統計與大數據聯系

Ⅰ 統計學專業與大數據有哪些不同統計學就業前景怎麼樣

統計學專業與大數據專業會有一些不同，但總體上是有相同之處都跟網路有關系統計信息數據的。同濟學就業前景比較廣闊，從事的崗位也比較多，可以從事計算工作，也可以從事銷售工作，也可以去銀行工作，這些崗位都是能夠提供的。

因為市場的發展在不斷完善，而且中國傳統貿易化的發展越來越快，統計學工作的相關人員需求量越來越多，需要提供准確的消息，現在是大數據時代，如果統計學學的非常扎實。可以從事的工作也有很多，可以當數據分析師也可以從事銀行金融類證券公司的工作人員。所以這個專業的畢業生需要有很強的技術能力才能有更好的發展，在校學習的知識也會增多。

Ⅱ 大數據和傳統統計學的區別

統計學是大數據的三大基礎學科之一，所以統計學與大數據之間的關系專還是非常密切的。但屬在以下方面還是存在一定的不同。

一、知識體系不同

1、統計學注重的是方式方法；

2、大數據則更關注於整個數據價值化的過程，大數據不僅需要統計學知識，還需要具備數學知識和計算機知識。

二、技術體系結構不同

1、統計學知識主要應用在大數據分析領域，統計學方式是大數據分析的兩種主要方式之一，另一種數據分析方式是機器學習。

2、大數據技術，不只是涉及到統計學，還有數學、計算機及各行業的學科內容。是學科交叉融合的一門新興專業。

三、數據集不同

1、傳統統計學由於可行性的原因，常常得到的只是一個樣本，但是需要描述樣本取自的那個大數據集。

2、大數據則常常可以得到數據總體，例如關於一個公司的所有職工數據，資料庫中的所有客戶資料等。在這種情形下，統計學的推斷就沒有價值了。

參考資料

網路-大數據

網路-統計學

Ⅲ 應用統計學與大數據的關系,那個就業前景更好

這事兒誰懂搞不懂，就業前景和市場發展、走向有很大關系。摸著石頭過河，前面有沒有坑，得用腳探一探才知道。憑天由命吧。
應用統計學專業就業方向：
主要到政府統計部門、經濟管理部門，銀行、證券公司、保險公司等金融機構以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。應用統計學專業的畢業生主要到企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。具體來講，主要有升學（攻讀博士學位）；出國留學；金融和保險部門；投資、證券及社會保障機構；市場調研、咨詢及信息產業部門；國家統計部門；各類公司等就業途徑。
應用統計學專業就業前景：
應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，從培養目標上講，主要是培養具有堅實的統計學基礎理論，具有系統的研究方向專門知識，具有獨立從事實際數據採集、處理和分析的能力，能為實際問題的解決和決策提供量化的依據，具有能夠繼續進行博士課程學習和研究的能力，成為統計分析，風險管理和精算方面的高級人才。
應用統計學專業研究生要發展，還是考慮往財稅、金融等領域突破，考CPA、精算師等，到銀行、會計事務所、保險公司等機構工作。因為單純的統計是沒什麼工作好做的，需要和其他的工作（專業）相結合。
大數據行業就業指南：三大方向
，十大職位。
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
十大職位：一、ETL研發；二、Hadoop開發；三、可視化（前端展現）工具開發；四、信息架構開發；五、數據倉庫研究；六、OLAP開發；七、數據科學研究；八、數據預測（數據挖掘）分析；九、企業數據管理；十、數據安全研究。
以上內容你根據自身的實際條件衡量一下，和家人商量著做出決斷吧。

Ⅳ 統計學在大數據中有哪些實際應用

已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數學時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數劇就是數劇流大一點而已，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友啊搖一搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數劇雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
統計學統帥一切科學。
「社會統計學與數理統計學的統一理論」作為統計學的最新理論，必將全面提升統計學的分析水平，當然完全達到了挑戰大數劇的水準。統計學在一切學科中（以社會科學與自然科學一級學科為單位）是地位最高的學科。它的地位的崇高在扵：它是現今世界幾乎所有前沿科學進行研究的唯一手段（所謂瞎子摸大象方法），也是西方文明幾百年的台柱子。
而統計學現存的兩大體系社會統計學與數理統計學的爭論至少有100多年的歷史。早期學者認為社會統計學是研究社會科學的，數理統計學是研究自然科學的；中期學者認為社會統計學適合作定性分析，數理統計學則適合作定量分析；近些年來，以美國為代表的發達國家的學者，由於誇大了數理統計的定量分析，誤認為數理統計學可以代替社會統計學。但是這些觀點自始至終未能對兩者作出科學的解釋，一切處在矛盾中，斗爭中、、、、
王見定教授經過30多年的學習和研究，發現了能准確界定社會統計學、數理統計學的方法，並發現了兩者的聯系和區別以及在一定條件下可以相互轉化的關系，完美地解決了這一長期存在於統計學界的最大問題。「社會統計學與數理統計學的統一理論」將對其它科學的發展起到不可估量的作用。

