统计学在大数据时代的发展方向及趋势

摘要：近几年来，随着我国科学技术的不断发展，大数据时代也随之来临。我国的各个领域都受到了大数据时代的影响，有了新的转变与发展。而我们常见的统计学受大数据时代的影响就较为直观，一方面大数据时代对统计学人才的要求有所提高，另一方面则是对统计学的发展起到了创新和促进的作用，记对统计学的研究起到了推动，同时也面临着严峻的挑战。本文的主要内容就是探究在大数据时代背景下，统计学发展中所面临的挑战以及发展方向和趋势。

关键词：大数据时代；统计学；发展方向

随着我国互联网信息技术的发展，通过各种社交APP和网络网站涌现出来的数据，逐渐推动了大数据时代的形成。在大数据时代影响下，也要求相关的工作人员利用统计方式对数据进行整理分析，从而在一定程度上增加了统计任务量，使得当前的统计学无法满足相关工作人员的需求，这也促进了统计学体系的发展使其不断的完善健全。也正是因为大数据时代来临，对于统计学的从业人员自身能力要求也有所提高，使得相关工作人员不得不进行创新改革，从而适应当下的发展。

1 统计学在大数据时代所面临的挑战

1.1统计软件和统计方法的缺失

近几年来随着我国互联网行业的不断发展，我国的电子商务、网络科技等公司越来越多，对于大数据整理分析的需求也越来越大，这也在一方面促进了统计学软件的开发利用。结合个人可以利用统计软件对大数据进行整理分析，然后形成相应的数据报告为企业或者个人的决策提供一定的参考。目前，我国市面上的统计软件多是SPSS、SAS、STATA等，而编程语言则是R语言或者是Python语言等等。市面上的统计软件琳琅满目，一些互联网、电商公司在选择的时候也会进行对比，选择适合本公司发展的统计属性、需求的软件进行大数据的统计，对其进行提供数据分析整合，从而使得后期在发展的过程中有着强有力的数据支撑。尽管这些统计软件能够在一定程度上方便互联网或者是电商公司的数据罗列统计，但是这些统计软件在数据储存和传输等方面仍然存在着一定的不足，使得统计软件在应用的过程中也会由于系统的问题，导致数据存在着失误的情况，使得相关企业和个人在后期应用的过程中提供了错误的数据分析，从而影响了决策方向和判断。并且在对数据进行统计分析的过程中，由于数据自身的来源和特征等原因，常用的统计方法无法对其进行识别统计，或者是在识别统计的过程中存在着一定的疏漏情况，使得整个数据统计缺乏准确性。同时海量的数据去利用常用的统计方法的话，会使得整个统计过程繁琐，增加了统计的难度，使得相关工作人员在统计的过程中容易出现失误的情况。

1.2加大样本选取难度

随着我国大数据时代的发展，统计学的相关工作人员所获取到的数据样本是多样化多元化的，相关工作人员在截取这些数据的过程中，并没有固定的数据样本，使得统计工作人员的工作难度增加。随着我国互联网和电子商务等行业的发展，统计所涉及到的数据种类也越来越多，统计相关工作人员在进行数据样本选择的过程中，由于自身对该行业内部的实际情况存在着一定的思维偏差，不能够很好的去区别数据库中的样本模型，使其后期在进行数据划分的过程中，统计工作人员对一些界限模糊的数据无法对其进行明确划分，使得统计相关工作人员所选取的数据样本存在问题。通常情况下统计所研究的是属于结构化数据，而大数据里面所包含的数据是属于非结构化数据。统计工作人员在校园内学习到的统计学理论知识和实践操作更多的是结构化数据，对于非结构化数据的分析操作并不熟悉。因此，网络上筛选数据的时候，对于非结构化数据的判断分析容易出现误差，指的大数据库中有价值的数据出现流失或者是错失的情况，从而导致整个统计数据分析存在问题，从而影响到最后的决策问题和结论。并且大数据库中它所包含的数据数量是非常庞大的，并且这些数据通过网络进行上传，在上传的过程中并没有对其进行归类，使得整个数据库中所存在的数据十分的杂乱无序，从而增加了统计工作人员的任务量，使得整个统计工作的工作效率下降，在一定程度上也会增加统计工作人员的任务量，增加时间成本。

