概率论与数理统计在大数据分析中的应用策略

秦涵

随着我国社会经济和科学技术的不断发展，互联网的发展越来越迅速，自21世纪以来，因为互联网的发展和推广速度呈几何倍数增长，当前我国的互联网发展已经进入了大数据时代。大数据是复杂且规模庞大的，而且大数据的增长非常迅速，同时大数据还具有稀疏性等一系列的特点，也是因为大数据的一系列特点，导致了大数据分析的困难较大。而近年来应用的概率论与数理统计方法，为大数据的有效分析提供了有力的条件，也在很大程度上有效的降低了大数据分析的难度。将大数据用概率论与数理统计的方法进行分析，在当前是一种较为简单且高效的方法，大力提升了大数据分析的有效性和准确性。本文对概率论与数理统计和大数据之间的密切联系、常用方法和应用策略等内容进行了探讨和总结，用以明确大数据分析中概率论与数理统计的重要性和具体应用，以期对未来大数据分析的发展提供相应参考。

随着人们生活水平和品质的提高，概率学知识在人们的生活工作中应用的越来越广泛，概率学知识的应用大力提升了人们对于世界的认识力度，而在大数据分析中应用概率学知识，则极大的提升了大数据分析的有效性和稳定性。在大数据的分析应用中使用概率学与数理统计的方法，能将人们生活工作中所遇到的复杂问题和数据进行科学分析并得到准确结果，有效的提升了人们的生活质量，不仅如此，应用概率学与数理统计的方法对大数据进行分析，还能对相应事物的演变规律和发展趋势做出准确的预测。如今，在大数据时代的来临和冲击中，对大数据分析的需求越来越大，而概率学与数理统计的方法在大数据分析中的强劲优势，让概率学与数理统计成为了众多复杂问题和数据分析解决的重要指引。

一、概率论与数理统计的概述

概率论与数理统计方法在高等数学中是具备鲜明特征且稳定高效的一种分析方法，概率论与数理统计方法和经济学之间具有紧密的联系，同时，概率论与数理统计方法针对研究对象具有较为独特的思维特征。概率论与数理统计因为其丰富的内容，是数学学科中重要的组成部分，近年来随着相应研究的不断发展和完善，概率论与数理统计方法也广泛的应用于众多领域。

在当前，因为概率论与数理统计在人们的生产生活中发挥着巨大作用，所以目前可以将概率论与数理统计看作一种独立的学科。在工业领域或者其他相应领域中，目前的概率论与数理统计方法对信息技术的要求较高且比较严格，正是因为如此，概率论与数理统计方法在大数据分析中具有较为突出的优势。另外，概率论与数理统计方法在当前其实也不属于一个独立的学科，因为概率论与数理统计和其他学科之间不仅有着紧密的内在联系且还有相互的渗透作用，同时也因为概率论与数理统计的涵盖和应用范围较广，所以，目前人们对于概率论与数理统计是无法进行逐一解释的。

二、概率论与数理统计与大数据分析的联系

在大数据时代，针对大数据分析的需求十分庞大，而利用具有较强优势的概率论与数理统计方法对大数据进行分析，不仅有效提升了大数据分析的准确性和稳定性，也很大程度的提升了人们生产生活中对于复杂数据和问题的解决力度。概率论与数理统计方法在当前的大数据分析中占据着重要位置，同时概率论与数理统计和大数据分析之间也具有较为重要的联系。两者之间的联系包括四个方面，其一是两者的研究目标相同，概率论与数理统计和大数据分析两者的目的都是找出大数据内部的联系和规律并对数据结构进行有效的探索和明确;其二是两者之间的相互作用，因为大数据的快速发展，使大数据分析为统计学开辟了一个全新的应用空间，同样也是因为全新应用空间的出现，针对概率论与数理统计进行的研究有了一个全新的课题，而最后的结果表明，对大数据分析进行有效研究，也能同时推动概率论与数理统计的迅速发展;其三是大数据分析应用的领域较为广泛，大数据分析虽然不是统计学中的分支，但大数据分析能广泛的应用于众多领域，大数据分析的应用能为其他领域提供全新的思想、工具、方法，而其中较为常见的应用如使机器进行学习、实现数据存储等;其四是 概率论与数理统计在 DM 中所占据的重要位置，在 DM 中，概率论与数理统计的应用比较广泛且高效，能为复杂问题和庞大数据的解决提供有效的方法和技术。

