分析大数据视角下应用统计学的创新发展意义

王伟东

（对外经济贸易大学统计学院研修班在读学员，北京 100000）

信息化时代发展到一定程度后就会进入大数据时代。而大数据技术的发展让全球经济发展受到较大影响，应用统计学的出现能够更好提升大数据技术水平，对应用统计学的发展来说也是一次机遇与挑战。应用统计学与大数据的结合推动应用统计学迈上一个新的发展台阶。大数据就是信息的集合和信息资产，应用统计学是大数据的发展保障，二者相结合不仅能够促进应用统计学的应用还能够对其进行创新发展。

1 大数据与应用统计学的相关概念论述

1.1 大数据

大数据是数的集合，也是一种信息资产，其主要应用计算机、信息科学及统计学三种学科。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（bigdata）[1]。它更被看作是一种资产，因为里面包含大量数据、数据的增长以及数据的多样化，而且数据流转速度快，通过专门信息处理已经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，大数据在各个行业中都能够形成较大的创造力及影响力。随着云时代的发展，大数据与云技术产生了相关联系，越来越多的人开始重视大数据。在技术方面，云技术的出现及运用更加精确了大数据的分析准确性，它们就像是钢笔的外壳与墨水，缺一不可，只有二者紧密结合才能发挥发他们应用的作用。使用云技术可以让更多不被重视的小数据得到应用，为人类创造相应价值，所以云技术与大数据是密不可分的。

1.2 应用统计学

应用统计学是一门分析数据整理，从中得到有效信息的数学类，它作为一门研究数据为主的学科，经过多年的发展已经在很多应用领域都取得了巨大进步，现今发展越发成熟。应用统计学主要是通过多种知识对数据进行分析测算，首先是进行数据采集，然后再针对相关数据设计调查问卷，最后再采取合适方法对数据进行分析及处理。在得到结论后将其应用到现实生活中。

之所以说应用统计学越发成熟主要是其表现在两个方面，一方面是它已经逐渐渗透至各个领域中，且能够和更多学科进行结合。例如经济金融行业、生物行业、风险管理、流行病统计等等。另一方面是应用统计学的广泛应用，在教育方面、医疗方面、管理方面、产业发展等都有使用到应用统计学。应用统计学主要是以数字知识为基础，切实解决生活中出现的问题，在统计分析处理过程中，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，通过云技术来分析，最终得到需要的结果。

2 大数据与应用统计学间的相互关联

对于应用统计学来说，大数据是一种更加广泛的概念，它关注的是大数据带来的数据预测准确性。应用统计学可以为大数据打下良好基础，有利于未来发展。但是比之大数据的发展速度，传统的应用统计学方法有些不适应。统计收集的数据不再局限于固定的量化数据，还要出来很多非结构数据、半结构数据以及异构数据。此外，大数据技术的应用对统计学提出了更高的要求，主要在数据存储、分析、处理、利用等方面。大部分的大数据都来自互联网或物联网等平台，面对这些经过人为处理的信息，需要对数据来源的信息渠道报以谨慎小心的态度。这些问题及现象都充分表示大数据要与应用统计学相结合，努力融合进大数据技术改革带来的变化，充分发挥出应用统计学的优势，推动大数据视角下应用统计学的创新发展。

首先要构建符合实际的应用统计学理论体系，合理分析数据，对信息进行统计分类，在运用大数据技术和思维完成对数据的应用统计。但是在目前发展中看来，应用统计学思维及运转模式受传统统计学影响，在数据采集方面仍旧保留着传统方法，随着时代发展，这种方法已经不再适应大数据时代，需要在调查方向及研究内容上进行优化调整，通过大数据的实操性及不可预料性，更多开发出应用统计学的使用潜能。

应用统计学作为一门以数据为基础研究的学科，能够为大数据做好理论基础，而数据作为一种信息资产，处理时最关键的就是提高对数据的分析能力，实现大数据发展，为应用统计学做保障。虽然统计应用学形成时间比大数据的形成时间长，但只有二者结合，才能够发挥出更好的效果，也能够更好地实现应用统计学的技术革新。

