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谈大数据时代数据分析理念

谈大数据时代数据分析理念

摘要:当今时代,网络发展迅速,科技发展稳步向前,大数据也逐渐步入人们的生活,在各个领域我们都可以看到大数据的应用,但由于当今大数据领域经验并不足,对大数据的分析及应用还不能达到我们想要的水平,本文将通过对大数据与大数据时代的定义分析、大数据对统计学研究工作的影响与关系和大数据时代下数据分析的理念进行阐述和讨论,以求对相关从业人士提供参考。

关键词:大数据;数据分析;统计学

大数据在如今社会已经成为热点词汇,不仅在计算机领域,在其他各个行业都能够得到运用,为各个行业提供便捷,为了让大数据能够得到充分利用,下文将对大数据分析相关方面进行讨论。

一、大数据与大数据时代

(一)大数据大数据是在当今科技飞速发展的情况下,一种新兴的信息数据处理技术。随着社会科技的进步,各行各业对于数据的应用也越来越广泛,传统的数据处理技术耗时较长且精准度较为低下,已经不能满足现代科技对数据应用的要求。新时代的大数据系统具有超大的数据容量,同时兼容半结构化与结构化的数据,远远超出传统数据库管理系统的管理能力。因此新的大数据技术就此诞生。大数据在发展过程中,具有比为鲜明的特点。与传统数据处理技术相比,大数据具有数量庞大、多样化、速率快、价值高的特点。在信息处理的速度不断加快的当今社会,这样的特点为大数据的广泛应用打下了坚实基础。由于数据的数量较为庞大,且各种数据近年来的增长趋势呈指数型,其数据的种类和形式也各有不同。其次,合理利用大数据技术,能够在一定程度上降低成本,提高效率,因此,大数据处理各项关键技术的进一步的开发与利用已成为了提高自身效率,实现核心竞争力的重中之重。

(二)大数据时代大数据时代是指在物联网技术、计算机技术、数据信息处理技术的基础上,通过互联网途径,大量收集并处理分析数据资源,而形成一种新型的信息时代。大数据时代的主要核心内容是对庞大的数据体系进行处理以发挥价值,从而提升数据分析效率以及数据应用价值。大数据时代是由多种信息技术共同组成,可以有效地避免数据处理中不同步、使用不方便的情况发生,具有高效可靠的数据处理、整合、分析及汇总的功能。因此,大数据时代的新型数据处理技术可最大程度的对数据进行分析与挖掘,极大提高处理数据的效率。

二、大数据时代与统计学

(一)大数据时代与统计学的关系统计工作是集数据的搜集、整理、分析和解释为一体的系统的过程。大数据与统计二者互相依存,通过统计的方法和原理对数据进行整理和分析,提高数据的精确度和适用度,以此来实现数据的价值和利用率。由此看来,大数据与统计学的联系既紧密,又存在区别。大数据与统计学的关系甚为密切,它们都是关于数字的学科。统计学为大数据提供了了施展方向,而大数据将统计学引领至更深更广的空间。共性之一就是社会与数据。几乎所有的行业与大数据都有着密切联系,这些联系或直接或间接,而人们正是通过获取数据并进行分析,从而才能得到商业知识和社会服务等能力。大数据与统计学的区别。首先,信息规模不同。大数据的分析对象是与某事物有关联的所有数据,要求数据量庞大。统计学则是用样本来分析和推断总体的数量特征。在大数据时代,则可以通过各种方法和渠道获得全面而又完整的的信息资料,从而完成更多从前无法完成的事情。其次,动静标准不同。数据经过了搜集、整理、分析的过程就很有可能因为精确性不足而被认为失去了用处。而大数据时代,则不必再担心这个问题,数据的精确性和原始性不在被过分重视,人们可以接受复杂数据。第三,数据搜集形式不同。在以往数据搜集形式主要是抽样调查,方法局限。而在大数据时代,特点是信息爆炸和互联网飞速发展,这一情况得到改观。最后,思维方式不同。大数据时代人们的思维发生转变,人们开始更多的关注事物的相关关联。

(二)大数据对统计学研究工作的影响首先,大数据丰富了统计学的研究对象。在大数据时代,我们既可以以结构化数据作为测量单位对文本、图像和视频等进行分析,还可以对非结构化数据实行分析。其次,大数据影响了统计学的工作进程。统计数据需求丰富,原有的统计抽样分析不能在适应时代的发展,而现代科技方法如透过传感器自动收集数据等方法取代了传统方法,更加便捷有效。

三、大数据数据分析理念

(一)统计学的应用随着现代科技的发展,传统的大数据已经不能满足人们对数据处理的要求。传统的抽样数据调查不能满足大数据的数据处理以及知识发现。因此,新技术及思维的引进就显得尤为重要。新的统计学思维以及知识的应用能够很大程度的提高大数据分析的效率。摒弃对传统的小数据样本的依赖,不在用传统的统计工具对数据进行全部分析。而是对数据进行针对性的分析,使数据分析更加精准,并且能够更加全面的体现数据的价值。我们利用统计计算工具对数据进行分析从而判断数据的变化趋势。统计学的应用可以,为数据分析提供科学的参考依据。

(二)数据分析流程的优化在这个信息化的时代,大数据有着非常广泛的渗透范围。不同的时代、不同的地区甚至是不同的行业之间都会出现交集。因此旧的传统的数据收集方法已经不再适用大数据时代。由此一种新的具有颠覆性的计数形式出现了。数据库中的信息都是由不同的基础信息集合所生成的,这些数据被集中处理或者是分散处理,这就需要对传统的原始的数据进行深度处理,然后将从其中得到的信息直接应用于实际的决策中。

(三)数据的分析理念数据分析在传统概念中属于统计行为,主要应用于对数据流进行较为全面的分类和统计等方面。传统的数据分析使用的是分布式的数据库,对数据进行分布式处理,或者是采用计算机对数据进行海量的搜集整理以及储存,以用于对数据进行后期整理分类处理。这样就能够证明,在大数据技术中,具有实用价值的信息是通过对数据的分析整理分析得出的。也就是说,数据的分析是统计学的延伸。它同时完成了对海量数据的比较以及对传统统计学的探究。结合上文所述,可以发现我国大数据领域并未达到很高的水准,所以我们需要结合多行业大数据应用的经验,利用好统计学知识,发展大数据,为各个领域提供优质保障。

参考文献

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作者:蒋卓昊 单位:宁波工程学院