『壹』 大数据时代 统计学依然是数据分析灵魂
大数据时代 统计学依然是数据分析灵魂
什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。
什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的数量每3年多就会翻一番。
大数据区别于数据，还在于数据的多样性。正如高德纳咨询公司研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。
从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。
通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。伦敦1854年发生了大规模的霍乱，很长时间没有办法控制。一位医师用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现有一口水井周围，霍乱患病率明显较高，借此找到了霍乱暴发的原因：一口被污染的水井。关闭这口水井之后，霍乱的发病率明显下降。这种方法，充分展示了数据的力量。
本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。近现代以来，随着我们面临的问题变得越来越复杂，通过演绎的方式来研究问题常常变得很困难。这就使得数据归纳的方法变得越来越重要，数据的重要性也越发凸显出来。
大数据是非竞争性资源，有助于政府科学决策、商家精准营销
大数据时代，数据的重要作用更加凸显，许多国家都把大数据提升到国家战略的高度。
政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。
对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。
大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。
大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。
数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。
大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂
现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。
在我看来，这种观点非常错误。首先，大数据告知信息但不解释信息。打个比方说，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。”
其次，全数据的概念本身很难经得起推敲。全数据，顾名思义就是全部数据。这在某些特定的场合对于某些特定的问题确实可能实现。比如，要比较清华、北大两校同学数学能力整体上哪个更强，可以收集到两校同学高考时的数学成绩作为研究的数据对象。从某种意义上说，这是全数据。但是，并不是说我们有了这个全数据就能很好地回答问题。
一方面，这个数据虽然是全数据，但仍然具有不确定性。入校时的数学成绩并不一定完全代表学生的数学能力。假如让所有同学重新参加一次高考，几乎每个同学都会有一个新的成绩。分别用这两组全数据去做分析，结论就可能发生变化。另一方面，事物在不断地发展和变化，同学入校时的成绩并不能够代表现在的能力。全体同学的高考成绩数据，仅对于那次考试而言是全数据。“全”是有边界的，超出了边界就不再是全知全能了。事物的发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化的方案；也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。
所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。
『贰』 统计学方法咋大数据分析中有用吗
统计学方复法在大数据分析制中是有用的，统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
大数据只是数据量大，不代表我们能观测到总体。有的时候，总体是可测的。但在更多时候，总体从理论上就是无法观测的。这时统计学就是必须的，它帮我们从数据里还原出数据背后的真实，如同感官将显象背后的物自体呈现给人类理性。
随着数据挖掘技术的发展，数据的获取自然会越来越容易，但统计学作为从数据中读取信息的科学，应该永远和获取数据的学问相伴相生。
『叁』 大数据时代，我为什么说统计学依然是数据分析灵魂
让大数复据区别于数据的制，是其海量积累、高增长率和多样性
什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。
『肆』 统计学在大数据中有哪些实际应用
已上提问是统计学基本概念不清楚：有的学者认为大数学时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数剧就是数剧流大一点而已，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友啊摇一摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数剧云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
统计学统帅一切科学。
“社会统计学与数理统计学的统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升统计学的分析水平，当然完全达到了挑战大数剧的水准。统计学在一切学科中（以社会科学与自然科学一级学科为单位）是地位最高的学科。它的地位的崇高在扵：它是现今世界几乎所有前沿科学进行研究的唯一手段（所谓瞎子摸大象方法），也是西方文明几百年的台柱子。
而统计学现存的两大体系社会统计学与数理统计学的争论至少有100多年的历史。早期学者认为社会统计学是研究社会科学的，数理统计学是研究自然科学的；中期学者认为社会统计学适合作定性分析，数理统计学则适合作定量分析；近些年来，以美国为代表的发达国家的学者，由于夸大了数理统计的定量分析，误认为数理统计学可以代替社会统计学。但是这些观点自始至终未能对两者作出科学的解释，一切处在矛盾中，斗争中、、、、
