浅析大数据时代下的统计工作.docx

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浅析大数据时代下的统计工作

随着我国大数据时代的到来,呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界,同时还改变了我们的工作方式,进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代,从而也就繁衍了数据统计工作,并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息,最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中,在通过大量的数据对其进行深入的分析,从而得出来的重要的且具有一定价值的结论,紧接着,再根据这些结论在其中找到相应的规律,最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下,使得信息化数据信息正在成倍的向上增加,因此在面对这一特殊的情况,统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法,为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。

一、大数据时代统计工作的重要性

大数据时代的到来,带给我们的不仅是工作、生活上的便捷,更重要的是带动了我国全面的发展,与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们,一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统,最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计,由此可见统计工作在大数据时代中的重要性,在大数据时代中,通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析,同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据,从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。

二、大数据时代下给统计工作带来的挑战

(一)对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计

工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现,传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的,而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素,当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来,便可以有效地避免此类问题的发生,而且,数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的,并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息,这样做的目的就是为了不采取其他的途径,也能有效的保证各项原始信息数据的质量,进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。

(二)要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升,因此,根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新,目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表,是需要一层一层的向上级汇报以及分析的,这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间,同时还不能确保报表的质量。因此,随着大数据时代的到来,传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求,那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新,并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。

(三)对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战,而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的,进而对其进行设计相应的

统计指标和统计报表,使其最终获得数据信息能够有效地成为统计数据信息。而相对于大数据时代的统计工作,对于数据信息搜集是在原有的数据信息基础上进行深入的数据信息处理,并经过处理后得到最新的数据信息,然而这些数据的产生能够彻底的满足大数据时代下的统计工作的更像需求,同时也能更加明确哪些数据信息是统计工作主要需要的,进一步的满足国内各行各业之间的需求。

(四)对统计工作的质量有明显的提高大数据时代的到来已经完全实现了全社会的数据信息共享,同时人们获得的数据信息不再像过去传统较少的数据信息,而是获得大量的数据信息,并且这些获得数据信息面向的是全体人们,这样一来就是使得各项的数据信息之间传播的时间最大程度上进行缩短,从而使得人们在极短的时间内获取到自己所需要的数据信息,进而满足了当代人们对各项数据信息的质量需求。因此,这样也就从根本上保证了数据信息统计的质量能大大地提高,并且还能最大化的减少低质量的数据信息出现,进一步地保证了统计数据的准确性,并能够更加有效的满足实际统计工作中的需求。

三、大数据时代下的统计工作思考

在传统的统计数据工作中基本上都是简单地进行数据整理和整合,然而这样的统计模式已经不再适应当下的大数据时代工作的需求。而且,大数据时代要求统计工作的方式极为苛刻,同时也伴随着不断地创新,进一步实现在大数据时代下对统计数据深层的挖掘和整理,在通过整理和分析这些数据中,能明确的保证数据信息自身存在的规律,进而能更好地为个行业为服务。

大数据背景下经济统计的机遇与挑战

大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的,不同时期,面对不同的客观需要不断发展自身,以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来,面对海量的数据,经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到,一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求;另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广,也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系,他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来,每天产生的数据越来越多,我们对于数据的接触也越来越方便,可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下,对于经济统计不仅会提出更高的要求,也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制,历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计,如年、月等。随着大数据时代的到来,我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上,已经存在对于股票交易数据的分时统计了,而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大

从以往来看,搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作,所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及,对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息,而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低,我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计,而且对于非关键信息也可以进行统计,这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然,这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义,不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性,很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展,我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储,降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来,对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的,但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标,而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息,且两者之间的关系也相对复杂,我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来,统计样本数量和层次的增加,将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础,使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇,强化经济统计发展 1.利用现代数理技术,充实经济理论

大数据对统计学的冲击与机遇

本科毕业论文(设计) 论文题目:大数据对统计学的冲击与机遇 学生姓名:黄耀真 学号: 1004100311 专业:统计学 班级:统计1003班 指导教师:朱钰 完成日期:2014年 4月 10日

