大数据视角下应用统计学的创新发展研究
浅谈统计学的大数据时代的发展方向及趋势
浅谈统计学的大数据时代的发展方向及趋势摘要：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;发展趋势引言：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、大数据的来源与发展历程大数据，并不具备一个十分明确的概念，起初大数据起源于技术领域。
在信息量逐步增多的情况下，使得常规电脑原有内存量已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的 Hadoop平台、谷歌的 MapＲeduce 等。
此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量。
2、统计学的发展历程介于人类统计活动是随着计数行为而出现的，故统计发展历程能够追溯至原始时期，即统计已经有几千年的发展历史。
然而，人类统计时间发展至理论层面，则要追溯至近代，迄今为止约有 300 多年的历史。
统计学的发展历程，大体而言，可分成古典记录统计学、近代描述统计学以及现代推断统计学三个阶段。
其中，第一个阶段时间范围大约为17世纪 50 年代～ 19 世纪 50 年代，统计学兴起于这个时期，并初步形成了统计研究的相关规则、方法。
统计学在大数据时代的应用
统计学在大数据时代的应用随着现在网络愈来愈发达，尤其是例如微博、微信朋友圈等这些社交网络app的兴起，手机的使用变得逐渐趋向于多元化，使得大家现如今每天的生活当中都会产生很多的数据信息，企业能够通过这些数据了解到这些产品的类别、顾客消费习惯以及客户的需求等等，对于大型的企业来讲，大数据有着十分高的开发价值，大数据也将使高科技武器创造新的突破，这样能够使得大数据在军事方面得到更好的应用。
现如今大数据在我们的日常生活当中的发挥着越来越大的作用，无论是说工作或者是生活，大家都都是离不开大数据的，大数据现如今在以一种非常庞大的信息力量来影响到现今的各种产业的发展，并且持续的推动着大数据网络信息时代的发展。
很多产业都被大数据技术所冲击着，首先被冲击到的就是一些较为传统的媒体行业。
媒体行业被冲击的最严重的一个国家就是德国，德国的传统纸媒体正在经历着有史以来最大的危险。
德国最大的传统媒体连续三家报业纷纷宣布破产，使得失业的人数迅速上升。
《德国金融时报》以及《法兰克福论坛报》在半个月之内先后纷纷宣布破产以及停刊，德国传统媒体都感受到前所未有的危险。
现在中国传统媒体行业也在受到大数据的冲击，二十年前的上班族在地铁上可能每天都是要依靠路边购买的报纸获来获取一些最新的新闻资讯，现如今报纸都是在清晨的地铁上面工作人员免费派送的。
与传统媒体行业的日渐衰落相比，现代互联网企业发展的蒸蒸日上，典型的互联网企业例如，谷歌能够每天赚到一亿美元的广告费、百度收入屡创新高，并且赶超了“中国媒体王”CCTV。
这些大型互联网公司的主要收入来源还是依靠大数据所推广的精准广告，这些广告的数据量越多、越大，这些广告就会越精准，公司营收也会更高，当前的互联网公司都是免费提供各种服务给大家，最后通过客户群体产生的数据来向广告主收费。
因此大数据很大程度上推动了现在的互联网公司的发展，这也是一些传统媒体，例如如杂志、报纸等纸质媒体最终走向消失的缘由。
大数据时代统计学重构研究中的热点问题剖析
大数据时代统计学重构研究中的热点问题剖析大数据时代的到来，给统计学领域带来了许多新的挑战和机遇。
在这个背景下，统计学的研究也正在不断重构和演进。
本文将从大数据时代统计学研究的热点问题进行剖析。
一、数据挖掘和机器学习随着大数据的出现，人们可以获得更多样化和更庞大的数据集，这就要求统计学家能够有效地从这些数据中挖掘出有价值的信息。
数据挖掘和机器学习是当前研究的热点之一。
数据挖掘，顾名思义，就是通过计算机自动地从大数据中发现规律和模式。
而机器学习则是通过让机器自己从数据中学习并改进性能。
这两个领域的发展使得统计学家能够更好地利用大数据，提高数据的分析能力和预测能力。
二、非参数统计方法传统的参数统计方法需要对数据的分布做出假设，并根据这些假设进行参数估计和假设检验。
