大數據時代與統計

㈠ 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。

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 大數據來了 給政府統計帶來了機遇與挑戰

大數據來了 給政府統計帶來了機遇與挑戰

對於政府統計機構來說，沒有什麼比數據更重要的了。我們研究統計分類標准、統計調查方法、統計數據採集方式、統計數據加工處理方法、統計數據評估技術，都是為了獲取真實准確、完整及時、代表性強、分類科學、經濟適用的統計數據。

大數據時代的到來，既給政府統計帶來重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。

一、大數據在政府統計中的應用

國家統計局高度重視大數據在政府統計中的應用。到目前為止，已經與17家大數據企業簽訂了戰略合作協議。當然，目前大數據在中國政府統計中的應用仍處於起步階段，主要表現在兩個方面：一是大數據成為政府統計數據的部分資料來源；二是大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據。

（一）大數據成為政府統計數據的部分資料來源

目前，大數據已經成為中國政府統計數據的部分資料來源，以下是幾個有代表性的方面：

1.利用重點網上零售交易平台數據測算網上零售額

為了掌握網上零售交易平台的交易規模和結構，綜合測算網上零售數據，從今年1月份開始，國家統計局實施了月度網上零售交易平台調查，調查范圍為42家重點網上零售交易平台，包括京東商城、亞馬遜、當當網、淘寶網、天貓商城、酒仙網、美團網、中糧我買網、國美在線、大眾點評網等。據對上述42家重點網上零售交易平台數據測算，今年1~8月份，全國網上零售額22400.9億元，同比增長36.5%。其中，實物商品網上零售額18653.4億元，增長35.6%，佔全部網上零售額的83.3%；非實物商品網上零售額3747.5億元，增長41.1%，佔全部網上零售額的16.7%。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解網上零售情況具有重要的參考作用。

2.利用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數

房屋交易網簽數據是指買賣雙方簽訂購房合同後，房地產開發企業在房管部門進行備案，並在房產信息網上公布的相關信息，包含地址、樓層、價格、面積和金額等詳細信息，基本涵蓋了當月新建住宅的全部交易情況。從2011年1月份開始，國家統計局開始採用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數。這對於提高70個大中城市新建住宅價格指數的數據質量起到了重要作用。

3.利用卓創資訊公司提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測

國家統計局與卓創資訊公司開展合作，利用該企業提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測。從2014年1月開始，按旬共同向社會發布流通領域9大類50種重要生產資料市場價格的檢測結果。行業涵蓋黑色金屬、有色金屬、化工產品、煤炭、石油天然氣、非金屬建材、農產品、農業生產資料、林產品等領域。地區監測范圍覆蓋北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、上海等24個省區市。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解流通領域重要生產資料市場價格信息起到了重要作用。

（二）大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據

國家統計局除了把大數據作為政府統計數據的部分資料來源外，也高度重視利用大數據評估政府統計數據質量。以下是目前比較有代表性的兩個方面：一是利用中國銀聯跨行銀行卡消費數據評估社會消費品零售總額數據質量；二是利用大型機械裝備企業物聯網數據評估固定資產投資數據質量。

二、大數據給政府統計帶來的機遇與挑戰

對於政府統計來說，大數據既帶來了重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。

（一）大數據給政府統計帶來重大發展機遇

首先，大數據將不斷提高政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力。隨著大數據的不斷發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據能力的不斷提升，政府統計產品的種類將會不斷豐富，政府統計數據的質量和時效性將會不斷提升，從而政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力會不斷提高。

