統計數據是大數據嗎

❶ 大數據與統計學的關系

大數據與統計學的關系：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還是非常密切的，但是這也導致一部分人產生了一定的誤解，認為大數據就是統計學，統計學就是大數據。

實際上，雖然在大數據時代背景下，統計學的知識體系產生了一定程度的調整，但是統計學本身的理念與大數據還是具有一定區別的，統計學注重的是方式方法，而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。從另一個角度來說，統計學為大數據進行數據價值化奠定了一定的基礎。

其實對於很多職場人來說，平時大部分的數據分析任務都是基於統計學理論進行的，包括採用的數據分析工具也都屬於統計學領域的范疇。

從未來的發展趨勢來看，一方面統計學會進一步向大數據傾斜，包括目前不少統計學專業的研究生課題，都逐漸開始向大數據方向拓展，另一方面大數據會在發展的初期大量採用統計學相關理論和技術，這也能夠提升大數據相關技術的落地應用能力。

❷ 應用統計學是大數據嗎

應用統計學不完全是大數據，大數據是應用統計學下的其中一個方向。

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，培養具有良好的數學或數學與經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能熟練地運用計算機分析數據，能在企業、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的高級專門化應用型人才。

大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

❸ 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。

❹ 什麼是統計大數據

三大基礎。統計大數據的三大基礎學科之一，大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

❺ 有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

有關大數據的誤區:數據統計≠大數據

關於大數據的誤區：數據統計是已經發生的事情，而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中，二者不能劃等號。不過，無論數據統計也好，大數據也罷，都是為了使工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。
大數據太火了，被廣泛應用到各行各業，而近階段又有著明顯的過熱跡象。大數據到底是一個營銷詞彙，還是一個方法論?本文作者老李正是一家大數據服務提供商的資深員工，他所做的項目就是針對不同行業進行大數據分析。他認為，關於大數據你首先必須有一個基本認識，那就是「大量的數據並非一定具有價值」。另外，數據統計並不等同於大數據，數據統計和大數據的區別就在於人工智慧。
近兩年來，「大數據」被廣泛應用到各行各業，而近階段又有著明顯的過熱跡象。從央視的春運遷徙圖到姚晨看到微博數據的驚呼;從兩會期間的兩會大數據，到《星星》都叫獸的高低領毛衣，「大數據」被人們推到了一個前所未有的高度，同時也從一個高精尖的科研方向變成了一個世人皆知的營銷詞彙。
我既沒有資格代表學術界，更沒有資格來判定誰是誰非。我只能就自己的工作經歷，來談一下我眼中的大數據：
什麼是大數據?
網路對大數據的定義是這樣的：大數據(big data)或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
Gartner給出了這樣的定義：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
個人認為Gartner的定義更為貼切。「新處理模式」是一個很關鍵的詞彙，這也是我所理解的「大數據」區別於傳統統計分析等最關鍵的特徵之一。這個所謂的「新處理模式」有兩層含義：
1、由於海量的數據，需要更高效的存儲和處理技術，Hadoop成為了大數據時代的標志;
2、如果你認為大數據就等於Hadoop，那就大錯特錯了。Hadoop只是大數據時代的一個必要條件，大數據還有一個明顯的標志是數據挖掘和人工智慧的緊密結合。這也是我理解的「大數據」與現在很多所謂「大數據」項目最明顯的區別之一。我會在後面的案例中給大家展開。
除了上面的「新處理模式」上的區別，個人認為還有一個最主要的區別是：數據統計分析是基於已有數據的縱向歸類，而大數據是基於對已有海量數據的處理，對還未產生的數據作出預測和推薦。數據統計是已經發生的事情，而大數據往往被用於還沒有發生的事情預測或者推薦中。
預測和推薦，是如何實現的?
目前主要的推薦演算法大致可以分為兩類。一個是基於行為，一個是基於內容。當然，針對不同的領域，不同的預測和推薦的對象，又會有十餘種演算法。這就不是本文展開的內容了。
基於行為的分析，顧名思義，即對用戶在互聯網、移動互聯網留下的「痕跡」，即瀏覽、點擊、收藏、購買、二次購買的分析，得出未來會選擇購買的預測和推薦結果。基於行為的分析，屬於群體智慧，綜合利用群體用戶的行為偏好。用戶之間會相互影響，更加符合現實世界中的用戶行為。
基於內容的分析， 包括對文字、圖片、音頻、視頻等信息的分析，得出預測和推薦的結論。內容的「基因」和用戶的偏好相匹配，最有代表的是潘多拉的音樂推薦項目，其將曲庫中所有歌曲都由400多位專家打上標簽，然後建立個人與音樂的聯系，從而完成音樂的推薦。內容的分析只針對個人，與用戶之間關系無關。
大數據到底能做什麼
現在談這個問題可能會讓大家笑話，似乎所有人都知道大數據能幹這個，能幹那個，最後連我們自己都覺得可笑。大數據已經都不是被「妖魔化」了，是「娛樂化」。大數據似乎是個離我們忽遠又忽近的事物了，變得不真實起來。
