大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析

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大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析

摘要：随着经济的发展和互联网技术的推广，互联网上逐渐开发出新的数据分析方法，以分析和确定社会的各种现象，并提高数据分析的质量和效率。大数据技术与传统的统计分析方法具有相同的特点和共性，证明了其在数据分析中的独特优势和特点。随着时代的发展，两者之间的竞争与互补并存的局面逐渐形成。本文将大数据技术与传统的统计分析技术进行比较和分析，希望能帮助开发和研究相关的分析数据技术。

关键词：大数据技术；统计学分析方法；比较

一、大数据的概况分析

大数据的概念最早是由美国学者提出的。当时，美国学者认为大数据的定义更加多样化，其类型更加复杂，内容也更多。但是，在大数据的所有定义中，他认为大数据是比较大、难、快的，所以将其大多数定义为“太难”或“太大”类别，但是，人们的不断研究和分析表明，大数据具有鲜明的特征：1.量大；2.流动性大；3.种类多；4.价值大。这些功能可以在当前开发过程的许多示例中得到证明。例如，微博是大数据的关键特征之一，他大数据的主要特征之一就是有较大的流动性，并且越来越多的半结构化以及结构化的数据出现，这也体现了大数据的多样性。其次，这些大数据的特征和规模代表着不同公司和组织可以产生的巨大商业和社会价值，为经济和社会发展提供了动力。

在有关大数据的书《大数据时代-生活，工作与思维的大变革》中，很明显，在大数据时代，个人和社会都需要改变以前的思维方式，对数据以及其他新鲜事物转变看法，进行创新。其次，最明显的是需要对与某些事物有关的数据进行全面而系统的分析。这个过程需要对关键数据和整体分析有更好的理解。毕竟，仅依靠少量数据进行分析是单方面的。此外，大数据的定义方式反映了大数据的复杂性。但是，分析需要注意整体情况。对于手机样本和比较，我们还需要追求准确性，以便我们可以更好地理解各种数据之间的差异，很小有效的讨论。 二、大数据与统计学分析方法之间所存在的联系

（一）大数据与统计学分析方法在挖掘事物规律方面的思想相似

不同的分析方法，挖掘事物规律的方法不同，但是大数据和统计方法与研究事物和探索数据以观察规则本质上是相同的，因此两者实际上是具有相似的思想的。统计学在探索事物规律的基本方法是通过计算和概率论建立一个现实的数学模型，然后通过该模型进行更全面的数据分析，最后通过比较明确刷数据展示来进行量化分析以对事物定律进行更准确的推算和讨论。因此，对于大数据而言，挖掘事物定律的主要方法是用本身的思维来煽动人们。在大多数情况下，需要通过完整而系统的数据进行深入的探索事物，大数据的统计数据和比较方法相对完整，通过加深现实规律，我们可以发现更多的知识。挖掘事物规律的两种方法中的一种是传统方法，另一种是新方法，但是它们基于基本数据并且发展趋势是基于事物的特征的，所以这个思想上存在一定的共性。

（二）大数据与统计学分析方法所采用的基本方式都是量化分析

量化分析是指数据的基础化处理。它不仅将要分析的数据转换为量化形式，而且还将各种形式和事物的现象转换为一种可制表分析的形式。无论是传统的统计学还是新型的大数据，都需要对事物的定性和定量数据进行整体分析，并将其转换为文本或图像格式。这不仅是新


的方式，也是通过量化的方式来预示事物发展的趋势。因此，由于相似的量化分析方法，事物的特性和事物的发展趋势具有相似性，这将有利于未来大数据时代的数据转换和利用效率更高。

三、传统统计学分析方法和大数据方法的差异性分析 （一）数据的来源不同

大数据技术可以通过计算机快速分析和挖掘大量数据，从而导致样本容量大，有着多样性和相关性。而传统的统计方法采用随机抽样策略进行数据分析，从而提高了数据分析效率和样本数据准确性，但是，这样会让样本数量有一定的限制。同样，大数据的来源通常是通过网络或数据包交换来收集的，并且数据传递的主要方式因网络而异。传统的统计方法可以从现有数据和实际抽样研究中得出，并且数据收集的类型相对多样。最后，在数据分析过程中，大数据技术可以从多个角度和维度集成和分析数据，以实现最大可能的数据值挖掘和分析。但是，传统的统计数据分析样本内容和探索方法相对简单：一次只能分析和研究一个目标。

（二）数据的分析范式不同

大数据技术打破了原始的数据分析范式，并为数据价值挖掘提供了新的方向和机会。传统的统计数据分析过程要求人们在假设某些条件的情况下对数据进行分类，并在该假设下得出有关数据分析的结论。例如，抽样调查过程应假定数据分布是均匀的，并且在发生过程中存在某些事件是随机性和偶然性，以促进数据分析过程。但是，大数据技术不需要作固定假设，数据挖掘的目的有些模棱两可。因此，数据分析过程中存在不确定性，但所得数据结论具有一定的参考价值和合理性。 （三）对数据的分析方法不同

在传统的统计分析中，通常会通过人类活动来调查和汇总相关数据，作为分析的一部分。获得统计数据后，通过建立的理论模型和主观判断对数据的结果进行判断。在数据分析过程中，人类的主观判断可能会对研究过程和结果产生重大影响。因此，数据分析过程需要注意人类的行为和规范。而大数据技术可以通过网络和计算机传输收集大量数据，以及通过数据算法和辅助软件计算，实现对数据内在联系和数据价值分析。在大数据分析过程中，工作人员非常重视数据分析的准确性和效率，因此要特别注意计算机的效率和算法的准确性。 结语：

综上所述，大数据与统计学分析之间存在异同，但两者的本质在于，它们希望以一种全面，有效和系统的方式应对大量的多样化数据进行处理。同时，在发展经济和为社会做贡献。大数据时代的未来数据处理流程将需要不断优化传统的统计数据处理方法，以提高复杂数据之间的数据覆盖率并从根本上消除对数据样本的依赖。同时，在大数据的时代，我们将关注数据发展趋势，考虑各种开发数据之间的因果关系，同时提高统计学和大数据分析与数据处理的效率。

参考文献：

[1]张入允.大数据时代背景下传统统计学变革思考[J].辽宁经济职业技术学院.辽宁经济管理干部学院学报，2019（06）：57-59.

[2]尹国强.大数据技术与传统统计学分析方法的比较[J].营销界，2019（46）：122+124.


[3]王炜.大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析[J].武汉冶金管理干部学院学报，2019，29（01）：5-7.

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