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大数据时代统计学面临的挑战

摘　要:Idc的研究指出,2011年全球数据吞吐量1.8 ZB,体积和全球信息每两年翻了一倍。在大数据时代,发展的统计,挑战和机遇并存,挑战是指传统的统计相关性方法很难适用当前大数据,机会是基于统计,大数据处理和数据分析,让大数据可视化功能。统计已经设置各种高等教育一个重要的专业基础课程,培养学生数据采集能力具有十分重要的意义。因此,研究大数据统计的挑战和机遇有极其重要的现实意义。但是随着社会的转型和不断提高科技水平,今天的统计教育面临着巨大的挑战。接下来,本文详细讨论了为了解决这个问题,然后提出相应的解决方案来解决实际问题的统计教育,与一些启发性的指导今天的统计教育的发展

关键词：大数据  统计学  新形势

一、大数据时代下统计学概念概述

统计学的概念是什么？在教科书中，统计的定义是“有效地收集和分析随机数据，推断和预测调查问题，并最终为行动提供数据支持”，即统计。从根本上讲，统计学是一门与数据相关的学科。众所周知，美国总统巴拉克奥巴马(Barackobama)在一个数据团队的帮助下已连任，而阿里巴巴的马云长期以来一直将大数据视为一项企业发展战略。随着我们进入大数据时代，网络科学技术给数据采集带来了便利，传统的设备已经无法容纳大量的数据，我们对其进行了更新，通过对大数据的分析，为社会提供了有效的数据。宝贵的信息，对社会的发展起到了不可替代的作用。

统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素,在商品交换过程中,统计有先导作用,市场经济信息也需要统计学的帮助,大数据时代,我们的统计数据不再局限于随机抽样调查,电话调查等高成本的搜集方式,通过互联网及移动终端,我们可以获得更多数据样本,可以说我们的社会进入高速发展的时期,大数据时代下的统计学也进入全新的发展阶段。

二、大数据和统计学之间的共性和个性

提高创新和快速发展的大数据的时代,数据也正向网络,智能化等发展的一个新的方向。为了进一步深化教学改革统计,与时俱进,不同的大学必须更新教育目标和任务,以培养高质量人才的团队。俗话说“知己知彼,战斗,“为此,我们必须区分之间的共性和个性大数据和统计数据,它可以更好的为下一个工作。

什么是大数据？大数据与大数据的区别在于“大”一词，主要是指大数据的更广泛、更复杂的结构。但从本质上讲，它属于数据范畴，两者之间没有实质区别。这就要求高校在教育改革过程中，考虑到大数据时代延伸的新知识与原有知识的关系，构建合理的知识结构框架。让学生把学习统计学放在广泛的数据背景下去学习和探索，只有这样才能达到初步的教学目标。

在某种程度上,大数据简化了数据计划,统计安排通过统计设计、调查、统计数据和统计分析的几个阶段来完成。统计设计是一个重要的前提,以确保质量的统计工作,统计调查统计工作的基础,统计在中间环节,扮演的角色连续性,并统计分析最终得到结果。大数据研究方法与统计处理阶段从它的独立性,而且之间虽然有他们之间的亲密接触。

从历史发展的角度看，统计的发展远远早于大数据的产生。

大数据的发展应以统计为基础，两者在本质上具有相同的规律。但从另一个角度看，大数据是信息时代和数字时代发展的产物。随着社会的不断发展，它发展得更快，涵盖更多的统计领域，并逐渐深化。应用到越来越多的行业和部门，引起了社会的强烈反响。

大数据时,大多数人会与互联网紧密联系,实际上,计算机技术是大数据发展的基本载体,强烈促进持续发展和进步的大数据的时代。但无论多么大数据的发展将不得不接受统计理论指导的基础上,探索数据和信息之间的内在联系,总结规律,依靠互联网技术来组建一个新的方法论学科。

三、大数据时代给统计学带来的挑战

在前面的讨论中，我们已经知道大数据的发展离不开统计，可以说统计是大数据发展的重要基础，两者之间存在着不可分割的关系。然而，在这种背景下，大数据时代的到来对统计学教学产生了巨大的影响。为了解决统计教育改革过程中的一系列难题，需要对这些难点进行详细的理解，并提出相应的解决方案。

