统计学实践方法在大数据中的应用研究

统计学实践方法在大数据中的应用研究

万星

对外经济贸易大学 广东珠海 519000

摘要：作为极具逻辑性类型的学科之一，统计学通常指的就是一种收集、分析、呈现数据的方式方法。当前，统计学方法以其实用性强的优势，既被推广应用到物理实验、自然科学等领域的科研工作上，也在现代社会生活中发挥着巨大的作用。大数据时代下，作为处理、分析大数据的一大工具、方法，统计学实践方法能够让数据分析结果更好地指导实践生产生活活动，并以此来推动社会持续向前发展、进步。基于此，本文在大数据中研究了统计学实践方法有关应用的可行性、有效举措，仅供参考。

关键词：统计学；实践方法；大数据

在最开始出现的时候，统计实践活动只是进行了一些简单的计数、描述，后续则结合了一系列的数理理论，并且在产生了很有特色的研究专业手段、知识理论后，也即衍生成名为统计学是学科且存在很严密的逻辑。总的来说，统计学迄今为止仅有三百多年的时间[1]。而统计学业界的专业理论、推断模型及手段、电脑和互联网的普及则让数据获得、分析、处理方面获得了极大的进步，均在统计学的萌芽、发展上发挥了至关重要的作用，让统计学实践方法在各行各业均得到了广泛的应用。在各方面的不懈努力下，还在不断完善统计学方法。尤其是让统计学实践方法在当前的大数据分析中发挥出很突出的作用。

一、统计学实践方法在大数据中的应用可行性

“大数据”分析指的就是借用现代化的先进技术手段和统计数理，来有效分析在互联网交易过程中形成的海量数据，进而建立一个可以对于实际生活发挥指导性作用的数学模型。所以，从逻辑层面以及结果上看，统计、大数据分析均存在一定的实践应用一致性[2]。由此可见，统计分析也能够在大数据分析中发挥作用，据既往研究大数据分析的结果显示，面对海量的数据信息，万不可盲目进行随机分析，主要就是会打乱数据分析的秩序，进而让数据信息提取工作变得明显更加困难。通常来讲，大数据存在多样、高速、价值、海量系列的特点。立足大数据的基本特征，业界知名专家结合实践研究得出了这样的等式：大量高频与复杂多样数据相加就等于大数据。以上也从某种程度上启发、提示在展开大数据分析活动时，便可量化部分数据指标。也就是将部分原本似乎很抽象的指标，基于数据的形式来加以表达，进而建立起数学模型，并演绎推理数学模型，以凸显出在数据背后隐含着的规律，从而更科学地指导实践活动行为。然而，考虑到大数据突出的大量性、多样性、高速性等特点，也对统计学方法有着更高的要求，宜采用实践意义更强的统计学实践方法来处理这些复杂、多元化的大数据。当前，大数据领域的统计学实践方法以回归、因子、层次这三类分析法较为典型。

二、在大数据中关于统计学实践方法的应用

1、在网络大数据中统计学实践方法的应用

众所周知，网络就是大数据形成和发展的基础。在复杂多变的网络环境下，既让数据来源十分广泛，也让数据信息内容异常复杂，也就是隐含着很重要的信息，却也存在很多隐藏数据风险。所以，在投入使用网络大数据时，便应尤其注意风险，并对来源不清楚且复杂、多样的网络数据基于不一样的层级、维度来展开分类处理。因此，层次分析法就是有效处理网络大数据的关键统计学实践方法[3]。

在统计学实践方面，层次分析法有很好地融合定性定量分析法，可从混杂不清的网络大数据里面结合有类别、维度、级别差异的指标内容，联系级别关系、各权重值来进行分析、算术、统计，以全面、妥善地处置好这些网络数据。具体应用层次分析法来进行网络信息处理时，先会视类别有差异的数据为对应的某系统再来进一步分出具体的层次关系，以从海量的互联网数据中准确区分出来有价值的重要数据，并进一步区分出无效、风险数据。这样除了不会损害原有网络系统中各种数据的层级结构外，也可以精简原来复杂数据关系下面的层级，并实现问题分离，有益于最终处理、解决网络大数据问题，并对网络大数据问题发挥出很有效的作用。

