李芳

摘要：在近几十年中，我国随着科学技术的不断发展，同时也伴随着互联网加时代的到来，大数据技术已经潜移默化地融入到了人们生活中的各个角落，微博、微信等社交平台不断的充斥着人们的生活，这在一定程度上也极大地推动了大数据时代的发展。本文主要针对统计学在大数据时代的发展方向及趋势进行了详细的探讨以及深入的分析，解读了大数据时代统计学所带来的机遇以及挑战，并且结合笔者自身实践工作经验提出了一些具有建设性的意见和建议，希望能够为同行业工作者提供有效的参考。

关键词：统计学;大数据;机遇与挑战;发展趋势

统计学究其实质主要是针对数据进行搜集以及整理的一个学科，它通过运用数学和其他学科知识之间的联系对研究对象的未来发展趋势进行精准的预测。大数据时代的来临为统计学和数学带来了深远的影响，使得统计能够更加的高效以及精准。这在一定程度上为统计学科体系的延伸创造出了更多的机遇，同时也提供了更好的平台。

1.统计学在大数据时代面临的机遇

1.1提高了统计效率

在传统模式下的数据收集方面，由于多种因素的影响导致了数据的滞后性以及时效性，这种现象严重的制约了统计工作的精准程度。随着科学技术的发展以及大数据时代的到来。数据的收集效率以及质量得到了进一步的提升，在大数据时代背景之下，数据呈现即时性的特点。因此数据的传输速度便捷，同时也增加了数据的存储以及传输量。除此之外，在数据的收集过程当中也更加的便捷，例如，相关工作人员为了确保数据的精准性以及及时性，可以对数据进行定期的收集。同时，由于数据具有多样性的特点，因此在大数据技术的应用过程当中，统计也能够更加便利于数据的分析工作。由于数据具有多样性的特点，因此可以针对此特点逐步地降低相关工作人员的工作量，同时加大对于统计成本的控制，拓宽数据的应用范围。通过多种方式方法进一步的挖掘数据的应用价值，从而将企业应用于不同的研究领域。这进一步的提升统计的利用效率。

1.2扩大了统计学的应用范围

在之前的传统统计方式之下，相关工作人员在进行数据的收集过程当中，都是需要根據研究对象对数据进行针对性的收集整理以及分析工作。这种传统的模式和现如今的统计工作相比之下就有两点不足之处：首先，由于在大数据时代背景之下数据的海量性过大，因此在海量的数据中很难收集到具有代表性的高价值数据。因此，这在一定程度上为相关工作人员增加了无形的工作压力。其次，由于传统方式的局限性，因此在数据的时效性以及精准性上很难得到保证。尤其是时效性的问题。

1.3延伸了统计学科学体系

随着大数据技术的广泛应用，在传统的统计学中引入大数据技术，为统计学的发展带来了新的可能。海量的数据一定程度上极大的影响到了数据中的样本标准以及样本的提取。在大数据时代的背景之下，由于数据总体性的特点不能够对所需要统计的具体数据进行简单的抽样提取。因此，为了确保统计内容的精准性以及有效性。弥补在传统统计方法中的不足之处，必须要紧跟时代的步伐适应总体统计的发展趋势。

2.统计学在大数据时代面临的挑战

2.1缺乏统计软件和统计方法

随着信息技术的不断发展，需要进一步地提高统计学的数据分析能力以及处理效率。因此，市场中所出现的统计软件也变得与日俱增。统计软件的发展速度也越来越快。为了能够简化统计过程当中的复杂操作，相关工作人员可以通过利用设置统计模型的方式方法将其实现。在大数据时代的背景之下，常用到的统计软件有Spss、Sas等。通常用到的编程语言用R语言、Python语言等。这些软件都能够针对海量的数据进行充分地挖掘与分析，从而帮助相关工作人员能够在最短的时间内获得高价值的数据信息。然而上述软件以及编程语言在其实际应用过程当中仍然还有一定的可提升空间，必须对其进行更加深层次的完善以及升级，与互联网以及电子商务等公司相比较而言，统计软件还需要得到进一步的升级以及完善才能更好地在实际应用过程当中服务于客户。由于在大数据时代下数据呈现多样化以及海量化的特点，因此在统计方法方面仍然存在着一定的缺陷，这也在一定程度上成为了数据研究以及数据分析的阻碍因素，同时也成为了统计学在发展过程当中面临的最主要的困境。

