大数据时代统计学面临的机遇与挑战

阿尔孜古丽·艾合买提

（喀什大学数学与统计学院新疆维吾尔自治区，喀什 844000）

统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析的一门社会学科，可以反映客观现象总体数量的数据。在大数据时代的背景下，通过对大数据地统计推断，给统计界带来切实的利益，促进对自然和科学地深度理解。面临复杂数据的增多，大数据时代统计学在面临更多机遇的同时，也面临了众多的挑战。因此，这个时候就需要使用大数据，为统计学理论和方法构建提供更为广阔的发展空间。

一、大数据的意义

从一定程度上看，大数据时代充满了众多的信息，且其种类异常的繁杂，这就使得样本容量变得更加巨大。当出现这样的问题时，则可以利用统计学的知识，将其容量进行科学的减少，并按照具体的要求，使其达到自己想要的精确程度。在面对高维数的情况之下，则需要选择一个合适的变量，然后再对其进行压缩以及降维等。从另外一个角度来看，大数据涵盖的领域较为广泛，其所涉及的行业面比较多，在混合以及多源的数据基础上，实现对社会、自然等方面的数据叠加。从本质上看，各个领域间的数据并不是孤立的，他们之间也有着许多密切的联系。大数据的信息内容非常丰富，其中包括的语言、文字、声音、图像等。我们不仅需要对这些数据进行总结，还需要将这些数据进行集中并统计。从大数据的环境上看，第一，大数据快速的涌现，让存储设备与计算能力很难使用此种十分巨大的数据流。第二，目前形势上看，当前的磁盘存储还不能很好的实现硬盘存储。第三，大数据在分布存储的环境下，需要将海量的数据分布于更多的计算设备当中。第四，众多的数据储存在一台电脑中时，需要在多线条的环境之中，使用多个数据处理器实现内存的双向传输。总之，大数据的目的就是为了把繁杂的数据信息，转变为我们需要的知识。探究数据的产生机制，接着结合自身的实际情况，探究对应的对策与政策，提高预测性与预后性。大数据不仅可以实现纵向与横向的延伸，也可以在自然、经济、社会的现象上发现疾病疫情、科学与社会动态。例如：众多知名的搜索引擎就是利用频繁检索词条，进行搜索信息源来自哪里，其影响的范围等。

二、大数据对统计学的影响

（一）数据下的时代变革

从众多数据变化上来看，人们主要就是根据面临“问题”而去搜集相对应的“信息”。这个时候，我们在外出的时候，就可以查询到想要去的地方的天气与交通状况，其中还包含了宾馆的居住情况。接着就可以通过这些数据，对未来提出查询并作出决策。例如：现在有很多优秀的物理学家与统计学家，计算机专家，通过对大数据的把控与观察，就可以对数据进行敏锐的处理，并进入生命科学领域。

（二）大数据的研究动向

从数据时代所面临的难题来看，现在需要的则是对各类信息资源的处理，并追踪信息的源头，对核实的信息进行样本处理。展现对应的偏倚和异质性，按照其对应的格式与结构进行数据处理，实现分布式算法，保证数据的完整性与可视性、可扩展性。对海量数据进行有效分析时，已经超越了个体领域的范围，需要在社会整体层面上，实现计算机资源与数据源的实时性决策。除此之外，还需要该领域的专业人员，去研究统计推断以及算法的内容，并在此基础上提出合理化建议。

三、大数据时代统计学面临的挑战

大数据时代统计学，在回归预测方法的出现后，拟合优度检验的方式，并且深入的应用到社会各个方面。从当下的形势上看，人们在自主获得相应的数据时，也在从其他领域大量地获取信息，并对收集的大量数据进行观察与分析。此种情况的出现就让一部分人脱离了实验室，专业从事大数据的研究工作。但随着时间推移，信息的获得方式及其规模已经发生了根本的变化，这样就让统计学面临了新的难题和机遇。众多的数据都是多源异质的、且其覆盖范围也不尽同，为了整合这些信息，则需要对其来源、获取方式、描述等，作为支撑进行分析。科学技术的发展催生了大数据时代的变革。在科学的视角下综合分析处理信息，提供方便快捷的数据信息，促进统计学的发展。

