基于大数据时代下传统统计学变革的思考

张一品

【摘要】由于现代社会的快速发展，科学技术在经济中的比例在不断提升，现代社会正处于大数据时代下。统计学有机地结合了生产的各个方面，是商品生产与商品交换之间的纽带。大数据的出现改变了传统统计的思维方式，传统的统计数据方法已经无法满足时代发展的要求，需要对现有的传统统计学进行适当的变革以促进大数据的进步。

【关键词】大数据时代 传统统计学 变革 建议

统计学是一个高度集成的领域，被广泛的应用于人们的生活和生产中。合理的使用统计学会让我们的生活变得更加便利。通过回顾统计学的历史，在现实生活中对统计学的应用不断改进。随着大数据时代的到来，传统统计学也逐渐发生了变化。大数据时代的来临为传统统计学提供了新的选择，并改变了传统的思维方式，传统统计学将如何变革以适应时代的发展已经成为目前社会上的热点问题。

一、大数据时代下统计学的发展

大数据时代的到来正潜移默化的影响着我们原有的生活方式，由于大数据无处不在，人们在生活中可以更加方便的使用数据来研究问题。在过去，除了依靠天气预报来提前知道未来天气，就只有打电话给气象站来进行询问。现在我们依靠手机就可以做所有事情，随着各种移动软件应用程序的出现，人们整体的生活方式得到了改善。如果想了解未来的天气，可以直接打开手机查看相关信息，还可以使用手机预订酒店、订购门票和食物等。大数据还能整合所有论文并计算其中的重复率。现在我们可以使用照片来记录发生的事情，相比之前因无法保存而失去历史价值的东西，它具有很大的优势。想要充分利用大数据的价值，可以通过合理的资源整合，从而创造出巨大的经济价值。例如，现在将医保卡与身份证绑定使用，这样就可以自己使用手机来进行挂号，相比之前的排队挂号节省了许多时间。另外，GPS定位系统在生活中的应用也十分广泛，给现在的小学生佩戴上具有定位系统的智能手表，父母可以实时获得他们孩子的位置，减少了丢失孩子的几率。一些记忆力不好的老年人会忘记家庭地址，只要佩戴上这种手表，也能让家人及时找到他们。显然，构建大数据体系，可以让我们查询历史数据变得更加方便。

二、大数据时代下对传统统计学进行变革的措施

2.1提升统计人员的综合素质水平

如今，大数据时代的发展进程正在逐渐加快，必须在日常工作中提升统计人员的整体素质。统计学要求统计人员提高他们的道德水平以及专业知识水平。企业可以定期组织员工进行技术培训，并开展相关活动提升员工的道德思想水平。公司应提高员工对统计学知识的重视程度，鼓勋其主动学习有关方面的知识，并能够将其应用于到日常工作中，熟练掌握新的统计工具来创建良好的公司业务发展环境。高校在培养相应人才的计划中，应强化学生这方面的专业知识，统计学生需要在入学前就准备好教育课程，以便课堂教育能够更灵活，提高学生的主动性。

2.2提升统计人员处理数据的能力

随着大数据时代的发展，很多应用程序与大数据的联系都十分密切。如果统计人员精通处理大数据的方法，就可以通过总结一段时间内的数据并对可行性数据进行计算，从而提高生活质量。因此，我们需要提升统计人员处理数据的能力，邀请专业人员开设讲座，让其为公司员工传授如何处理大数据的方法和经验。在大数据时代下，统计人员需要具有全面的专业知识和熟练的操作能力，所以统计人员必须积极获取新知识，学好相关知识为公司创造出更多的经济利益。

2.3采用新的办法对大数据进行分类整合

历史统计数据的方法主要用于根据已建立完成的数据处理方法，一致地进行数据汇总，使用这种方法得到的结果通常是结构化数据。数据分类和处理是进行数据处理的第一步，也是进行数据统计分析的核心步骤。由于数据信息来源和信息种类十分繁多，使用传统统计方式对现有的数据信息进行分类和整合已经无法体现出大数据的多样性，也不能保证数据的完整性。尽快找出适合大数据信息处理的方式以完善数据信息，是目前我们首先需要考虑的事情。

2.4让结构化与非结构化的数据相互结合

在这个大数据时代下，数据的容量非常之多，而数据主要分为两种类型，分别是结构化数据以及非结构化数据，结构化和非结构化数据之间存在着相互转化的关系，将它们连接在一起并合理运用是当前关注的问题。在二十一世纪，来源广泛和种类繁多的数据构成了大数据时代，所以我们要紧跟时代步伐，逐渐提高表达大数据的水平。显然传统统计更关注数据推理，但由于大数据不同类型之间差别很大，因此大数据的整合更倾向于解释数据，也更全面地描述了数据。通常，收集数据还要从非结构化数据中提取出有用的信息。非结构化数据是高度抽象的，后期开发的重点是要把非结构化数据转换为结构化数据，从而将信息表現的更加清晰。

三、结语

总之，大数据的出现为统计学的发展提供了机会和平台。大数据比原有数据更加完整且形式更加丰富多样。大数据时代下，统计学需要对其面临的挑战进行重点分析，促进大数据和统计学之间的相互整合，从统计教育的普及和公司内统计人员培训方面使得统计学能够更快更好的适应现有的大数据时代，二者相辅相成共同促进发展。充分利大数据时代为统计学提供的机会和平台，让统计学变成促进大数据处理和整合的辅助工具，让其为统计学变革提供加速阶梯。