談大數據時代數據分析理念

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摘要：當今時代，網絡發展迅速，科技發展穩步向前，大數據也逐漸步入人們的生活，在各個領域我們都可以看到大數據的應用，但由于當今大數據領域經驗并不足，對大數據的分析及應用還不能達到我們想要的水平，本文將通過對大數據與大數據時代的定義分析、大數據對統計學研究工作的影響與關系和大數據時代下數據分析的理念進行闡述和討論，以求對相關從業人士提供參考。

關鍵詞：大數據；數據分析；統計學

大數據在如今社會已經成為熱點詞匯，不僅在計算機領域，在其他各個行業都能夠得到運用，為各個行業提供便捷，為了讓大數據能夠得到充分利用，下文將對大數據分析相關方面進行討論。

一、大數據與大數據時代

（一）大數據大數據是在當今科技飛速發展的情況下，一種新興的信息數據處理技術。隨著社會科技的進步，各行各業對于數據的應用也越來越廣泛，傳統的數據處理技術耗時較長且精準度較為低下，已經不能滿足現代科技對數據應用的要求。新時代的大數據系統具有超大的數據容量，同時兼容半結構化與結構化的數據，遠遠超出傳統數據庫管理系統的管理能力。因此新的大數據技術就此誕生。大數據在發展過程中，具有比為鮮明的特點。與傳統數據處理技術相比，大數據具有數量龐大、多樣化、速率快、價值高的特點。在信息處理的速度不斷加快的當今社會，這樣的特點為大數據的廣泛應用打下了堅實基礎。由于數據的數量較為龐大，且各種數據近年來的增長趨勢呈指數型，其數據的種類和形式也各有不同。其次，合理利用大數據技術，能夠在一定程度上降低成本，提高效率，因此，大數據處理各項關鍵技術的進一步的開發與利用已成為了提高自身效率，實現核心競爭力的重中之重。

（二）大數據時代大數據時代是指在物聯網技術、計算機技術、數據信息處理技術的基礎上，通過互聯網途徑，大量收集并處理分析數據資源，而形成一種新型的信息時代。大數據時代的主要核心內容是對龐大的數據體系進行處理以發揮價值，從而提升數據分析效率以及數據應用價值。大數據時代是由多種信息技術共同組成，可以有效地避免數據處理中不同步、使用不方便的情況發生，具有高效可靠的數據處理、整合、分析及匯總的功能。因此，大數據時代的新型數據處理技術可最大程度的對數據進行分析與挖掘，極大提高處理數據的效率。

二、大數據時代與統計學

（一）大數據時代與統計學的關系統計工作是集數據的搜集、整理、分析和解釋為一體的系統的過程。大數據與統計二者互相依存，通過統計的方法和原理對數據進行整理和分析，提高數據的精確度和適用度，以此來實現數據的價值和利用率。由此看來，大數據與統計學的聯系既緊密，又存在區別。大數據與統計學的關系甚為密切，它們都是關于數字的學科。統計學為大數據提供了了施展方向，而大數據將統計學引領至更深更廣的空間。共性之一就是社會與數據。幾乎所有的行業與大數據都有著密切聯系，這些聯系或直接或間接，而人們正是通過獲取數據并進行分析，從而才能得到商業知識和社會服務等能力。大數據與統計學的區別。首先，信息規模不同。大數據的分析對象是與某事物有關聯的所有數據，要求數據量龐大。統計學則是用樣本來分析和推斷總體的數量特征。在大數據時代，則可以通過各種方法和渠道獲得全面而又完整的的信息資料，從而完成更多從前無法完成的事情。其次，動靜標準不同。數據經過了搜集、整理、分析的過程就很有可能因為精確性不足而被認為失去了用處。而大數據時代，則不必再擔心這個問題，數據的精確性和原始性不在被過分重視，人們可以接受復雜數據。第三，數據搜集形式不同。在以往數據搜集形式主要是抽樣調查，方法局限。而在大數據時代，特點是信息爆炸和互聯網飛速發展，這一情況得到改觀。最后，思維方式不同。大數據時代人們的思維發生轉變，人們開始更多的關注事物的相關關聯。

（二）大數據對統計學研究工作的影響首先，大數據豐富了統計學的研究對象。在大數據時代，我們既可以以結構化數據作為測量單位對文本、圖像和視頻等進行分析，還可以對非結構化數據實行分析。其次，大數據影響了統計學的工作進程。統計數據需求豐富，原有的統計抽樣分析不能在適應時代的發展，而現代科技方法如透過傳感器自動收集數據等方法取代了傳統方法，更加便捷有效。

三、大數據數據分析理念

（一）統計學的應用隨著現代科技的發展，傳統的大數據已經不能滿足人們對數據處理的要求。傳統的抽樣數據調查不能滿足大數據的數據處理以及知識發現。因此，新技術及思維的引進就顯得尤為重要。新的統計學思維以及知識的應用能夠很大程度的提高大數據分析的效率。摒棄對傳統的小數據樣本的依賴，不在用傳統的統計工具對數據進行全部分析。而是對數據進行針對性的分析，使數據分析更加精準，并且能夠更加全面的體現數據的價值。我們利用統計計算工具對數據進行分析從而判斷數據的變化趨勢。統計學的應用可以，為數據分析提供科學的參考依據。

（二）數據分析流程的優化在這個信息化的時代，大數據有著非常廣泛的滲透范圍。不同的時代、不同的地區甚至是不同的行業之間都會出現交集。因此舊的傳統的數據收集方法已經不再適用大數據時代。由此一種新的具有顛覆性的計數形式出現了。數據庫中的信息都是由不同的基礎信息集合所生成的，這些數據被集中處理或者是分散處理，這就需要對傳統的原始的數據進行深度處理，然后將從其中得到的信息直接應用于實際的決策中。

（三）數據的分析理念數據分析在傳統概念中屬于統計行為，主要應用于對數據流進行較為全面的分類和統計等方面。傳統的數據分析使用的是分布式的數據庫，對數據進行分布式處理，或者是采用計算機對數據進行海量的搜集整理以及儲存，以用于對數據進行后期整理分類處理。這樣就能夠證明，在大數據技術中，具有實用價值的信息是通過對數據的分析整理分析得出的。也就是說，數據的分析是統計學的延伸。它同時完成了對海量數據的比較以及對傳統統計學的探究。結合上文所述，可以發現我國大數據領域并未達到很高的水準，所以我們需要結合多行業大數據應用的經驗，利用好統計學知識，發展大數據，為各個領域提供優質保障。

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作者：蔣卓昊 單位：寧波工程學院