導讀：這是一篇完整優秀的關于統計學實際應用思考論文范文，共有2000字-3000字符，題目是關于“大數據時代對傳統統計學變革的思考”的。在此基礎上，本文提出了對大數據時代下傳統統計學變革的幾點思考，以期能為統計學研究提供一點思路。

作者：杜建航

單位：西安翻譯學院 710105

摘要: 統計學研究的核心就是應用，其在當今社會起著“神經系統”的作用，而大數據時代的到來對傳統統計學帶來了沖擊，因此，本文對大數據時代下的傳統統計學變革進行研究。

統計學實際應用思考論文

首先分析了大數據時代下傳統統計學的變革及發展，重點剖析大數據時代為統計學帶來的便便及其帶來的機遇，在此基礎上，本文提出了對大數據時代下傳統統計學變革的幾點思考，以期能為統計學研究提供一點思路。

關鍵詞 :統計學實際應用思考論文，大數據;傳統統計學;變革

1. 引言

在如今時代，大數據時代已成為主流，而在各種數據呈指數形式增長的情況下，統計學就顯得越發重要，不僅可以對社會各環節、要素的信息進行總結分析，更能對企業產生生產、交換等起到指導作用[1]。

尤其是在經濟活動中， 對大數據的統計分析能更好的對其變化趨勢進行反應 [2]。同時，在大數據的沖擊下，傳統的統計學定義、思維等發生了變化，統計學已開始了全新的發展時期。基于此，本文對大數據時代下的傳統統計學變革進行研究思考。

2. 大數據時代下傳統統計學的變革及發展

2.1 大數據時代下傳統統計學的變革

首先是樣本概念的不同。對傳統統計學來說，其統計分析的基礎就是樣本，也就是能對總體情況進行準確映射的部分個體。而大數據時代到來后，其樣本概念不再僅停留在表面，比如，對靜態數據而言，樣本就是總體，對動態數據而言，其總體數據時所有歷史數據，樣本數據時人們選擇分析的某個時間段的數據 [3]。

接著，是數據類型的變化，相比于傳統統計學，大數據時代下的數據類型更多。傳統意義上的數據能使用統計指標、圖、表等形式來表示，而大數據除了結構化數據， 還包括非結構化、半結構化、異構數據，其能記錄的信息更多，其數據存儲方式主要是數據庫存儲。

再者，在原來的統計學中，數據收集通常是以目的為導向的，在收集數據前需要設計方案、嚴控過程等，會導致耗時長、效率低等問題存在。大數據時代到來后，數據采集僅三步就能完成，即：數據預處理、分析及存儲。數據信息的爆發式增長，使數據分析、甄選的要求更高。

最后，是數據分析思維的變化。該點變革主要表現在三個方面。

第一是分析過程的改變，傳統統計學分析過程通常是定性、定量、再定性分析;

第二是實證分析過程的變革，傳統的統計實證分析以“假設一驗證”為驗證思路， 大數據時代下的實證思路是“發現一總結”;

第三是推斷分析過程的變革，傳統的統計學是基于分布理論的，主要從樣本特征概括總體特點，大數據時代下，是基于實際分布的，并以總體特征來預估概率。

2.2 大數據給統計學帶來的發展

對統計學而言，其研究的目的就是“從局部到總體”， 但這種分析極易出現偏差問題。在大數據時代下，傳統數據學存在的諸多限制基本已不存在，因此，可以將統計學與大數據相結合，從而化繁為簡，提高統計效率及準確度。大數據時代的到來為傳統統計學帶來的發展具體可表現為以下幾點：

(1) 統計質量提高。

在統計質量方面，大數據時代可采用網絡采集數據，這樣可以有效提高數據平衡性，而大數據時代的數據分析已不僅限于樣本分析，且其數據來源更廣，有利于提高統計質量的實用性;由于大數據時代收集信息更為便利，因此會更好的縮短統計調查時間，從而提高統計質量的時效性。

(2) 降低統計成本。

所謂統計成本，其實就是為達成統計目的所需要耗費的各種資源。從數據收集方法方面分析，傳統的數據收集方法是以調查為主的，而這種大規模調查極費人力、物力。在大數據時代，可通過網絡、移動通信等獲取數據信息，很大幅度節省了人力物力等資源， 使統計成本大幅下降。

從數據利用率分析，傳統統計學中， 由于數據收集耗時長久，其數據很容易過期，這是一個長久不能解決的問題;而大數據時代到來后，在收集數據之初基本無目的，在需要用時可及時的抽離出有用的數據， 有效的避免了數據過時，提高數據利用率。

3. 大數據時代下對傳統統計學的幾點思考

大數據的發展對很多行業都有非常不容忽視的沖擊， 對統計學也一樣，因此，需要對傳統統計學進行再思考， 具體如下：

(1) 完善總體、個體、樣本定義。

傳統的統計學分析， 是以總體為根據，從中抽取樣品，分析樣品得到總體特點。對大數據而言，其對個體的依賴性不強，是先有數據后又總體的，而鑒于個體的不準確性，很難預先通過數據庫對所有數據進行編制分析，且傳統的總體、個體定義模式已不足以作為從數據庫中抽取樣本的依據了。

基于此，傳統的總體、個體定義方法必須做出變革，且根據大數據的非靜態特點， 無論在什么時間段的總體，都能看做一個時間段的樣本。

(2) 轉變抽樣調查功能。

傳統的統計學中，抽樣調查是最常用的方式，但其已暴露出不穩定、偏差大等問題。

步入大數據時代后，全搬抽樣調查顯然已不能跟隨時代步伐，必須對其部分功能進行調整，首先是可將統計機構調查所獲數據作為參照物，與大數據進行對比分析，讓兩者互相校正、互為補充;同時可采用抽樣調查的方式從大量數據中找尋規律，以作為數據挖掘、分析的基礎。

4. 結論

新時代的到來對傳統統計學帶來了強力的沖擊，但這不表示可以完全的拋棄傳統統計學，因為，對大數據時代的統計學進行探索還需要用到傳統統計學的方法，這就意味著，大數據離不開統計學。

因此，本文深入思考了大數據時代對傳統統計學的變革，認為在大數據時代，研究統計學時不僅要考慮大數據帶來的基于，還應做好準備迎接挑戰，并將大數據與統計學合理的結合在一起。

參考文獻

[1] 劉俊杰 . 大數據時代對傳統統計學變革的思考 [J]. 中國民商 ,2017(12):274+276.

[2] 劉旭 . 探析大數據時代對傳統統計學變革的思考 [J]. 才智 ,2016(35):244.

[3] 蘇敬蕊 , 楊彥炯 . 大數據時代下應用統計學專業發展的一些思考 [J]. 教育現代化 , 2017(49).

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