『壹』 大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂
大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂
什麼是數據？數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。
什麼是大數據呢？量的增多，是人們對大數據的第一個認識。隨著科技發展，各個領域的數據量都在迅猛增長。有研究發現，近年來，數字數據的數量每3年多就會翻一番。
大數據區別於數據，還在於數據的多樣性。正如高德納咨詢公司研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。
從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。
通過數據來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和數據採集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。倫敦1854年發生了大規模的霍亂，很長時間沒有辦法控制。一位醫師用標點地圖的方法研究了當地水井分布和霍亂患者分布之間的關系，發現有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，藉此找到了霍亂暴發的原因：一口被污染的水井。關閉這口水井之後，霍亂的發病率明顯下降。這種方法，充分展示了數據的力量。
本質上說，許多科學活動都是數據挖掘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。近現代以來，隨著我們面臨的問題變得越來越復雜，通過演繹的方式來研究問題常常變得很困難。這就使得數據歸納的方法變得越來越重要，數據的重要性也越發凸顯出來。
大數據是非競爭性資源，有助於政府科學決策、商家精準營銷
大數據時代，數據的重要作用更加凸顯，許多國家都把大數據提升到國家戰略的高度。
政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。
大數據不能被直接拿來使用，統計學依然是數據分析的靈魂
現在社會上有一種流行的說法，認為在大數據時代，「樣本=全體」，人們得到的不是抽樣數據而是全數據，因而只需要簡單地數一數就可以下結論了，復雜的統計學方法可以不再需要了。
在我看來，這種觀點非常錯誤。首先，大數據告知信息但不解釋信息。打個比方說，大數據是「原油」而不是「汽油」，不能被直接拿來使用。就像股票市場，即使把所有的數據都公布出來，不懂的人依然不知道數據代表的信息。大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。正如加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的，「沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。」
其次，全數據的概念本身很難經得起推敲。全數據，顧名思義就是全部數據。這在某些特定的場合對於某些特定的問題確實可能實現。比如，要比較清華、北大兩校同學數學能力整體上哪個更強，可以收集到兩校同學高考時的數學成績作為研究的數據對象。從某種意義上說，這是全數據。但是，並不是說我們有了這個全數據就能很好地回答問題。
一方面，這個數據雖然是全數據，但仍然具有不確定性。入校時的數學成績並不一定完全代表學生的數學能力。假如讓所有同學重新參加一次高考，幾乎每個同學都會有一個新的成績。分別用這兩組全數據去做分析，結論就可能發生變化。另一方面，事物在不斷地發展和變化，同學入校時的成績並不能夠代表現在的能力。全體同學的高考成績數據，僅對於那次考試而言是全數據。「全」是有邊界的，超出了邊界就不再是全知全能了。事物的發展充滿了不確定性，而統計學，既研究如何從數據中把信息和規律提取出來，找出最優化的方案；也研究如何把數據當中的不確定性量化出來。
所以說，在大數據時代，數據分析的很多根本性問題和小數據時代並沒有本質區別。當然，大數據的特點，確實對數據分析提出了全新挑戰。例如，許多傳統統計方法應用到大數據上，巨大計算量和存儲量往往使其難以承受；對結構復雜、來源多樣的數據，如何建立有效的統計學模型也需要新的探索和嘗試。對於新時代的數據科學而言，這些挑戰也同時意味著巨大的機遇，有可能會產生新的思想、方法和技術。
『貳』 統計學方法咋大數據分析中有用嗎
統計學方復法在大數據分析制中是有用的，統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
大數據只是數據量大，不代表我們能觀測到總體。有的時候，總體是可測的。但在更多時候，總體從理論上就是無法觀測的。這時統計學就是必須的，它幫我們從數據里還原出數據背後的真實，如同感官將顯象背後的物自體呈現給人類理性。
隨著數據挖掘技術的發展，數據的獲取自然會越來越容易，但統計學作為從數據中讀取信息的科學，應該永遠和獲取數據的學問相伴相生。
『叄』 大數據時代，我為什麼說統計學依然是數據分析靈魂
讓大數復據區別於數據的制，是其海量積累、高增長率和多樣性
什麼是數據？數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。
『肆』 統計學在大數據中有哪些實際應用
已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數學時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數劇就是數劇流大一點而已，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友啊搖一搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數劇雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
統計學統帥一切科學。
「社會統計學與數理統計學的統一理論」作為統計學的最新理論，必將全面提升統計學的分析水平，當然完全達到了挑戰大數劇的水準。統計學在一切學科中（以社會科學與自然科學一級學科為單位）是地位最高的學科。它的地位的崇高在扵：它是現今世界幾乎所有前沿科學進行研究的唯一手段（所謂瞎子摸大象方法），也是西方文明幾百年的台柱子。
而統計學現存的兩大體系社會統計學與數理統計學的爭論至少有100多年的歷史。早期學者認為社會統計學是研究社會科學的，數理統計學是研究自然科學的；中期學者認為社會統計學適合作定性分析，數理統計學則適合作定量分析；近些年來，以美國為代表的發達國家的學者，由於誇大了數理統計的定量分析，誤認為數理統計學可以代替社會統計學。但是這些觀點自始至終未能對兩者作出科學的解釋，一切處在矛盾中，斗爭中、、、、
