原创《应用统计学在大数据背景下应用和》：这是一篇与统计学论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
[摘 要]大数據时代的到来使统计工作的目标更加转向到挖掘数据背后的价值.大数据时代要求统计学的方法和原理更好的适应大数据的时代背景,能全面提高数据统计的精度和适用性,这样才能发挥统计学生的真正价值,实现统计工具在社会各领域的广泛应用.
[关键词]应用统计学；大数据时代；应用创新策略
以数据为研究对象的统计学应当关注大数据时代认识、收集和分析数据的新理念.统计工作者应当围绕大数据的时代要求,逐步的发展和改革传统数据统计方法,达到通过数据还原事物本来面貌,揭示事物真相的目的.为了提高数据分析能力,应用统计学应当在大数据背景下实现创新发展.
1大数据和应用统计学的关系
1.1大数据和应用统计学的联系
大数据是在统计学的基础上发展起来的,大数据理论的构建可以看到统计学的身影.首先,当前数据的研究和统计工作已经发展到社会的各个领域,大数据和统计学在用不同的方式研究着社会共同的信息数据领域内容.其次,大数据和统计学都是应用数学的方法在进行着定性和定量分析,两者从本质上都是通过数学的运算来获得新的知识和信息.第三,大数据和应用统计学的数据处理能力不同,但是数据统计和处理方式有类似性,大数据是在统计学基础上对复杂数据进行的精确分析.
1.2大数据和应用统计学的区别
数据和统计是相辅相成的关系,大数据和统计是有着本质区别的.首先,大数据更强调得到所有相关数据,而统计学依靠的是少量样本数据的分析,大数据从更大范围上得到更全面的数据信息,数据信息总量的增长可以完成以往应用统计学无法完成的工作.其次,大数据时代,数据信息更表现出动态性特征,在动态化的特征背景下,大数据可以根据数据动态变化更加精确的进行数据分析,并且从复杂的数据中获益.第三,统计学生依赖于对数据的抽样调查,大数据方法可以收集更海量的无限数据,这使得传统抽样调查的方法显现出局限性.第四,大数据和统计学的思维方式不同,大数据时代更关注追求事物之间的相关性,而不是追求事物的因果性,力求从相关数据中找出关联.
2大数据背景对应用统计学的实际影响
2.1为应用统计学发展带来新契机
大数据改变了传统的信息流通和使用方式,这为数据统计分析学科带来了新的发展契机.首先,数据分析学科受到无和伦比的重视,传统数据处理技术迫切要求向现代数据处理技术看齐,要求应用统计学生能够有效的处理结构化和非结构化的数据.其次,进一步拓展了应用统计学科的范围,对应不同领域的实践需要,应用统计学正在逐步的发展出基础应用统计学生和跨学科的应用统计学,金融、经济、文化等不同领域需要进学科知识的改革,这极大的促进了应用统计学发展.第三,全面提高了对应用统计学人才的实际需求,要求应用统计学人才培养面向大数据时代,能够具备更为全面的数据统计知识和能力,从而更好的服务信息社会.
2.2为应用统计学发展带来新挑战
在大数据的时代背景下,传统的依赖数据抽样调查分析的方式已经不满足大数据的时代需求.首先,当前非结构性的数据信息正在不断增长,传统的因果关系抽样调查方法已经不能满足现代数据分析需要,应用统计学应当围绕现代数据技术方法,不断更新数据分析理论.其次,大数据时代使数据统计工作必须和各领域的专业知识相结合,这样才能基本完成统计工作的任务.这要求统计专业人才不仅具备基础的性数据分析能力,而且要求围绕相关专业领域的知识进行统计,这就使得应用统计学必须现学科相联系,全面提高数据统计人才在专业领域中分析、提炼数据的能力.第三,大数据时代为应用统计学的变革提出了严峻挑战,要求数据分析统计工具适应时代需要,计算机已成为应用统计学使用的基本工具.
3大数据背景下应用统计学的创新发展
3.1应用统计学应更新数据处理的理论
首先,要求从数据总体认知的角度,全面改革传统的数据抽样理论,使随机样本理论转向样本归结理论,力求把抽样分析的局限性降到最低,减少假定条件的设置,从而使应用统计学生反映的数据更加准确.其次,更新数据收集、分析、处理的方法,使应用统计学的方法和现代大数据理念相适应,进而实现对数据收集、分析和处理的科学性,实现应用统计学合理判断事物的目标.第三,传统的概率分布思想向全面科学统计的思维转移,使数族研究成为应用统计的核心部分.
3.2应用统计学考虑和云计算机相结合
首先,促进应用统计学和计算机技术相结合,提升应用统计学的应用范围,把应用统计学投放到更广阔的领域当中,注重研发应用统计软件,研究大数据背景下的新型统计模型,实现数据操作的智能化目标,以便高效的发挥出应用统计学科的作用.其次,开发出针对大数据和云计算背景的新型的数据梳理方式和数据统计方法,不断研究数据分析的新路径,针对云计算机的特点,使数据统计思维进行转变,建立起真实、完整的数据库系统,不断提高数据统计的规范性,重点形成兼容性更强,交互性更好的数据采用处理系统,从而使数据可以在网络环境下更有效的传递和发挥出实用价值.
3.3应用统计学必须提高数据处理能力
在现代大数据背景下,数据的收集工作变得高效而且容易,数据收集的成本也相应的降低.首先,应当提出应用统计学的数据编码和处理能力,使不规范的数据信息在应用统计学的关照下,可以有效的打破数据类型之间的界限,形成统一交换处理数据的模式.其次,在大数据的背景下,统计工作信息化已经成为主流趋势,如何促进应用统计学向着信息化的方向发展,成为应用统计学生的主要任务,这就要求应用统计学以各行业为基础,建立起符合行业需求的专业度较强的数据测评系统,通缉提高数据追根溯源的作用,进而为现代各行业事务提供基础的决策依据.
3.4大数据时代的数据统计变革
首先,结合线上线下思维,促进应用统计学的快速建模能力的发展,使应用统计学更好的为反映事物之间的普遍关系.其次,在大数据时代精确的分析才有价值,为了全面提高数据统计分析精度,必须建立分布式大型数据统计的新计算方法,具体可利用波动率矩阵、协方差矩阵等围绕大数据进行数据提取能力的研发工作.第三,应当在大数据的背景下,使传统的数据统计方法焕发出新的生命,针对大数据处理信息的特点,充分挖掘传统数据处理方式的价值.
作者简介：
张林颖,山东科技大学经济管理学院金融学2014级一班学生.
统计学论文参考资料：
结论：应用统计学在大数据背景下应用和为适合不知如何写统计学方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于统计学就业论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