然而，在大数据时代，数据的分布往往是未知的，或者由于数据量过大而难以估计。
因此，非参数统计方法成为了一个热点问题。
非参数统计方法不需要对数据的分布做出假设，而是直接利用数据本身进行分析。
这种方法在大数据分析中具有重要的意义，因为它能够更好地应对未知的数据分布和高维数据的分析问题。
三、时间序列分析大数据时代的数据通常具有时间序列的性质，例如股票价格、天气数据等。
时间序列的分析对于预测和决策具有重要意义。
统计学家在大数据时代需要发展更精确和高效的时间序列分析方法，以便更好地挖掘时间序列数据中的信息。
四、高维数据分析大数据时代的数据往往是高维的，这给统计学家带来了巨大的挑战。
传统的统计方法在高维数据中往往效果不佳，因为高维数据的特点包括多重共线性和过拟合问题。
因此，如何处理高维数据成为了一个热点问题。
一种常见的方法是降维，即通过将高维数据映射到低维空间来简化问题。
另外，还有一些基于稀疏表示的方法，通过压缩高维数据以减少噪声并提高数据分析的效果。
五、数据隐私和安全在大数据时代，数据隐私和安全问题变得尤为重要。
随着人们对个人信息的关注和更严格的相关法律法规，统计学家需要通过采用隐私保护技术和安全加密算法来确保数据的隐私和安全。
大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的探究
大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的探究大数据时代的到来，给统计学专业研究生的培养提出了新的挑战和要求。
随着大数据技术的飞速发展，统计学专业研究生需要具备更强的创新能力，以适应快速变化的信息时代。
本文将探讨大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的问题，并提出相应的解决方案。
随着大数据技术的快速发展，大数据已经成为各行各业的一种趋势和变革的引擎。
在这个大数据时代，统计学专业研究生在理论与实践中需要具备更强的创新能力。
大数据时代对统计学的需求是多方面的，不仅仅是数据的分析和挖掘，更需要统计学家具备与其它学科合作、解决实际问题的能力。
大数据时代的统计学研究需要更多关注多源数据、全球性数据和大规模数据，这就需要统计学专业研究生具备更加严谨和深刻的研究思维，更具有创造性。
二、大数据时代下统计学专业研究生缺乏创新能力的原因在传统的统计学专业研究生培养中，重视数学基础知识的教学，但忽略了学生的实践能力和创新能力。
这导致了大部分统计学专业研究生在解决实际问题时，缺乏足够的创新思维，无法从数据中发现新的规律，不能有效地利用大数据为社会做出更多的贡献。
传统的统计学专业课程设置和教学方法也很难激发学生的创新潜能，使得学生在培养过程中缺乏对实际问题的深入思考和解决能力。
在大数据时代，培养统计学专业研究生的创新能力已经成为当务之急。
学校和教育机构应该重新调整统计学专业研究生的培养目标和培养模式。
应该更加注重学生的实践能力和解决问题的能力，在课程设置上应该增加一些与实际案例结合的统计方法与数据分析的案例教学，帮助学生在实践中提高创新能力。
学校可以设置一些创新实践的课程，引导学生从实际问题出发，进行实际调研和数据分析，培养学生的解决问题的能力和创新潜力。
学校还可以鼓励学生参与一些数据挖掘和大数据分析的竞赛和项目，培养他们的团队合作、项目管理和数据分析能力，有助于培养学生的创新能力。
大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的探究
大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的探究大数据时代的到来，给统计学专业研究生的培养提出了新的课题。
在这个背景下，如何培养统计学专业研究生的创新能力成为了重要的课题之一。
本文将探究大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的相关问题，并提出一些相应的对策。
大数据时代给统计学专业研究生的培养带来了很多挑战。
大数据时代对统计学专业研究生的要求更高。
