大数据思维与传统统计思维方式的差异分析

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1、大数据思维与传统统计思维方式的差异分析郑磊河南煤矿安全监察局摘要：随着信息技术的不断发展，现阶段网络数据的信息量越来越庞大，大数据时代的到来对传统领域造成了相当大的冲击作用，必定会产生一些相应的变化。文章对大数据思维与传统统计思维方式的差异进行分析，以使传统统计思维能够尽快适应大数据时代的变化，开阔视野，从多个角度解决问题，并使二者有机融合，推动统计工作再上新台阶。关键词：大数据;统计思维;馳作者简介：郑磊（1970—），男，河南郑州人，高级工程师，硕士;研究方向：煤矿安全监察信息系统开发，大数据应用。Ana

2、lysisonthedifferencebetweenbigdatathinkingandtraditionalstatisticalthinkingmodeZhengLeiHenanAdministrationofCoalMineSafety;Abstract：Withthecontinuousdevelopmentoftheinformationtechnology,thereisagrowingnumberofinformationonthenetworkdataatthisstage.Thearriv

3、alofbigdataagehasabigimpactontraditionalfields,wheremustarisesomeconcerningchanges.Thispaperanalyzesthedifferencesbetweenbigdatathinkingandtraditionalstatisticalthinkingmode,inordertomaketraditionalthinkingsoonadapttothechangesofthebigdataage,broadenthehori

4、zons,solvetheproblemsfrommultiangles,andmakeanorganiccombinationofbigdatathinkingandtraditionalmodetopromoteourstatisticalworktoanewlevel.Keyword：bigdata;statisticalthinking;difference;当今信息科技高速发展，大数据已经成为一种新的生产力，驱动传统行业发生重大变革。由于大数据具有4V(Volume,Variety,Velocity

5、和Veracity)特性UL传统统计思维方法已不能完全满足时代需求，大数据思维方式亦应运而生。大数据思维与传统统计思维类似，都是对现实世界的数据和现象进行科学分析和判断，从而揭示事物的内在本质，判断其发展变化规律。然而，由于这两种思维方式各有其自身特点，其研宄重点和应用领域也各自不同，所有我们就需要对这两种思维方式进行研究，从而开阔视野，从多个角度以多种方法解决问题。1大数据思维与传统统计思维方式的区别1.1研充对象不同总体性和样本性，是大数据思维和传统统计思维研究对象的根本区别。在传统统计思维屮，受传统分析

6、方法的限制，抽样分析是最常用的统计方法，即按随机性原则，从总体单位中随机抽取部分单位作为样本进行统计分析，并以其结果推断总体有关指标的一种统计方法。实践证明:抽样分析精确性受抽样随机性影响较大，增加随机性，精确度将大幅提高;增加样木数量，精确度影响不大，因此样本选择的随机性比样本数量更为重要。用样本数据去推断全部样本的情况，是传统统计方法分析数据的常用方法，但在现实屮，这种方法可能无法展示事物的全貌，其抽样的代表性有存在偏差的可能，其推断的结果需耍验证。在大数据背景下，所有海量数据都可以存储在云存储上，大数据

7、思维不再采用传统的随机抽样方式，而是釆用“样木即总体”的全数据思维方式，釆用大数据特殊算法，利用云计算强大的计算能力，计算分析全部数据，从而发现传统统计方法无法揭示的细节信息，找出深藏在数据屮不易被发现的秘密m。1.2研宄方法不同在传统统计工作中，统计方法一般是基于事务间的和关性、先验信息，根据收集的统计样木，釆用传统统计学的推断方法进行因果关系的推断。而大数据是建立在总体数据之上，排除人为假设，通过大数据算法，挖掘出数据深处的意义，发现深层次的因果关系，从而进行科学的预测和判断。传统统计方法由于统计样本的不

8、完整性，或者某个统计样本的错误，可能将会导致统计结果发生严重偏离，而且后期仍需大量的工作进行因果关系的验证和偏离值的修正。大数据思维方法并不需要了解事物的因果关系，而是立足于全部数据，釆用特殊算法，通过云计算强大的运算能力去分析、归纳、比对，从而发现以往传统统计方法不能发现的内部联系和复杂现象。1.3获取数据的方式不同传统统计方法常用的获取数据方式有:晋查、抽样调查和统计报表，其中抽样调查是最常用的