蒋慧来 上海市立信会计金融学院 上海市 201600

引言

大数据时代，随着大数据技术应用逐渐广泛，冲击了应用统计学的发展。应用统计学是改革中必要的理论基础，这门学科主要是统计所需的数据信息，在统计的基础上进行分析和研究，应用其成果以指导实践。在当今时代背景下，应用统计学更要与大数据技术相融合，继续发展创新，才能实现更大的价值。下文主要是分析统计学与大数据技术的同与不同之处，探讨应用统计学的应用和改进方向。

一、应用统计学与大数据技术相结合的必要性

随着网络技术的发展衍生了云计算技术，它在各行各业中都产生了重要影响。大数据技术可以对大量的数据进行整合，让使用者发现有效信息，提高数据的利用价值。[1]

1.大数据技术

大数据技术和云计算技术存在差异，大数据技术整合后的数据与一般的数据信息也有差异。合理运用大数据技术能够实现科学预测，而应用统计学无法处理海量数据，不能实现有效预测。

大数据技术对应用领域有重要影响，尽管应用时间不长，但却对信息领域起着导向作用。目前大数据技术理论尚且不够丰富，但技术的发展步伐却不断向前。与之相比，应用统计学发展水平落后，理论体系却比较完整。[2]

2.应用统计学

较大数据技术而言，应用统计学发展历史悠久，很长一段时间内在各行业起着重要影响。分析其学科发展概况可知，应用统计学对数据信息比较关注，运用各种理论知识来研究数据信息。数学知识在其中运用最广，还要继续收集数据信息，按照实际需要来整合分析数据。应用统计学处理信息时还可以利用计算机统计学软件来统计，结果会更加精确。

3.大数据技术与应用统计学的结合

大数据技术可以处理大量数据信息，并且有效收集、整理、分析数据，整合成准确的结果。时代环境不断改变，不同的行业也在飞速发展，对于大数据技术的需求越来越高。这要求大数据技术加强创新能力，不断提高处理数据的水平，满足行业发展的需要。

尽管大数据技术走在时代前沿，发展速度也很快，在实际应用中有着毋庸置疑的优势。但是要继续创新发展大数据技术，需要统计学的知识作为理论支撑。传统统计学理论处理大量信息，要建立完善的理论体系，把传统应用统计学的理论知识涵盖其中加以利用。在实际运用的过程中，对统计学理论需要分类整理，再运用大数据技术来综合分析。[3]

大数据技术和应用统计学之间也有共同之处，所以统计数据和分析时可以将两者结合起来使用。尽管大数据技术对于传统应用统计学是一个冲击，但大数据技术代表时代发展方向，建立两者的关联有其必要性。有利于促进传统应用统计学的变革创新，提高统计学的实用性。

二、大数据背景下应用统计学需要面对的挑战

应用统计学收集数据信息的时效性差，对于信息收集来说，收集时间越快，信息价值越大。如果收集时间太长，信息不能及时被分析处理，那么得出结果会滞后于他人。

大数据技术并不是完美的，在应用过程中还有许多问题存在。所以应该和应用统计学结合使用，取长补短。大数据技术能够加快数据的收集处理速度，得出的结论也比较准确。实际上大数据技术是应用统计学的理论延伸，在技术上发展完善了应用统计的理论。但是大数据技术的发展是对应用统计学的一个冲击。现在数据信息越来越复杂，且数据量巨大，传统应用统计学模式难以处理这些数据。有的数据系统性，关联性不强，给传统应用统计工作增加很大难度。

三、大数据背景下应用统计学的创新

若大数据技术能与应用统计学融合使用，将促进应用统计学的变革。大数据技术以云计算技术为基础，所以对传统应用统计学来说，结合运用云计算技术可以实现技术创新。

计算机技术的升级，加快应用统计学与大数据技术的融合，使用者利用计算机软件统计数据更加方便快捷，有利于应用统计学的创新发展。

在计算机科学领域来看，大数据应用的重要性无可置疑。利用大数据技术浏览和搜索有关信息，耗时更短，查询到的数据更加精准。所以在计算机科学领域中，运用大数据技术和应用统计学是相得益彰的，既能促进应用统计学的进步，又能加快大数据技术的发展。[4]

结语

总而言之，现在时代背景是大数据技术时代，应用统计学的发展受到各种技术创新的挑战，若在应用领域中仍然保持一成不变的传统使用模式，使用价值将大大降低。意味着应用统计学需要加强创新，在行业需求基础上提拔优秀的统计人才。如果在应用领域中继续保持传统使用模式，需要加快推动大数据技术与统计学知识的融合，合理分配相关资源，才能让应用统计学满足实际需要，发挥更大价值。