大数据与传统统计学分析方法的比较.doc

大数据与传统统计学分析方法的比较摘 要：随着大数据时代的到来，大数据技术和统计学方法也不断得到更新 和发展本文通过大数据和统计学方法的理念对比，分析了统计学方法和大数据 方法的差异性和关联性，主要是从分析范式，数据来源，量化形式，分析思想方 法等方面，全面比较了大数据与传统的统计学分析方法，为促进数据分析技术的 智能化发展，提供有益的帮助关键词：大数据；统计学；分析方法；对比分析随着信息技术的飞速发展，在社会经济发展当中数据和信息的作用逐渐凸 显在大数据时代，各行业领域都致力于研究如何有效应用数据帮助企业做出科 学决策在处理和分析数据方面，当前的主流发展方向为以统计学为主的实证统 计方法，这样能够帮助数据分析人员充分挖掘具备价值的数据信息，并且给予决 策方法与理论支持但是，统计学方法在大数据时代背景下逐渐凸显出较多弊端， 传统采集数据的方式无法收集大量数据因此，为更好地应用传统的统计学分析 方法，需要明确大数据技术和统计学方法存在的关联性和差异性，这样才能够充 分发挥出传统的统计学分析方法和大数据技术的各自优势―、大数据概念对于大数据的定义和概念出现了较多不同观点，但是总体上都认为大数据技 术具备快速和海量特征，现有的处理技术和设备都无法处理此类数据信息。

通常 情况下，大数据的特征主要表现在种类繁多、海量、价值潜力大、流动性强等方 面，海量的数据能够为行业发展提供较大的商业价值和社会效益在大数据研究当中，多数学者都认为大数据时代的到来改变了传统的思维方 式，首先体现在对相关事务数据信息的分析方面，它改进了传统思维方式上的借 助于少量数据样本进行计算的模式；其次，习惯于数据的复杂性和多样性，不一 味追求数据的精确性；最后，不深入探索各个数据之间的因果关系，而是强调数 据的相关性以上各个变革都能够展现出传统的统计学分析方法与大数据分析方 法的区别二传统的统计学分析方法和大数据方法的相关性传统的统计学分析方法已经历经了较长的发展时间，因此具备丰富且坚实的 社会应用和基础理论作为新型技术方法，大数据主要是认知和挖掘事物规律， 改变人们的生活方式，并且建立新的知识体系和价值体系作为事物规律的认知 方法，传统的统计学分析方法与大数据方法的关联性主要体现在以下方面：1•在事物规律挖掘思想上一致传统的统计学分析方法在对事物规律探索时，主要是应用概率论方法建立数 学模型，并且对系统数据进行收集和观察，在此基础之上实施量化分析和总结， 并提出预测和推断，能够给予决策参考和依据。

针对大数据方法来说，由于该方 法思维能够使人们深入获取数据层次，并且能够应用系统数据和完整数据，全面 探索事物的内在规律，逐渐认知较多新的知识和方法在对传统的统计学分析方 法与大数据方法的定义分析看出，两者都是将数据作为基础，全面探索事物特征 以及发展方向2•量化分析方法大数据方法的数据分析主要是形成数据化，就是将现有的各类现象逐渐转化 为能够通过表格分析的量化分析方式因此，不管是统计学分析对于应用的定量 和定性方法，还是大数据方法当中将各个事物转化为文字和图像等形式数据，在 实际分析过程中,两者都需要利用量化分析方法全面探索出事物的各项特征和发 展规律三、传统的统计学分析方法和大数据方法的差异性1•存在不同的基础数据大数据能够在较短时间内获取大量的数据信息，还能够对特殊现象当中产生 的所有数据进行研究分析，这样就摆脱了随机抽样的局限性从以上发展变化能 够看出，相比于传统的统计学分析方法来说，大数据方法具有较大的数据基础， 较快的变化速度，并且从根本上改变了数据收集方法、数据类型和来源等1）数据来源：随着大数据时代的到来，在全球各个服务器上都需要具备 多类型的数据，这样不仅能够获取到海量的数据信息,还能够获取总体数据信息。

