大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析

　　摘 要：随着经济发展，互联网技术的推广，在网络逐渐发展出了新的数据的分析方式，对社会中的种种现象进行分析和决策，促进了数据分析的质量和效率。和传统的统计学分析方法相比，大数据技术有其特点和共性，在数据分析上表现出各自的优势和特点。随着时代的发展，两者之间逐渐形成了竞争和互补共存的局面。本文就将对大数据技术与传统统计学的分析方法进行比较分析，希望能够对相关的分析数据技术发展和研究提供帮助。
　　关键词：大数据技术;统计学;分析方法;比较探析
　　数据技术是通过对数据的广泛收集和算法分析，以得到有价值参考信息的过程。其数据的方式存在模糊性的特点，处理的数据越全面得出的结论会越准确。而传统的统计学分析，对数据的样本有着明确的要求，对有限的数据样本进行汇总，最终通过人的分析得出一些可靠结论。传统统计学和大数据技术在现代发展过程中，都存在局限性和短板。对此在数据分析的过程总，就可以利用两者的特点取长补短，以促进数据分析能力和价值的提高。
　　一、大数据技术和传统数据分析在理念上存在的区别
　　大数据技术是新型的网络数据分析技术，在目前的具体使用过程中仍存在一定的局限性。但是大数据技术却改变了社会固有的数据理念，使数据的存在本身成为一种社会资源，促进了数据分析技术的拓展和进步。和传统的数据分析思维先比，大数据技术带来了以下几种数据处理理念的更新：（1）大数据技术是基于海量的数据进行数据价值提炼的技术，数据越多能够提供的数据分析可靠性越高，因此与传统的定量统计相比，大数据技术在处理纷繁数据的过程中具有优势。（2）大数据技术对数据精确度要求不高，只有和分析目的相关联的数据都可以进行分析和计算。在数据样本上存在的复杂性和模糊性的特点。（3）大数据技术在海量的数据中分析数据之间的关联性，而非因果性。因此在分析的过程中，可能出现两个截然不同的行为方式存在必然的联系，对数据的多层面、多角度认识提供了支持。
　　二、传统统计学分析方法和大数据技术的相关性分析
　　大数据技术是数据分析方法的创新和延伸，在本质上依然是通过数据分析进行参考决策，因此两者之间有很强的共性和相关性。两者都是量化分析方法。在数据分析的过程中，大数据技术和统计学分析都是将最终的分析结果进行量化处理，以实现人类对结果的识别和读取。因此两者虽然在分析的过程和方法上有差异，但是在最终的结果表述上有其一致性。
　　三、传统统计学分析方法和大数据方法的差异性分析
　　（一）在数据的来源不同
　　大数据技术通过计算机能够对海量的数据进行快速的分析和价值挖掘，因此其样本容量大且有着多样性和关联性。而传统的统计方法采取随机抽样的策略进行数据分析，一方面提升了数据分析的效率，提上了样本数据的准确性。另一方面，其样本的数量就存在一定的局限性。此外大数据的信息来源一般通过网络或者资料包的调换进行收集，其数据的主要方式依赖于网络。而传统的统计方法则可以从现有的资料以及现实中的抽样调查进行获取，其数据的收集类型比较多样。最后大数据技术在数据分析的过程中，可以将多角度、多个维度的数据进行整合分析，实现了对数据价值的最大可能挖掘和分析。而传统的统计学数据分析样本内容和调查方式比较单一，一次只能针对性的对单个目标进行分析和研究。
　　（二）数据的分析范式不同
　　大数据技术突破了原有的数据分析范式，给数据价值挖掘提供了新的方向和契机。在传统的统计学数据分析过程中，人们需要假定一定的条件，以及对数据的类别进行划分，然后在假定的情况下得出数据分析的结论。例如在抽样调查的过程中，需要假定数据分布是平均的，一些事件在发生过程中存在随机性和偶然性，才能使数据分析过程顺利进行。而大数据技术不需要进行固定条件的假定，数据挖掘的目的存在一定的模糊性。因此在数据分析的过程中存在不确定性，而得出的数据结论却存在一定的参考价值和合理性。
　　（三）对数据的分析方法不同
　　传统的统计学分析，在分析的过程中一般通过人的活动对相关的数据进行调查和汇总，在得出统计数据后，通过建立的理论模型和主观判断对数据的结果进行判断。在数据分析的过程中，人的主观判断能够对调查过程和结果产生重要的影响，因此在数据分析过程中需要重视人的行为和规范。而大数据技术是通过网络和计算机传输实现对海量数据的收集，通过数据算法以及辅助软件的计算，实现对数据内在联系和价值的分析。在大数据分析过程中，工作人员重视的是数据分析的准确性和效率，因此需要对计算机的效率以及算法的准确性予以格外的关注。
　　（四）对数据的分析视角不同
　　在传统的通统计学数据分析过程中，人们通过数据分析总结其中的因果关系和规律，对过去的活动事件进行总结，为未来的发展提供参考，其分析的方式在时间角度上具有一定的割裂性。而大数据技术分析的是数据之间的关联性，减少了数据之间的因果联系，因此其调查数据在时间角度具有一定的连贯性，其分析的结果能够立刻对现有的经济活动产生参考价值和作用，因此其分析技术在现代网络技术发展中占据着重要的位置。
　　结束语：
　　随着我国经济发展，网络技术和产业的普及和推广，数据分析技术在经济活动将会发挥越来越的作用和价值。通过对传统统计学分析方法和大数据技术的比较分析，可以看出两者之间存在共性和独特的特点，在数据分析中同样扮演者重要的角色。大数据技术符合现代社会网络经济迅猛发展的需要，因此在应用和推广方面存在着一些优势。但是在实际的生活和经济活动中，需要注意两者分析方法的结合使用，充分地挖掘数据价值，为人类的活动服務。
　　参考文献：
　　[1]杜泇仪.大数据与统计学分析方法比较[J].科学与财富，2017（33）：23-23.
　　作者简介：李俊锋（1999-），男，汉族，吉林省白山市人，通化师范学院数学学院。研究方向：统计学。