其次，大數據將會推動政府統計發生革命性的變化。隨著大數據的發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據技術的逐步成熟，政府統計將會發生革命性變化。一是現有的以周期性普查為基礎，以抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料的統計調查方法體系可能會發生重大變化。長期以來，抽樣調查方法，即在總體中抽選樣本、利用樣本推算總體的方法；普查和全面調查方法，即對總體中所有單位逐一進行調查的方法，在我國政府統計中發揮了重要作用。今後，在較長的時期內這些方法仍然會被政府統計所廣泛採用。但在大數據不斷發展和完善的情況下，某些領域、某些方面的大數據可能會取代抽樣調查、普查和全面調查方法，成為獲取統計數據的重要方法，而且這種獲取統計數據的方法將會變得越來越重要。二是政府統計中的數據採集方式可能會發生重大變化。長期以來，政府統計機構主要以企業填報、住戶記賬、調查員入戶等方式採集原始數據。在大數據不斷發展和完善的情況下，一部分原始數據將通過挖掘大數據的方式獲取，而且這種新的數據採集方式將會變得越來越重要。三是政府統計的數據處理模式可能會發生重大變化。在大數據不斷發展和完善的情況下，現行的對普查和全面調查數據進行直接審核、匯總、加工處理和對抽樣調查數據進行推算放大的數據處理模式可能會發生重大變化。

（二）大數據給政府統計帶來嚴峻挑戰

首先，大數據對政府統計能力帶來挑戰。從大數據本身的產生到發展完善，從政府統計對大數據的初步運用到成熟運用，需要一個較長的時期。在這個過程中，一方面，政府統計中傳統的統計調查方法、數據採集方式和數據處理模式將繼續運行，否則滿足不了宏觀管理和社會公眾的需求。另一方面，政府統計系統必須投入大量的人力和物力對大數據進行挖掘、加工處理和運用，否則也適應不了大數據時代宏觀管理和社會公眾的需求。這種雙軌運行的模式，對政府統計能力將是一個巨大的挑戰。

其次，大數據對傳統政府統計理念帶來挑戰。傳統的政府統計有一個約定俗成的理念：抽樣調查方法可降低調查成本，提高效率和數據質量。因為抽樣調查只對總體中部分抽中的樣本進行調查，並非對總體中的每一個單位都進行調查，所以調查單位明顯減少，可降低成本，節約時間，提高效率。同時，由於調查單位較少，政府統計機構有能力對基層統計調查人員進行較為扎實的培訓和指導，有精力對統計調查數據進行較為嚴格的檢查和審核，從而能夠提高統計調查數據質量。隨著大數據不斷發展完善，政府統計機構將會越來越多地通過大數據企業間接地獲取統計數據，不需要對總體中的具體單位進行直接調查，不需要調查員，從而也不需要對調查員進行培訓，抽樣調查所具有的調查成本低、能夠提高統計調查數據質量的優點就不復存在了。

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㈤ 大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂

