大數據與統計學(xué)分析方法比較論文

　　現如今，大家總免不了要接觸或使用論文吧，論文是對某些學(xué)術(shù)問(wèn)題進(jìn)行研究的手段。那么你知道一篇好的論文該怎么寫(xiě)嗎？下面是小編收集整理的大數據與統計學(xué)分析方法比較論文，歡迎大家分享。

　　基于理念分析和比較研究方法，對大數據的分析方法和傳統統計學(xué)分析方法的關(guān)聯(lián)性和差異進(jìn)行了對比分析，從方法的基本思想、量化形式、數據來(lái)源、分析范式、分析方法、分析視角等角度揭示了兩種社會(huì )科學(xué)分析方法存在的聯(lián)系與差異。

　　隨著(zhù)信息技術(shù)的日益發(fā)展與普及，信息以及數據在社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮的作用越來(lái)越重要�，F如今，“大數據”時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，于是如何更有效地利用數據快速做出科學(xué)決策也已成為眾多企業(yè)甚至是國家所共同關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。在數據處理和分析方法方面，《統計學(xué)》以及在其基礎上發(fā)展而來(lái)的實(shí)證統計方法是當前的主流，這些方法可以幫助數據持有者從大量的數據中挖掘有價(jià)值的信息，并為其相關(guān)決策提供理論支撐和方法支持。然而，傳統的實(shí)證統計方法在最新出現的大數據情境下，卻呈現出了諸多缺陷，例如傳統數據收集方法無(wú)法實(shí)現大規模（甚至是總體）數據的收集，傳統統計方法和分析軟件無(wú)法處理大規模數據，等等。于是，在將傳統統計學(xué)方法應用于最新的大數據情境和問(wèn)題之前，需要首先明確大數據所要求的處理方法與傳統的統計學(xué)處理方法存在哪些關(guān)聯(lián)和區別，然后才能夠決定是否可以應用既有統計學(xué)理論和方法來(lái)處理某些大數據問(wèn)題。

　　1、大數據的界定

　　根據一位美國學(xué)者的研究，大數據可以被定義為：it means data that’s too big， too fast， or too hard for existing tools to process。也就是說(shuō)，該學(xué)者認為：在關(guān)于大數據的所有定義中，他傾向于將之定義為那類(lèi)“太大”、“太快”，或現存工具“太難”處理的數據。一般而言，大數據的特征可以概括為四個(gè)V：一是量大（Volume）；二是流動(dòng)性大（Velocity），典型的如微博；三是種類(lèi)多（Variety），多樣性，有結構化數據，也有半結構化和非結構化數據；四是價(jià)值大（Value），這些大規模數據可以為持有企業(yè)或者組織創(chuàng )造出巨大的商業(yè)或社會(huì )價(jià)值。

　　Victor在其最新著(zhù)作《大數據時(shí)代——生活、工作與思維的大變革》中指出，大數據時(shí)代，思維方式要發(fā)生3個(gè)變革：第一，要分析與事物相關(guān)的所有數據，而不是依靠分析少量數據樣本；要總體，不要樣本。第二，要樂(lè )于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確性。第三，不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，應該更加注重相關(guān)關(guān)系。這些變革反映出了大數據處理方式與傳統統計學(xué)分析方法的很多關(guān)聯(lián)以及主要不同。因此，下面我們分別針對兩者的聯(lián)系和區別進(jìn)行討論。

　　2、大數據與統計學(xué)分析方法的聯(lián)系

　　從18世紀中葉至今，統計學(xué)已經(jīng)經(jīng)歷了兩百多年的發(fā)展歷程，不論是基礎理論還是社會(huì )應用都極其堅實(shí)而豐富。大數據作為一種新興的事物規律認知和挖掘思維，也將會(huì )對人類(lèi)的價(jià)值體系、知識體系和生活方式產(chǎn)生重要影響，甚至引發(fā)重大改變。作為兩種認知世界和事物規律的基本方法，它們在以下兩個(gè)方面存在緊密關(guān)聯(lián)。

　�。�1）挖掘事物規律的基本思想一致。統計學(xué)（statistics）探索事物規律的基本方法是：通過(guò)利用概率論建立數學(xué)模型，收集所觀(guān)察系統的數據，進(jìn)行量化分析和總結，做出推斷和預測，為相關(guān)決策提供依據和參考。對于大數據，維克托指出，大數據思維的來(lái)臨使人類(lèi)第一次有機會(huì )和條件，在非常多的領(lǐng)域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據，深入探索現實(shí)世界的規律，獲取過(guò)去不可能獲取的知識。通過(guò)這兩個(gè)定義可以看出，不論是傳統的統計學(xué)方法還是新興的大數據分析方法，都是以數據為基礎來(lái)揭示事物特征以及發(fā)展趨勢的。