大数据对统计学的冲击与机遇 内容摘要 2010年,全球数据跨入了ZB时代,据IDC预测,至2020年全球将拥有35ZB的数据量,大量数据实时地影响我们工作、生活,甚至国家经济、社会发展,大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系,大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学,首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析,体现在:对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在:抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。 关键词:大数据统计学冲击机遇

The impact and opportunities of big data on statistics Abstract:In 2010,the quantity of data rcached ZB level.According to IDC,there will be at least 35zettabytes of stored data in 2020.Massive data are affecting our life,even the economy and the development of society.The Big data era alredy come.From the perspective of subject, big data can be regarded as a new dataanalysis method due to its function in storage, integration, processing and analysis formass data. The intrinsic nature of big data based on data relationships determines thecertain connection with statistics, thus big data brings both challenges andopportunities to the development of statistics. The statistical was divided into descriptive statistics and inferencial statistics. The challenges of descriptive statistics embodied in the impact on method of data collection, the impact on data type and the impact on data storage.The summary of inferencial statistics.Besides, strengthen convincingness of statistical result,extended statistics system, wilder functionfield as well as higher status of statistician. Key words:Big data statistics impact opportunity

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性-定量-再定性”,第一个定性是为定量分析找准方向,主要靠经验判断,一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代,可以直接通过数据分析做出判断,所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系,然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量-定性”。在实证分析上,传统思路通常是“假设-验证”,先根据最终的研究目的提出假设性意见,然后收集分析数据,进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响,得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下,得出的结论更是毫无用处,甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代,可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制,然后得出结论,分析的思路可以概括为“发现-总结”。 (二)研究对象的变化 首先,从数据来源上看,传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定,随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限,抽样结果经不起细分;纠偏成本高,可塑性弱。而在大数据时代,更多的是将总体直接作为研究对象,摒弃了抽样样本的研究,传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次,对于数据类型而言,传统数据通常是结构型的,即

定量数据加上少量的定性数据,格式化,有标准,可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据,多样化、无标准,很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究,通常是根据内容提出假设意见,然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言,信息资源充足,可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发,需要验证的假设比传统经济学研究多出很多,不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

统计学是(大数据)数据分析的灵魂

及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具,它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况(比如患者会搜索流感两个字)。近日,这个工具发出警告,全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的,因为它的时效性极强,能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明,通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的,仅波士顿地区,就有700例流感得到确认,该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的:设计人员置入了一些关键词(比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等),只要用户输入这些关键词,系统就会展开跟踪分析,创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果(蓝线)与美国疾病控制和预防中心的报告(黄线)做比对,从下图可知,两者结论存在很大相关性: 但它比线下收集的报告强在“时效性”上,因为患者只要一旦自觉有流感症状,在搜索和去医院就诊这两件事上,前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲,如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案,人们就会第一时间使用搜索引擎。故而,还存在一种可能是,医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者,轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子,舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉,他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕,舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中,提到了这些源头。 1、信息的数字化,使得所有信息都可以得到一个完美的副本; 2、存储器越来越廉价,大规模存储这些数字信息成本极低;

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

2013.5 一、问题的提出 大数据(bigdata)泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上,而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息,目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示?统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨,意在抛砖引玉,以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB,2008年是1GB,2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。淘宝网站单日数据产生量超过50TB,存储量40PB。百度公司每天要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。数据的规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据,这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见, 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司,美国赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB,年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元, 收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 (备注:1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ) 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见,大数据时代的到来,对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性,但与此同时,带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来,统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此,笔者认为在大数据背景下,统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下,数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道,统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面, 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如,现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据,在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ETC电子收费系统、GPS定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据,不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差,篡改数据的可能性越来越小,数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要:大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息, 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示? 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词:大数据;统计调查工作;思考 问题研究 17

