大数据与统计学的关系
班级：2013212101
学号：2013212296
姓名：郑梦圆
近年来，大数据这一概念越来越多的被提及，与大数据有关的相关内容和学科也逐渐走俏。大数据作为信息技术发展到成熟阶段的产物，并不是想象中的那么神秘，分析大数据与统计学的关系，首先要从大数据是什么入手。
借用百度百科的定义，大数据（Big Data）是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这一定义主要是强调了大数据的技术特点，强调大数据的数量特征以及难以用常规方法进行捕捉和衡量。
而在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。书中还指出了大数据的4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。这一定义则是从大数据的来源上对其进行了定义，它强调了大数据来自于采用所有数据进行分析处理，这一来源又决定了大数据的4V特性，这一特性可以理解为大量数据，高速处理，结果多样化，从数据中挖掘价值。研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
另一方面，从统计学的定义来看，统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学的基础是数据，传统的数据收集方法主要包括实验数据、调查数据以及各种途径收集到的二手数据。而在长期的实践过程中，采用传统收集方法得到的数据大多存在误差，样本的客观性难以保证，样本选取也可能对结果产生影响，因此传统的数据收集方法不能再适应统计学发展的需要。从这种意义上来说，大数据的出现可以说是科学发展的必然。大数据的出现使统计学最关键的数据收集环节实现了跨越：大数据意味着所有统计对象的数据都能应用到统计过程中，统计数据不再存在局限性，配合适当的统计方法和数据处理方法，得出的统计结果将更具有代表性和说服力。
同时，大数据和云计算结合是必然的趋势。大数据离不开云计算，云计算为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始
和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。在可预见的未来，结合了大数据和云计算的统计学势必会发生革命性的变革。
大数据将对未来产生深刻影响，目前可以预见的发展趋势，与统计学相关的主要有以下两点：一是数据科学和数据联盟的成立。数据科学将成为一门专门的学科，数据的的重要性不言而喻，统计学也会借此契机迎来新的发展。基于数据基础平台，还将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。二是数据管理成为核心竞争力。数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关。届时，统计学的相关知识将被广泛的应用在生产生活的各个方面，全面深入的融入人们的生活。
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 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
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；
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 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.
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
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 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
大数据对统计学的挑战和机遇 从学科角度而言，大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析，可视为一种新的数据分析方法，这种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，大数据对统计学的发展既提出了挑战又提供了机遇。大数据对统计学的挑战体现在：大样本标准的调整、样本选取标准和形式的重新确定、统计软件有待升级和开发及实质性统计方法的大数据化。大数据对统计学的机遇体现在：统计质量的提高、统计成本的下降、统计学作用领域的扩大、统计学科体系的延伸及统计学家地位的提升。 大数据统计学挑战机遇 一、大数据与统计学的比较 统计学在大数据的研究中存在一定的应用，表现在将“大数据”变成“小数据”，对海量数据的搜索、聚类和分类依赖于统计学的一般方法，因而大数据的研究继承了统计学科的一些特点。但大数据尚未被统计学吸纳和应用，这主要是由于大数据与统计学存在两个很关键的差别。 第一，样本统计和全样本统计的差别。统计学依赖于样本统计（普查除外），样本是按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的集合体，而随机抽样是有成本的，如时间
成本、资金成本、社会关系等。在样本规模增加有限的情况下，总体数量越大样本估计的误差就越大，这是样本统计不可避免的缺陷。 第二，预测分析和非预测分析的差别。统计学旨在分析变量之间的相关关系，即两个或两个以上变量之间存在的某种规律性，故数据搜集是发生在变量确定之后，数据的分析价值是可预测的。如若要研究利率对消费行为的影响，则利率大小和消费支出的数据会有目的地被搜集和分析。一旦分析目的完成，为该目的而搜集的数据的价值也就完全实现。 二、大数据对统计学的挑战 大数据与统计学的关系及其本身的优势，意味着未来统计学的大数据化是不可避免的趋势，现有的统计学与大数据之间还存在着一些不相容的地方，为积极应对这一趋势，就必须对现有的统计学理论和方法作出相应的调整甚至是某 些方面的完全革新。 统计学依赖于样本统计，主要研究客观事物数量关系和数量特征。大数据时代产生了海量的即时的电子化数据，其样本量大，甚至可以覆盖全部总体，所以包含更多的信息量。例如，传统的经济统计一般细化到行业层面或产品层面，但电子商务的发展和条形码的普及让记录具体到每一次交易 行为。网上电子化交易信息，企业电子化经营记录，部门电子化行政记录，为统计调查提供了海量数据，对统计学样本
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