Ⅳ 大數據和數據分析有什麼區別又有什麼聯系

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，未提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析包含「數據」和「分析」兩個方面一方麵包括手機、加工和整理數據，另一方面也包括分析數據，從中提取有價值的信息並形成對業務有幫助的結論。

數據分析的成果通常以分析報告的形式呈現。對於數據分析報告，分析就是論點，數據就是論據，兩者缺一不可。

傳統數據分析與大數據分析的三方面異同：

第一，在分析方法上，兩者並沒有本質不同。

數據分析的核心工作是人對數據指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數據量是極其有限的。所以，無論是「傳統數據分析」，還是「大數據分析」，均需要將原始數據按照分析思路進行統計處理，得到概要性的統計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區別只是原始數據量大小所導致處理方式的不同。

第二，在對統計學知識的使用重心上，兩者存在較大的不同。

「傳統數據分析」使用的知識主要圍繞「能否通過少量的抽樣數據來推測真實世界」的主題展開。「大數據分析」主要是利用各種類型的全量數據（不是抽樣數據），設計統計方案，得到兼具細致和置信的統計結論。

第三，與機器學習模型的關繫上，兩者有著本質差別。

「傳統數據分析」在大部分時候，知識將機器學習模型當黑盒工具來輔助分析數據。而「大數據分析」，更多時候是兩者的緊密結合，大數據分析產出的不僅是一份分析效果測評，後續基於此來升級產品。在大數據分析的場景中，數據分析往往是數據加墨的前奏，數據建模是數據分析的成果。

Ⅵ 統計學能與大數據聯繫上嗎

當然能了，大數據一方面連接的是IT 另一方面是數學

Ⅶ 如何認識大數據背景下，統計學面臨的挑戰與機遇

1.大數據對統計學帶來的挑戰
傳統的統計學一般還停留在用抽樣技術在總體中抽取樣本收集數據，然後建立模型對數據進行統計分析。但是在數據如此之多的今天傳統的統計學在完成這方面時面臨巨大的挑戰。統計學要想推陳出新，必須要自己作出改革。
2.大數據為統計學帶來的機遇
統計學從古至今一直以來就是一門研究數據的學科，統計學和大數據內在具有聯系性，大數據讓統計學登上了學科霸主的地位，很多教學單位現在都注重統計學人才的培養。統計學能夠讓人們更好的把握對數據的分析和應用。總結了以下幾點大數據時代為統計學帶來的發展機遇。
（1）大數據為統計學提供了新的研究方向，對大數據進行分析，為統計學提供了新的實用價值，因為不僅電商，傳統商家還有政府都需要對龐雜的數據進行分析，找出其中包含的關於經濟發展趨勢的宏觀信息，微觀信息，還有公眾的喜好和需求等等，為了獲取這些信息，更加嚴密和系統的科學方法會被引入統計學研究中。
（2）統計學能夠充分利用計算機技術的發展，統計理論方法需要在學科交叉中獲得新的生命力，統計學應該從數據發展的現在趨勢中尋找統計發展的靈感。考慮到現在的信息技術、雲計算、互聯網的發展，並且以政府統計作為現代化統計的基礎，從傳統的統計學向現代統計學發展。
（3）對統計人才的培養提出了新的要求，現在需要的不僅僅是對統計學理論知識有清晰認識的統計學人才，而是高層次的數據分析師，要有數學知識、統計建模知識、計算機技能、編程技能、大數據挖掘、還要有管理技能等的復合型人才。

（4）可以進一步深化統計理論模型，現在進行統計分析不像以往，統計指標的獲得要經過復雜的演算過程。現在一般都是依靠大型軟體程序，但是這些大型的軟
件程序的編制卻需要特定的統計模型來完成的，如果想要在大數據時代獲得發展的優先權，就要研發出相應的數理統計的模型。

Ⅷ 如何統計和分析利用網路大數據

如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。

Ⅸ 大數據分析和傳統統計學方法有什麼樣的關系

大數據處抄理的信息很大，往往一個分析所需的數據分別存儲在數百個伺服器中，因此大數據分析就需要協調所需伺服器，讓他們按照我們分析的需要進行配合運作，這是他和傳統統計分析的主要不同，在具體方法上，大數據還可能用到數據挖掘的方法，傳統分析法往往事先有個分析目標然後用統計的方法驗證，數據挖掘是通過演算法，用計算機分析數據，讓計算機發現數據之間的聯系。兩者大體如此，如果要詳細了解，可以參考相關書籍

Ⅹ 統計與大數據的關系

「社會統計學與數理統計學的統一"理論與大數據
統計學與大數據的關系

已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數據時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數據就是數據流大一點而已，從數據擴展到信息，並沒有超出統計學描述的范圍；

也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友手機搖啊搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些數據、信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數據雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；

這就對統計學家提出了新的挑戰。大數據和信息是通過互聯網傳播的，社會統計學與數理統計學的統一理論是、互聯網的理論基礎。

統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據、信息等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。