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导读:这是一篇完整优秀的关于统计学实际应用思考论文范文,共有2000字-3000字符,题目是关于“大数据时代对传统统计学变革的思考”的。在此基础上,本文提出了对大数据时代下传统统计学变革的几点思考,以期能为统计学研究提供一点思路。

作者:杜建航

单位:西安翻译学院 710105

摘要: 统计学研究的核心就是应用,其在当今社会起着“神经系统”的作用,而大数据时代的到来对传统统计学带来了冲击,因此,本文对大数据时代下的传统统计学变革进行研究。

 

统计学实际应用思考论文

统计学实际应用思考论文

 

首先分析了大数据时代下传统统计学的变革及发展,重点剖析大数据时代为统计学带来的便便及其带来的机遇,在此基础上,本文提出了对大数据时代下传统统计学变革的几点思考,以期能为统计学研究提供一点思路。

关键词 :统计学实际应用思考论文,大数据;传统统计学;变革

 

1. 引言

 

在如今时代,大数据时代已成为主流,而在各种数据呈指数形式增长的情况下,统计学就显得越发重要,不仅可以对社会各环节、要素的信息进行总结分析,更能对企业产生生产、交换等起到指导作用[1]。

尤其是在经济活动中, 对大数据的统计分析能更好的对其变化趋势进行反应 [2]。同时,在大数据的冲击下,传统的统计学定义、思维等发生了变化,统计学已开始了全新的发展时期。基于此,本文对大数据时代下的传统统计学变革进行研究思考。

 

2. 大数据时代下传统统计学的变革及发展

 

2.1 大数据时代下传统统计学的变革

 

首先是样本概念的不同。对传统统计学来说,其统计分析的基础就是样本,也就是能对总体情况进行准确映射的部分个体。而大数据时代到来后,其样本概念不再仅停留在表面,比如,对静态数据而言,样本就是总体,对动态数据而言,其总体数据时所有历史数据,样本数据时人们选择分析的某个时间段的数据 [3]。

接着,是数据类型的变化,相比于传统统计学,大数据时代下的数据类型更多。传统意义上的数据能使用统计指标、图、表等形式来表示,而大数据除了结构化数据, 还包括非结构化、半结构化、异构数据,其能记录的信息更多,其数据存储方式主要是数据库存储。

再者,在原来的统计学中,数据收集通常是以目的为导向的,在收集数据前需要设计方案、严控过程等,会导致耗时长、效率低等问题存在。大数据时代到来后,数据采集仅三步就能完成,即:数据预处理、分析及存储。数据信息的爆发式增长,使数据分析、甄选的要求更高。

最后,是数据分析思维的变化。该点变革主要表现在三个方面。

第一是分析过程的改变,传统统计学分析过程通常是定性、定量、再定性分析;

第二是实证分析过程的变革,传统的统计实证分析以“假设一验证”为验证思路, 大数据时代下的实证思路是“发现一总结”;

第三是推断分析过程的变革,传统的统计学是基于分布理论的,主要从样本特征概括总体特点,大数据时代下,是基于实际分布的,并以总体特征来预估概率。

 

2.2 大数据给统计学带来的发展

 

对统计学而言,其研究的目的就是“从局部到总体”, 但这种分析极易出现偏差问题。在大数据时代下,传统数据学存在的诸多限制基本已不存在,因此,可以将统计学与大数据相结合,从而化繁为简,提高统计效率及准确度。大数据时代的到来为传统统计学带来的发展具体可表现为以下几点:

 

(1) 统计质量提高。

 

在统计质量方面,大数据时代可采用网络采集数据,这样可以有效提高数据平衡性,而大数据时代的数据分析已不仅限于样本分析,且其数据来源更广,有利于提高统计质量的实用性;由于大数据时代收集信息更为便利,因此会更好的缩短统计调查时间,从而提高统计质量的时效性。

 

(2) 降低统计成本。

 

所谓统计成本,其实就是为达成统计目的所需要耗费的各种资源。从数据收集方法方面分析,传统的数据收集方法是以调查为主的,而这种大规模调查极费人力、物力。在大数据时代,可通过网络、移动通信等获取数据信息,很大幅度节省了人力物力等资源, 使统计成本大幅下降。

从数据利用率分析,传统统计学中, 由于数据收集耗时长久,其数据很容易过期,这是一个长久不能解决的问题;而大数据时代到来后,在收集数据之初基本无目的,在需要用时可及时的抽离出有用的数据, 有效的避免了数据过时,提高数据利用率。

 

3. 大数据时代下对传统统计学的几点思考

 

大数据的发展对很多行业都有非常不容忽视的冲击, 对统计学也一样,因此,需要对传统统计学进行再思考, 具体如下:

 

(1) 完善总体、个体、样本定义。

 

传统的统计学分析, 是以总体为根据,从中抽取样品,分析样品得到总体特点。对大数据而言,其对个体的依赖性不强,是先有数据后又总体的,而鉴于个体的不准确性,很难预先通过数据库对所有数据进行编制分析,且传统的总体、个体定义模式已不足以作为从数据库中抽取样本的依据了。

基于此,传统的总体、个体定义方法必须做出变革,且根据大数据的非静态特点, 无论在什么时间段的总体,都能看做一个时间段的样本。

 

(2) 转变抽样调查功能。

 

传统的统计学中,抽样调查是最常用的方式,但其已暴露出不稳定、偏差大等问题。

步入大数据时代后,全搬抽样调查显然已不能跟随时代步伐,必须对其部分功能进行调整,首先是可将统计机构调查所获数据作为参照物,与大数据进行对比分析,让两者互相校正、互为补充;同时可采用抽样调查的方式从大量数据中找寻规律,以作为数据挖掘、分析的基础。

 

4. 结论

 

新时代的到来对传统统计学带来了强力的冲击,但这不表示可以完全的抛弃传统统计学,因为,对大数据时代的统计学进行探索还需要用到传统统计学的方法,这就意味着,大数据离不开统计学。

因此,本文深入思考了大数据时代对传统统计学的变革,认为在大数据时代,研究统计学时不仅要考虑大数据带来的基于,还应做好准备迎接挑战,并将大数据与统计学合理的结合在一起。

 

参考文献

[1] 刘俊杰 . 大数据时代对传统统计学变革的思考 [J]. 中国民商 ,2017(12):274+276.

[2] 刘旭 . 探析大数据时代对传统统计学变革的思考 [J]. 才智 ,2016(35):244.

[3] 苏敬蕊 , 杨彦炯 . 大数据时代下应用统计学专业发展的一些思考 [J]. 教育现代化 , 2017(49).

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