好吧，我還是結合從業經歷來說說大數據「解決過什麼問題」吧：簡單地來說，大數據可以幫我們解決決策和選擇的問題。
天氣預報就是一個最古老而且眾所周知的預測。你可以根據預報來決定明天穿什麼衣服，是否要帶雨傘，等等;
近兩年來，大數據被應用到影視製片行業，基於對觀眾偏好的分析，去預測、設計觀眾喜歡的劇情，找觀眾喜愛的演員出演相關的角色，甚至可以去預測票房。這些所有的預測都是基於數據的基礎上，經過一定的模型處理，得到接近真實的結論。從某種程度上給決策者決策的依據，比如《紙牌屋》和《星星》。
大數據還有一個重要的作用，就是解決人們的「選擇」問題。別笑，無論你的年齡、性別、教育背景，人們目前都面臨著前所未有的選擇問題。講的學術一些，這是由於「長尾效應」導致的問題;講得通俗一些，就是由於日益增多的可選擇的對象和我們自身的處理能力之間的矛盾。
科技的進步讓人變得更懶，也就是我們自身的處理能力降低，無論是主觀的還是客觀的。而可被選擇的對象卻在日益增多。從紛繁復雜的商品(電商)，到海量曲庫中的樂曲;從婚戀網站的男女朋友，到交通管理的信號燈。
基於人工智慧下的大數據，就是可以使人們「變懶」的一個手段。基於你的歷史行為，判斷出你可能的喜好，乃至需求，將最佳結果，推薦給你。這就是大數據，她是你的貼心管家，或者說是最懂你的朋友。
一個最經典的案例是沃爾瑪曾經做過的「啤酒」和「尿布」調研：沃爾瑪在研究中發現，一類顧客經常在購買尿布的同時也購買啤酒。尿布跟啤酒自然是毫無關聯的兩個品類的商品，從個人經驗上來看，根本想不到二者的聯系。後來發現，這是一類社會現象所導致的。美國有很多年輕夫婦，尿布用完後，女主人在家帶孩子，而男主人就去超市買尿布。買完尿布之後，男主人通常會順帶著買些啤酒。
上述例子說明，數據經常可以讓你發現看似不合理不合邏輯但卻存在，並且經常發生的現象。
再舉個例子，北京的交通擁堵是地球人都知道的事情。尤其是早晚高峰，這已經不需要預測了。但如果根據歷史交通數據，再經過數學模型，計算出一個全北京最佳的交通信號燈管理系統，這就屬於大數據的范疇了。
這也是我眼中大數據主要與普通的數據統計分析最大的不同：數據統計可以幫助你發現疾病，但大數據可以不但幫助你發現，且幫助你治療疾病。
大數據絕不是「噱頭「，我們在幫助某運營商閱讀基地的閱讀推薦項目中，各項指標均得到大幅提升。而這個提升不是百分之幾十，而是數倍的提升!(用戶人均流量提升了4倍，沉默用戶激活能力提升了6.5倍)這才是大數據的魅力。
大數據不是萬能的
大數據顯然不是萬能的。正因為如此，她才真實。大數據在有些領域由於種種原因，所帶來的價值並不如預期的那麼高。導致這種現象最主要的問題有兩個，一個是由於數據本身的質量或者數量不夠;另一個是演算法不合適。
不要以為是海量數據就一定會有價值，在過往的工作中，我們經常發現來自甲方的數據源有80-90%的數據都是無用的。只有10%-20%的數據才會產生一定的價值。這就又讓我想到Marry Meeker打的那個比喻，「大數據的工作就像在一堆稻草中尋找一根針」。
何況，大多數領域本身業務屬於早期，所擁有的數據非常貧乏。冷啟動、稀疏性是大數據在諸多領域面臨的挑戰。
另一方面，對於不同領域，不同項目，沒有放之四海而皆準的演算法，必須要根據具體問題具體分析解決。在實際的工作中發現，不只是不同的領域(如文章推薦與商品推薦)，甚至同一領域的不同單元(同屬電商但不同類電商，如母嬰類和服裝類或者奢侈品類)也有所不同。
數據的交叉利用
上面提到的兩個大數據在實際應用中面臨的最大問題，即冷啟動時數據的匱乏和業務早期數據的稀疏性問題，並不是無葯可救。業界一直討論的數據打通，就是解決這兩問題的出路。
對於一些新興領域，缺乏數據是必然的，而另一方面，正由於缺乏數據的支持，所以才更需要有強大決策支持的系統對其業務做指導和支撐，以實現少走彎路，利益最大化的目的。
移動互聯網領域的項目，尤為代表。雖然在過去的兩三年裡，移動互聯網得到了高速的發展，但畢竟在各個方面的積累，都無法與互聯網相比。尤其在人們形成穩定的使用習慣之前，數據還不具備更多的價值和意義。
但如果能把互聯網的數據與移動互聯網數據打通，那麼我們就掌握了這個人的喜好等多方面信息，從而為移動互聯網業務做出更有效的指導和幫助。
當然，數據的打通絕不僅限於互聯網和移動互聯網。每個數據源的數據往往刻畫了一個人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆發》一書中描繪的那樣，如果數據充分，人類93%的行為是可以預知的，是有規律的。
也只有將這些不同來源的數據重新組織，才能挖掘出更有意義的信息。
如今，行業內不少人打著「數據統計和分析」的旗號來做大數據，讓很多外行人陷入了誤區：數據統計並非等於大數據。無論數據統計也好，大數據也罷，其實都是為了使我們的工作變得更為有效，讓決策更為理性而准確。重視數據，本身就是一個企業成熟的標志。
移動互聯網的迅速崛起，讓數據變得更為多樣、豐富。它的移動性，它的碎片化，它的私密性和隨時性都剛好彌補了用戶離開桌面電腦之後的數據，從而與原有的互聯網數據一起很好滴勾勒出一個網民一天的生活，日常生活的數據化。
隨著數據的進一步豐富和完善，隨著不同渠道數據的打通和交叉利用，有關大數據的想像一定會更加廣闊。

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❻ 應用統計學是大數據嗎

是大數據包含這塊！
大數據領域有一個崗位是數據分析師，而統計學是數據版分析的基礎。當然數權據分析師現在也分為兩類，一類是宏觀上對行業的分析，一種是技術層面的分析，技術層面就要求掌握統計學。點我名字，掃我大頭貼，了解更多的大數據知識。

❼ 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