3 大数据视角下应用统计学的应用及创新

3.1 大数据视角下应用统计学的应用

应用统计学的应用离不开大数据的保障，随着大数据时代、信息时代的来临，社会在不断发展，应用统计学在各个领域中的应用也越发显著。不同于传统的统计学，应用统计学能够在大数据时代背景下拥有更加广阔的发展空间，更能符合当下时代的发展需求，应用统计学作为大数据技术发展的三大学科之一，它能够为大数据实现价值提供方式方法层面的基础支撑，大数据的应用发展也需要借鉴吸收应用统计学的相关知识、技术。换角度看，大数据背景下，应用统计学在数据收集、分析、处理、测算等方面也需要进行改革创新[2]。尤其是在数据采集方面，由于互联网与物联网的飞速发展，很多信息存在误解性，且数据的高增长率、多样性、高速性使得很多数据无法直接使用，不能立即进行数据应用统计，这就要求在对数据处理研究环节中，对大量数据进行针对性筛选，加强分析节点的预判及设置。

3.2 大数据视角下应用统计学的创新

在大数据未出现之前，应用统计学受到传统统计学的缺点造成其发展缓慢，这种现象直至大数据受到人们关注后才逐渐得到改善。近年来，我国报考应用统计学专业的学生越来越多，这也从侧面反映了社会对相关人才的需求及认可度的提高。应用统计学发展与社会密不可分，例如需要使用抽样的方式对消费者的购物需求进行探索，但是在大数据时代下，只需要实时调取消费者购物数据，就能够从中分析得出结论，这说明数据的增长使得抽样的重要性逐渐降低。这都暗示应用统计学若想要适应社会发展，就要在发展中不断创新改革。在大数据时代背景下，由于数据的多样性，需要不断对数据的收集类型及收集理念进行调整，这也是应用统计学在发展改革创新中需要不断调整的问题。云技术与大数据是密不可分的关系，使用云技术增加应用统计学的应用范围，能够实现在技术层面上的创新，通过云技术得到的数据分析结果，往往也会比单独应用统计学得到的数据研究结果更加可靠，数据也更加具有准确性。

4 大数据视角下应用统计学面临的机遇及挑战

大数据技术的飞速发展及应用，给应用统计学带来了巨大的发展机遇。由于数据更新速度的发展，信息准确性逐渐增加。应用统计学的数据来源比之过去更加全面、范围增加、速度增加，这也需要应用统计学的自身理论进行及时更新，以跟上大数据时代变化。应用统计学能够根据大数据的多样性、准确性、分散性等特点，在理论与现实中快速发展并进行延伸与扩张。

虽然大数据时代为应用统计学带来了发展机遇，但随之而来的还有挑战。大数据为应用统计学提供大量数据，但是正是由于数量较大，使得数据的分散性较高，信息不集中，传统的应用统计学模型已经不能集中处理这些数据。并且数据具有多样化，这些都极大程度降低了应用统计学处理数据的准确性及高效率性。其中，面临的最大挑战就是数据信息来源的多样性，信息网络中搜集的数据很多不能完全被利用，这个问题也成为大数据时代背景下应用统计学较为难解决的问题之一。

5 革新应用统计学的运用模式

大数据视角下，数据种类越发增加，在进行数据整理时使用时间过长，这是大数据为应用统计学带来的机遇。传统应用统计学已经不能适应时代发展，必须进行改革创新。大数据的分析主要依靠云技术，我们同样可以将云计算应用于应用统计学中，实现技术革新。应用统计学一定要重视计算机的应用，没有计算机及软件会极大程度限制应用统计学的发展。从计算机科学角度来说，大数据并不是计算机技术层面的概念，所以大数据并不只是计算机的技术，应用统计学还是要依托计算机实现飞速发展。

6 结束语

总而言之，应用统计学是一门非常重要的学科，其涉及知识面较广，目前已经被应用在各行各业中，尤其是经济发展、城乡建设、生态建设等。在涉及具体事情时，没有什么比数据更加具有说服力，数据能够让事情变得更加清晰，更具有说服力。因此在大数据视角下，应用统计学应该与大数据相互融合，提升数据整理精确度，强化应用统计学与各个领域的深度融合，把握机遇、迎接挑战，促进大数据与应用统计学的共同发展。