大数据时代统计学重构分析

大数据时代统计学重构分析 重构随着信息科学技术的高速度发展,当代获取和储存数据信息的能力不断增强而成本不断下降,这为大数据的应用提供了必要的技术环境和可能.应用大数据技术的优势愈来愈明显,它的应用能够帮助人类获取真正有价值的数据信息.近年来,专家学者有关大数据技术问题进行了大量的研究工作[1],很多领域也都受到了大数据分析的影响.这个时代将大数据称为未来的石油,它必将对这个时代和未来的社会经济以及科学技术的发展产生深远的意义和影响.目前对于大数据概念,主要是从数据来源和数据的处理工具与处理难度方面考虑,但国内外专家学者各有各的观点,并没有给出一致的精确定义.麦肯锡全球数据分析研究所指出大数据是数据集的大小超越了典型数据库工具集合、存储、管理和分析能力的数据集,大数据被Gartner定义为极端信息管理和处理一个或多个维度的传统信息技术问题[23].目前得到专家们认可的一种观点,即:“超大规模”是GB级数据,“海量”是TB级数据,而“大数据”是PB及其以上级别数据[2]. 一些研究学者把大数据特征进行概括,称其具有数据规模巨大、类型多样、可利用价值密度低和处理速度快等特征,同时特别强调大数据区别于其他概念的最重要特征是快速动态变化的数据和形成流式数据.大数据技术发展所面临的问题是数据存储、数据处理和数据分析、数据显示和数据安全等.大数据的数据量大、多样性、复杂性及实时性等特点,使得数据存储环境有了很大变化[45],而大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据,这些问题无疑增加了

数据处理和整合的困难.数据分析是大数据处理的核心过程,同时它也给传统统计学带来了巨大的挑战[6].产生大数据的数据源通常情况下具有高速度性和实时性,所以要求数据处理和分析系统也要有快速度和实时性特点,而传统统计分析方法通常不具备快速和实时等特点.基于大数据的特点,传统的数据统计理论已经不能适应大数据分析与研究的范畴,传统统计学面临着巨大的机遇与挑战,然而为了适应大数据这一新的研究对象,传统统计学必须进行改进,以继续和更好的服务于人类.目前国内外将大数据和统计学相结合的研究文献并不多.本文对大数据时代这一特定环境背景,统计学的抽样理论和总体理论的存在价值、统计方法的重构及统计结果的评价标准的重建等问题进行分析与研究. 1传统意义下的统计学 广泛的统计学包括三个类型的统计方法:①处理大量随机现象的统计方法,比如概率论与数理统计方法.②处理非随机非概率的描述统计方法,如指数编制、社会调查等方法.③处理和特定学科相关联的特殊方法,如经济统计方法、环境科学统计方法等[7].受收集、处理数据的工具和能力的限制,人们几乎不可能收集到全部的数据信息,因此传统的统计学理论和方法基本上都是在样本上进行的.或者即使能够得到所有数据,但从实际角度出发,因所需成本过大,也会放弃搜集全部数据.然而,选择最佳的抽样方法和统计分析方法,也只能最大程度还原总体一个特定方面或某些方面的特征.事实上我们所察觉到的数据特征也只是总体大量特征中的一小部分,更多的其他特征尚待发掘.

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浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来,呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界,同时还改变了我们的工作方式,进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代,从而也就繁衍了数据统计工作,并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息,最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中,在通过大量的数据对其进行深入的分析,从而得出来的重要的且具有一定价值的结论,紧接着,再根据这些结论在其中找到相应的规律,最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下,使得信息化数据信息正在成倍的向上增加,因此在面对这一特殊的情况,统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法,为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来,带给我们的不仅是工作、生活上的便捷,更重要的是带动了我国全面的发展,与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们,一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统,最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计,由此可见统计工作在大数据时代中的重要性,在大数据时代中,通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析,同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据,从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 (一)对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计