大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂
什麼是數據？數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。
什麼是大數據呢？量的增多，是人們對大數據的第一個認識。隨著科技發展，各個領域的數據量都在迅猛增長。有研究發現，近年來，數字數據的數量每3年多就會翻一番。
大數據區別於數據，還在於數據的多樣性。正如高德納咨詢公司研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。
從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。
通過數據來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和數據採集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。倫敦1854年發生了大規模的霍亂，很長時間沒有辦法控制。一位醫師用標點地圖的方法研究了當地水井分布和霍亂患者分布之間的關系，發現有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，藉此找到了霍亂暴發的原因：一口被污染的水井。關閉這口水井之後，霍亂的發病率明顯下降。這種方法，充分展示了數據的力量。
本質上說，許多科學活動都是數據挖掘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。近現代以來，隨著我們面臨的問題變得越來越復雜，通過演繹的方式來研究問題常常變得很困難。這就使得數據歸納的方法變得越來越重要，數據的重要性也越發凸顯出來。
大數據是非競爭性資源，有助於政府科學決策、商家精準營銷
大數據時代，數據的重要作用更加凸顯，許多國家都把大數據提升到國家戰略的高度。
政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。
大數據不能被直接拿來使用，統計學依然是數據分析的靈魂
現在社會上有一種流行的說法，認為在大數據時代，「樣本=全體」，人們得到的不是抽樣數據而是全數據，因而只需要簡單地數一數就可以下結論了，復雜的統計學方法可以不再需要了。
在我看來，這種觀點非常錯誤。首先，大數據告知信息但不解釋信息。打個比方說，大數據是「原油」而不是「汽油」，不能被直接拿來使用。就像股票市場，即使把所有的數據都公布出來，不懂的人依然不知道數據代表的信息。大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。正如加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的，「沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。」
其次，全數據的概念本身很難經得起推敲。全數據，顧名思義就是全部數據。這在某些特定的場合對於某些特定的問題確實可能實現。比如，要比較清華、北大兩校同學數學能力整體上哪個更強，可以收集到兩校同學高考時的數學成績作為研究的數據對象。從某種意義上說，這是全數據。但是，並不是說我們有了這個全數據就能很好地回答問題。
一方面，這個數據雖然是全數據，但仍然具有不確定性。入校時的數學成績並不一定完全代表學生的數學能力。假如讓所有同學重新參加一次高考，幾乎每個同學都會有一個新的成績。分別用這兩組全數據去做分析，結論就可能發生變化。另一方面，事物在不斷地發展和變化，同學入校時的成績並不能夠代表現在的能力。全體同學的高考成績數據，僅對於那次考試而言是全數據。「全」是有邊界的，超出了邊界就不再是全知全能了。事物的發展充滿了不確定性，而統計學，既研究如何從數據中把信息和規律提取出來，找出最優化的方案；也研究如何把數據當中的不確定性量化出來。
所以說，在大數據時代，數據分析的很多根本性問題和小數據時代並沒有本質區別。當然，大數據的特點，確實對數據分析提出了全新挑戰。例如，許多傳統統計方法應用到大數據上，巨大計算量和存儲量往往使其難以承受；對結構復雜、來源多樣的數據，如何建立有效的統計學模型也需要新的探索和嘗試。對於新時代的數據科學而言，這些挑戰也同時意味著巨大的機遇，有可能會產生新的思想、方法和技術。

