大数据视角下应用统计学的创新发展研究
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【摘要】在大数据时代，数据量越来越大，而真正让数据发挥作用，需要对数据信息进行专业化的处理，因此应用统计学的发展迎来历史性机遇，应用统计学也逐步应用到社会各领域并助力提升相应领域的发展水平。为进一步推动应用统计学的发展，必须对应用统计学的应用进行创新。基于此，本文简要分析了应用统计学与大数据，阐释了应用统计学在大数据背景下的应用与创新，并对应用统计学面临的机遇和挑战进行分析，希望为行业有关人士提供启发。
【关键词】应用统计学;大数据;云技术
信息化时代发展到一定程度，就进入了大数据阶段。大数据在人们工作生活的方方面面发挥着越来越重要的作用，对应用统计学的发展来说更是机遇与挑战并存。应用统计学与大数据的结合有利于应用统计学发挥自身的优势，有利于推动应用统计学的发展迈上新台阶。大数据作为数据的集合和信息资产，应用统计学作为大数据发展的保障，两者结合既能促进应用统计学的应用，又能促进应用统计学的创新发展。
一、应用统计学与大数据
（一）应用统计学
作为一门以研究数据为主的学科，应用统计学经过多年的发展，基于其较为完善的理论体系，在许多应用领域取得巨大进步，发展逐渐成熟。应用统计学主要是对数据信息进行研究，运用多种知识对数据进行分析和研究，其中最主要的方式是运用数学知识，首先对数据进行采集，然后对相关数据设计调查问卷，最后采用合适的方法对调查的数据进行分析和处理。在得出结果之后，将结果运用到现实生活中，解决现实中的实际问题。
应用统计学发展逐渐成熟主要表现在两个方面：一方面，应用统计学渗透在各个学科领域，并且能够和诸多学科进行有机结合，如经济统计、金融统计、生物与卫生流行病统计、风险管理等等。另一方面，应用统计学的应用范围越来越广，涉及很多不同领域，在教育方面、管理方面、产业发展和医疗卫生方面都运用了应用统计学。应用统计学以数学知识为基础，解决现实生活中出现的实际问题，在统计分析过程中，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，通过云技术进行分析，得出需要的结果。
（二）大数据
大数据是数据的集合，也可以说是一种信息资产，主要运用于计算机、信息科学和统计学三个学科。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（big data）。大数据被看作是一种信息资产，主要原因是因为其包含海量的数据、数据的高增长率和数据的多样化，并且数据流转速度快，通过专门信息处理已逐渐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，在各行各业的应用能够迸发出极强的创造力和影响力。随着云时代的到来，大数据与云技术产生了紧密的联系，大数据得到了越来越多的关注。在技术方面，云技术和大数据就像一根钢笔的外壳和墨水，缺一不可，只有两者结合起来才能发挥出他们的作用。运用云技术，很多不起眼的小数据逐渐被关注，为人类创造有用的价值。因此云技术和大数据是密不可分的。
（三）应用统计学与大数据的联系
相对于应用统计学来说，大数据是一个更加广泛的概念，其更加关注的是数据预测的准确性。应用统计学可以为大数据打好基础，有利于未来更好的发展。但是相比于大数据技术的快速发展，传统的应用统计学方法的适用性受到冲击。要收集的数据类型不再局限于固定的量化数据，还需要处理大量的非结构化数据、半结构化数据乃至异构数据。同时，大数据技术的应用对应用统计学在数据存储、甄别、分析、提炼和利用等方面提出了更高的要求。此外，由于绝大部分的数据来源于互联网或物联网等网络平台，面对这些经过人为处理过的信息，要对数据来源的信道处理慎之又慎。这些都要求应用统计学必须与大数据充分结合，积极适应大数据技术带来的变革，充分发挥应用统计学自身的优势，推动应用统计学在大数据背景下的应用与创新。
首先要构建符合实际的应用统计学的理论体系，合理整理数据信息，对数据做好分类工作，充分利用大数据技术和思维对数据进行应用统计。目前，应用统计学思维与运转模式受传统统计学的影响，在数据采集方面仍然保留着传统方法，已经不适应大数据时代的发展要求，需要在调查方向和研究内容等方面进行有效的调整，根据大数据的实操性和未来的不可预料性，更多挖掘应用统计学的潜能。
应用统计学作为一门以数据研究为主的学科，可以为大数据打好一定的理论基础，而数据作为一种资产，处理数据最关键是提高对海量数据的分析能力，实现大数据的发展，为应用统计学做保障。应用统计学形成的时间虽然比大数据形成的时间长，但应用统计学与大数据相结合，可以发挥出意想不到作用。