在大数据时代，数据量大、数据种类多、数据速度快，这对统计学专业研究生的数据处理能力、数据分析能力、数据挖掘能力等方面提出了更高的要求。
大数据时代对统计学专业研究生的跨学科综合能力提出了更高的要求。
大数据时代需要统计学专业研究生具备跨学科的综合能力，比如具备一定的计算机科学知识、数据管理知识、商业知识等。
大数据时代对统计学专业研究生的创新能力提出了更高的要求。
大数据时代需要统计学专业研究生有更强的创新能力，能够独立进行数据分析、数据挖掘，并能够提出创新性的分析方法和建模方法。
为了应对大数据时代对统计学专业研究生创新能力的更高要求，需要从以下几个方面采取相应的对策。
需要改革统计学专业研究生的培养方案。
在大数据时代，需要对统计学专业研究生的培养方案进行改革，增加相关的计算机科学课程、数据管理课程、商业课程等，从而提高统计学专业研究生的跨学科综合能力。
需要改革统计学专业研究生的培养方法。
在大数据时代，需要采用更先进的教学方法和手段，比如采用案例教学法、项目驱动的教学法等，从而激发统计学专业研究生的学习兴趣，培养其创新能力。
需要加强对统计学专业研究生的创新能力培养。
在大数据时代，需要采取更多的措施，如组织学术讲座、学术研讨会，开展科研项目合作等，从而提高统计学专业研究生的创新能力。
三、结语大数据时代给统计学专业研究生的培养提出了新的挑战，特别是对统计学专业研究生的创新能力提出了更高的要求。
为了应对这些挑战，需要采取一系列的对策，包括改革统计学专业研究生的培养方案、改革统计学专业研究生的培养方法，加强对统计学专业研究生的创新能力培养等。
大数据背景下的统计学发展方向分析
大数据背景下的统计学发展方向分析一、机器学习在大数据时代，数据量的剧增给传统的统计学建模带来了极大的挑战。
传统的假设检验和回归分析等方法不再足以应对复杂的数据和模型，需要更加高效、准确的数学科技来处理大型数据集。
机器学习正是一种利用算法和数据自动发现规律和预测结果的数据分析方法，其主要涉及到深度学习、决策树、支持向量机等技术，可以用来解决大规模、高维度的数据分析。
二、数据挖掘数据挖掘主要是指对大量数据进行自动或半自动的分析，从中发掘出有用的知识和信息，是一种通过大量数据挖掘关联、规律和模式的技术。
它主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、神经网络等。
三、多元统计学多元统计学主要研究多个变量之间的关系，给统计学提供了一种全新的视角和方法。
它通过各种可视化和分析工具，可以更好地解释和发现数据中隐藏的结构。
在大数据分析中，多元统计分析可以用来发现子群体、分群和类别、发现数据之间的关联等。
四、贝叶斯统计学贝叶斯统计学是一种建立在贝叶斯定理上的推理方法，通过先验概率和后验概率的结合，实现对参数估计和预测的精准控制。
它主要用来处理缺失数据或不完全信息的分析问题，也可以有效地处理大量的观测数据和参数不确定性问题。
贝叶斯方法在神经网络中的应用等领域中也表现出了极高的效果。
五、时空统计学时空统计学主要是指针对时空数据的统计分析方法，主要用来处理地理信息系统和气象学等领域的数据。
它通过使用时空模型来描述时间、空间位置、方向等要素之间的关系，有效地提高了数据挖掘和模型预测的准确性。
六、可视化数据分析可视化数据分析是指通过图表、地图、动画等方式将数据转化为可视化形式，透视数据背后的规律和趋势。
通过可视化数据分析，我们可以更好地发现数据中的关联和模式，并提高数据分析的效率和准确性。
总的来说，在大数据时代下，能够运用更多的模型和算法，我们可以更好地分析和利用数据。
机器学习、数据挖掘、多元统计学等技术可以用来更好地挖掘和分析大规模、高维度的数据，并发现数据隐藏的结构和规律。
大数据时代的统计学方法与应用研究
大数据时代的统计学方法与应用研究一、大数据的概念和特点大数据是指数据规模大、涉及多领域、多来源、高速增长等特点的数据集合。
它主要由传统的结构化数据和新兴的非结构化数据组成，如社交网络、移动设备、云计算等。
大数据的特点主要包括：数据规模大、多变性、高实时性、不确定性、但是含有很多有价值的信息。
二、统计学方法在大数据中的应用在大数据时代，统计学方法非常重要。