2、在金融大数据中统计学实践方法的应用

在大数据时代下，国内金融经济行业有很好地利用数据。在具体处理各种有关金融实践过程问题时，也要求做好对海量数据信息进行的分析工作，以深挖数据表现出来的经济学规律，来真正解决金融经济面临的有关实际问题。因此，在金融大数据中，具体投入使用统计学实践方法时，主要会基于各种数据表象找出基本的经济学规律。而金融大数据往往会以回归分析法为一种理想的实践分析法[4]。

整个宏观经济环境既复杂又多变，而只要外部经济环境发生变化则均会从一定程度上冲击金融市场。为了精准了解宏观经济环境因素带给金融市场的影响，便需要结合宏观经济方方面面的数据变化来真正发觉其中存在的规律，从而建立起回归模型。从数据演变的规律，立足复杂环境的多变表象，来进一步深究存在于因素之中的经济关系。于是，基于回归模型即可联系金融市场环境领域的各种数据变量来分析经济相关性，并以此来促进民众进一步了解金融市场环境之外关于经济数据呈现出来的变化规律，以便可以及时、准确地预测金融市场上存在的宏观经济风险隐患。如此一来，结合这样的回归分析，便可科学制定、灵活调整后免的经济计划。

3、在企业大数据中统计学实践方法的应用

在大数据环境下，现代企业经营发展所需的商业数据要较以前更加多样化、复杂化[5]。在早先评估企业经营现状时，一般仅需结合营业收入或纯利润等系列的数据指标便可以实现。然而，当前则需综合评估研究企业方方面面的商业数据，如企业的纯利率、毛利率、营收额、纯利润、营业利润、资产负债率、净资产及其收益率等。基于对各种数据信息的综合分析，来评估企业的成长、盈利、营运、偿债方面的能力，方才能更客观、全方位地分析企业具体的经营现状。

因此，在大数据环境下，企业在统计分析上也应处理方方面面的经济数据。而经济数据则表示企业不一样的维度，在各个维度上均涵盖着复杂多变的数据信息，为了结合全部的数据来判断出企业真实的经营状况则存在一定程度的困难。因此，针对企业大数据方面的问题，常见的因子分析法则是很实用的统计学实践方法之一。通过因子分析，可以对多维数据进行降维处理。然后，在企业处理大数据问题时，就不一样财务维度对应的复杂数据，结合因子分析方法，便可从中提取出最重要的因子维度，并且结合因子计算让其可以对企业方方面面的经营状况形成一个典型的综合体现。如此一来，便对复杂多样的数据维度实施了降维和精简处理，并获得了代表性更强的评判标准，进而再来客观地评价研究企业真实的经营状况，所以具有很强的有效性、适用性。

三、结语

综上所述，在大数据时代下，人们应用统计学能够更快地从海量数据信息中找出规律性，从而更科学地指导实践行为。因此，在大数据中，应高度重视统计学实践方法的价值作用，并基于适宜的统计学实践方法来不断提升各种大数据分析的专业水平，再以此来有效促进现代社会的发展、变化。

参考文献

[1]杨建,胡本田.基于统计学的大数据在实际生活中的应用[J].中国统计,2016(01):22-24.

[2]游士兵,徐小婷.统计学方法的发展及其在大数据中的应用[J].统计与决策,2020,36(04):31-35.

[3]唐丽.应用统计学在大数据背景下的应用与创新探讨[J].科技资讯,2019,17(36):224+226.

[4]田少军.基于统计学下大数据在实际生活中的应用分析[J].科技经济导刊,2018,26(08):221.

[5]祝丹,陈立双.大数据驱动下统计学人才培养模式研究[J].统计与信息论坛,2016,31(12):102-107.