2.2加大样本选取的难度

在应用统计学样本统计法的过程当中，如果想要确定一个数据样本是否具有高价值性，就必须要提高样本的选取标准。这无疑为样本的选取过程增加了难度。第一，在大数据的时代之下样本提取的过程中面对的是海量的存储数据，必须要对数据背后所隐含的实际含义以及具体意义进行精准的定位。第二，在新的时代背景之下，伴随着电子商务社交网络的兴起，同时也使得纷繁复杂的数据信息变得越来越多，数据的种类也更加丰富。这在一定程度上也提升了对数据的研究价值和研究意义。

通常情况下，统计学研究的数据是结构化数据，而网络数据具有非结构化的特点，因此，在数据的获取过程当中，使得许多具有高价值的数据容易造成流失，降低了样本获取过程当中的全面性。除此之外。在大数据时代背景之下，数据具有海量性的特点以及分散性的特点。因此，这在一定程度上极大地增加了相关工作人员的工作量以及工作难度。同时对于数据的界定选取标准也存在着一定的困难。

3.统计学在大数据时代下的发展趋势

3.1培养复合型人才

在传统的统计学中，由于数据的来源相对较为简单，具有单一化的特点。因此，对于统计工作者的专业技术能力以及专业技术水平要求相对较低。然而在大数据时代背景之下，数据具有海量性以及混乱性和繁杂性的特点。因此在数据的处理过程当中必须要求相关工作人员是复合型的人才。一方面，要求统计工作者具有过硬的专业统计知识，另一方面还要求其必须要具备良好的统计能力以及编程技术水平。只有在统计工作进行的过程当中采用复合型人才，才可以使得所收集的数据更有意义和价值，同时也更具代表性。因此。培养复合型人才对于提高统计效率以及统计工作的精准性具有非常重要的意义。

3.2提高大数据统计思维

具有良好的统计思维可以进一步的确保在统计工作进行的过程当中在原有的知识理论上更好的应用在具体工作过程工作中。同时对于学生而言，还可以进一步地提升学生的数据收集能力以及数据整理能力。在面对海量的数据背景之下，相关的统计工作人员必须要拥有更加精准的统计思维，只有这样才能在海量的数据中准确的提取出具有代表性的数据。

3.3加强基础性统计知识教学能力

学生在针对统计的学习过程当中，通常情况下都会产生一种畏难心理，并且存在基础知识薄弱的现象。为了能夠进一步地改善这一现状，相关教育从业人员应该在教学的过程当中加强统计学基础知识的教学。在针对统计学的基本概念以及原理认识的基础上对其进行进一步的理解，从而提升教师的教学效果。同时还可以帮助学生在学习的过程当中打下结实的基础。让学生能够在日后的学习过程当中感到更加的轻松。

3.4促进统计学与大数据的共同发展

在大数据时代的背景之下，大数据的发展为统计学的应用产生了极其深远的影响。在传统的统计学应用过程当中，相关工作人员通过借助样本从而把握统计的整体。这在一定程度上与大数据的应用有着极大的不同。传统的统计学通过把握数据的整体性通过对其加以进一步的分析从而得到更具有说服力和效益的结论。在针对传统数据统计理论应用和掌握的过程当中是通过一种更为人工的方式对数据进行分析与研究。而在大数据时代背景之下，将统计学与大数据技术进行有效地结合，从而利用大数据技术所带来的更为广泛的信息量与统计方式方法进行深入的结合，只有这样才能使得大数据技术以及统计学学科为我们日常的生产生活作出更有价值的贡献，同时也发挥出更加巨大的作用。

4.结束语

综上所述。在新的时代背景之下，大数据技术的广泛运用为传统统计学的发展带来了挑战的同时也带来了不可多得发展契机。与传统的统计学相比较而言，在统计学中应用大数据技术成为了统计力的补充。它在一定程度上极大地促进了各行各业的发展，例如工商业、计算机行业、以及数学学科等。除此之外，大数据技术与统计学的结合还极大地推动了政府在情报决策方面的工作，同时对于我国的市场经济发展以及宏观调控方面也做出了非常巨大的贡献。同时统计学在人口普查工作以及环境评估工作方面也发挥出了巨大的作用。由此可以看出，在服务人们日常生活和生产的过程当中统计学做出了不可磨灭的贡献。因此，必须要紧跟时代发展的步伐，把握统计学以及大数据技术的时代发展机遇，促进统计学的逐步发展。

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