工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现,传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的,而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素,当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来,便可以有效地避免此类问题的发生,而且,数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的,并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息,这样做的目的就是为了不采取其他的途径,也能有效的保证各项原始信息数据的质量,进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 (二)要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升,因此,根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新,目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表,是需要一层一层的向上级汇报以及分析的,这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间,同时还不能确保报表的质量。因此,随着大数据时代的到来,传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求,那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新,并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 (三)对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战,而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的,进而对其进行设计相应的

大数据,统计学

大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据,要重视统计学,因为在数据足够大了之后,我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律,它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系,它从本质上来说就是一个统计的规律。统计学学好了,你再去学别的都战无不胜,因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。 为什么要强调统计学呢,因为我们的认知能力中最差的是统计思维。人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象,比如我们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基曾说,其实语言不是你学来的,语言是你天生就会的,因为语言太复杂了,要是从出生再学语言根本学不会,等你出生的时候,你的大脑里头已经预装了一套操作系统,语言的操作系统。所以语言我们是天生就会的。 还有,比如我们察言观色的能力,也是天生就会的。但有,一些是我们不会的。一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书,《思考快与慢》。里面就讲到,我们有很多思维是靠直觉的快思维,这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化,然后给我们留下来的,就是第六感觉。当你觉得可能有危险的时候,你就会跑掉。但是呢,我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的,装得很烂,所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。 所以,在大数据的时代,我们最需要补的,其实是我们认知能力中最差的统计思维。如果有在学校的学生,我建议统计学这门课要好好地上。 “大数据”何以成为热门词汇? 为什么突然之间,大数据变成了一个最热门的词汇?

首先是由于IT革命。IT革命之后,我们有了很多处理数据的能力,对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍,而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。而计算机数据处理能力的增长速度,比世界经济增长的速度要快9倍。 其次,能够被数据化的东西越来越多。最早的时候是数字可以被数据化,所以我们有了阿拉伯的计数,后来又出现了二进位,再后来我们发现文字也可以处理成数据,然后我们发现又图像也可以处理成数据。我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里,我就赶紧上网查一查地图,方位也可以被数据化;你用微信、微博,跟朋友在网上交流,说明你的社会关系也会被数据化。 所以这就是为什么现在要谈大数据,因为可处理的东西太多了。而当你能够被数据化的东西越来越多。当你能够拿到的数据越来越多时,就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样,因为你不可能拿到整体,因为整体太多了,而且无法去计算。而现在,当存储能力无限扩大,处理数据的计算能力不断的进步,致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据,而是一个整体的数据。所以这个时候,有很多原来想都不能想的事情,现在你可以去做。 大数据时代的三个规律 规律一:知其然而不必知其所以然外行打败内行 我先讲一个案例就是葡萄酒。葡萄酒怎么品酒?过去是靠品酒方面的专家。他会先闻一闻,什么味道、什么香味,然后看看是不是挂杯,最后告诉你,这个酒大

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

大数据时代下统计学的挑战与发展-精选文档

大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据, 对考察问题给出推断与预测, 最终为行动提供数据 支持”,这就是统计学。从根本上看,统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知, 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会,阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代, 网络科技给搜集数据带来方便, 的设备已经无法容纳大量的数据, 我们对其进行更新, 通过对大 数据的分析,我们为社会传递出有效的、有价值的信息,这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素, 在商品交换过 程中,统计有先导作用,市场经济信息也需要统计学的帮助,大 数据时代, 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查, 等高成本的搜集方式, 通过互联网及移动终端, 我们可以获得更 多数据样本, 可以说我们的社会进入高速发展的时期, 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看,样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本,有效的样本能够正确反映情 况,大数据时代样本概念与传统不再相同, 通常我们得到诸多网 络数据,一种为静态,即直接在客户端创建的数据,无需提取即 可使用,成本低,另一种为动态数据,即数据随着时间的推移而 变化,最终表现为所有数据的总和, 可见此时的样本不局限于随 机抽样,直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看,呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据, 有固定的标准, 大数据时代 数据传统 电话调查