统计学的主要方法可以分为描述统计和推断统计两大类。
描述统计用于对数据进行汇总、统计和展示，以便发现数据的规律和特点。
推断统计则是在已有的数据样本中，推断全集的特点、规律和未来趋势等。
常用的统计学方法有回归分析、主成分分析、聚类分析、时间序列分析等。
三、大数据中的回归分析回归分析是一种估计因变量和自变量之间关系的方法。
在大数据中，回归分析可以用于预测趋势、模拟情况、调整模型、拟合关系等。
常用的回归分析方法有线性回归、非线性回归、多元回归、逐步回归、岭回归等。
例如，通过分析消费者的购买历史和历史数据，可以预测未来的消费量，并利用回归分析优化市场营销策略。
四、大数据中的主成分分析主成分分析是一种数据降维方法，它可以将多维数据降至少维，同时保留原始数据中重要的信息。
主成分分析可以解释原始数据中的关系、因素之间的相互联系等。
在大数据中，主成分分析可以用于数据的压缩和简化、特征选择、异常检测等。
例如，对于销售数据中的很多指标，可以使用主成分分析方法，得到少量的主成分，从而更好地了解销售情况，并采取相应的措施。
五、大数据中的聚类分析聚类分析是将数据根据相似性划分为不同的组别，以便更好地了解数据的结构和特点。
在大数据中，聚类分析可以用于分类、预测、分析等多种方面。
聚类分析可以通过距离度量、相似度度量等方法，将数据划分为不同的组别。
例如，在电商领域中，可以根据用户的行为、交易数据及其它观察指标，对其进行分群，以实现更精准的精准营销和个性化推荐。
六、大数据中的时间序列分析时间序列分析是根据时间顺序对数据进行分析的方法，往往用于对趋势、周期、季节性以及其他时间相关的特点进行研究。
大数据时代下统计工作探析
大数据时代下统计工作探析随着信息技术的迅猛发展，大数据时代正在深刻地改变着人类的生活和工作方式。
统计工作作为数据科学领域的重要组成部分，也在这一变革浪潮中面临着新的挑战和机遇。
本文将探析大数据时代下统计工作的现状、面临的问题以及未来的发展趋势。
在大数据时代，数据量不断增长，数据类型不断多样化，数据处理和分析的要求也日益提高。
统计工作作为对数据进行收集、整理、描述、分析和解释的一项重要工作，在这一时代中扮演着至关重要的角色。
统计工作在政府、企业、科研机构等各个领域都发挥着巨大的作用。
在政府领域，统计工作用于支撑国家宏观经济运行的监测和预测，指导国家决策的制定和实施。
统计数据的准确性和权威性对于国家经济安全和社会发展稳定至关重要。
政府也需要统计分析来解决一系列具体问题，比如城市交通拥堵、环境污染、教育医疗资源配置等。
在企业领域，统计工作被广泛应用于市场调研、产品研发、人力资源管理、财务预测等方面。
通过对市场需求、竞争对手、消费者行为等数据的分析，企业可以更加精准地制定营销策略、产品定位、渠道布局等。
企业也需要利用统计分析来实现内部运营的优化和效率的提升。
在科研机构领域，统计工作是支撑科学研究、推动学术进步的重要手段。
大量的实验数据需要通过统计分析来验证假设、发现规律、探索新知。
统计方法也在各个学科中发挥着重要作用，比如生物统计、地质统计、社会学统计等。
大数据时代下统计工作的现状是需求持续增长、应用领域不断扩大、技术手段不断丰富。
但统计工作也面临着一些问题和挑战。
二、大数据时代下统计工作面临的问题数据质量问题。
随着数据量的不断增加，数据质量的可靠性和准确性成为了统计工作的首要问题。
大数据时代下，各种类型的数据源纷至沓来，但这些数据中往往掺杂着大量的噪声和无效信息，给统计分析带来了极大的困难。
如何在数据采集、清洗、整理过程中提高数据的质量成为了一个亟待解决的问题。
数据隐私和安全问题。
随着数据的数字化和网络化，个人隐私泄露和数据安全成为了日益严峻的问题，这也给统计工作带来了挑战。
浅谈基于大数据背景下的统计学的应用
浅谈基于大数据背景下的统计学的应用统计分析统计分析是大数据背景下的统计学应用的核心。
在大数据分析过程中，统计分析不仅可以帮助清楚地表达数据的现象，而且可以抽象或组织数据以更好地理解它们的规律。
常用的统计分析包括描述性统计、推断性统计分析和假设检验。
采用描述性统计分析，可以从大量数据中找到一些总结信息，比如数据的均值、标准差、中位数等等，用于表达数据的特征和规律。
