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大数据时代的统计学应用 　　【摘要】随着信息技术的不断发展，大数据的时代已然来临，大数据对人们的生活生产都产生了巨大的影响。大数据给统计学的发展也带来了许多挑战与机遇，基于大数据背景下的统计学在当前不断地发展。本文对大数据和统计学的概念进行了分析，对大数据时代下的统计学进行了详细的介绍，并提出了一些大数据时代下的统计学的未来的展望。 　　【关键词】大数据统计学应用 　　大数据，主要是指庞大的数据资讯，由于其数据之庞大，人们不能利用当下主流的软件在一定时间内对其进行提取、分析从而帮助决策者决策的资讯；统计学，主要是对数据进行分析、整理，再以较为直观的方式呈现出数据的特征，以供人们、参考、决策。随着信息技术的不断发展，当今时代已是大数据的时代，大数据在全世界范围内都得到了不同程度的发展，传统统计学由于自身具有的单调性，被人们将其与大数据紧密结合，并且在各个领域中加以利用。大数据时代下的统计学应用已经成为了一种发展的潮流。社会在不断发展着，信息也在不断地进步，许多人都开始注意到数据的重要性。就目前的情况而言，实用的数据很多，我们可以对其进行利用，从而提高生产力的发展水平，并且解决一些民生方面的问题。因此大数据时代的统计学应用十分重要。 　　1统计学与大数据的简单概述 　　1.1统计学概述及其性质 　　统计学是一门主要对数据进行收集并通过直观的方式将其表现出来的一门科学。在传统的统计学中有两种主要的统计方法，即推断统计和描述统计法。在推断统计中，主要是通过对已知样本进行推断，推断出总体参数，将推断出的数据用概率的方式表示出来。描述统计则是对所收集的数据进行处理，将其结果用统计图等图表形式直观地表现出来。 　　统计学有包含如下几个基本性质： 　　统计学的主要目的是对数据进行研究。统计学所研究的数据并不是抽象的，而是客观真实存在的数据。这些数据有大有小，可以是微观的粒子，也可是广阔无垠的宇宙；甚至可以追溯至远古时期的人类发展以及未来的发展。 　　统计学的主要研究方法是归纳与推断。统计学主要通过对样本数据进行延伸，将其上升至整体，从而得出一般结论。也就是我们所说的通过现象对其本质进行研究。这个方法主要是有小到大，由个体到整体。 　　统计学的研究结论往往是不确定的。在统计学中对数据的提取主要是通过抽样进行的，抽样数据并不是整体数据，它只能代表整体数据的一部分。因此，不可避免的，统计学研究结论会带有不确定性，这也是传统统计学中不可避免的缺点。 　　统计学最重要的特点是其联系范围的广阔性。在大部分学科中，以及人们的生产生活中，脱离不了数据，而数据必须要通过统计才能发挥其作用，因此，统计学与各个学科联系紧密，也与人们生产生活息息相关。 　　1.2大数据的产生与发展 　　当今时代是互联网高速发展的时代，也属于信息发展的时代。由于信息量的庞大，不可避免地会出现各种各样的数据。大数据就是信息高速发展的产物，它包括了各种各样数据的交汇，它不是传统意义上单一的数据。我们可以将大数据看成是各种数据的集合，通过对各类数据进行整合、交叉运用，在云计算基础上对数据进行处理和运用，并且形成一种可供我们利用的智力资源和强大的知识服务能力。 　　大数据虽然数据量大，但是价值密度低，数据类型多且复杂，但是处理的速度快，这也是大数据的四大特点。从中我们不难看出大数据十分注重对海量数据的处理，在预测方面具有十分的优势。与目前拥有的其他技术相比，大数据所具有的“速度”“廉价”“优化”这三个方面所综合起来的成本是最低的。在我们的生产生活中，大数据给我们提供的可量化维度是以前所不具有的，它对我们的生活生产带来了许多方便，在新发明和新服务方面起到了不可替代的作用。 　　大数据不仅给我们带来了机遇也带来了挑战。大数据的数据量之庞大，有更多的数据需要我们分析，传统的抽样方法已不再适用。在大数据面前，对数据精度的要求有所减少，进而更加注重对整体信息的获取；我们也由之前注重事务之间的因果关系转而注重事务之间的相互联系，从中获取对我们更具价值的信息。 　　目前，在我国许多企业中对大数据利用的能力还不足，产生了效率低、成本高、耗能高等问题。如何对大数据进行利用并推动企业发展是我们当下所面临的问题，在大数据背景下，对海量数据进行高效合理的利用对未来大数据的发展十分重要。 　　1.3大数据的研究动向与信息问题 　　1.3.1大数据的研究动向 　　当前，国外一些机构对大数据环境下的发展提出了一些极具挑战性的问题。比如如何对高度分布的数据资源进行处理，对数据来源的追踪，对样本的核实等等。他们在大数据的处理方法上进行了改进，开发了一系列的算法。在我国，也十分重视对大数据的研究。对大数据的研究还专门召开了会议进行讨论，国家设立了专项的研究计划，设立了专项的研究基金