王见定教授经过30多年的学习和研究，发现了能准确界定社会统计学、数理统计学的方法，并发现了两者的联系和区别以及在一定条件下可以相互转化的关系，完美地解决了这一长期存在於统计学界的最大问题。“社会统计学与数理统计学的统一理论”将对其它科学的发展起到不可估量的作用。
『伍』 统计学对数据分析起什么作用
统计学体系可以分为两大类，一个是描述统计学，另一个是推论统计学。把一些数据收集到一起，作图作表，求平均值或者看倾向这些叫做描述统计学。从总体取出一部分样本，通过样本的特点去推论总体的特点，这种推论的统计叫做推论统计学。
当我们进入大数据时代之后统计学有了什么样的变化呢?如果我们能够分析总体的话就没有必要分析一部分的样本了。但是在调查市场的时候我们仍然采取抽查样本的方法。做市场调查的时候我们不可能调查所有的人，所以我们会调查一部分，比如调查1000人来推断总体的市场。但是除了样本以外我们不知道其他用户拥有什么样的特性，在过去的10年，20年里大量生产廉价的产品就能卖出去。不过在今天，消费需求越来越多样化，我们不得不分层了解市场，掌握目标群体的需求才能卖出去。并且互联网的发展不断再给消费市场带来变化，所以企业更是要时刻改变自己的经营战略。
在大数据时代最重要的是了解消费者想要的是什么。从以前的性别，年龄，居住地等这些数据来分析消费者的需求并不能实现一对一的市场营销。所以市场出现的根据个人的购买历史来显示广告，来推荐产品，来实现一对一的买卖。相信今后这样的市场营销会更多，AI(人工智能)系统也会大量地在市场营销中被应用。
『陆』 大数据时代:统计学是数据分析的灵魂
大数据时代:统计学是数据分析的灵魂_数据分析师考试
7月中旬以来，从中央到地方，今年上半年经济社会发展的统计数据陆续进入人们的视野。在观察、使用统计数据时，类似“大数据时代怎样用好数据”这样的话题，再次引起人们的关注。
7月20日出版的《人民日报》，刊发了清华大学统计学研究中心主任刘军做客人民日报、人民网《文化讲坛》时，对相关问题所做的介绍和分析。其内容包括：
什么是数据？
数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。
什么是大数据？
量的增多，是人们对大数据的第一个认识。大数据区别于数据，还在于数据的多样性。从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃，海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。
大数据时代，统计学是数据分析的灵魂。
大数据告知信息但不解释信息。打个比方，大数据是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿来使用。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如美国加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。”
事物的发展充满了不确定性，而统计学，既研究如何从数据中把信息和规律提取出来，找出最优化的方案；也研究如何把数据当中的不确定性量化出来。
刘军的介绍与分析，帮助我们认识到，从数据到大数据，伴随质的飞跃；通过对海量数据的整合、分析，可以发现新知识、创造新价值；大数据时代，统计学肩负从数据中提取规律、量化数据中的不确定性等使命。
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『柒』 应用统计学与应用统计学（大数据方向）有什么区别哪个好
统计学是一个大类，是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推内断所测对象的本质，容甚至预测对象未来的一门综合性科学。应用统计学强调的是统计学理论在实际中的应用，比如如何正确使用参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析、指数分析等应用统计方法。而经济统计学是统计学在经济学上的理论发展以及应用。有些人把经济统计学归到应用统计学中，其实是错误的。因为经济统计学除了统计学的经济学应用外，同样也对统计学的理论发展起到指导作用。
『捌』 应用统计学专业大数据分析方向怎么样
你说的应该是应来用统计学的自专硕吧？这个专业不错的，最近流行的“大数据分析”就需要用到很多应用统计学的方法，现代很多互联网公司都亟需这方面人才，以后定有用武之地。给你推荐几个统计学重点学科的院校：北大，人大，厦大，东北师大，南开，上财。
『玖』 应用统计学与大数据的关系,那个就业前景更好
这事儿谁懂搞不懂，就业前景和市场发展、走向有很大关系。摸着石头过河，前面有没有坑，得用脚探一探才知道。凭天由命吧。
应用统计学专业就业方向：
主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲，主要有升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；国家统计部门；各类公司等就业途径。
应用统计学专业就业前景：
应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题的解决和决策提供量化的依据，具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力，成为统计分析，风险管理和精算方面的高级人才。
应用统计学专业研究生要发展，还是考虑往财税、金融等领域突破，考CPA、精算师等，到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。因为单纯的统计是没什么工作好做的，需要和其他的工作（专业）相结合。
大数据行业就业指南：三大方向
，十大职位。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
十大职位：一、ETL研发；二、Hadoop开发；三、可视化（前端展现）工具开发；四、信息架构开发；五、数据仓库研究；六、OLAP开发；七、数据科学研究；八、数据预测（数据挖掘）分析；九、企业数据管理；十、数据安全研究。
以上内容你根据自身的实际条件衡量一下，和家人商量着做出决断吧。