(一)在教育内容方面

传统的统计教育主要研究客观、全面、定量的特征和定量关系，以反映其发展过程和规律。大数据的教育也在这一领域得到了深入的研究。然而，不同的高校在拓展新的领域时，可以针对大数据的相应教学改革，特别是对非结构化和半结构化数据及相关设备，以及对大数据学生在学习过程中的详细分析，以获得更深入的理解。提高其应用研究和实际操作能力。大家知道，大数据时代正在发生变化，在教学内容的发展中，传统学习具有整体性和发展性，代课教师必须及时引导学生在这一领域取得最新成就和学术趋势，将是学科发展的前沿。

(二)在教育方法方面

传统的统计教学形式很长一段时间,无聊的内容,可操作性差的一系列问题,被认为是学生感兴趣的课程。为了解决这一问题的主要途径是改革教学方法,这是学生学习统计,实现学习使用的基本前提。首先,教师应充分意识到自己的作用,充分发挥他们的作用,改变过去重理论实践的方式。使学生专业知识的同时,可以充分理解、掌握和应用专业知识。第二,为更多的学生提供一个实践操作平台,解决问题,让学生体验他们所学到的基本原则的真正含义,这样他们就可以把学习和使用。丰富自己的实践经验,锻炼。

它的思维方式使学生不再坚持规则，也使学生在解决问题后有成就感，并逐渐提高了学生的自信心和学习主动性。最后，教师应充分利用当今的教育信息资源，借助现代信息技术和教育信息进行大量的教学尝试，为学生营造宽松的学习氛围，使学习方法更加开放。教学方法也要多样化，以帮助学生发展个性，积极迎接大数据时代统计教学的一系列挑战。

(3)人才培养模式

在传统教学模式中,关闭,“两个耳朵听,只读圣贤书呆子已经不能适应当今社会的发展的需求将被淘汰的竞争社会。面对这种情况,我们必须从学校、教师和学生在这三个方面。首先,学校应加强教师培训,提高教师的综合实力。除了这些软件资源,还必须引进了大量的先进的硬件设备,对未来的教学改革打下坚实的基础。教师应该积极配合学校的培训工作,建立终身学习的教学理念,遵循学术发展的最新进展,并根据市场发展的实际情况来调整他们的教学计划。为学生必须敢于发现新问题,形成新思想,尝试新方法,敢于突破自我,建立一个强烈的创新,加强与现实接触,通过多种渠道掌握外部环境。将它与自己的学习紧密地结合在一起。

三、大数据时代背景下统计学的改革方案(一)提高统计人员的综合素质

什么是综合素质？综合素质主要是指两个方面。一方面，道德素质是统计学家必须具备的基本素质。如果没有道德素质，即使统计人员的专业水平很高，他们也不能满足专业发展的要求。另一方面，专业素质是统计人员的重要支持，也是他们工作的重要工具。总之，这两种素质是相互独立的，是不可缺少的。为了从根本上解决这一问题，高校和高校都应定期对统计人员进行综合素质培训，使其综合素质能够满足统计发展的要求。

大数据是广泛参与,为了提高学生的综合素质,需要提供各种咨询服务平台,与所有高校的人才队伍建设。在教学过程中,教师教的基本理论和方法的同时,还安排了相应的实践活动,使学生更全面地了解研究背景发展的大数据和统计数据。值得特别注意的是,老师解释了教学内容和实施活动的安排必须符合时代发展的要求,如果你真的这样做来改善教学效果和人才培养的效率。

(二)统计员对新技术的了解得到加强

加强统计人员对新技术的掌握对于今后社会统计的发展至关重要。因此，在教学改革过程中，必须注重培养学生对统计学整体发展的认识和相应的动手操作能力，严格按照原有的教学改革方案设计教学内容和方法。提高统计人员的基本能力，使学生在理论学习和实践中得到良好的训练。尤其是在大数据时代

场景,数据处理技术及相关设备有很大的变化,如果统计人员不能跟上发展的步伐是必然结果是淘汰的竞争社会,不仅对他们的个人发展和统计数据处理的发展将有不利影响。所以在教学改革方面,主要围绕新技术来提高统计人员,如大学机构和业务单位经常在专业技术知识讲座,并提供相关咨询服务平台等等。

(三)加快统计课程教学改革

统计数据和大数据的发展,在不断的实践和改革,教学改革,如果没有相关的统计理论基础不是有效的积累下来的同时发展的时代大数据将无法继续。以及如何加快统计教学的改革也一直受到高校的发展。首先是改变教学理念,始终坚持以学生为主体,坚持与时俱进。二是与教学形式和教学内容的改革,提高教学模式使开放,由于不同的学习方法和有趣的教学内容更全面科学将在很大程度上影响学生的学习热情,积极性和创造性的统计,因此所有高校来激发学生学习兴趣进行一系列的教学改革。数据本身是学习各种事物之间的关系和汇总,所以相应的教育和学习方法也有其内在规律,只有掌握科学和准确的教学规则,并应用到教学实践中,和最重要的意义,提高课堂效率。此外,教师应该改变逐渐封闭式教学模式之前,经常有意识地培养学生的创新意识和创新能力,但也应该注意培养学生的自学能力,在这样的一个变化在未来发展的时代,学生们将能够独立获取新知识,并总结安排消化并应用这些事实。

