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摘要：科学技术不断发展过程中，各类先进技术不断涌现在众人面前，随之而来的有大量的数据，这也给统计学的计算方式，提供了良好的发展机遇，同时也是一项不小的挑战。在大数据时代背景之下，统计学的机遇是可以改变以往统计学的状态以及计算方式，同时也能对大量数据进行处理，保证数据分析结果的准确性与可靠性。
关键词：大数据时代;统计学;机遇;挑战
引言
在大数据时代背景之下，统计学本身就是对各项信息数据进行处理、分析、整理等工作。而大数据时代的来临，不仅给诸多行业带来了新的发展机遇与挑战，还给统计学带来了一定的机遇与挑战。以往统计学对各项信息数据收集、处理过程中，需要工作人员对大量的数据进行分析与计算，以此来保证数据的准确性。但随着大数据时代的来临，各项信息数据不断增多，同时所需要计算数据也更为复杂，通过建模的方式进行计算，得出的信息数据更为准确，这既是统计学发展机遇，同时也是一项不小的挑战。
1在大数据时代背景下统计学所面临的机遇
1.1统计学的统计方式得以改变
以往统计学对大量数据计算的方式，主要是依靠员工，能够灵活操控计算机的方式，将数据逐一储存至计算机当中，在通过计算机的方式对各项信息数据进行分解，之后逐一对每一个数据进行分析，从而得出准确的数据分析结论。而在大数据时代的背景下，其改变了以往统计学处理数据的方式，因为处于这个时期的统计学，不单单是使用计算机的方式，对所有数据进行储存，还可以通过数据流环境的方式，也就是说，在大数据时代的环境之下，人们使用统计学，可以针对大量的信息数据进行处理，而非只是对数据进行储存。在大数据时代背景下，人们可以通过硬盘的方式，将各项信息数据进行处理，而所有信息数据可以通过硬盘方式，将大量的数据储存至多个计算机环境之中。以便更快地处理数据，及时发现传统统计学之中，是否存在问题，以便工作人员及时对其进行解决，确保统计数据结果的准确性。
1.2统计效率有所提升
对数据分析处理过程中，统计效率一直以来都是数据处理所重视的问题，尤其是在对大数据时代的背景之下，数据所需要进行统计的数据，随着时间的推移不断增多，如若从事统计数据人士，还是采取传统数据处理方式，不仅无法保证数据的准确性，而且统计效率异常低下。为了满足当下市场对统计的需求，统计学在数据处理效率方面，一直以来都是相关人士所需要注意的问题，随着大数据时代的来临，数据处理效率低下的问题有所改善，而且在这个时代背景下，数据统计过程也逐渐具有实时性与准确性。比如：对数据开展检测过程中，相关工作人员可以通过统计学的方式，对大量的数据进行整理、分析等诸多工作，以满足当下人们对数据处理检测，所需要的实时性，而且员工可通过统计学的方式，第一时间获取相应的监测数据，同时还能保证数据准确性，减少数据出现遗失的情况。对此，为保证使用统计学期间，各项数据准确性，以及提高统计效率，相关工作人员因不断对统计学进行研究，尤其是统计学在数据处理效率方面，只有将其效率问题有效解决，才能更好促进统计学的发展。
1.3大数据的分析与整合
以往使用统计学开展数据分析、计算等工作期间，其所使用的计算方式较为单一，并不适用于当前市场，而且其所测算的各项信息数据，其结果多少会存在一定的问题，而且对数据运算量较小。而在大数据的背景之下，借助计算机技术的方式开展运算，不仅处理数据数量相比传统数据处理数量更多，而且对各项数据处理效率更加快速，数据处理过后的结果也相对准确。而且在大数据背景之下，使用计算机进行搜索，不再是需要通过搜索多个关键词，才可获取相应的数据，而是通过检索的方式获取整篇文章，同时获取更多有用的数据，为工作人员提供更为准确且大量数据作为支持。而且至此背景之下，运用多源、多专题的方式，获取大量的数据，从而帮助工作人员完成数据的调查等工作。
2统计学在大数据时代背景下所面临的挑战
2.1大数据统计重心转移
在大数据时代的背景之下，由于科学技术的不断进步，各个行业发展进程不断加快，在此环境影响之下，统计学的统计重心也发生的转移，统计学所得出的各项信息数据，相比传统统计学来说，数据结果更准确，而且还将是数据样本本身特点充分体现出来。在大数据统计背景之下，统计重心出现转移主要表现在以下几个方面。其一，数据识别方面。统计学开展统计工作期间，所获取的各项信息数据是否准确，直接关系到最终统计结果准确与否，如若数据识别精准度较差，无法准确获取各项信息数据，这直接会导致最终统计结果出现偏差，进而影响到后期工作的正常开展。但大数据时代背景之下，其数据识别能力有明显提升，其采集的各项信息数据更为准确、可靠，这时技术人员在对事先获取的各项数据进行分析，也相比传统统计更为准确且合理。