大数据时代统计学发展的若干问题

大数据时代统计学发展的若干问题 作者:马双鸽,刘蒙阕,周峙利,方匡南,朱建平,谢邦昌 本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的,获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”( 批准号13CTJ001) 和国家自然科学基金面上项目“广 义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(批准号71471152) 的资助。 一、引言 随着计算机技术,尤其是互联网和多媒体技术的普及与飞速发展,人类社会被呈爆炸性增长的信息所包围。据国际商业机器公司(IBM)资料显示[1],目前数据的生成每日以千万亿字节来计算,全球近90%的数据是在过去两年产生的。大数据时代已经到来。 基于自身态度和学术背景的差异,目前,来自不同领域、学科的学者对大数据的理解并没有一个统一的定义。依照美国咨询公司麦肯锡(McKinsey)[2]的定义,大数据是指那些规模超出了典型的数据库软件工具的能力来进行捕获、存储、管理和分析的数据集。与传统数据相比,大数据的大不仅仅是体量上的扩充,数据的结构、形式、粒度、组织等各方面都更加复杂。凭借存储成本更低、运行效率更高的现代信息

技术,大数据可以认为是一切可记录的数字化信号集合。从数据特征来看,Grobelink. M(2012)提出了著名的“3V”定义,即多样性( Variety) 、规模性( Volume)、高速性 ( Velocity)[3]。在此基础上,国际数据公司(IDC)认为大数据还具有价值密度低的特点(Value),而国际商业机器公司(IBM)则提出大数据的真实性(Veracity)。[1] 近年来,IBM、Oracle、Microsoft、Google、Amazon、Facebook等跨国公司大力推动了大数据处理技术的发展,大数据在自然科学、金融、医疗、移动通信等领域涌现出了大量应用成果[3]。伴随着大数据的广泛应用,越来越多的学者开始关注和讨论大数据问题,形成了一些颇具影响力、有代表性的观点。其中最典型的要属舍恩伯格和库克耶(2013)提出的大数据时代三个重要的思维转变:更多(不是随机样本,而是全体数据)、更杂(不是精确性,而是混杂性)、更好(不是因果关系,而是相关关系)[4]。上述观点在业界、学术界引起很多共鸣,同时也存在很多质疑[5,6]。此观点对于大数据时代统计学的发展方向具有一定的指导性作用,然而却很少有文章在探讨统计学科如何发展的背景下系统地 对其进行反思。因此,本文首先回顾了统计学发展历史,剖析了统计学的发展总是以应用为驱动,并在此基础上讨论了大数据背景下统计学的发展定位,进一步分析统计学与计算机之间的关系,并针对舍氏“三个重要的思维转变”提出自己

应用统计学专业大数据方向人才培养方案

应用统计学专业(大数据方向)人才培养方案 学科门类:理学 二级类:统计学类 专业代码:071202 英文名称:Applied Statistics(Big data) 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展,掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识,具备运用统计方法和大数据处理技术,利用计算机处理和分析数据的能力,能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 (1)掌握计算机的基础知识。 (2)掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 (3)熟练掌握一门外语,能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 (4)具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 (5)掌握经济学、管理学的基本理论知识。 (6)掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 (7)具有坚实的数学理论基础。 (8)了解与统计学相关的自然学科的基本知识,具有坚实的统计学和经济学理论基础。 (9)掌握统计学的基本思想和方法,熟悉统计政策和法规; (10)理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 (11)掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法,了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 (12)具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专

业知识。 2、能力结构 (1)具有一定的语言文字表达能力,掌握资料查询,文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力,能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 (2)具备自主学习、对终身学习有正确的认识,具有不断学习和适应发展的能力。 (3)具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 (4)能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 (5)具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 (6)了解相关的技术标准,具有数据处理、分析、呈现等应用技能,具备大数据项目的组织与管理能力。 (7)具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 (8)具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力,有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 (9)具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 (1)掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理,树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 (2)具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 (3)具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 (4)具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度,养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵

