原创《大数据思维和传统统计思维方式的对比分析》
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摘 要：近几年以来,我国的互联网信息技术发展速度不断加快,各种网络数据信息的总量变得非常庞大,大数据时代的快速发展,将会对传统统计行业产生较大的影响.当前形势下,只有充分了解大数据思维和传统统计思维方式的差异,才能促进传统思维方式变革,更好地应用大数据统计方式,深入挖掘大数据的潜在价值.本文主要针对大数据思维和传统统计思维方式进行了对比分析,并提出了相关策略.
关键词：大数据思维；传统；统计思维
在信息化社会快速发展的时代背景下,人们对于大数据技术的研究不断深化,在大数据时代中逐渐产生各种复杂、多元化的结构化以及非结构化信息,这些海量的信息数据,也将对人们的思维和生活方式发生较大的转变.当前形势下,如果仍然采用传统的统计思维方法,将无法适应时代的发展需求,必须尽快产生大数据思维方式,才能更好地进行数据统计和分析,从而深入了解事物的内在本质,掌握事物发展的真实规律.从本质上来看,大数据思维和传统思维方式分别具有不同的特性,在研究和应用领域上也存在一定的差异,所以需要从各个角度来研究大数据思维和传统统计思维方式,才能有效解决问题.
一、大数据思维和传统统计思维方式的对比差异
（一）研究目的不同.通常在传统统计模式中,其主要为了进行确证性研究,所以会从事物的关联性以及先验信息,结合应用合适的统计推断方法,把事物的因果关系推理阐述清楚.然而样本数据存在不完整性,所以必须进行许多工作,才能准确地把后续因果关系充分验证清楚.随着大数据时代的来临,并不用对事物发展的因果关系进行准确阐述,通过应用大数据技术,能够更好地探究事物的相互关系,有效排除人为假设的意义,能够把数据最深处的本质问题挖掘出来,建立良好的认知,并进行准确预测.大数据时代能够立足于大数据,从而深入挖掘数据事件中的复杂现象,只需要在大数据资源库中输入特定的词条,就能够获取准确的词条关系,把事务发展的因果性判断出来.
（二）研究对象的不同.大数据思维比较趋向于总体性,而传统统计思维趋向于样本性.在传统的统计分析工作中,主要采用抽样分析的统计方式,也就是遵循随机性的分析原则,分别从整体单位组织中来随机获取一部分样本,从而展开统计分析,获得部分样本的统计分析结果,利用样本分析结果能够把总体指标数据统计出来.根据实践验证发现,在抽样分析的过程中,精确性经常受到随机性的影响,这也使指标数据的随机性增强,在增加样本数量之后,并不会对精确度产生较大的影响,所以在传统的统计模式中,需要合理确定样本选择的随机性.只有确定科学、合理的样本数据,才能把全部样本准确推算出来,在推算整体事物中,容易出现许多偏差.随着大数据时代的来临,应用大数据技术能够储存海量的信息数据,所以不继续应用传统的随机抽样方式,可以应用全数据思维方式,充分结合云计算技术的优势,能够对所有的数据进行全面计算,从而发掘全部数据中的细节信息,及时发现其中的问题,并有效解决问题.
（三）研究方法的不同.传统的统计方法主要针对事物的相互关联性,结合先验信息以及统计样本来进行统计分析,也就是针对事物的因果关系来进行推断.但是在大数据时代下,数据统计方式主要在总体数据的基础上,首先把人为假设的因素全部排除掉,然后应用大数据算法,能够把数据的本质充分挖掘出来,结合深层次的因果关系,能够更加准确地预测事物,并判断事物的真假.在应用传统统计方法时,可能会受到统计样本不完整性等因素的影响.由于统计样本中存在错误,所以造成统计结果出现较大的误差和偏离,必须重新验证事物的因果套关系,才能把统计样本中的偏离值准确修正出来.但是运用大数据统计方式之后,并不需要重新验证和修正偏离值,能够直接利用云计算技术,把所有的信息数据进行归纳、分类以及对比,从而获得准确的统计数值.
（四）数据获取方式存在差异.在传统的数据统计过程中,主要采用普查、抽样调查以及统计报表的方式来获取信息数据,而抽样调查的方式是应用比较广泛的数据统计方式.首先,由相关的数据统计人员来按照统计工作要求设计科学、合理的调查表,然后对调查获得的数据进行归集整理以及分析判断.在采用抽样调查的数据获取方式时,作为调查人员,需要充分考虑到数据收集的准确性,其中收集的数据信息比较具有针对性.但是应用大数据统计方式,主要针对实时信息数据进行收集整理,对于相关的信息提供者以及产生者,并没有提出较高的要求,也没有确定特定的信息收集目的,大数据时代,能够通过运用云计算、物联网以及人工智能等现代化信息技术,准确收集信息数据,实时收集全部的信息数据,而且能够实现信息数据共享.大数据思维模式能够有效收集实时、多源数据,并且深入查找数据的内在规律.
（五）统计的数据性质存在差异.在传统的信息数据统计工作中,设置的样本量比较小,具有较强的针对性和统一的格式,其中包含了许多丰富的信息,信息的精确度也非常高.由于传统的信息数据统计,需要统计人员进行抽样调查,所以只能收集少量的数据信息,无法收集大量的信息数据,这些信息数据的格式比较统一.但是采用传统的数据统计方式,为了提高数据的精确性,很容易发生偏差.因此,作为样本数据收集者,必须制定完善的策略,才能提高样本数据的精确性,避免出现数据错误.但是在大数据时代下,运用大数据技术来统计信息数据,能够统计的数据量比较庞大,而数据的精确度较低,其中包含的数据格式非常繁杂,很容易出现失误.其中统计的数据主要以半结构化数据和非结构化数据为主,能够反映出真实的事物本质,所以具有较高的数据价值.
二、大数据时代下开展统计工作的策略
（一）必须尽快转变数据统计的观念,加强树立大数据意识.随着大数据时代的来临,当前的统计工作必将发生较大的转变,这也是社会发展形成的重要产物.作为数据统计工作者,必须尽快适应时代的发展趋势,加强树立大数据统计意识,充分了解大数据技术在统计工作中的应用价值,改变传统的统计工作思路,才能使统计工作模式尽快转型发展.此外,在大数据时代下开展数据统计工作,必须明确未来的工作方向和目的,深入理解大数据统计工作的基本特征,才能提高统计工作质量.
（二）重点培养统计人员的业务素质和大数据技术水平.目前,政府单位正在督促统计工作的开展,所以对于统计工作人员的业务素质要求越来越高,作为统计工作人员,必须具备良好的专业技术,整体业务素质满足工作要求,使其具备更加专业的统计知识,能够充分了解新兴大数据技术的发展趋势.此外,统计部门在聘请统计人员的过程中,必须尽快设立门槛,对统计人员进行系统化培训,只有培训达到要求,才能够开展实际工作.对于统计工作人员,需要进行奖惩措施,优秀的统计人员需要进行奖励,而不合格的统计人员需要进行惩罚和继续培训,这样才能促进统计工作顺利开展.
三、结语
综上所述,在大数据时代下,统计工作的思维、模式和内容逐渐发生转变,大数据思维相对于传统统计思维方式而言,具有明显的优势,二者的有机融合,能够相互取长补短,共同促进我国的统计工作创新发展.
思维论文参考资料：
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