其二，则是统计学数据处理当中，虚拟信息问题。对数据处理过程中，由于大量的信息数据中，或多或少存在一些虚拟数据信息，以往对数据分析过程中，相关技术人员只能通过自身的经验，分析数据是否准确，或是对数据逐一进行核对，如若计算过程中，专业人员并未发现其中所蕴含的错误信息，这些虚拟数据信息会影响到统计学最终结果的准确性，对此，相关技术人员应不断提升自身专业性，在正式对数据开展分析之前，技术人员需要对计算期间，可能存在的虚拟信息进行分析，制定相应的解决措施，以及预防措施，通常情况下，都是采取反作弊的方式，将这些虚拟信息进行屏蔽，并对造成虚拟信息出现的人员进行相应的惩处，以此来降低统计数据出现偏差的可能性。
2.2 样本选取难度直线上升
通常情况下，为保证数据准确性，减少计算期间，存在虚拟数据信息的可能性，技术人员都是采用获取大量样本的方式，对每一个部分进行分析，虽然这样的获取检验方式，能有效提升数据的准确性，但同时也加大数据处理难度，延长数据处理时间。如若使用传统统计学对数据的处理，由于各项数据较多，而且其中部分并非是有用信息，还存在不少虚拟数据，这无疑是加到技术人员的工作难度，其数据准确度也无法保证。此外，在大数据时代的背景之下，电子商务发展进程较快，虽然这预示着我国社会经济的发展，同时也让各项数据的数量、种类极速增长，技术人员对这些数据处理难度也随之增加。为了应对当下这些情况的发生，相关工作人员应对统计学中，结构化数据方面进行更为深入的研究，将各项数据进行合理的划分，让同一类型的数据能够形成一个整体，以便相关工作人员对各项数据进行处理。
3结束语
综上所述，大数据时代的来临，虽然对于诸多行业都具有促进作用，但对统计学而言，或多或少受到一定影响。大数据时代既是统计学发展机遇，同时也给统计学带来了诸多的挑战，而统计学要想实现可持续发展，应牢牢抓住这个发展机遇，在挑战面前不退缩，迎难而上，不断进行创新思与优化，跟上时代的发展趋势，不断改进发展期间所存在的问题，这样才能更好促进统计学的发展。
参考文献
[1]李宾，周俊.大数据时代经管类统计学面临的挑战与变革[J].教育教学论坛，2020（06）：245.
[2]陈冰冰.统计学在大数据时代所面临的挑战[J].中国高新区，2020（03）：195+197.
[3]毛江偉.大数据时代统计学的机遇及挑战[J].黑河学院学报，2020，8（10）：56-57.
江苏万和系统工程有限公司
关键词：大数据时代;统计学;机遇;挑战
引言
在大数据时代背景之下，统计学本身就是对各项信息数据进行处理、分析、整理等工作。而大数据时代的来临，不仅给诸多行业带来了新的发展机遇与挑战，还给统计学带来了一定的机遇与挑战。以往统计学对各项信息数据收集、处理过程中，需要工作人员对大量的数据进行分析与计算，以此来保证数据的准确性。但随着大数据时代的来临，各项信息数据不断增多，同时所需要计算数据也更为复杂，通过建模的方式进行计算，得出的信息数据更为准确，这既是统计学发展机遇，同时也是一项不小的挑战。
1在大数据时代背景下统计学所面临的机遇
1.1统计学的统计方式得以改变
以往统计学对大量数据计算的方式，主要是依靠员工，能够灵活操控计算机的方式，将数据逐一储存至计算机当中，在通过计算机的方式对各项信息数据进行分解，之后逐一对每一个数据进行分析，从而得出准确的数据分析结论。而在大数据时代的背景下，其改变了以往统计学处理数据的方式，因为处于这个时期的统计学，不单单是使用计算机的方式，对所有数据进行储存，还可以通过数据流环境的方式，也就是说，在大数据时代的环境之下，人们使用统计学，可以针对大量的信息数据进行处理，而非只是对数据进行储存。在大数据时代背景下，人们可以通过硬盘的方式，将各项信息数据进行处理，而所有信息数据可以通过硬盘方式，将大量的数据储存至多个计算机环境之中。以便更快地处理数据，及时发现传统统计学之中，是否存在问题，以便工作人员及时对其进行解决，确保统计数据结果的准确性。
1.2统计效率有所提升
对数据分析处理过程中，统计效率一直以来都是数据处理所重视的问题，尤其是在对大数据时代的背景之下，数据所需要进行统计的数据，随着时间的推移不断增多，如若从事统计数据人士，还是采取传统数据处理方式，不仅无法保证数据的准确性，而且统计效率异常低下。为了满足当下市场对统计的需求，统计学在数据处理效率方面，一直以来都是相关人士所需要注意的问题，随着大数据时代的来临，数据处理效率低下的问题有所改善，而且在这个时代背景下，数据统计过程也逐渐具有实时性与准确性。比如：对数据开展检测过程中，相关工作人员可以通过统计学的方式，对大量的数据进行整理、分析等诸多工作，以满足当下人们对数据处理检测，所需要的实时性，而且员工可通过统计学的方式，第一时间获取相应的监测数据，同时还能保证数据准确性，减少数据出现遗失的情况。对此，为保证使用统计学期间，各项数据准确性，以及提高统计效率，相关工作人员因不断对统计学进行研究，尤其是统计学在数据处理效率方面，只有将其效率问题有效解决，才能更好促进统计学的发展。