大数据时代下统计方法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/413124638.html, 大数据时代下统计方法研究 作者:孔社霞 来源:《财讯》2018年第03期 大数据统计方法研究企业管理 大数据时代下的统计发展 (1)我国传统的统计方法发展现状 全球经济活动呈现多元化、多样化和复杂化发展。传统的统计方法很难精确、全面获得在经济、信息资源全球化中占据主导地位所需要的各项统计数据信息。 在大数据时代下,数据的容量变得非常巨大,且种类多样,有价值的数据密度相对变低,需要处理数据的速度变快。而我国传统统计存在一些固有的缺陷,影响企业对经济市场的判断。首先,我国传统的统计方法与国际通行的指标体系不接轨,专业统计制度与核算统计制度之间的矛盾日益突出,使得我国统计制度与方法难以保障未来发展中的科学性。其次,现有的统计方法缺乏活力。伴随着信息数据的大量增加,我国统计人员习惯了统计抽样、线性回归分析等方法,但这些方法已经不适合大数据时代的要求。我国统计方法主要以描述为主,不能准确的分析出我国国民经济体系中的每个统计数据指标的关系,对有效信息的抓取也比较困难。最后,统计服务工作滞后,收集的数据质量普遍较低,致使分析出的结果很难对经济发展和人们的日常生活提供有力的保障。因此,我国传统的统计方法在大数据时代的潮流下,需要做出改变。 (2)大数据时代对统计方法的影响 大数据时代对统计方法的影响是多方面的,尤其是对经济统计的影响是非常深远的。首先,大数据时代的到来,改变了数据的收集方式。传统的数据收集方法是进行普查、问卷调查和抽样调查等。面对当今海量的数据形势,传统的数据收集方法已经无法满足客户对数据的收集速度和数量的要求。这就促使了数据的收集和处理方式的转变。使数据的处理模式能够适应当前的海量的数据形势。其次,数据的分析模式发生了改变。传统的数据在收集之后,进行随机的抽样分析。大数据时代的来临,抽样的分析模式已经无法适应时代对数据的准确性的要求。海量数据进行分析的系统模式逐渐形成了全数据的分析模式,使其准确性和时效性得到了很大的提高。最后,数据之间的因果关系淡化。传统的少量数据中存在着明显的因果关系,而大数据时代的到来,数据之间的因果关系淡化,需要用户在进行数据的分析时关注数据的相关的信息关系,从而实现数据的价值化。 统计方法改革的必要性 (1)统计方法的变革是政府工作的需要

大数据时代的统计学

大数据时代的统计学 摘要:本文主要围绕“大数据”展开话题,结合“统计学”专业,论述了什么是大数据,什么是统计学,在对概念的了解基础上掌握大数据的发展历程以及统计学的发展历程。从中找出大数据与统计学的联系,然后进一步了解在大数据时代下统计学所处的地位以及大数据时代下统计学的变化和发展。在前人的研究基础上,我们进一步的发现问题并探讨问题,运用统计学方法去解决大数据时代下的一些问题,并提出自己的看法。 关键词:大数据;统计学;数据挖掘;数据分析 引言 本文写作的目的在于阐述大数据的定义、历史发展及趋势、运用领域等有关大数据的问题,以及阐述统计学的定义、发展趋势、运用领域等有关统计方面的问题。在此基础上探析大数据时代下的统计学发生的变化,带来的影响,以及所导致的统计学的发展趋势。 有关大数据的文献很多,涉及的领域也相当广泛,如互联网、天文学、大气科学、基因组学、大规模电子商务等等,都离不开计算机作为载体,它们都成为了大数据的来源。本文写作主要基于运用统计学知识去处理大数据所涉及问题,而运用统计方法分析问题所涉及的范围也相当广泛。对于大数据的到来,对于统计学来说是福音,因为它为大数据时代处理大数据问题带来了有效的解决方法。 本文所引用文献主要来自于2011年到2015年的国内外有关大数据的期刊文献,从不同角度描述了大数据对当今时代的影响,尤其是对本文的另一位主角--统计学的影响。而对于一个统计学专业出身的人,对于大数据时代下统计学的发展有喜有忧,大数据时代的到来在一定程度上促进了统计学的发展,同样的也带来了巨大的挑战。这些都需要我们一步步的解决并完善。 正文 1 大数据的来源与发展历程 “大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时,大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还