王見定教授經過30多年的學習和研究，發現了能准確界定社會統計學、數理統計學的方法，並發現了兩者的聯系和區別以及在一定條件下可以相互轉化的關系，完美地解決了這一長期存在於統計學界的最大問題。「社會統計學與數理統計學的統一理論」將對其它科學的發展起到不可估量的作用。
『伍』 統計學對數據分析起什麼作用
統計學體系可以分為兩大類，一個是描述統計學，另一個是推論統計學。把一些數據收集到一起，作圖作表，求平均值或者看傾向這些叫做描述統計學。從總體取出一部分樣本，通過樣本的特點去推論總體的特點，這種推論的統計叫做推論統計學。
當我們進入大數據時代之後統計學有了什麼樣的變化呢?如果我們能夠分析總體的話就沒有必要分析一部分的樣本了。但是在調查市場的時候我們仍然採取抽查樣本的方法。做市場調查的時候我們不可能調查所有的人，所以我們會調查一部分，比如調查1000人來推斷總體的市場。但是除了樣本以外我們不知道其他用戶擁有什麼樣的特性，在過去的10年，20年裡大量生產廉價的產品就能賣出去。不過在今天，消費需求越來越多樣化，我們不得不分層了解市場，掌握目標群體的需求才能賣出去。並且互聯網的發展不斷再給消費市場帶來變化，所以企業更是要時刻改變自己的經營戰略。
在大數據時代最重要的是了解消費者想要的是什麼。從以前的性別，年齡，居住地等這些數據來分析消費者的需求並不能實現一對一的市場營銷。所以市場出現的根據個人的購買歷史來顯示廣告，來推薦產品，來實現一對一的買賣。相信今後這樣的市場營銷會更多，AI(人工智慧)系統也會大量地在市場營銷中被應用。
『陸』 大數據時代:統計學是數據分析的靈魂
大數據時代:統計學是數據分析的靈魂_數據分析師考試
7月中旬以來，從中央到地方，今年上半年經濟社會發展的統計數據陸續進入人們的視野。在觀察、使用統計數據時，類似「大數據時代怎樣用好數據」這樣的話題，再次引起人們的關注。
7月20日出版的《人民日報》，刊發了清華大學統計學研究中心主任劉軍做客人民日報、人民網《文化講壇》時，對相關問題所做的介紹和分析。其內容包括：
什麼是數據？
數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。
什麼是大數據？
量的增多，是人們對大數據的第一個認識。大數據區別於數據，還在於數據的多樣性。從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍，海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。
大數據時代，統計學是數據分析的靈魂。
大數據告知信息但不解釋信息。打個比方，大數據是「原油」而不是「汽油」，不能被直接拿來使用。大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。正如美國加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的，「沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。」
事物的發展充滿了不確定性，而統計學，既研究如何從數據中把信息和規律提取出來，找出最優化的方案；也研究如何把數據當中的不確定性量化出來。
劉軍的介紹與分析，幫助我們認識到，從數據到大數據，伴隨質的飛躍；通過對海量數據的整合、分析，可以發現新知識、創造新價值；大數據時代，統計學肩負從數據中提取規律、量化數據中的不確定性等使命。
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『柒』 應用統計學與應用統計學（大數據方向）有什麼區別哪個好
統計學是一個大類，是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推內斷所測對象的本質，容甚至預測對象未來的一門綜合性科學。應用統計學強調的是統計學理論在實際中的應用，比如如何正確使用參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸、時間序列分析、指數分析等應用統計方法。而經濟統計學是統計學在經濟學上的理論發展以及應用。有些人把經濟統計學歸到應用統計學中，其實是錯誤的。因為經濟統計學除了統計學的經濟學應用外，同樣也對統計學的理論發展起到指導作用。
『捌』 應用統計學專業大數據分析方向怎麼樣
你說的應該是應來用統計學的自專碩吧？這個專業不錯的，最近流行的「大數據分析」就需要用到很多應用統計學的方法，現代很多互聯網公司都亟需這方面人才，以後定有用武之地。給你推薦幾個統計學重點學科的院校：北大，人大，廈大，東北師大，南開，上財。
『玖』 應用統計學與大數據的關系,那個就業前景更好
這事兒誰懂搞不懂，就業前景和市場發展、走向有很大關系。摸著石頭過河，前面有沒有坑，得用腳探一探才知道。憑天由命吧。
應用統計學專業就業方向：
主要到政府統計部門、經濟管理部門，銀行、證券公司、保險公司等金融機構以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。應用統計學專業的畢業生主要到企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。具體來講，主要有升學（攻讀博士學位）；出國留學；金融和保險部門；投資、證券及社會保障機構；市場調研、咨詢及信息產業部門；國家統計部門；各類公司等就業途徑。
應用統計學專業就業前景：
應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，從培養目標上講，主要是培養具有堅實的統計學基礎理論，具有系統的研究方向專門知識，具有獨立從事實際數據採集、處理和分析的能力，能為實際問題的解決和決策提供量化的依據，具有能夠繼續進行博士課程學習和研究的能力，成為統計分析，風險管理和精算方面的高級人才。
應用統計學專業研究生要發展，還是考慮往財稅、金融等領域突破，考CPA、精算師等，到銀行、會計事務所、保險公司等機構工作。因為單純的統計是沒什麼工作好做的，需要和其他的工作（專業）相結合。
大數據行業就業指南：三大方向
，十大職位。
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
十大職位：一、ETL研發；二、Hadoop開發；三、可視化（前端展現）工具開發；四、信息架構開發；五、數據倉庫研究；六、OLAP開發；七、數據科學研究；八、數據預測（數據挖掘）分析；九、企業數據管理；十、數據安全研究。
以上內容你根據自身的實際條件衡量一下，和家人商量著做出決斷吧。