推断性统计分析则建立在描述性统计的基础上，用于推断一些规律，并验证推断是否正确。
在大数据场景中，偏斜数据和异常值很常见，因此这种推断方法十分重要。
假设检验用于判断数据集是否符合预期，从而验证某种发现是否具有统计意义。
建模与预测在大数据场景下，建模与预测是非常重要的统计学应用。
由于大数据往往来自不同的来源，因此数据的可信度和准确性常常存在问题。
建模和预测的目的是生成模型，以便更好地解决这些问题。
在建模中，统计学家使用不同的建模方法来确定变量的关系以及它们如何影响观察的结果。
例如，回归分析、时间序列分析、聚类分析以及网络分析等等都是常用的建模方法。
预测方面的分析则侧重于未来结果的预测问题。
这种分析方法可以用于诸如市场销售预测、股票涨跌预测等，它提供了有利于管理和决策的信息。
机器学习在大数据中，机器学习是一项非常重要的统计学应用。
它自动化了数据的建模和分析过程，从而可以发现数据中隐含的规律。
在大数据分析中，机器学习可以有效地提高数据处理效率和准确性。
机器学习的应用包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
监督学习要求通过一些数据已知的基础上，使用模型来预测未知数据。
无监督学习则依赖于算法的自学习能力，自动捕捉数据的模式和结构。
强化学习则通过数据的反馈信息来学习决策的技能，这种方法对于决策类问题非常有效。
总结在大数据背景下，统计学的应用越来越重要，它被应用于从数据中提取信息和结论、预测未来事件以及解决实际问题。
本文简单介绍了基于大数据背景下的统计学的应用，包括统计分析、建模与预测、机器学习等方面，这三个方面是非常重要的。
大数据在统计工作中的应用
大数据在统计工作中的应用随着信息技术的快速发展，大数据的概念逐渐走入人们的视野并在各个领域引起了广泛关注。
作为一个庞大而复杂的数据集合，大数据以其蕴含的信息量和价值受到了统计学家们的青睐。
大数据的应用已经逐渐渗透到了统计工作中，为统计学提供了新的研究方向和方法，对统计分析和决策提供了强有力的支持。
首先，大数据的应用为统计学研究带来了全新的机遇。
传统统计学依赖于对数据的采样和抽样分析，传统方法无法从大规模、高维度的数据中挖掘隐藏的信息。
而大数据技术使得统计学家能够直接利用全部数据进行分析，从而发现更加准确、全面的结论。
例如，在公共卫生领域，统计学家可以通过分析庞大的医疗数据，快速发现疾病的流行趋势和规律，提前采取有效的防控措施，保障公众健康。
其次，大数据的应用为统计分析提供了更加精准、有效的工具和方法。
相比传统的统计方法，大数据技术具有更高的计算速度和更强的数据处理能力。
传统统计方法常常面临数据量过大或者复杂度过高的问题，难以得到准确的结果。
而大数据技术能够处理海量的数据，并通过机器学习算法和人工智能技术寻找数据中的模式和规律，从而提高统计分析的准确性和效率。
例如，在金融行业，大数据技术可以对庞大的市场数据进行快速分析和预测，帮助投资者准确把握市场趋势，做出科学的投资决策。
此外，大数据的应用还为统计工作提供了全新的视角和思路。
大数据不仅包含数量庞大的数据，还包含多样化的数据类型和来源，包括结构化数据、非结构化数据、传感器数据等。
这些数据不仅包括人们在日常生活中产生的数据，还包括互联网上的社交媒体数据、地理位置数据等。
统计学家可以通过分析这些多源、多样的数据，揭示不同领域中的关联和趋势，为决策提供更全面、多角度的信息。
例如，在城市规划中，统计学家可以通过分析大数据，了解城市的人流、交通、环境等情况，优化城市设计和规划，提高城市的智能化和可持续发展水平。
然而，大数据在统计工作中的应用也面临一些挑战和问题。
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大数据视角下应用统计学的创新发展研究
作者：姚昕金
来源：《商情》2020年第07期
【摘要】在大数据时代，数据量越来越大，而真正让数据发挥作用，需要对数据信息进行专业化的处理，因此应用统计学的发展迎来历史性机遇，应用统计学也逐步应用到社会各领域并助力提升相应领域的发展水平。
为进一步推动应用统计学的发展，必须对应用统计学的应用进行创新。
