浅谈大数据时代统计学面临的机遇与挑战

徐娜

[摘 要]21世纪，科学技术取得了长足进步，尤其在信息技术领域，以云技术和物联网为代表的一批尖端科技不断涌现，给人们的生活带来了前所未有的变革。同时，网络上的数据量成倍增长，使社会加速进入了大数据时代。统计学作为一门与数据息息相关的学科，在大数据时代发挥着重要的作用，同时也遇到了各种机遇与挑战。如何把握大数据时代的机遇，更好地迎接大数据时代的挑战，是统计学领域需要深入思考的一项重要问题。

[关键词]大数据时代;统计学;挑战;机遇

0     引 言

随着信息技术的蓬勃发展。近年来，物联网、云技术等尖端前沿科技不断涌现，使网络技术进一步发展。在新时代，海量数据随之出现，对数据处理效率提出了更高的要求，以往的统计手段已经完全难以适应新时代的要求，需要寻找能够适应时代发展的新技术。在大数据时代，很多单位开始大规模应用计算机技术完成统计工作[1]。基于此，本文主要探讨了大数据时代统计学面临的机遇以及挑战，并提出了相应对策，以帮助相关单位更好地开展统计工作。

1     大数据时代统计学面临的机遇

1.1   统计学计算方法发生大变革

以往的统计学在计算机应用过程中，数据分析与处理一般通过一台计算机完成，数据的储存量局限于计算机硬盘的大小。而在新的时代，随着大数据技术的发展与进步，以往的数据分析和储存模式已经被打破，数据存储更加方便，存储数据量有了大幅度增长，数据分析不再局限于一台计算机，而是可以通过云储存技术、大数据技术等先进的现代化技术将海量的数据纳入数据处理分析工作中。除了云储存和数据流技术外，还可以将多台计算机联动，利用多台计算机的硬盘存储数据，通过一台计算机，可以分析处理多个存储设备中的数据，利用多个存储设备为一台计算机提供支持[2]。

1.2   研究问题的方式发生了较大变革

1.2.1   数据的预处理

大数据技术悄无声息地颠覆了人们的生活，深深影响着人们日常生活和工作中的方方面面。在研究领域，大数据技术可以更加方便地搜集国内外的各种相关资料、数据以及书籍等，以供相关人员查阅和利用。同时，大数据的应用使人们能够利用的数据范围更加广泛，数据的获取方式更加简便，查找数据的速度不断提高，数据的质量发生了质的突破。数据的预处理技术正是在这一问题上的明显体现，通过应用数据预处理技术，可以提升大数据技术的使用价值。大数据处理技术在应用过程中通常要先后经过数据清洗、不完全数据填补以及数据纠正和矫正三大阶段。而对于统计学来讲，在这三大阶段中，主要会在数据纠正和矫正阶段采用统计学中的随机抽样调查方法。通过统计学的相关工作，能够保证大数据技术存储数据的有效性。同时，还可以运用统计学相关方法及时更新数据库，并将数据库相连接，从而为数据的预处理工作提供帮助[3]。

1.2.2   大数据环境抽样

在统计学中，支持样本应包含所有的数据。而在大数据技术的应用过程中，进行抽样调查时无须将所有的数据都纳入统计范围中。在大数据时代，采用随机抽取混合数据样本的方式，可以获取具有代表性的统计数据，这一技术的实现主要依赖统计学相关知识，从而保证其科学性、有效性，并对数据进行严密控制。此外，在数据收集过程中，常常要面临时间周期过长的问题，使数据处理难以按照统一标准执行。在大数据时代，利用大数据技术可以缩短数据收集时间，效率成倍增长，在短时间内保证处理过程统一、简单。

1.2.3   大数据的分析与整合

在以往的统计学应用过程中，技术相对落后，难以开展复杂的运算步骤，存在很多误差。在此基础上，大数据技术进行了相应的变革。利用计算机和信息网络，统计学工作取得了巨大的进步，数据处理方式不再单一，变得复杂且多元。通过压缩、转换、传输数据等方式加快了数据处理速度，且数据处理结果也更加精准。同时，大数据时代还可以采用数据动态法，以更加方便地建立数据模型。在大数据技术的支持下，数据库也发生了极大变化，大型数据库可以分割成若干个小组，同时，这一技术应用也可以更方便地找到与之相关的数据和技术。除此之外，大数据时代使统计方法发生了翻天覆地的变化，不再局限于检索关键词，统计检索将获得海量的数据。

1.3   统计学科的应用范围不断扩大

在以往的统计学学科领域范畴内，统计学要完成的工作主要在于收集、整理与分析数据，从而获得研究人员需要的结果。但在以往的统计学应用过程中，常常遇到数据来源十分有限且难以辨别其真实性的问题。大数据时代的到来为统计学提供了各种各样的便利条件。具体来说，丰富了统计学的数据来源，不再是单一的数据采集。同时，随着数据来源的多样化，利用采集到的数据可以衍生出很多新的数据。在以往的统计学应用中，统计往往局限于单一的领域，而随着大数据技术的应用，能够通过统计某一个领域的数据影响另一个领域的目标，从而获得更多方面、更加复杂的数据。