二、大数据背景下应用统计学的应用与创新
（一）应用统计学在大数据背景下的应用
应用统计学的应用离不开大数据的保障，顺应新时代潮流的发展和现代社会的不断发展，应用统计学在各个领域的应用也越来越显著。不同于传统的统计学，应用统计学在大数据时代背景下拥有更加广阔的发展空间和无限潜能，更符合新时代发展的要求。作为大数据技术的三大基础学科之一，应用统计学能够为大数据的价值实现提供方式方法层面的基础支撑，大数据理论与应用的研发也需要大量借鉴、吸收应用统计学的理论知识框架和技术应用。从另一个角度来看，在大数据背景下，应用统计学在数据的采集、研究和处理等方面也都需要进行应用创新。特别是在数据采集方面，由于数据的高增长率、多样化和高速的流转速度，导致数据无法直接使用，无法直接用于数据应用统计。这就要求在对数据进行研究处理这一环节中，面对海量数据进行有针对性地收集和预处理，加强关键分析节点的判定与设置。
（二）应用统计学在大数据背景下的创新
在大数据出现之前，受制于传统统计学的缺点和不足造成应用统计学发展缓慢，这一现象在大数据成为热门之后得到改观。近年来应用统计学专业的报考热度逐年升高，就从一个侧面反映出社会对相关人才的需求和认可度的升高。应用统计学的发展离不开与现实社会的紧密结合，比如过去需要以抽样的方法对消费者购物需求进行探索，而现在可以实时调取消费者的网络购物数据，数级的增长使得抽样的重要性逐渐降低。这就促使应用统计学要想适应社会，在社会留存下来就要不断的发展与创新。在大数据背景下，由于海量数据的多样性，需要不断对数据的收集类型乃至收集本身的理念进行调整，这也是应用统计学在发展过程中重点关注和解决的问题。云技术与大数据密不可分的关系，是大数据发展的重要保障。将云技术与应用统计学结合起来，采用云技术扩大应用统计学的应用范围，可以实现技术方面的创新，通过云技术对海量数据进行研究处理，得到的研究结果往往比应用统计学单独处理的数据研究结果更加的全面，數据结果也更具准确性。 三、应用统计学面临的机遇与挑战
大数据技术和应用的飞速发展，为应用统计学带来了良好的发展机遇。由于数据的更新速度越来越快，信息的准确性越来越高，应用统计学的数据来源变得比过去更迅速，更全面，范围更广，应用统计学自身的理论体系也需要进行及时更新，以适应这些新的变化。应用统计学可以根据大数据的多样性、准确性、分散性等特点，在理论体系和现实生活中快速发展并进行扩展和延伸。
与此同时，大数据在为应用统计学发展带来机遇的同时，也带来了不小的挑战。虽然大数据给应用统计学带来了海量的数据，但由于数据量大，导致数据的分散性很大，信息不够集中，传统的应用统计学模型无法集中的处理这些数据。而且由于数据信息格式的多样化，降低了应用统计学处理数据的效率和有效性。其中最大的挑战是数据信息来源太多，信息网络中纷繁复杂的数据来源导致搜集到的信息无法完全被利用，这也成为在大数据背景下，应用统计学处理数据的一大难题。
四、结束语
统计学作为一门古老的学科，在新时代迎来的历史性发展机遇，应用统计学则有机会成为这一古今交汇之际最耀眼的明星。在经济社会不断发展、信息技术不断更新迭代的时代，应用统计学将面临更多无法预测的挑战，这就需要应用统计学在发展过程中保持开放性，需要相关研究人员和从业人员广泛吸取各个科学门类的知识，充分利用现有的计算机与互联网的技术，参与挖掘物联网与云计算等新兴技术的潜力。大数据的应用方兴未艾，从其应用的深度与广度而言还不够成熟，应用统计学与大数据可以互融互促，从分析趋势、指导实践等实用性功能研究着手，提升数据分析处理的精准度，进一步强化应用统计学与各个领域的深度结合，把握机遇，迎接挑战，实现创新发展，将应用统计学理论知识与大数据相结合，优化资源，对资源进行有效配置，促进应用统计学与大数据的共同发展，为统计学科与工作的发展添砖加瓦。
参考文献：
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[3]范新英.大数据背景下统计学专业人才培养之探讨[J].内蒙古统计，2019（2）：48-52.
作者简介：
姚昕金（1992-），女，汉族，贵州贵阳人，本科，数据分析师，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：大数据科学與应用。
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