试论统计学理论在大数据分析中的应用

王同轲

摘 要：在当前这个大数据时代试下，海量的信息在每个领域中都是非常重要的支撑，与之相关的数据分析方法也随着社会的发展而进步，对于数据的挖掘与分析是促进经济发展的关键措施。在很多方面，统计学理论与大数据分析之间存在着诸多共性。运用统计学理论可以对这些信息通过统计推断、归纳总结的方式有效地总结出相应的规律，而这也是适应并促进社会经济发展的重要举措。本文立足专业学习成果总结，就统计学理论在大数据分析中的应用展开探索。

关键词：统计学；理论；大数据；分析；应用

大学学习珍贵且美好，在积累专业知识的同时，也开拓了认知视野。通过对统计学理论在大数据分析中应用方面的学习与思考，了解到大数据分析与统计学分析的涵义、统计学理论与大数据之间的关联性、统计学理论在大数据分析中的关键作用以及具体的应用。

一、大数据分析与统计学理论的涵义

（一）大数据分析的涵义

大数据时代中涉及的海量信息与资料有着巨大的规模性，即便是当前某些主流的软件与工具，也都无法在较短的时间内对这些信息进行精准有效地归纳与整合。大数据的优势性特征极为明显，凭借其高速、大量、多样化的特点被广泛应用在人工智能、云计算、物联网等多个行业领域中。[1]当然，大数据的分析应用也通阳需要借助更强的信息处理方式来实现，以此充分地发挥出大数据技术的分析决策作用。总而言之，大数据分析的核心价值在于对海量信息价值的挖掘与呈现，并对信息进行有效地利用，可以集中概括为数据的资源化、信息化以及质量化。

（二）统计学理论的涵义

到目前为止，统计学经历了两千多年的发展历程。在此漫长的发展过程中，已经渗入渗透于自然科学、社会科学、工业等多领域多方面。统计学理论，是统计学中非常重要的一部分内容。根本上来讲，是一种将概率论作为重要分析技术，贯穿于数据收集整理、汇总分析以及总结反馈的全过程，采用理论统计方法去实现论证与引导，通过数据信息的统计推断去归纳总结，最终可得出一般规律，取得工作的目标效果。[3]

二、统计学理论与大数据分析的比较性研究

（一）逻辑上具有很强的关联性

统计学理论与大数据分析间，存在着很强的逻辑关联性。具体来讲，就统计学分析而言，主要是利用概率论以及数理统计分析等方法，通过相应建构预测分析模型，进而实现对数据的分析预测的目标效果。就大数据分析而言，主要是通过借助计算机信息技术，比如大数据以及云计算等，以此来构建数据库，完成对数据信息整合分析的基础之上，进行深入挖掘，特别是其中所蕴藏着的数据价值以及潜在规律等，以此形成对生产生活的有益指导，可见大数据分析更加强调或更为注重数据价值。[3]由此来看，二者都立足于海量数据资源，对数据信息进行整理挖掘，进而找寻并生成一般规律，所以说在逻辑上具有很强的关联性。

（二）方式上具有较高的一致性

统计学理论与大数据分析间，存在着较高的方法一致性。具体来讲，不论是统计学理论还是大数据分析，其分析对象并非抽象事物，都是定量数据。换言之，都是需要以定量的数据形式来开展分析工作。在信息获取的过程中，要采用有效手段去把原始信息进行转化，以达成直观可见的量化数据形式。由此来看，二者在数据形式上具有一致性。

三、统计学理论在大数据分析中的应用

（一）加强融合发挥优势

新时期，伴随着大数据、云计算等信息技术高速发展以及应用普及，其所引发的海量数据信息资源对各行业及社会个体等而言都具有非常重要的作用。在此背景之下，大数据技术可有效克服定量、量化分析的工作难题，有效规避偶然性误差等，优势性特征尤为显著，故而得以广泛应用。[4]加上统计工具的不断升级，统计学理论与大数据分析二者间的有机融合、深入融合，可充分发挥功能优势，成为大势所趋。一方面来讲，基于深度融合，能有效打破传统数据分析模式的局限，使大数据价值得以充分发挥；另一方面来讲，基于深度融合，既能够基于统计学分析来对比数据变化，也能够基于大数据分析来实现整体研究，更好地保质、保量。

（二）创新理念实现增值

结合大数据的基础特点而言，可以归纳为价值、多样、高速以及大量四个方面。由此，也使得大数据分析极具复杂性和多样性，数据类型不仅高频海量，而且较为复杂。[5]所以说，在当前这个大数据时代背景下，数据分析工作的本质或和说根本任务就是要对完成对海量数据的分析、归纳、统计以及总结等。能够从中挖掘重要的信息内容，进而经过比较性研究等，得出有价值的信息。伴随着社会的不断发展，数据收集以及处理工作的内容及形势也在不断变化之中。对此，要具有创新理念，以此来实现数据的增值以及工作成效的增值。也就是说，数据分析的渠道必须要创新，数据来源必须要多元。对于相关人员而言，就必须要具有数据的积累和处理意识。尤其是伴随着时间的推移，数据信息亦会积累增加。相关人员就必须要有创新数据分析的理念，能够指导和服务人们实现问题的有效解决。

（三）优化方法深入挖掘

创新优化多元有效的数据分析方法，在确保数据分析精准度的同时，能够深入挖掘数据价值，为生产生活注入全新活力。[6]结合一些新的应用方法来看，如神经网络算法、决策树分析法等等。神经网络算法的研究内容具有广泛性，与数据信息挖掘处理涉及多科学的交叉性相契合。决策树分析法主要特点是数据信息自上而下的生成，在处理数据资料庞大的统计项目中更具优势。当然，不同方法优势不同，在具体应用中还需要因地制宜。要能够基于数据分析的要求出发，探索并应用行之有效的方式方法。基于方法的优化，充分挖掘大数据的价值。

总而言之，统计学理论与大数据分析中的融合应用极具理论必要性和实践可信性。基于二者的深度融合及功能发挥，有助于提取海量信息数据的规律及价值，为实践提供有益指导和帮助。

参考文献：

[1]赵峻婷.大数据分析中概率论与数理统计的运用探究[J].财经界.2022（8）：38-40.

[2]刘英南.统计学理论在大数据分析中的应用研究[J].全国流通经济.2019（3）：136-137.

[3]魏斌.统计学理论在大数据分析中的应用[J].现代经济信息.2023（1）：41-43.

[4]韩建彬.大数据分析与数理统计的比较[J].信息与电脑.2018（5）：134-137.

[5]曾怡.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].科技展望. 2016，26（34）：9.

[6]田茂再.大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题[J].統计研究. 2015，32（05）：3-12.