完整的理论应用年限大概为300年。统计学在不同时代下发展阶段不同，1650年期间统计学理念发展处于兴起阶段，至1850年期间这一理念逐渐形成系统，此阶段奠定了统计学后期的发展与应用基础。1860年-1920年期间，统计学逐渐进入到近代发展阶段，统计学的特征更加明显，直至1950年期间，统计学进入到飞跃发展阶段。统计学的发展为很多行业带来给予，同时也实现了数据信息的有效统计。科学技术发展与信息化的进步，大数据时代到来，这期间统计学的发展得到更多契机，不仅朝着智能化与全面化方向前进，同时也逐渐渗透到更多行业中。现阶段统计学在大数据时代中的应用，面临着更多发展机遇与发展挑战。尤其是大数据与统计学的融合，要求统计学掌握住大数据提供的发展时机，实现统计学的大跨步发展。

3 大数据时代下统计学应用的机遇与挑战

3.1 统计学应用机遇

3.1.1 扩大统计学应用范围

大数据时代的到来，改变了统计学传统统计方法，认识到结合问题去寻找相关数据，对数据进行处理从而获得统计结果方式的弊端，并且发现这种统计方法无法确保统计数据的准确性，消耗大量的数据统计精力却存在统计局限性。大数据背景下的统计学，打破传统统计方法的局限性，以导向性进行数据研究，并且转换数据统计思维，发现数据中隐藏的各种问题，针对性的解决问题。如此一来统计学的实际应用范围得到扩展，尤其在经济格局变化基础上，统计学准确对某一经济现象进行揭露，发现经济数据变化规律，为经济发展提供推动力。

3.1.2 统计学的统计效率明显提高

统计学在大数据时代中的应用，将传统统计学的不足加以改善，利用大数据技术加快数据搜集的效率，认真研究数据变化规律，提高数据的使用效率，在此基础上数据统计学的统计效率明显提高。加上大数据技术的数据处理，提高统计学数据分析能力，扩大数据统计容量，简化冗余的数据搜集过程，为统计学数据应用提供方便，真正推动统计学在不同领域进行数据的深度挖掘。

3.1.3 丰富统计学统计体系

统计学的统计体系在大数据时代的推动下得到丰富。统计学与大数据的融合，将统计学数据容量空间扩大，并且帮助统计学更科学的选取样本，规范统计数据。加强数据单元之间的联系，确保统计学数据分析的准确性与科学性，利用总体统计、分层统计等方式，确保统计体系运行速度，实现统计学在实际应用中的时效性。

3.2 统计学应用挑战

3.2.1 样本选取难度增加

统计学在实际应用中，与传统统计学不同，大数据时代下的统计学样品选择更加具体、系统，多元化的数据资源必须采取样本统计的手段得以有效归类，为统计学客观分析数据提供参考。作为统计学实际应用的前提，统计学的样本选择标准极高，在一定程度上难度增加。样本选取期间，统计学本身样本容量非常大，所以选择的过程一定会面临大量繁琐、复杂的数据信息。加上工作人员需要掌握数据含义才能确保样本选择得当。大数据时代中的统计学应用，重视统计人员在样本选取中的自主性，这样才能更加深入的挖掘数据。互联网技术的支持，互联网数据增加，其中包括很多数据具有非常大的研究价值。但是互联网数据中部分为非结构化，这样一来样本统计就会损失部分数据，同样增加了样本选取的难度。

3.2.2 统计软件跟不上发展步伐

统计学抓住大数据为其带来的发展机遇基础上，必须对自身进行优化与升级，尤其是统计软件、统计方法。利用计算机为载体运行的统计软件，是提高统计效率与质量的关键，统计软件的应用不仅统计学的数据运算效率明显提高，同时人工压力减少，统计学计算准确率同样得到提高。常用的统计软件包括SPSS、Stata等。统计软件具备统计便捷、统计速度快以及统计准确等优势。但是在实际应用中，统计软件的数据存储、数据分类以及数据输出等还需要进一步改善，数据量不断增加，如果不能及时升级统计软件中的各项功能，不仅会影响到统计软件本身的统计效率，甚至还会出现统计数据混乱、数据僵化请情况。统计软件作为统计学的发展关键内容，统计软件缺乏是我国统计学的发展软肋，虽然统计学在统计软件方面获得很多收获，但是还需要进一步研究，提高统计软件的运行功能效率。

4 大数据时代下统计学的应用路径

4.1 转移统计重心，重视数据辨别

统计学在大数据时代下的应用，要求统计学需要将统计的重心转移，结合统计学的理论指导要求，在统计实务中划分具体的统计方向、统计时期。传统统计学中统计的关键在于搜集基础数据，整理与分析数据，这是核心内容。但是在数据的搜集与整理期间，应该将重心细化，结合大数据时代发展需求，从复杂的数据中选择更多有价值的数据信息，减少数据搜集中过多的无用功。数据辨别、归类等作为统计学数据整理的关键环节，其影响到统计学的最终统计结果，同时对大数据时代的发展具有直接影响。对于这方面的应用，则需要协调好理论、现实的关系，从而制定行之有效的统计措施，掌握数据变化中的规律。

4.2 客观对待虚拟信息，合理规避虚拟信息

统计学实际应用中，针对大量数据资源，其中不免会出现一些虚拟信息，这些虚拟信息必须进行准确的辨别与合理的规避。识别真实信息与虚拟信息，主要从虚假账号方面着手，统计学中必须确保数据的真实准确，所以在应用中必须时刻注意虚拟信息。比如电子商务的迅速发展，网络销售途径增加，在这种情况下电子商务相关数据信息明显增加，这其中存在一些违规数据资料，比如刷单或者刷评论等，威胁到统计学数据统计的真实性与准确性，还会削弱统计数据的价值。面对这种情况必须以客观、理智的态度对待虚拟信息，合理规避虚拟信息，确保数据统计的真实性与准确性，能够真正发挥出统计学的数据统计价值。

4.3 打造专业统计队伍，强化统计新技术的掌握

打造专业的统计队伍，积极引进统计新技术，提高统计学未来发展的能力，利用统计技术的强化与实践操作，进一步保证统计学统计质量。统计学应用中，统计新技术的掌握必须提高统计思维，以统计思维指导统计技术的应用，辨别统计数据类别，按照大数据要求对统计数据进行分析，并且挖掘统计数据的关联性，以此提高统计学的统计处理效率。专业统计队伍的建设离不开统计新技术的应用，尤其是统计学作为实践操作较强的类别，统计学必须以扎实的基础知识去应用统计新技术，确保统计操作准确到位。结合统计技术与大数据技术，创新统计思维，升级数据处理模式，强化统计人员的统计能力。通过统计新技术的应用与大数据时代的支持，转变统计人员的统计方法。吸纳更多专业统计人才，从高校统计学教育方面加大力度，培养更多高质量统计人才，壮大统计人才队伍，利用互联网为载体，组织统计新技术讲座，宣传更多统计知识，进而进一步推动大数据时代下统计学的发展与应用。

5 结束语

综上所述，统计学的应用与大数据时代发展背景下的发展，要求统计学必须转变传统统计思维，有效结合统计学、大数据，发挥两者在数据方面的优势，从统计目标、数据搜集、分析等方面升级统计系统，客观认识大数据为统计学带来的发展挑战与机遇，利用大数据为统计学提供的统计辅助，帮助统计学完成多方面的优化升级。打造专业的统计队伍，引进更多统计新技术，以统计模式的创新与虚拟信息的有效规避，发挥出统计学的价值，为统计学未来发展创造更多有利条件，提高统计学的准确性、及时性与全面性。