基于此，本文简要分析了应用统计学与大数据，阐释了应用统计学在大数据背景下的应用与创新，并对应用统计学面临的机遇和挑战进行分析，希望为行业有关人士提供启发。
【关键词】应用统计学;大数据;云技术
信息化时代发展到一定程度，就进入了大数据阶段。
大数据在人们工作生活的方方面面发挥着越来越重要的作用，对应用统计学的发展来说更是机遇与挑战并存。
应用统计学与大数据的结合有利于应用统计学发挥自身的优势，有利于推动应用统计学的发展迈上新台阶。
大数据作为数据的集合和信息资产，应用统计学作为大数据发展的保障，两者结合既能促进应用统计学的应用，又能促进应用统计学的创新发展。
一、应用统计学与大数据
（一）应用统计学
作为一门以研究数据为主的学科，应用统计学经过多年的发展，基于其较为完善的理论体系，在许多应用领域取得巨大进步，发展逐渐成熟。
应用统计学主要是对数据信息进行研究，运用多种知识对数据进行分析和研究，其中最主要的方式是运用数学知识，首先对数据进行采集，然后对相关数据设计调查问卷，最后采用合适的方法对调查的数据进行分析和处理。
在得出结果之后，将结果运用到现实生活中，解决现实中的实际问题。
应用统计学发展逐渐成熟主要表现在两个方面：一方面，应用统计学渗透在各个学科领域，并且能够和诸多学科进行有机结合，如经济统计、金融统计、生物与卫生流行病统计、风险管理等等。
另一方面，应用统计学的应用范围越来越广，涉及很多不同领域，在教育方面、管理方面、产业发展和医疗卫生方面都运用了应用统计学。
应用统计学以数学知识为基础，解决现实生活中出现的实际问题，在统计分析过程中，主要运用的工具是计算机，采集、研究和处理的数据是结构化数据，通过云技术进行分析，得出需要的结果。
（二）大数据
大数据是数据的集合，也可以说是一种信息资产，主要运用于计算机、信息科学和统计学三个学科。
在一定范围内无法用简单常规的工具采集、研究和处理的数据的集合，称之为大数据（big data）。
大数据被看作是一种信息资产，主要原因是因为其包含海量的数据、数据的高增长率和数据的多样化，并且数据流转速度快，通过专门信息处理已逐渐成为一种重要的社会资源。
大数据是一种资源，更是一种战略资源，在各行各业的应用能够迸发出极强的创造力和影响力。
随着云时代的到来，大数据与云技术产生了紧密的联系，大数据得到了越来越多的关注。
在技术方面，云技术和大数据就像一根钢笔的外壳和墨水，缺一不可，只有两者结合起来才能发挥出他们的作用。
运用云技术，很多不起眼的小数据逐渐被关注，为人类创造有用的价值。
因此云技术和大数据是密不可分的。
（三）应用统计学与大数据的联系
相对于应用统计学来说，大数据是一个更加广泛的概念，其更加关注的是数据预测的准确性。
应用统计学可以为大数据打好基础，有利于未来更好的发展。
但是相比于大数据技术的快速发展，传统的应用统计学方法的适用性受到冲击。
要收集的数据类型不再局限于固定的量化数据，还需要处理大量的非结构化数据、半结构化数据乃至异构数据。
同时，大数据技术的应用对应用统计学在数据存储、甄别、分析、提炼和利用等方面提出了更高的要求。
此外，由于绝大部分的数据来源于互联网或物联网等网络平台，面对这些经过人为处理过的信息，要对数据来源的信道处理慎之又慎。
这些都要求应用统计学必须与大数据充分结合，积极适应大数据技术带来的变革，充分发挥应用统计学自身的优势，推动应用统计学在大数据背景下的应用与创新。
首先要构建符合实际的应用统计学的理论体系，合理整理数据信息，对数据做好分类工作，充分利用大数据技术和思维对数据进行应用统计。
目前，应用统计学思维与运转模式受传统统计学的影响，在数据采集方面仍然保留着传统方法，已经不适应大数据时代的发展要求，需要在调查方向和研究内容等方面进行有效的调整，根据大数据的实操性和未来的不可预料性，更多挖掘应用统计学的潜能。
应用统计学作为一门以数据研究为主的学科，可以为大数据打好一定的理论基础，而数据作为一种资产，处理数据最关键是提高对海量数据的分析能力，实现大数据的发展，为应用统计学做保障。
应用统计学形成的时间虽然比大数据形成的时间长，但应用统计学与大数据相结合，可以发挥出意想不到作用。
二、大数据背景下应用统计学的应用与创新
（一）应用统计学在大数据背景下的应用