四、大数据时代统计学面临的挑战

大数据时代不会自动产生，总是需要不断地提出和解决大数据在发展过程中遇到的问题和矛盾。事物发展的不同阶段有不同的“时间事务”，需要不同的处理方式。在统计数据的收集方面，传统的统计抽样调查已不再适用，这就要求我们结合大数据的来源来收集数据；在数据整理方面，它不再是传统计算机运行的能力，它需要更多的存储和计算机处理数据的能力。在数据分析方面，许多传统的统计方法不再有效，用这些方法对数据进行分析，可能得不到预期的结果，这就要求我们进一步努力创新和发展统计方法。

对统计学家来说，这一变化不仅意味着扩大统计研究的范围，“丰富统计研究的内容”，增强统计的活力，而且意味着统计工作和研究的四个转变：

1.统计研究的过程。

传统的统计研究过程包括四个基本环节：统计设计、数据收集、整理与分析、统计数据的积累、开发与应用。在大数据时代，由于数据规模大、数据结构复杂、可能破坏原始数据中有价值的信息，大数据的统计研究过程仅包括数据的整理、分析和数据的积累。发展和应用两个基本环节。进一步的分析表明，大数据的整理和分析过程仅仅是指数据的存储。一般来说，大数据的统计研究过程包括数据的存储和数据的积累、开发和应用。

2.统计研究方法。

传统的统计研究方法，如建立回归方程、估计模型参数、检验参数估计结果等，由于数据大，无法实现。大数据的统计分析是基于相关关系的。然而，大数据的相关性分析不同于传统的相关分析。传统的相关分析基本上是线性相关分析。更多的是线性关系的非线性相关性和不明确的函数形式。

3.改变统计研究的目的。

传统统计研究的目的是探讨现象或变量、因果关系和基于相关性或因果关系的预测分析之间的相关性。由于数据量大，数据规模大，数据结构复杂，数据处理速度快，因果关系分析往往是不可行的。大数据时间统计分析的目的主要是研究现象与基于相关分析的预测分析之间的相关性。

4.转变统计研究工作思想。

在传统的统计研究工作中，由于计算技术的局限性，我们总是希望以尽可能少的数据和相对复杂的模型来获取有价值的信息。在小数据时代，传统的统计抽样调查方法虽然可以节约资金和了解一般信息，但也可能存在抽样框架不稳定、调查样本片面、细分差、校正成本高等缺陷。在大数据时代，样本是整体的，由于计算机具有先进的数据处理能力，我们可以通过对大数据的分析和处理来了解整个信息的各个方面。另外，有必要将传统统计质量控制的事后检验提前转变为预测，尽可能多地使用复杂模型的思想，巧妙地使用简单模型。

统计学定义,大数据不是基于人工设计,利用传统方法和有限的,固定的,不连续的,得到一个扩展的结构化数据,但基于现代信息技术和工具可以自动记录、存储和持续扩张,远远超出了传统的统计记录和所有类型的数据的存储容量。大数据的时代,统计有了很大的变化,传统的统计方法已经不能够处理大数据的问题。这就要求我们改变传统的统计分析思维,从数据采集、处理、分析,找到更适合大的一套完整的数据的统计分析。统计每个工人,这既是机遇和挑战。机会在于,在大数据时代,统计地位不容忽视,它是一个有效的方法处理大数据。挑战是获得一组适合大数据统计分析方法并不容易,它需要我们每个人一个统计学者和工作者不懈努力。

五、总结

经过以上的阐述,相信大家对于统计学与大数据之间的区别和联系都有了一个大致的了解,同时也对于大数据时代对于统计学教学产生的一系列挑战以及相应的解决方案也有了一个基本的认识。特别是在近些年来,各个高校都在探索更加高效的教学改革方式来积极应对大数据时代所带来的一系列挑战。在以上所提供的改革思路之下,我们必须要意识到大数据具有一定的科学性、开放性和前沿性,只有当我们意识到这一点,并根据市场反馈的各种情况,对教学的内容、方法和人才培养模式进行相应的更新和调整,才能够进一步提高统计学教学的发展。

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