發布時間：2020-09-18所屬分類：經濟論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：在大數據時代，大數據技術和傳統的統計學法也得到了發展。想要對思維進行創新，就一定要對大數據技術和傳統統計學進行比較分析，建立一個完整的規劃。本篇文章根據兩方面的特性來對大數據技術和傳統統計學進行比較分析，并且設計了改革的方法。 關鍵詞
摘要：在大數據時代，大數據技術和傳統的統計學法也得到了發展。想要對思維進行創新，就一定要對大數據技術和傳統統計學進行比較分析，建立一個完整的規劃。本篇文章根據兩方面的特性來對大數據技術和傳統統計學進行比較分析，并且設計了改革的方法。
關鍵詞：大數據技術;傳統統計學;分析方法;比較
隨著信息技術的快速發展，在社會發展中，數據信息的作用變得更加明顯。在大數據時代下，每個行業都一定要全面的分析如何使用數據信息來協助企業制定對策。在分析數據的時候，比較流行的一種方法就是用統計學來進行分析，這樣可以幫助相關人員找出其中有價值的內容，并且制定出合理的策略。不過，在大數據時代中，統計學方法存在一些問題，以往的方法無法準確的收集大量的信息數據。因此，為了可以更好的進行統計學分析，就一定要比較大數據技術和傳統統計學分析方法中的特性，這樣才可以有效地發揮出彼此的優勢。
一、大數據技術與傳統統計學分析方法的比較
(一)大數據技術和傳統統計學分析法的相關性
以往統計學的分析方法發展的時間比較長，這種方法不管是在社會中運用還是基礎理論都是比較完整的，而且有很豐富的經驗。在大數據時代，大數據技術是一種全新的數據分析方法，這兩種技術方法都是可以對數據信息進行分析的，并且可以建立一個價值體系。所以，大數據技術和以往的統計學分析的方法是非常相關的，主要體現在兩方面的內容。一方面是大數據技術和統計學方法在對事物的規律進行發掘的時候有著一致性的特點，而且都是把概率當做根本，并且還可以對數據信息進行匯總，然后進行觀察，從而完成對其分析的工作。不管是大數據技術，還是以往的統計學分析方法，都是根據數據信息來進行分析的，而且還可以建立一個依據。簡單來說就是大數據技術和以往統計學方法最明顯相關性就是數據基礎，把數據基礎作為分析實施的重點，可以了解到更多知識，保證可以對事物進行深入的探索。另一個方面就是大數據技術和以往的統計學方法都是把量化當作根本，大數據技術對數據進行分析的時候，主要的方法就是建立一個體系，然后根據相關的情況制作表格，然后進行分析處理。統計學分析方法就是根據量化進行合理的分析工作，從根本上來對數據進行全面的分析，然后對于每項的特征和情況來制定相關的判定方法，最后進行數據分析工作。
(二)大數據技術和傳統統計學分析法的差異性
第一，數據不一致，在對大數據技術和以往統計學方法進行比較分析的時候，可以看出，大數據技術可以快速的對數據信息進行分析和整合，特別是對一些特殊的數據，可以對其進行分析處理，降低出現局限性問題的幾率。相比于以往的統計學方法，大數據技術在對數據進行管理和分析的時候有著明顯的優勢。
大數據技術和以往的統計學分析方法數據信息是不一樣的。隨著大數據技術的快速發展，全世界每個服務器當中的數據信息都是不一樣的，而且數據內容非常的豐富，大量數據信息的獲取使數據的應用變得更加方便。不過，在以往統計學方法當中，數據都是使用抽樣分析的方法進行的，在數據庫當中只有少量的信息，這樣也就導致在對數據分析的時，分析的效果有局限性。分析人員使用大摘要：在大數據時代，大數據技術和傳統的統計學法也得到了發展。想要對思維進行創新，就一定要對大數據技術和傳統統計學進行比較分析，建立一個完整的規劃。本篇文章根據兩方面的特性來對大數據技術和傳統統計學進行比較分析，并且設計了改革的方法。關鍵詞：大數據技術;傳統統計學;分析方法;比較數據技術進行操作的時候，可以根據數據的標準和分析方法得到完整的數據信息，然后進行全面的分析工作。大數據技術在精準度方面會比以往的統計學方法好很多。