2 统计学在大数据时代的发展方向及趋势

2.1培养复合型人才

随着大数据时代的发展，传统的统计学已经无法适应当下的需求，只有相关工作人员通过对统计学的不断创新与改革，完善统计学相关体系，来推进统计学的发展，使得统计学能够适应大数据时代的需求，使其能够更加适配，从而提高工作效率。这一需求也使得对统计学相关工作人员的自身能力有所提高，不单单是提高自身的统计学知识理论，同时还要提高自身的实践基础加编程能力。简单的理论知识只是针对当下统计学体系内的知识体系进行学习，但是随着大数据时代的发展，传统的统计学体系知识已经无法满足相应的需求，统计学人才需要根据当下的实际情况，利用自身的实践以及其他领域的知识，对传统的统计学体系进行丰富完善，从而满足大数据时代对于统计学的应用。并且统计学相关人才，在进行实践操作过程中，还需要加强各个部门之间的沟通，从中来判别各个部门所需要的数据样本和类型，同时还有需要将整合的数据进行分析演讲，使得部门的每一个人都能够理解数据分析后的含义。这也说明统计学人才需要提高自身的沟通技巧和沟通能力，这样便于在交流沟通的时候，能够准确的将数据含义传递出去，为后期的决策提供方向和具体操作。培养复合型人才成为统计学当下发展的主要趋势，也只有培养出相应的复合型人才，才能够推动统计学的发展，使其与大数据时代相适应，提高统计相关工作人员的工作效率，降低统计数据的分析失误率。

2.2提高大数据统计思维

传统的统计学思维更多的是结构化的数据进行数量特点和数量关系进行分析，更多的是以数据层面的思维方式进行分析。这一种统计思维方式具有一定的局限性，，并不适用于当下的大数据时代统计思维。在进行分析的过程中用的更多的则是动态思维和变异思维，这两种思维方式都属于传统的统计学思维方式。但是随着大数据时代的到来，统计学工作人员在对大数据进行分析的过程中，就不能再利用传统的统计学思维进行数据分析，需要从大数据层面进行思维发散。由于大数据库所包含的数据更偏向于杂乱无序的，统计工作人员在对其进行分析之前需要利用大数据统计思维对其进行分析整合，去辨别有价值的数据，从中提取出有价值的数据进行分析，从而提高统计学数据分析的工作效率，在一定程度上能够帮助统计工作人员减少失误，提高分析数据的准确性。相关教育工作者在培养统计学人才的过程中，需要对统计学人才的整体性进行培养，注重强调学生自身的思维逻辑性，对数据本质的把控，强调数据与数据之间的关联性，从而提高学生大数据统计思维能力，使其统计人才更好的适配于当下的大数据统计发展。

2.3加强应用型统计教学力度

在传统的统计学教学过程中，教师们更加注重对学生理论知识的讲解，让学生能够更好的去掌握理论知识基础。但是过度的去注重学生的理论知识教学，在一定程度上就会忽略了对学生进行应用型统计的教学，使得学生在学习完统计的理论知识后，无法将自身所学到的内容应用到实际的统计中。在实际应用过程中，实践操作能力甚至要高于理论知识，学生们可以从实践操作中去学习理论知识的具体应用，从而来提高对实际数据操作的分析能力。在后期的工作过程中，学生拿到相应数据时，能够更好的去辨别数据。同时也能够第一时间察觉，应该用哪一种理论知识进行解决。

在面临一些实际的应用型统计题目时，无法很好的去进行实践操作，甚至会出现学生明知道该统计数据分析所要应用到的理论知识，但是无法将这些理论知识融合到实际操作中，从而使得统计数据分析的效率下降。并且教师在传统的统计教学中，给学生们展示的案例都是结构化数据样本，而在大数据时代的实际应用过程中，它所展现出来的都是非结构化的数据样本，这样一来学生在进行操作的过程中就会存在着一定的偏差，对于相应的数据也无法进行判断，使得学生在统计数据分析的过程中丢失有价值的数据。学校加强应用型统计教学力度，能够帮助学生在极大程度上，去了解大数据时代背景下统计学的实际应用。这也便于后期在工作的过程中，不会出现理论知识与实际操作不通的情况。教师在教学的过程中可以给学生增加实践操作课程，让学生通过实践操作课程去增强自身的数据分析能力，从而帮助学生更好的去辨别有价值的数据。同时学生在获取到有价值的数据后，可以通过创新统计分析方式，来完成相应的数据分析目标，从而使其数据分析达到应有的效果。

结束语：

随着我国大数据时代的发展，虽然大数据为传统统计学带来了巨大的冲击和挑战，但是又为统计学的发展提供了动力。统计相关工作人员在对大数据进行统计分析的过程中，需要通过对统计方式和统计软件的不断更新与增强，来加快工作效率，使其大数据的统计分析更加准确。同时，在传统统计学发展的过程中，也应利用大数据的相关技术来丰富完善统计学体系，从而使得统计学的应用更加宽泛，使得统计学能够促进各行各业的发展，推动当前社会的不断进步。

参考文献：

[1]游士兵，张佩，姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论，2013.

[2]朱怀庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究（成都），2014.

[3]大数据时代统计学的重构与创新――首届“大数据与应用统计国际会议”述评[J].统计研究，2015.

作者简介：姓名：汪家木（1996.10）  男   对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员 籍贯：辽宁省营口市   学历：毕业于渤海大学 计算机科学与技术 专业    职称：无     研究方向：统计学、大数据样本分析