大数据时代对统计学的挑战_邱东

第31卷第1期2014年1月统计研究 Statistical Research Vol.31,No.1Jan.2014 衡等传统计算机技术与现代网络技术融合起来,把多个计算实体整合成一个具有强大计算能力的系 统,并借助SaaS 、PaaS 、IaaS 、MSP 等商业模式把它分布到终端用户手中。云计算的核心理念就是不断提 高“云”处理能力来减少用户终端的处理负担,使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备,并能按需 享受强大的“云”计算处理能力。可见,统计技术与云计算技术的融合是一种优势互补,只有这样统计 技术才能在大数据时代一展身手、有所作为,才能真 正把统计思想在数据分析中得到体现,实现统计分析研究的目的。 数据创造统计,流量创新分析。由于各个应用领域的不断变化,特别是数据来源与类型的不断变化,使得统计学还难以成为一门真正成熟的科学。因此,在数据分析的世界里,不断提高驾驭数据的能力是统计学发展的终身动力。 大数据时代对统计学的挑战 * 邱东 内容提要:本文首先探讨了面对大数据潮流应持有的科学态度,然后从大数据能否淹没整个世界、信息与噪声 能够泾渭分明吗、 统计学与数据科学究竟是什么关系、大数据潮流对统计学究竟产生了什么样的影响等四个方面论述了大数据对统计学的挑战。 关键词:大数据;信息;噪声;数据科学;统计学 中图分类号:C829.2 文献标识码:A 文章编号:1002-4565(2014)01-0016-07 The Challenge of Statistics in the Age of Big Data Qiu Dong Abstract :This paper discusses the trend to big data which is due from scholars to scientific attitude ,and then discusses the challenges of big data from four aspects as following :Can big data cover the whole world ?Can Information and noise be quite distinct from each other ?What ’s relationship between statistics and data sciences ?What kind of impact generated on the trend of big data ? Key words :Big Data ;Information ;Noise ;Statistics ;Data Sciences *本文为第十七次全国统计科学讨论会特邀论文。 一、除了机遇还有挑战 世界潮流,浩浩荡荡,不可阻挡,国人讲究识时务者为俊杰,信息时代,数据爆炸。大数据大势当 前,究竟采取什么样的态度才是真正的 “识时务”?大数据时代并不会自动生成,总是需要不断地提出和解决大数据发展所遇到的问题和矛盾,才会有切实的进步。事物发展的不同阶段有不同的“时 务”,需要不同的应对。2009年,大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇。而早在1980年,著名未来学家A.托夫勒 出版《第三次浪潮》,其中已将大数据赞颂为“第三 次浪潮的华彩乐章”。此间30余年,能不能看作大数据发展的萌芽期?多数人对数据爆炸还懵懵懂 懂,世界需要赛博世界(Cyber world )的开拓者,需要大数据潮流的预示者,需要导师,需要先声夺人。 一旦人们接受大数据汹涌而来的现实,就需要既讲机遇,也讲挑战。我们固然仍需要启蒙,需要科 普, 需要科学理论和方法论的“二传手”,但不需要跟风,不需要屏蔽了部分信息的“偏息图”,不需要抓住一点不及其余的“唯数据论”,不需要“应运而生”的投机者。我们更需要切实有学术增加值的数

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