三、概率论与数理统计在大数据分析中的常用方法

在大数据分析中，概率论与数理统计的常用方法主要包括层次分析法和蒙特卡罗法两类。其中，层次分析法是在研究不确定因素的演变规律和发展趋势时，对不确定因素所产生的影响和相互联系进行综合分析并得出相应结果的方法。层次分析法能有效的解决结构为多级递阶的复杂问题和复杂数据。在层次分析法的应用过程中，数学模型的建立需根据相应的步骤进行，首先是明确问题中的各个因素并进行准确的层次划分，以此达到使问题呈递阶层次结构的目的。其次是以上一级的要素为准则，将上一级的要素和下一级的要素进行对比，确定下一级要素之于上一级要素的重要性尺度并进行相应判断矩阵的构建。最后是根据问题中各个要素的重要度进行计算并确定综合重要度，进而使相应问题能有效解决。蒙特卡罗法在使用时，需对相应问题的不确定性因素进行反复的随机抽样，以此得出不确定因素在问题中的影响程度，再对得出的影响进行计算分析后便能得出問题科学解决方法的分析结果。因为能对相应的实际问题进行真实模拟，所以蒙特卡罗法在解决实际问题时具有较高的优势。

四、概率论与数理统计在大数据分析中的应用

（一）在经济数据分析中的应用

在大数据时代中的各类数据中，经济数据是较为常见的，经济数据在经济市场中的作用非常重要。针对经济数据进行准确的分析，能有效的推动社会经济，但是因为经济数据在互联网中的存在形式是低密度的，所以针对经济数据的分析难度较大。而应用概率论与数理统计方法对目前的经济数据进行分析，则是当前经济数据分析方法中较为简单且有效的。在概率论与数理统计的经济数据分析中，正态概率分布方法是较为常用的分析方法，而正态概率分布方法也因为能够预测和描述连续性随机变量的概率，所以被广泛应用到经济金融管理的领域当中。正态概率分布方法能利用概率论与数理统计对概率的所有信息进行准确且有效的分析，同时根据分析结果达到对市场经济状况实时掌握的目的，如此能确保人们充分了解市场经济规律并对相应的经济信息进行准确分析，最后通过准确的信息有效的制定和调整后续的一系列决策。

经济市场虽然变幻莫测，但经济市场的变化也具有相应的规律和趋势不会过于离谱，因此对经济数据进行分析时，不仅要预测经济市场的变化规律和发展趋势，同时还要对经济市场中的风险进行考虑。在经济市场中风险和利益是相互存在的，而对经济数据进行准确有效的分析，不仅能有效的避免风险的产生，还能找出应对风险的相应措施，达到解决经济市场风险的目的。利用概率论与数理统计方法对经济数据进行分析，也是目前人们应用较为广泛且较为有效的规避经济风险的方法。

（二）在商业数据分析中的应用

在大数据时代的市场经济环境中，除了经济数据外商业数据也是同样重要的部分，因此，利用概率论与数理统计方法对商业数据进行分析也是当前数据分析方法中较为常用的一种。对于企业而言，商业数据的重要性是不可或缺的，虽然商业数据和经济数据两者之间存在相应的联系，同时商业数据也属于经济数据的一种，但复杂的经济数据却不一定就是商业数据。

以概率论与数理统计的方法对商业数据中的大客户流失概率为例进行商业数据分析，可以清晰的了解概率论与数理统计在商业数据分析中的应用。在进行大客户流失概率数据分析时，需先进行研究模型的建立，然后选择相应的参数和协变量后进行计算，最后根据数理统计的结果进行筛选后得出结论，如此才能确保大客户流失概率数据分析的准确性。

另外，在大客户流失概率数据分析的研究模型建立时，需满足两个条件，其一是保证大客户基本属性相近且大客户流失的数据满足相同的流失函数，其二是大客户的流失数据分布条件必须保证源于流失函数的指数项，在此基础上找出造成大客户流失因素的数据并对流失数据进行归类和时段设定，同时对特定情况中的大客户流失数据进行汇总并得到准确的流失走势图，在进行走势图的标准函数计算后便能得到准确的大客户流失概率数据分析结果，因此，满足以上两个条件能有效提升大客户流失概率数据分析的准确性。最后，在大客户流失概率数据分析的研究模型建立后，首先需进行相应参数和协变量的选择并对回归参数进行准确计算，然后根据实际情况对大客户的流失因素进行有效选择并确定协变量的数量，最后根据数理统计的结果进行筛选，如此才能得出最准确的大客户流失概率数据。

五、结语

如今我国正处于大数据时代，概率论与数理统计在当前的大数据分析中占据着重要位置。随着社会的发展和学术研究的不断完善，如今的概率論与数理统计方法已经不是单一的大数据分析工具，而是大数据时代中一个准确且高效的大数据分析方法。因为概率论与数理统计方法的存在，如今的大数据分析不仅仅只代表针对各类数据的分析，大数据中的过程、趋势、效果等内容也是大数据分析中的分析目标。在各类数据的冲击下，大数据的增长趋势和增长速度也越来越快，利用概率论与数理统计方法对大数据进行有效的分析，不仅能使人们的生产生活得到有力推动，还能在很大程度上提升我国的经济增长速度。（作者单位：北京比特易湃信息技术有限公司）