统计学是一门传统性的学科，无论是其理论的领域，还是实践的领域，其研究的成果都有极高的价值。随着大数据时代的数据呈现了海量，分散式的特征，这样就对统计学的发展造成了一定程度的影响。这个时代的数据量，其规模已经超越了人们的想象，而它的“全”已经让人们对单一信息的认知变得更加连续、系统。信息的多样性，更是让样本与个体之间的关系得到了更好的优化。另外，新时代下的数据具有多样性特征，这也优化了传统统计学的主观臆断。以往的统计学更多追求的是“为什么”？而现代统计学追求的是“是什么”？因此，个体的选择标准会缺乏一个相应的标准，这样在选择个体数据时其难度更会上升。样本统计是一门极为重要的学科，利用该学科的知识，可以实现对客观事物的复杂关系等进行深入的研究。在这一时代下局部与整体的情况变化，造成了整体变化趋势的进一步变更。随着样本数量的增加，从一单数据源中收集到的信息，全部属于非结构化的信息，但是在之前的结构化的数据当中，需要进一步提升样本的数量，接着提升统计学的精确度。这样就会增加样本选取的工作难度。另外，随着计算机技术的不断提升，计算机的正常工作离不开统计学软件的支持，其软件的使用，不仅可以提升该学科对数据分析的效率，也可以提升精确度。从目前的形式上看，主要使用的统计学软件有Eviews、SPSS、SAS、Stata等。但是，还不能实现较强的传输与存储功能，还需要进一步的创新与研发。换句话说，就是需要在较短的时间内输出结果，但是实现这些软件的升级较为困难。在大数据时代下就需要提升数据的容量，增强更多的获取方式。我国相关统计软件相对缺乏，不少软件还处于英文版本的状态，对于初学者来讲需要花费较多的时间进行学习，这就给统计人员的需求带来了难度。那么，大数据时代在给相关人员带来意想不到惊喜的同时，也造成了不容小觑的挑战。

五、数据时代中统计学面临的机遇

（一）统计效率的问题

统计学的统计效率想要得到更好的体现，就需要在多元化的基础上保证及时性、弥补传统条件下的滞后性、提升统计学的效率。另外，大数据在高速发展的过程中，不仅可以提升统计动态数据的收集，还可以在反复的应用当中满足各式各样的服务需求。针对于采集数据采集的次数提升问题，需要使用大数据挖掘潜在价值，提升挖掘的全面性与整体性。在信息搜集的时候，其成本不会因为软件运行次数而出现上升，并且在其应用方面，其成本也出现了下降的趋势。

（二）统计单个体系的拓展

在大数据的引领下，统计学也得到了快速的发展。这个时候就需要在庞大的数据上，使用样本进行选取、按照标准进行划分。在新的变化中，传统统计学的样本统计会朝着一个方向进行发展，并在总体的概括中，实现对本门学科体系的构建，消除总体数据收集时的难度，弥补该学科数据采集不足的现象。并在有效的延伸过程中，对学科的体系进行统筹发展。

（三）统计学科的应用范围提升

以旧的理念为起点，在实践的过程中，需要了解一个结果或者是一个原因，统计学在数据时代的具体应用过程之中，展现惯有的“研究问题”来驱动“收集数据”。从数据时代的角度进行探究，此种功能并不是一成不变的，此种变化中，促进了统计学的进一步发展与扩大。例如：传统统计学一般会作为一种输血形式进行参考信息。但是，在大数据的背景下，展现了更多的多元化与多样性，并在海量的用户当中，开拓更多的信息，这些内容不仅涉及到了他们的生活各方面，而且还在进一步的挖掘过程中，衍生出来新行业。传统统计学结构存在着很多的局限性，在非结构或者是半结构的数据统计下，实现无数据化行业的进一步发展。

结语：

新常态的背景下，大数据时代下的统计学是科技与社会经济的主要价值体现，也是社会经济的运行模式与决策模式的构建。只有在日新月异的科技发展过程中统计学要与时俱进、统筹发展、完善统计学创新机制、建构统计学学科体系理论框架。并不断接受机遇与挑战，统计学才能适应大数据时代的发展潮流。