大数据与统计学分析方法比较

大数据与统计学分析方法比较

杜泇仪

【期刊名称】科学与财富

【年(卷),期】2017(000)033

【总页数】1

【文献来源】https://https://www.wendangku.net/doc/7817735626.html,/academic-journal-cn_science-wealth_thesis/020*********.html

在这个大数据占主导的时代，数据逐渐进入了人们的视野并且逐步发挥着越来越重要的作用。如何合理利用大数据解决实际问题，并做出科学有效的决策成为了当今社会各行各业广泛关注的问题。科学技术的发展与普及使得信息数据在社会发展过程中的各个方面都大展拳脚。而在数据处理和分析方法方面，统计学的相关知识一直是理论的主力和中心，这些方法协助人们从杂乱无章的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。但是，随着处理数据的数量逐渐庞大，传统的理论方法在面对大量数据时遇到了瓶颈，向我们暴露了了较多的不足。传统统计方法和分析软件无法处理大规模的数据。如果人们要紧随大数据的潮流，利用相关的科技更好的收集和处理信息，首先要对原有的统计学方法进行改进，使其与大数据所需要的处理方法更加的贴合。首先需要明确的是大数据的定义，根据维基百科上对于大数据的定义：大数据指的是那些因为数据过于复杂和庞大从而传统软件分析方法不足以应对的数据群，主要技术模块包括数据的获取，数据的储存和数据的分析，搜寻，转移，可视化，排列等。总的来说，大数据的特征可以概括为是数据量大，数据流动性大:例如现在热门的各种软件如snapchat，微博和知乎。再者就是数据种类