但是，传统的统计学分析方法当中的各项数据，大部分都需要进行抽样调查才能 够获取有价值的信息数据，这样就导致数据持有者只具备少量数据对此现象， 由于数据样本比较少，因此需要对各类数据进行精确的量化处理从以上分析能 够看出，大数据时代下能够给予数据分析人员海量数据，并且在实际分析过程中， 不需要对某一数据进行深入了解和掌握，只需要熟悉该数据信息的大致发展方向 就可以但是传统的统计学分析方法由于数据量比较小，因此需要全面注重数据 的精确度为了全面展现出统计学分析方法在新时代背景下的作用价值，需要对 其进行优化处理尽管大数据技术在不断发展，但是统计分析方法的核心还是数 据，因此需要以数据为中心首先，需要全面注重数据的维度尽管大量数据都 表现出复杂的组成结构,然而在深入分析过程中还是能够全面探索出数据的内在 规律，这样就显著提升了数据的处理效率除此之外，还需要寻找合理的量化方 法，全面实现数据的量化分析，这样能够为计算机信息处理提供技术前提在此 分析过程中，还需要全面注重数据样本的统计标准其次，分析方法的维度在 大数据时代需要全面创新和改革数据分析方法，这就要求统计学者们需要全面熟 悉和掌握大数据信息特征，全面研究开发出适宜的统计分析模型。

2）数据类型和收集：在传统的统计学分析方法当中，收集数据需要耗费 大量的人力物力，在大数据背景下所应用的数据化方式，可以更加高效、便捷地 收集所需要的各项数据，不仅能够获取数字化数据，还能够获取文本数据，方位 数据以及图像数据等，甚至能够获取文本当中的词句和段落从某种程度上讲， 大数据可以涵盖世间万物的所有数据,并且能够将社会事件和自然现象转化为数 据形式，也可以这样认为，世界本质上就是由各个数据信息构成的范式在传统的统计学分析方法中，研究人员总是先假设世界的运行状态和方式， 之后利于数据信息的收集和分析对假设进行验证从此概念能够看出，传统统计 学分析方法的基本范式主要是提出理论假设、收集数据、统计分析数据以及对理 论假设进行验证等但是，随着大数据的不断发展，人们对世界运行状态和方式 进行探索，将摆脱特定领域和传统思维模式当中的固有意识，可全面借助于数据 研究和分析事物，这样能够发现出大量的关联性从某种程度上讲，大数据方法在分析事物规律的基本范式主要是收集和观察数据、分析数据、对事物关系和特 点进行描述3•不同的数据分析方法在传统的小数据时代背景下，主要是推断和分析样本数据，而在大数据背景 之下，主要是分析和研究总体数据，这样能够获取总体特征，并且全面探索出特 征背后的规律以及发生概率等。

为了全面优化和创新传统的统计学分析方法，需 要对统计软件进行更新升级，明确实际需求，实现软件的各项功能目标为了做 好以上工作，首先需要深入分析实际需求，全面掌握软件的运行状态和需改善的 问题，明确升级更新目标在更新统计软件之后，需要对其在实际应用中的各项 问题和情况进行及时跟踪，一旦发现运行问题，需要及时采取措施进行解决与改 进，从根本上提高软件数据处理效率4•不同的分析视角传统的实证分析主要是为了全面探索出事物作用机制和内在规律，然而在大 数据背景之下，其思维模式无法验证数据之间的因果关系，所以需要全面注重事 物之间的内在本质和规律由于大数据没有改变因果关系，这样就淡化了因果关 系的实际意义，所以可以看出，大数据主要是给予人们直接结果，而不是事物的 发生原因从某种程度上讲，大数据时代背景下数据之间的相关关系，主要是告 诉人们该事物正在发生和发展，所以在发现数据之间的相关性时，就能够发挥出 其社会价值和经济价值结束语综上所述，相比于统计学分析方法来说，大数据方法的思维主要是表现在三 个转变：其一，对与事物相关的数据进行分析研究，不需要对少量的数据样本进 行分析；其二,数据分析人员需要习惯于数据的复杂性和多样性，不一味追求数 据的精确性；其三，不深入探索各个数据之间的因果关系，而是强调数据的相关 性。

以上各个变革都能够展现出传统的统计学分析方法与大数据分析方法的区 别因此，在应用和完善传统的统计学方法时，需要全面考虑以上转变所造成的 影响，全面提出统计学分析方法的有效对策参考文献［1］ 王丽君•关于大数据背景下统计学相关问题的研究［几中国高新区，2018， 10 ( 7 ): 209-210.［2］ 高开颜•大数据下基于EXCEL平台的《统计学》实验教学研究［J］.高教学刊， 2018 ,22 (4): 92-94.［3］ 曹彦林•应用统计学在大数据背景下的应用与创新探讨［J］ •纳税,2018,18 (4): 232.⑷万媛媛•大数据时代下独立学院应用型人才培养——基于统计学课程软件教学改革[J].教育现代化，2018 ,25 ( 2 ): 16-17 , 24.。