第二，分析的方法不一樣，在分析大數據技術和傳統統計學法差別的時候，可以看出，在以往的統計學當中，分析人員在對數據進行分析的時候一定要將運行的方法和分析方法進行假設，然后使用數據對比的方法來對這個假設進行驗證。因此可以看出，以往的統計學方法在對數據進行處理的時候，更加重視對理論內容進行假設和對假設進行驗證的工作。要是使用大數據技術，不管是對運行情況還是方法進行分析的時候，都不會使用以往的思維方法，而是建立一個完整額的機制，然后對數據信息進行分析和觀察。
二、大數據技術對以往統計學方法帶來的影響
隨著大數據技術的迅速發展，傳統統計學分析方法的質量也得到了提升，使用大數據技術可以對統計學當中一些內容進行管理，保證在收集數據信息和統計的時候都可以滿足實際的需求。而且，大數據技術也可以提升統計學分析方法的實時性，可以建立一個有效地數據分析制度，使數據信息得到管理。這是因為，在傳統統計學進行分析的時候，要是出現大量數據，那么就會使用抽取的方法來對部分數據進行分析，這樣的方法就會導致分析的數據和實際數據出現一些差別。但是要使用大數據技術就可以準確的進行分析工作。
另外，在使用大數據技術進行分析的時候，還可以降低對數據分析的成本，這是因為，統計學分析方法在收集數據信息時，會使用問卷或者打電話的方法來進行收集，這樣的收集方法一定會浪費大量的人力和成本，而且效果也不是很好。但是要使用大數據技術，就可以對數據信息進行全面的收集，而且還可以提升收集數據的效率，降低數據收集的成本。此外，運用大數據技術還可以提升就業率，可以讓統計學在社會和市場中的位置提升，這樣統計學專業的學生也就可以根據社會的需求進行就業。大數據技術教學工作出現之后，社會對于人才的需求也就改變了，這樣也就使很多相關專業學生的就業率得到了提升。
三、大數據時代中統計學分析方法改革的建議
為了可以有效地提升數據分析的效率，就一定要滿足現階段的發展需求，建立一個完整的分析體系，保證在大數據時代中建立一個合理的統計學分析方法。
(一)將大數據內容整合到一起
在大數據時代下，想要提升數據的管理能力，就一定要對大數據內容進行全面的管理，相比于以往的統計學制度中，一定要改變以往結構化的數據收集方法，合理的使用系統化的方法來進行處理數據。正因為數據有著很多的特點，只靠一種數據分析的方法是沒有辦法符合數據判定需求的，而且還可能會導致數據的完整性下降，因此，一定要對數據信息進行全面的監督和管理，從而提升數據處理的效率。
(二)數據信息結構化與非結構化的關系
在大數據時代中，想要提升對數據信息的監督和管理工作的水平，就一定要重視、了解大數據技術運用的優點，合理的判定非結構化數據和結構化數據之間的關系。正因為兩種結構化可以相互進行轉換，想要合理的使用大數據技術，就一定要提升表達的方法，并且對數據判定進行完善，這樣才可以符合大數據多樣化的需求。
(三)提升專業人員的素質
隨著大數據技術的快速發展，在大數據時代中，一定要重視提升統計學中相關人員的專業素質，想要順利的進行統計學分析工作，工作人員一定要有素質，以及思想道德品質，這樣才可以在工作的時候根據要求進行工作。首先要做的就是，要讓所有統計學專業的員工學習更多知識，在學習知識的同時，還要熟練地使用先進的工具，然后還需要建立一個數據分析處理的平臺，這樣才可以讓數據分析工作更加完整，從而保證數據分析的準確性。其次，相關企業也要和學校建立合作關系，加強學校對學生能力培養的工作效果，重視提升學生的能力。同時還要把統計學的相關知識和大數據技術運用當作重點的內容進行教育，提升學生的專業能力，并且為企業提供更多高技能的人才。最后，工作人員一定要了解大數據技術的處理方法，而且還需要對數據情況進行檢查，使用合理的方法來對數據進行判斷，從而有效地提升數據管理人員的能力和素養。企業要聘請專業的人員來對員工進行培訓，讓企業的所有員工都了解大數據技術，從而激發員工的積極性，促進企業的發展。
四、結束語
總的來說，在大數據時代中，大數據技術和傳統統計學方法相比而言，大數據技術可以將相關數據分析的方法進行轉變，而且還可以結合數據的一些特征，全面的了解數據的內容。同時也幫助數據處理方法和管理能力建立了一個平臺，發揮出數據信息的優勢，使數據統計管理的整體效果得到了提升，為傳統統計學的運用管理打下來基礎。——論文作者：尹國強
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