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系
大数据时代统计学专业建设分析全球知名的麦肯锡咨询公司最早提出了“大数据”的概念，宣告了大数据时代的来临；IBM公司指出了大数据的4个特点：数据体量巨大、数据类型繁多、数据产出速度快、数据价值密度低。[1]大数据对高等学校人才培养的影响表现在以下方面：1.思维方式与认知模式的改变；2.海量的学习对象与辅助教学资源；3.开源课程（慕课，微课、翻转课堂）的教育方式对传统教学模式产生冲击；4.新媒体模式的社会化互助学习打破教学界限；5.网络思维拓展了个体思维。[2]在这个意义上，大数据时代对高校人才培养提出了新的要求。对于统计学专业建设而言，大数据的背景既是一个机遇也是一个挑战。高等学校统计学专业需要通过整合现有人才培养资源、建立创新人才培养平台，承担起大学人才培养的责任，紧随大数据的发展趋势，占领大数据发展人才培养的制高点，体现高等学校满足社会需求、提供智力支撑的载体作用，确保大数据产业科学、健康、持续、高速地发展。本文拟从统计学专业的培养目标出发，研讨在大数据时代统计学专业学生培养各个环节的问题。 一、关于培养目标 统计学专业的培养目标是：培养德、智、体、美全面发展，掌握坚实的数学、统计学基本理论，具备扎实的经济学基础和数据分析技能，能够熟练地运用统计方法和数据分析软件进行数据分析和数据处理，能在企事业单位和经济管理部门从事统计调查、数据分析、风险决策、质量管理等工作，或者在科研单位、高等学校从事统计学研究
和教学工作的高级专门人才。本专业学制四年，通过四年的学习，统计学专业的毕业生应具备以下能力： 1.掌握坚实的数学、统计学基本理论。掌握数学、统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作基本技能；具备数据采集、调查问卷设计和数据处理的基本能力；了解与经济统计、生物统计、医学统计或社会统计等有关的自然科学、社会科学某一领域的基本知识，具备利用统计学专业知识，发现、分析、解决某一领域实际问题的基本能力；了解统计学学科的发展前沿及其应用前景。 2.具备扎实的经济学基础和数据分析技能。具备扎实的经济学基础，了解国家经济运行的基本方针、政策、法律、法规；掌握R语言，精通Python、Spark、SAS、SPSS等流行大数据处理软件中的一种，有较强的统计计算能力；掌握资料查询、文献检索及数据获取的基本方法；具有一定的从事科学研究和实际工作的能力；英语达到四级水平，计算机达到二级水平。 二、关于课程设置 1.专业主干课程包括：数学基础部分（数学分析，高等代数与解析几何）、C语言、数据库、概率论与数理统计、统计学、微观经济学、计量经济学、时间序列分析、多元统计分析、市场调查方法与抽样技术、实验设计、统计预测与决策、数据挖掘、随机过程、统计分析软件。 2.充分调研市场需求，在保证基础课程的前提下，灵活设置选修课程，机动调整培养计划及课程设置。
大数据的统计学基础 近年来，存储设备的单位成本以惊人的速度下降，我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信运营商，可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令，省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站，可以记录用户的每一次交易，甚至每一次点击，可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系，在各个重要路口，高速公路上的摄像头，每秒钟都在产生海量的视频数据。在生命科学领域，对人体的DNA分析，一个个体就能产生几个G数据，可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据，信息量将会是怎样一个规模，如此等等，不胜枚举。我们毫无疑问，正处于一个信息爆炸的时代。 不幸的是，我们得到的这些数据中的绝大部分，在它的生命周期里基本上都被闲置着，从来没有考虑过产生任何的价值，唯一的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事，已经写入教科书有10多年了，几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值，但是直到今天，我们对数据的处理依然很低。造成这种情况的原因有很多。其中之一是，在各公司里保管数据的大多是 IT人员，他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作，即使是业务人员也鲜有对数据有深入认识者。我们推出大数据系列（包括Hadoop，NoSQL，Mahout等）和数据分析系列（包括R，SAS等）课程后，观察学员（特别是IT工作者和业务人员）的学习状况，发现他们中的大多数严重缺乏进一步挖掘数据价值所需的数学素养。本门课程的目标，正是要打破这种鸿沟，为大家巩固基础，为进一步在数据领域前进提供更强动力。统计学，被誉为是数据金字塔的“基础之基础”，统计学知识扎实，无论学习R，SAS，机器学习，数据挖掘，大数据分析等领域知识都会得心应手，省去回头补课的麻烦。 课程内容： 第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表） 第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型 第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性 第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布） 第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布 第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差 第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布 第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计 第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计 第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验 第11课扔掉正态分布：秩和检验 第12课预测未来的技术：回归分析 第13课抓住表象背后那只手：方差分析 第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介