1.3大数据的分析与整合
以往使用统计学开展数据分析、计算等工作期间，其所使用的计算方式较为单一，并不适用于当前市场，而且其所测算的各项信息数据，其结果多少会存在一定的问题，而且对数据运算量较小。而在大数据的背景之下，借助计算机技术的方式开展运算，不仅处理数据数量相比传统数据处理数量更多，而且对各项数据处理效率更加快速，数据处理过后的结果也相对准确。而且在大数据背景之下，使用计算机进行搜索，不再是需要通过搜索多个关键词，才可获取相应的数据，而是通过检索的方式获取整篇文章，同时获取更多有用的数据，为工作人员提供更为准确且大量数据作为支持。而且至此背景之下，运用多源、多专题的方式，获取大量的数据，从而帮助工作人员完成数据的调查等工作。
2统计学在大数据时代背景下所面临的挑战
2.1大数据统计重心转移
在大数据时代的背景之下，由于科学技术的不断进步，各个行业发展进程不断加快，在此环境影响之下，统计学的统计重心也发生的转移，统计学所得出的各项信息数据，相比传统统计学来说，数据结果更准确，而且还将是数据样本本身特点充分体现出来。在大数据统计背景之下，统计重心出现转移主要表现在以下几个方面。其一，数据识别方面。统计学开展统计工作期间，所获取的各项信息数据是否准确，直接关系到最终统计结果准确与否，如若数据识别精准度较差，无法准确获取各项信息数据，这直接会导致最终统计结果出现偏差，进而影响到后期工作的正常开展。但大数据时代背景之下，其数据识别能力有明显提升，其采集的各项信息数据更为准确、可靠，这时技术人员在对事先获取的各项数据进行分析，也相比传统统计更为准确且合理。其二，则是统计学数据处理当中，虚拟信息问题。对数据处理过程中，由于大量的信息数据中，或多或少存在一些虚拟数据信息，以往对数据分析过程中，相关技术人员只能通过自身的经验，分析数据是否准确，或是对数据逐一进行核对，如若计算过程中，专业人员并未发现其中所蕴含的错误信息，这些虚拟数据信息会影响到统计学最终结果的准确性，对此，相关技术人员应不断提升自身专业性，在正式对数据开展分析之前，技术人员需要对计算期间，可能存在的虚拟信息进行分析，制定相应的解决措施，以及预防措施，通常情况下，都是采取反作弊的方式，将这些虚拟信息进行屏蔽，并对造成虚拟信息出现的人员进行相应的惩处，以此来降低统计数据出现偏差的可能性。
2.2 样本选取难度直线上升
通常情况下，为保证数据准确性，减少计算期间，存在虚拟数据信息的可能性，技术人员都是采用获取大量样本的方式，对每一个部分进行分析，虽然这样的获取检验方式，能有效提升数据的准确性，但同时也加大数据处理难度，延长数据处理时间。如若使用传统统计学对数据的处理，由于各项数据较多，而且其中部分并非是有用信息，还存在不少虚拟数据，这无疑是加到技术人员的工作难度，其数据准确度也无法保证。此外，在大数据时代的背景之下，电子商务发展进程较快，虽然这预示着我国社会经济的发展，同时也让各项数据的数量、种类极速增长，技术人员对这些数据处理难度也随之增加。为了应对当下这些情况的发生，相关工作人员应对统计学中，结构化数据方面进行更为深入的研究，将各项数据进行合理的划分，让同一类型的数据能够形成一个整体，以便相关工作人员对各项数据进行处理。
3结束语
综上所述，大数据时代的来临，虽然对于诸多行业都具有促进作用，但对统计学而言，或多或少受到一定影响。大数据时代既是统计学发展机遇，同时也给统计学带来了诸多的挑战，而统计学要想实现可持续发展，应牢牢抓住这个发展机遇，在挑战面前不退缩，迎难而上，不断进行创新思与优化，跟上时代的发展趋势，不断改进发展期间所存在的问题，这样才能更好促进统计学的发展。
参考文献
[1]李宾，周俊.大数据时代经管类统计学面临的挑战与变革[J].教育教学论坛，2020（06）：245.
[2]陈冰冰.统计学在大数据时代所面临的挑战[J].中国高新区，2020（03）：195+197.
[3]毛江偉.大数据时代统计学的机遇及挑战[J].黑河学院学报，2020，8（10）：56-57.
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