　�。�2）均采用量化分析方式。大數據分析的基礎是數據化，也就是一種把各種各樣現象轉變?yōu)榭芍票矸治龅牧炕�形式的過(guò)程。不論是傳統統計學(xué)中所應用的數據（定性和定量數據），還是大數據時(shí)代即將被轉化和采用其他形式數據（如文字、圖像等），最終都是通過(guò)量化分析方法來(lái)揭示數據中所蘊含的事物特征與發(fā)展趨勢。

　　3、大數據與統計學(xué)分析方法的區別

　�。�1）基礎數據不同。在大數據時(shí)代，我們可以獲得和分析更多的數據，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現象相關(guān)的所有數據，而不再依賴(lài)于隨機抽樣。這意味著(zhù)，與傳統統計學(xué)數據相比，大數據不僅規模大，變化速度快，而且數據來(lái)源、類(lèi)型、收集方法都有根本性變化。

　�、僭跀祿�來(lái)源方面，在大數據背景下，我們需要的紛繁多樣的數據可以分布于全球多個(gè)服務(wù)器上，因此我們可以獲得體量巨大的數據，甚至是關(guān)于總體的所有數據。而統計學(xué)中的數據多是經(jīng)由抽樣調查而獲得的局部數據，因此我們能夠掌握的事“小數據量”。這種情況下，因為需要分析的數據很少，所以必須盡可能精確的量化我們的數據。綜上，大數據情況下，分析人員可以擁有大量數據，因而不需要對一個(gè)現象刨根問(wèn)底，只需要掌握事物大體的發(fā)展方向即可；然而傳統的小數據情況下則需要十分注意所獲得數據的精確度。

　�、谠跀祿�類(lèi)型與收集方面，在既往模式下，數據的收集是耗時(shí)且耗力的，大數據時(shí)代所提出的“數據化”方式，將使得對所需數據的收集變得更加容易和高效。除了傳統的數字化數據，就連圖像、方位、文本的字、詞、句、段落等等，世間萬(wàn)物都可以成為大數據范疇下的數據。屆時(shí)，一切自然或者社會(huì )現象的事件都可以被轉化為數據，我們會(huì )意識到本質(zhì)上整個(gè)世界都是由信息構成的。

　�。�2）分析范式不同。在小數據時(shí)代，我們往往是假想世界是如何運行的，然后通過(guò)收集和分析數據來(lái)驗證這種假想。也就是說(shuō)，傳統統計實(shí)證分析的基本范式為：（基于文獻）提出理論假設—收集相關(guān)數據并進(jìn)行統計分析—驗證理論假設的真偽。然而，在不久的將來(lái)，我們將會(huì )在大數據背景下探索世界，不再受限制于傳統的思維模式和特定領(lǐng)域里隱含的固有偏見(jiàn)，我們對事物的研究始于數據，并可以發(fā)現以前不曾發(fā)現的聯(lián)系。換言之，大數據背景下，探索事物規律的范式可以概括為：數據觀(guān)察與收集——數據分析——描述事物特征/關(guān)系。

　�。�3）數據分析方法不同。傳統統計學(xué)主要是基于樣本的“推斷分析”，而大數據情境下則是基于總體數據的“實(shí)際分析”，即直接得出總體特征，并可以分析出這些特征出現的概率。

　�。�4）分析視角不同。傳統的實(shí)證統計意在弄清事物之間的內在聯(lián)系和作用機制，但大數據思維模式認為因果關(guān)系是沒(méi)有辦法驗證的，因此需要關(guān)注的是事物之間的相關(guān)關(guān)系。大數據并沒(méi)有改變因果關(guān)系，但使因果關(guān)系變得意義不大，因而大數據的思維是告訴我們“是什么”而不是“為什么”。換言之，大數據思維認為相關(guān)關(guān)系盡管不能準確地告知我們某事件為何會(huì )發(fā)生，但是它會(huì )提醒我們這件事情正在發(fā)生，因此相關(guān)關(guān)系的發(fā)現就可以產(chǎn)生經(jīng)濟和社會(huì )價(jià)值了。

　　4、結語(yǔ)

　　綜上，相對于傳統而言，大數據思維主要包括三個(gè)重大轉變。首先，要分析與某事物相關(guān)的所有數據，而不是依靠分析捎來(lái)能夠的數據樣本；其次，研究人員應樂(lè )于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確性；最后，認知世界的思想發(fā)生了轉變，不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。以上三個(gè)轉變構成了大數據思維的核心。在統計學(xué)的進(jìn)一步應用和發(fā)展完善過(guò)程中，需要結合以上轉變所產(chǎn)生的挑戰，思考有效的統計學(xué)發(fā)展對策。

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