吴瑞萍

摘要：本文从整体性与涌现性特征、多样性与非线性特征以及相关性与不确定性特征几个方面着手，对大数据思维的特征展开分析，同时通过对大数据思维与传统统计思维的对比，针对大数据思维模式下统计工作的开展策略提出具体建议。

关键词：大数据思维；传统统计思维；数据性质

网络信息技术的高速发展，使得大数据已经逐渐成为当前新的生产力之一，在推动传统行业改革创新方面发挥着重要作用。随着网络数据信息量的越来越大，传统的统计思维方式已经无法满足時代发展的需求，而大数据凭借自身的4V特性（即voulume，variety，velocity和veracity），逐渐衍生出大数据思维。虽然大数据思维是在传统统计思维的基础上发展而来，但是又存在一定的差异，在解决问题时还需要从多个角度去分析。

一、大数据思维的特征分析

大数据思维在统计工作中的巨大应用价值，主要体现在大数据思维自身所具备的特征方面，通过对相关文献资料和统计案例的分析，笔者将其总结为以下几点：

第一，整体性与涌现性特征。在信息时代，人与世界的关系、思维以及存在的内在联系均与数据紧密相连。随着数据量的不断增长，与以随机样本为核心的小数据思维相比，以全部数据为核心的大数据思维蕴含着巨大的能量，其整体性特征尤为突出。而大数据思维模式中最为常见的一类词汇就是涌现性，主要是指大数据整体有多个小数据不具有的属性、功能以及特征；……