㈥ 淺談大數據時代統計工作方法

淺談大數據時代統計工作方法
大數據時代帶來了數據信息的大爆炸，為社會生活各個領域帶來巨大變革，也給統計調查工作帶來了挑戰。大數據時代數據呈現出總量更大、種類更繁多、操作更復雜等新特點，這對新時代做好統計調查工作提出了新的更高要求，統計調查工作方式方法面臨優化和革新。當然，變革不代表取代和拒絕，而是尋求包容和提升的最佳狀態，使統計調查工作在新時代可以更加科學規范。
——加大信息技術驅動力，推動統計調查各環節技術改革。信息技術革命和互聯網時代催生了大數據，因此大數據時代統計調查必須以現代信息技術為工具和驅動力。一是拓寬數據收集渠道。統計調查數據的收集可以通過互聯網技術利用網路搜索或者從網路公司收集行業信息。二是減少中間環節。傳統統計調查層層統計上報的做法工作量較大，也容易造成數據失真。大數據時代統計調查可以利用網路傳輸數據平台建設等使統計數據第一時間直接從源頭傳輸到需求者，減少中間環節的人為干擾因素，既保證數據的及時性，也能保證數據的真實性和完整性。三是嚴控數據質量。數據的大爆發帶來的數據復雜性勢必會增加數據質量控制和統計執法的難度，因此，應適應時代的特點，建立動態的、在線的數據質量把控和統計執法制度。如在數據統計調查平台建立質量控制模板，實現實時監控，並且建立統計執法與數據質量監測的便捷通道，一旦數據質量報警可以立即在統計執法上得到響應。
——提升統計調查方法的科學性、規范性。以抽樣調查為例，要想快速樹立抽樣調查的權威性和主體地位，就必須在抽樣調查的各個環節建立科學完備的方法論，包括抽樣框構建、抽樣方案設計、抽樣估計和數據調整等各個環節。比如，要建立科學、統一、簡約的抽樣調查指標體系，取消過時的、利用率低的指標，改進不易取得和無法與大數據銜接的指標，增加政府及社會各界普遍關注的、與社會經濟發展相適應的指標。
——加快數據共享，打破部門「數據孤島」。目前，我國政府統計面臨數據來源單一、重復調查等諸多問題，部門「數據孤島」現象存在，阻礙了大數據時代統計調查工作的開展。從國外先進經驗來看，大數據時代需要逐步採用以信息化為媒介的、基於行政記錄和多種信息來源的開放式、共享式數據採集制度，即將不同政府職能部門行政管理信息資料共享化，如人口登記、房產登記、企業信息登記等，不同目的的統計調查僅是在此基礎上增加或修改特定指標即可。在我國，初步的部門數據共享已經實現，如經濟普查利用工商資料庫和基本單位名錄庫等作為清查庫，人口普查以公安部門戶籍資料和社保信息等作為核查依據等，但是仍存在部門統計數據協調難度大、利用效率低等問題。因此，在大數據時代需要快速搭建較為完備的數據交換和共享服務平台，除去部門保密數據資料外，絕大多數的統計數據信息應該逐步實現在政府部門間、甚至面向社會公布和共享，使各種目的的統計調查能夠各取所需、完善補充，有效發揮數據價值，減少社會資源浪費。
——培養新型統計調查人員，加強調查隊伍建設。為應對大數據時代給統計調查工作帶來的復雜性和不確定性，需要打造一支懂技術、守紀律的高素質統計調查隊伍。一是人員專業化。大數據調查需要全新的現代統計方法和統計工具，特別是現代信息技術和雲計算技術，因此必須組建專業程度高、針對性強的業務能手，並且定期組織培訓，培養專業化統計調查人才。二是隊伍穩定化。現代統計方法和統計流程大多大同小異，穩定的統計調查隊伍有利於不同調查方法的融通，減少人員的適應時間，最大限度降低調查成本。近年來，不少地區探索的統計調查外包模式，在一定程度上促進了人員專業化、隊伍穩定化，值得深入研究和推廣。三是組織紀律制度化。2017年4月，國家統計局成立了國家統計局統計執法監督局，標志著全面依法統計依法治統工作開啟了新的征程。統計數據真實性、統計調查科學性、統計執法嚴肅性等問題，一直是伴隨著各項統計調查工作的永恆話題，只有嚴格遵守統計紀律，將組織建設制度化，才能從根本上杜絕統計造假等統計違法行為，才能確保統計調查科學性，維護統計數據權威性。

㈦ 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。

㈧ 大數據時代:統計學是數據分析的靈魂

大數據時代:統計學是數據分析的靈魂_數據分析師考試

7月中旬以來，從中央到地方，今年上半年經濟社會發展的統計數據陸續進入人們的視野。在觀察、使用統計數據時，類似「大數據時代怎樣用好數據」這樣的話題，再次引起人們的關注。
7月20日出版的《人民日報》，刊發了清華大學統計學研究中心主任劉軍做客人民日報、人民網《文化講壇》時，對相關問題所做的介紹和分析。其內容包括：
什麼是數據？
數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。
什麼是大數據？
量的增多，是人們對大數據的第一個認識。大數據區別於數據，還在於數據的多樣性。從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍，海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。
大數據時代，統計學是數據分析的靈魂。
大數據告知信息但不解釋信息。打個比方，大數據是「原油」而不是「汽油」，不能被直接拿來使用。大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。正如美國加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的，「沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。」
事物的發展充滿了不確定性，而統計學，既研究如何從數據中把信息和規律提取出來，找出最優化的方案；也研究如何把數據當中的不確定性量化出來。
劉軍的介紹與分析，幫助我們認識到，從數據到大數據，伴隨質的飛躍；通過對海量數據的整合、分析，可以發現新知識、創造新價值；大數據時代，統計學肩負從數據中提取規律、量化數據中的不確定性等使命。

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