应用统计学的应用离不开大数据的保障，顺应新时代潮流的发展和现代社会的不断发展，应用统计学在各个领域的应用也越来越显著。
不同于传统的统计学，应用统计学在大数据时代背景下拥有更加广阔的发展空间和无限潜能，更符合新时代发展的要求。
作为大数据技术的三大基础学科之一，应用统计学能够为大数据的价值实现提供方式方法层面的基础支撑，大数据理论与应用的研发也需要大量借鉴、吸收应用统计学的理论知识框架和技术应用。
从另一个角度来看，在大数据背景下，应用统计学在数据的采集、研究和处理等方面也都需要进行应用创新。
特别是在数据采集方面，由于数据的高增长率、多样化和高速的流转速度，导致数据无法直接使用，无法直接用于数据应用统计。
这就要求在对数据进行研究处理这一环节中，面对海量数据进行有针对性地收集和预处理，加强关键分析节点的判定与设置。
（二）应用统计学在大数据背景下的创新
在大数据出现之前，受制于传统统计学的缺点和不足造成应用统计学发展缓慢，这一现象在大数据成为热门之后得到改观。
近年来应用统计学专业的报考热度逐年升高，就从一个侧面反映出社会对相关人才的需求和认可度的升高。
应用统计学的发展离不开与现实社会的紧密结合，比如过去需要以抽样的方法对消费者购物需求进行探索，而现在可以实时调取消费者的网络购物数据，数级的增长使得抽样的重要性逐渐降低。
这就促使应用统计学要想适应社会，在社会留存下来就要不断的发展与创新。
在大数据背景下，由于海量数据的多样性，需要不断对数据的收集类型乃至收集本身的理念进行调整，这也是应用统计学在发展过程中重点关注和解决的问题。
云技术与大数据密不可分的关系，是大数据发展的重要保障。
将云技术与应用统计学结合起来，采用云技术扩大应用统计学的应用范围，可以实现技术方面的创新，通过云技术对海量数据进行研究处理，得到的研究结果往往比应用统计学单独处理的数据研究结果更加的全面，數据结果也更具准确性。
三、应用统计学面临的机遇与挑战
大数据技术和应用的飞速发展，为应用统计学带来了良好的发展机遇。
由于数据的更新速度越来越快，信息的准确性越来越高，应用统计学的数据来源变得比过去更迅速，更全面，范围更广，应用统计学自身的理论体系也需要进行及时更新，以适应这些新的变化。
应用统计学可以根据大数据的多样性、准确性、分散性等特点，在理论体系和现实生活中快速发展并进行扩展和延伸。
与此同时，大数据在为应用统计学发展带来机遇的同时，也带来了不小的挑战。
虽然大数据给应用统计学带来了海量的数据，但由于数据量大，导致数据的分散性很大，信息不够集中，传统的应用统计学模型无法集中的处理这些数据。
而且由于数据信息格式的多样化，降低了应用统计学处理数据的效率和有效性。
其中最大的挑战是数据信息来源太多，信息网络中纷繁复杂的数据来源导致搜集到的信息无法完全被利用，这也成为在大数据背景下，应用统计学处理数据的一大难题。
四、结束语
统计学作为一门古老的学科，在新时代迎来的历史性发展机遇，应用统计学则有机会成为这一古今交汇之际最耀眼的明星。
在经济社会不断发展、信息技术不断更新迭代的时代，应用统计学将面临更多无法预测的挑战，这就需要应用统计学在发展过程中保持开放性，需要相关研究人员和从业人员广泛吸取各个科学门类的知识，充分利用现有的计算机与互联网的技术，参与挖掘物联网与云计算等新兴技术的潜力。
大数据的应用方兴未艾，从其应用的深度与广度而言还不够成熟，应用统计学与大数据可以互融互促，从分析趋势、指导实践等实用性功能研究着手，提升数据分析处理的精准度，进一步强化应用统计学与各个领域的深度结合，把握机遇，迎接挑战，实现创新发展，将应用统计学理论知识与大数据相结合，优化资源，对资源进行有效配置，促进应用统计学与大数据的共同发展，为统计学科与工作的发展添砖加瓦。
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[3]范新英.大数据背景下统计学专业人才培养之探讨[J].内蒙古统计，2019（2）：48-52.
作者简介：
姚昕金（1992-），女，汉族，贵州贵阳人，本科，数据分析师，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：大数据科学與应用。