2     大数据时代统计学面临的挑战

2.1   样本选取以及标准的确定难度大

样本统计在统计学这一学科中占据了重要地位。在统计学中，样本统计主要是探究统计对象的特点及关系，而大数据时代样本之间不再具有那么强大的关联。通常情况下，仅是一个样本集合的概念，使与样本相关的学科概念发生了极大的变化[4]。在大数据时代，数据来源不再单一，而是可以从多个角度印证，使统计出来的数据更加具有说服力，也更加贴近于事实，但这也对统计学的学术研究提出了更高的要求。在样本数量成倍增长的同时，也会遇到数据过于零散的问题。在以往的统计学学科知识结构中，数据总是结构化的，传统的学科概念面对非结构数据，往往难以進行有效的处理分析工作，很难在大数据时代寻找到有用的信息。这暴露出了以往的统计学工作中对非结构数据的关注度十分低，缺乏相关理论的指导，难以适应新时代变革的特点。而大数据技术恰恰在这一方面具有难以比拟的优势，对此，需要统计学本身加快变革，从而适应大数据时代的要求。如果不能顺应时代发展，统计学就难以适应大数据技术的要求，也无法完成大数据技术需要的相关工作。

2.2   缺少合适的统计软件以及统计方法

大数据时代的信息载体主要是信息技术与计算机技术，在计算机运算过程中，应用统计学学科的相关知识，需要统计学软件这一载体发挥作用。利用统计学软件可以进一步增强统计学分析处理数据的能力，同时降低统计学的难度，降低利用统计学进行操作的门槛，使统计学的应用更加广泛。在大数据时代，已经涌现了一大批成熟、完善的统计学软件，但这些软件仍然存在极大的不足。在大数据时代，信息在不同的媒介中高速传导，相关领域的软件也在逐渐适应这一新变化。计算机技术的迅猛进步也要求与之相适应的统计学学科领域的各种配套软件能够进一步发展，但相关企业仍然缺乏相应的配套资源投入，相关领域的龙头企业缺乏技术开发兴趣。

3     大数据背景下创新统计学学科的措施

在当前的时代背景下，世界各国都开始进行和数据相关的革命，应用统计学中的很多内容开始推陈出新。旧的统计学经过了很长时间的考验，且被前人不断完善，当下已经比较成熟。但是传统的统计学往往需要耗费大量的时间来搜集信息资源，且要通过网络计算出相对精确的结果，整体效率不高，但是在当前信息爆炸的时代背景下，快节奏的生活要求统计学学科充分发挥大数据技术的作用，并不断优化统计学学科。

3.1   创新统计学的内容

大数据技术不能仅停留在计算机技术这个层次，需要依靠各种技术发展并不断完善，而不是只依靠单一技术。因此，旧的应用统计学如果想发展，需要依靠其他技术，不断创新内容。在信息爆炸的时代，应用统计学面临的大数据挑战是暂时的，从古至今，人们都在努力收集、分析并处理各种信息和数据，通过分析和对比信息数据得出准确结果，以有效掌握整体事件。利用统计学中的优秀理论体系以及思维方法，在分析各种信息时可以确保应用统计学结果准确，因此，相关单位必须创新统计学的内容。

3.2   加强统计思维建设

在大数据时代背景下，相关单位更需要进一步加强统计思维建设，确保统计人员都具有统计思维。例如，提高和大数据的关联性，加强对员工统计思维的训练工作。通过培养员工的统计思维，更好地帮助员工分析整理相关数据，避免员工在实际工作过程中迷失，使员工从各種数据中发现相应的规律和联系，使统计思维成为大数据时代背景下面对纷繁复杂以及多变数据时统计人员必须具备的思维模式。

3.3   加强统计学科建设

统计学属于一门实用性很强的综合性学科，在当前社会中，更需要企业员工充分掌握统计方法，以切实满足社会对统计学人才的需求，这需要相关单位进一步加强学科建设，尤其要提高教学效率和教学水平，将更多精力集中在数据收集以及应用教学方面。通过采取多样化的教学方式培养员工的实践操作能力，同时帮助员工积累丰富的实践经验，只有这样，才能保障员工更好地适应大数据时代的发展要求，进而为社会培养出更多实用性人才。

4     结 语

在大数据时代，统计学必然面临着各种机遇与挑战。在该背景下，统计人员应树立信心，利用大数据时代带来的机遇，更好地迎接大数据时代带来的挑战。随着时代的发展进步，统计学变革是必然的趋势，只有顺应时代发展的步伐，不断探索创新，才不会在时代发展进程中被抛弃。

主要参考文献

[1]阿尔孜古丽·艾合买提.大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J].吉林广播电视大学学报，2019（2）：132-133.

[2]未良莉，黄虹.大数据时代经管类专业统计学课程教学改革思考[J].合肥学院学报：综合版，2019（1）：132-135.

[3]赵建霞.大数据时代医院统计工作模式的改进思考[J].办公室业务，2019（5）：29.

[4]岳晓宁，丁宇.大数据时代统计学重构浅析[J].沈阳大学学报：自然科学版，2017（3）：250-253.