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解析统计学知识在大数据分析中的实践
摘要：本文在研究的过程中，以大数据技术作为最基本的研究前提，首先对大数据的定义以及具体含义进行了阐述，明确说明了大数据技术的应用在实际发展过程中对于各领域的积极影响，然后根据大数据分析过程中统计学知识的运用和掌握，从整体建设的角度有效提升大数据的分析效果以及分析效率，保障最终数据结果的真实性与可靠性，为研究人员的后续研究提供参考与借鉴。
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大数据是当前信息时代发展的重要标志之一。为了能够在当前信息时代下促进各行业的发展，积极建设行业信息化产业以及自动化管理模式，在实际经营的过程中，就要将大数据技术及时应用于企业的经营与管理过程当中，及时的预测市场的发展趋势与变化依据，并就原材料以及实际商品价格的波动制定更加合理的应对措施。
从一般性建设与发展的角度来看，大数据与统计学之间具有极强的关联性，因此借助统计学解决问题的思想以及各项知识技巧的总结，能够有效提升大数据的实际分析效率，同时还能够从复杂的数据信息中提取出有效项目，并将其更好的应用于企业的经营与管理的实际过程之中。
1、大数据的含义
近些年来，由于网络信息技术的不断发展，使得数据的采集、处理和整合过程的工作效率显著提升，同时也极大的提升了数据存储以及处理规模的，在信息爆炸式增长的今天，大数据技术的发展是社会发展的必然形式。各个行业当前都已经逐渐普及了大数据技术，并在金融业、互联网产业以及零售业等多个产业部门实现大数据内容的收集，并将此类数据信息加以利用和整合。使得企业在实际发展的过程中，不仅能够实现企业现有生产资源的合理配置，同时能够在大数据技术应用的过程中，逐渐提升企业自身在市场发展过程中的经济效益的获取，提升企业在行业竞争中的核心竞争力。为了能够更加高效的谋求企业的未来发展，就需要通过加大数据处理的速度以及加强数据整合的能力、工作效率等，提升企业的现有工作能力，以此来通过统计学知识的应用以及专业性技术软件的处理方式，使得在当前状况下能够以大数据分析和应用的手段创造出较为实际的价值和体系建设，并在此过程中实现数据信息化与工业建设的实际发展和融合。
2、当前大数据分析统计的关键技术
（1）数据处理
在数据处理的过程中，由于大数据发展形势下数据信息的爆炸式增长，使得在实际数据传输或是运行的过程中，其实际价值会随着传输时间的增加而遭到贬值。若是仍然使用传统的数据处理方式，势必会增加数据处理的时间，最终的结果就是使得数据信息不再具有实际应用的价值。
（2）数据库索引
在数据库的索引设计中，传统形式的数据模式基本运行较为稳定，但是大数据时代下，各数据信息量的不断增加，就导致数据仓库的索引模式会根据数据模式的变化而相应的做出改变。因此，在当前这种转变形势下，传统的数据索引设计就难以满足现代化的发展需要。
（3）信息验证
在进行信息验证的过程中，数据相关的分析技术会在用户进行数据使用之前就及时性的对当前数据信息的真实性与准确性进行验证。通过这种形式能够更好的提升大数据分析在统计学实践、加强其结构化的数据形式。但是在此过程中，由于其不能够很好的实现半结构化的数据与非结构数据之间的联系，因此就需要数据的统计人员能够及时性的改变当前对数据的分析方式，通过统计学的特点不断搭建出更好的、适合大数据特点的统计和分析平台。
3、大数据分析中统计学知识的运用
（1）演绎逻辑法
随着社会的不断发展与完善，由古希腊学者提出的演绎推理法得到了崭新含义的界定。从已经给定的基本前提以及公式定理的基础上，不断进行验证，最终的结论的准确性完全取决于定理的正确性，与此同时，此环节已经被证实为可以被应用于其他领域的论据，因此就当前一般性的发展趋势而言，演绎逻辑法的实现更为主要的方式就是在理论学科知识内容的建设过程中，能够更好的提供以更加完善的知识内容以及思想意识形态。
（2）归纳法
归纳法与演绎法之间存在有较大的差异性。其主要是由于演绎法主要是在已经给定的结果基础上进行前提的判断与发展，但是在实际应用的过程汇总，归纳法就是要根据现有的信息线索进行推导，得出较为完善的判断结果。从现有的观测数据进行匹配与假设，并将其中涉及到的特殊性情况推展到一般性问题上，从而能够通过逻辑推理能力的发展，形成新型的推论。数据与假设中缺少任何一个，都会对最终结果产生一定的影响，使得结果出现一定的不准确性以及不稳定性。和既定公理演绎推理方式不同，归纳推理出的数据判断精确性不高，这一缺失阻碍了归纳推理的发展和系统化。
（3）风险管理逻辑方程
由特殊知识到一般性规律内容的过度，使得知识体系的建设过程具有较强的不确定性，若是对于其中出现的不确定性进行量化处理，就可以及时获取知识内容以及知识种类。这对于统计学的逻辑概念来说，是具有十分重要的风险管理逻辑的，就当前建设情况下，单一型的以知识的相关内容来进行探讨，其就是由一种不确定性的知识和度量内容来进行总结与延伸。可以将其作为一种新形势下的思维思考的方式，通过推算风险管理的相关内容，能够更好地在无法确定的前提下进行工作和选择，进而将损失降到最低。
参考文献：
[1]马梓程.浅议大数据分析中统计学知识的运用[J].数学大世界(中旬),2018,(02).
[2]吴华斌.大数据的统计分析浅议[J].经济师,2014,(10):277-280.
张子涵.浅议大数据分析中统计学知识的运用[J].中国科技投资,2019,(1):191.DOI:10.3969/j.issn.1673-5811.2019.01.171.
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大数据和人工智能、云计算、区块链、物联网等数字技术的发展，为收集、分析、处理和利用实时数据、快速优化配置资源提供便利，推动统计学理论、方法和技术的发展与应用，促进统计学与不同学科和行业领域的交叉融合。在大数据信息快速发展的时代，利用统计技术与方法整理数据和处理信息显得尤为重要[1]。
2023-11-06
随着信息技术的不断发展，大数据对各个行业所带来的影响越发深远。经济统计工作与人们的生活息息相关，政府相关部门在制定相应的政策时，需充分结合完善的经济数据，才能保证政策更加合理。在这一过程中，离不开经济统计学的应用，将经济统计学与大数据相结合，进一步改善现阶段存在的问题，提高经济统计的效率和质量。
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2020-09-28
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2020-07-03我要评论
期刊名称：统计研究
期刊人气：2665
主管单位：国家统计局
主办单位：中国统计学会,国家统计局统计科学研究所
出版地方：北京
专业分类：社会
国际刊号：1002-4565
国内刊号：11-1302/C
邮发代号：82-14
创刊时间：1984年
发行周期：月刊
期刊开本：大16开
见刊时间：一年半以上
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2019-12-27
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