試論統計學理論在大數據分析中的應用

王同軻

摘 要：在當前這個大數據時代試下，海量的信息在每個領域中都是非常重要的支撐，與之相關的數據分析方法也隨著社會的發展而進步，對于數據的挖掘與分析是促進經濟發展的關鍵措施。在很多方面，統計學理論與大數據分析之間存在著諸多共性。運用統計學理論可以對這些信息通過統計推斷、歸納總結的方式有效地總結出相應的規律，而這也是適應并促進社會經濟發展的重要舉措。本文立足專業學習成果總結，就統計學理論在大數據分析中的應用展開探索。

關鍵詞：統計學；理論；大數據；分析；應用

大學學習珍貴且美好，在積累專業知識的同時，也開拓了認知視野。通過對統計學理論在大數據分析中應用方面的學習與思考，了解到大數據分析與統計學分析的涵義、統計學理論與大數據之間的關聯性、統計學理論在大數據分析中的關鍵作用以及具體的應用。

一、大數據分析與統計學理論的涵義

（一）大數據分析的涵義

大數據時代中涉及的海量信息與資料有著巨大的規模性，即便是當前某些主流的軟件與工具，也都無法在較短的時間內對這些信息進行精準有效地歸納與整合。大數據的優勢性特征極為明顯，憑借其高速、大量、多樣化的特點被廣泛應用在人工智能、云計算、物聯網等多個行業領域中。[1]當然，大數據的分析應用也通陽需要借助更強的信息處理方式來實現，以此充分地發揮出大數據技術的分析決策作用?？偠灾?，大數據分析的核心價值在于對海量信息價值的挖掘與呈現，并對信息進行有效地利用，可以集中概括為數據的資源化、信息化以及質量化。

（二）統計學理論的涵義

到目前為止，統計學經歷了兩千多年的發展歷程。在此漫長的發展過程中，已經滲入滲透于自然科學、社會科學、工業等多領域多方面。統計學理論，是統計學中非常重要的一部分內容。根本上來講，是一種將概率論作為重要分析技術，貫穿于數據收集整理、匯總分析以及總結反饋的全過程，采用理論統計方法去實現論證與引導，通過數據信息的統計推斷去歸納總結，最終可得出一般規律，取得工作的目標效果。[3]

二、統計學理論與大數據分析的比較性研究

（一）邏輯上具有很強的關聯性

統計學理論與大數據分析間，存在著很強的邏輯關聯性。具體來講，就統計學分析而言，主要是利用概率論以及數理統計分析等方法，通過相應建構預測分析模型，進而實現對數據的分析預測的目標效果。就大數據分析而言，主要是通過借助計算機信息技術，比如大數據以及云計算等，以此來構建數據庫，完成對數據信息整合分析的基礎之上，進行深入挖掘，特別是其中所蘊藏著的數據價值以及潛在規律等，以此形成對生產生活的有益指導，可見大數據分析更加強調或更為注重數據價值。[3]由此來看，二者都立足于海量數據資源，對數據信息進行整理挖掘，進而找尋并生成一般規律，所以說在邏輯上具有很強的關聯性。

（二）方式上具有較高的一致性

統計學理論與大數據分析間，存在著較高的方法一致性。具體來講，不論是統計學理論還是大數據分析，其分析對象并非抽象事物，都是定量數據。換言之，都是需要以定量的數據形式來開展分析工作。在信息獲取的過程中，要采用有效手段去把原始信息進行轉化，以達成直觀可見的量化數據形式。由此來看，二者在數據形式上具有一致性。

三、統計學理論在大數據分析中的應用

（一）加強融合發揮優勢

新時期，伴隨著大數據、云計算等信息技術高速發展以及應用普及，其所引發的海量數據信息資源對各行業及社會個體等而言都具有非常重要的作用。在此背景之下，大數據技術可有效克服定量、量化分析的工作難題，有效規避偶然性誤差等，優勢性特征尤為顯著，故而得以廣泛應用。[4]加上統計工具的不斷升級，統計學理論與大數據分析二者間的有機融合、深入融合，可充分發揮功能優勢，成為大勢所趨。一方面來講，基于深度融合，能有效打破傳統數據分析模式的局限，使大數據價值得以充分發揮；另一方面來講，基于深度融合，既能夠基于統計學分析來對比數據變化，也能夠基于大數據分析來實現整體研究，更好地保質、保量。

（二）創新理念實現增值

結合大數據的基礎特點而言，可以歸納為價值、多樣、高速以及大量四個方面。由此，也使得大數據分析極具復雜性和多樣性，數據類型不僅高頻海量，而且較為復雜。[5]所以說，在當前這個大數據時代背景下，數據分析工作的本質或和說根本任務就是要對完成對海量數據的分析、歸納、統計以及總結等。能夠從中挖掘重要的信息內容，進而經過比較性研究等，得出有價值的信息。伴隨著社會的不斷發展，數據收集以及處理工作的內容及形勢也在不斷變化之中。對此，要具有創新理念，以此來實現數據的增值以及工作成效的增值。也就是說，數據分析的渠道必須要創新，數據來源必須要多元。對于相關人員而言，就必須要具有數據的積累和處理意識。尤其是伴隨著時間的推移，數據信息亦會積累增加。相關人員就必須要有創新數據分析的理念，能夠指導和服務人們實現問題的有效解決。

（三）優化方法深入挖掘

創新優化多元有效的數據分析方法，在確保數據分析精準度的同時，能夠深入挖掘數據價值，為生產生活注入全新活力。[6]結合一些新的應用方法來看，如神經網絡算法、決策樹分析法等等。神經網絡算法的研究內容具有廣泛性，與數據信息挖掘處理涉及多科學的交叉性相契合。決策樹分析法主要特點是數據信息自上而下的生成，在處理數據資料龐大的統計項目中更具優勢。當然，不同方法優勢不同，在具體應用中還需要因地制宜。要能夠基于數據分析的要求出發，探索并應用行之有效的方式方法?；诜椒ǖ膬灮?，充分挖掘大數據的價值。

總而言之，統計學理論與大數據分析中的融合應用極具理論必要性和實踐可信性?；诙叩纳疃热诤霞肮δ馨l揮，有助于提取海量信息數據的規律及價值，為實踐提供有益指導和幫助。

參考文獻：

[1]趙峻婷.大數據分析中概率論與數理統計的運用探究[J].財經界.2022（8）：38-40.

[2]劉英南.統計學理論在大數據分析中的應用研究[J].全國流通經濟.2019（3）：136-137.

[3]魏斌.統計學理論在大數據分析中的應用[J].現代經濟信息.2023（1）：41-43.

[4]韓建彬.大數據分析與數理統計的比較[J].信息與電腦.2018（5）：134-137.

[5]曾怡.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].科技展望. 2016，26（34）：9.

[6]田茂再.大數據時代統計學重構研究中的幾個熱點問題[J].統計研究. 2015，32（05）：3-12.