浅谈大数据与统计新思维

刘霞

【摘要】随着信息技术的不断发展和进步，在当前这个时代，各项数据化信息呈现出了一个爆炸性的增长趋势，民众也迎来了“数据化时代”。在当前，各个行业的发展，都和大数据的内容有所关联，所以，相关的研究人员需要对大数据与统计新思想进行全方位的认识，把握各项技术要点，尽可能分析数据背后所蕴藏的含义，这样才能为个人的发展、社会的进步做出贡献。

【关键词】大数据 统计 新思维 探究

要想对大数据的概念内容展开分析，需要根据不同行业、不同领域的区别展开较为深入的研究。从传统意义上来分析，对于数据这一概念内容的理解，多是通过实验、统计、检验等方法获得相应的数值信息、记录信息等，这些内容具有固定、有限和不可扩充的特性。而针对大数据，概念上却是不尽相同的。从统计学的角度进行分析，大数据不仅仅是量大，同时也具备了多样、高速化的特征。在当下的时代发展过程中，大数据已然成为了人们所共同关注的重要话题，本文通过对大数据和统计新思维的内容展开探究，希望能起到一些积极的参考作用。

1.大数据的统计学意义

对于统计学而言，传统的数据主要是收集、分析、构建的结构化样本数据，但是对于大数据而言，统计学则是要进行自动化记录、存储、扩充的特性，传统数据统计过程中该出现的空间有限性和不可扩充性所带来的局限性也被打破，大数据由于其自身所包含的大量信息，以及现代技术的记录优势、量化优势和不受限制的特点，大大改变了传统的统计方法。大数据上较大的选择空间，为统计学带来了多层次、多维度和多方法的数据分析优势：还有，大数据的多样性和大量性，对样本中的一些问题进行了有效的解决，帮助工作人员总结出了相应的数据规律，改善了决策者对重要信息的认知能力。

2.大數据背景下统计思维的变化

2.1数据认识上的改变

从数据来源的方面进行观察，可以发现以往样本数据是按照某种方法来进行收集的，但是大数据的内容主要是来源于网络，数据库内的信息记录不带有目的性，所以这也就导致大数据在来源上难以追溯。还有，大部分样本数据的类型都属于是结构型，而大数据的类型则是半结构、半结构和异构性的特点；最后就是之前的样本数据可靠性相关的理论基础，对于一些结构型的数据可以实施量化的处理，但是由于大数据的复杂性特点，所以量化方式也要做出适当的改变。

2.2数据分析上的改变

以往的数据分析上。统计思维主要是按照“定性一定量一再定性”的内容来进行，其中定性的目的是为了确定定量分析的大方向，然后借助相关的工作经验，做出有效的判断来，这种方法在数据缺失运算受限的情况下十分的重要。当前的分析判断主要来自于数据，根据这些内容找出定量回应的工作内容，寻找出数量管理的内宽容，进而可以做出最终的决断；还有，以往的统计思维实证需要分析。根据数据的研究目的，做出相应的假设来，然后收集、分析数据，判断该项假设是否成立，这种方法很容易会受到假设条件所带来的限制，出现指标选择不当的问题：最后就是传统统计思维是根据数据分布理论，按照一定概率来做出保障，推断评判的标准和样本内容之间不存在关系，其推断结果的准确性，直接取决于样本的质量。

3.大数据环境下统计的新思维

3.1改变对不确定性的认识。统计学的内容，主要是为了对一些事物发生的不确定性进行研究。在实际生活中，无论是那些社会上的经济现象，亦或者是自然界的某种内容，在任何时间里，都有可能会由于个体之间的差异性，而出现一些不确定性，想要对这方面的内容展开深入的研究，首先应该对不确定性的内容展开认识，要收集大量的数据信息，在只能够实行抽样检测的情况下，不确定性要表现在获取样本、推断整体和建设模型等方面的工作中。对于大数据上存在的个体差异，应该将区别点放在多数个体上，而不是那些随机获得的样本数据上。

3.2引入云计算的统计内容。在当前，收集信息和分析信息的统计技术已经趋于成熟化，但是在面对那些规模较大的大数据时，其工作也存在着一定的困难，这为数据信息的计算能力，提出了较为严苛的挑战。因此在工作上，需要对现代的信息化技术展开充分的利用，借助相应的云计算内容，将其和统计技术的内容进行融合，进而可以对有关的数据进行妥善的处理。大数据具有数据量大、形式复杂的特点，所以应该从数据的本身进行切入，结合大数据内容上的有关特点，查看数据的整体变化情况，对梳理、分类大数据的方法展开有效的创新，这样才能够在顺应大数据发展的前提下，提升其技术内容。

3.3对采样的方式进行创新。在小数据的时代里，统计思维主要是根据研究的目的，来执行相应的数据采样工作，这也是属于收集数据的一种方法。随着大数据时代的到来，各项信息内容呈现出了爆炸性的增长趋势，在工作中，相关人员不妨借助传统方法，对数据的采样工作进行有效的创新。根据采样工作的科学理论内容，采样数据要具备相应的可靠性。由于系统采样的信息量存在着一定的限制，难以对信息化社会的发展进行全面的满足，所以不妨从工作效率和投入成本的方面进行考量，对传统的采样方法进行有效的创新，加强其应用的实效性，这样也可以保证数据采样工作的顺利进行。

3.4确定因果关系和相关关系。因果关系的内容，通常是来源于工作人员的相关工作经验。但是随着大数据时代的到来，这一传统化的工作论断遭到了推翻。在大数据的环境下，未必需要对数据的发展原因展开深究，其工作的主要核心就是建立在各种关系之上，进而对事物的未来发展进行科学性的判断。所以在当前，对事物的因果关系进行分析的时候，工作人员不仅仅要了解其发展过程中的因果变化，同时还应该充分认识事物间存在的相应关系，确定其内容之后，才可以有效的使用大数据内容上的统计学理论，对一些工作内容，做出合理而科学的决断。

结语

总而言之，随着时代的不断发展和进步，大数据对民众生活所产生的影响也是越来越深远，相关的工作人员需要结合统计内容，对其应用思维做出合理化的变革，进一步凸显出大数据的重要性，为社会的发展。贡献出一份力量。