⑴ 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還是非常密切回的。但在以答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
⑵ 大數據就業方向是什麼
目前,互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電回商等等答,幾乎所有的行業都已經涉足大數據,大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛,大數據培訓的主體,目前IT培訓機構的重點
對應崗位:大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大,市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位:數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等,更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位:大數據運維工程師
當下,大數據的趨勢已逐步從概念走向落地,而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中,各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢,也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。
⑶ 大數據,政府統計的機遇與挑戰
大數據,政府統計的機遇與挑戰
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。
⑷ 統計學專業該如何就業
當然是很好的,畢業後的薪資待遇也不錯。
近年來,隨著計算機和大數據的快速發展,統計變得流行起來。統計學就業前景好。你不僅可以選擇范圍廣泛的工作,僱主也願意僱傭他們。一些金融、保險公司、銀行、市場研發部門等。都喜歡統計學專業的學生。
因為這些學生的數學、計算機、經濟學基礎素養都很好,所以特別受歡迎,尤其是考研的時候。
1、統計學專業是什麼
統計學專業畢業生的主要就業流向有三大部分:政府部門(統計局等),銀行、保險公司、證券公司等金融部門,市場調查公司、咨詢公司、各公司的市場研究部門,工業企業的質量檢測部門等企業事業單位。
⑸ 大數據指的是什麼
大數據是什麼?
在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念,但是,在日常生活中大數據有離我們很近,我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利,個性化,人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義,結構特點,我們身邊有哪些大數據,大數據帶來了什麼,這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢?
在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出:大數據即是一種規模大到在獲取,存儲,管理,分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢?1GB=1024MB ,1PB=1024GB才足以稱為大數據。
如圖:
衡量單位一覽表
其次,大數據具有什麼樣的特點和結構呢?
大數據從整體上看分為四個特點,
第一,大量。
衡量單位PB級別,存儲內容多。
第二,高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二,多樣。
數據的來源是各種渠道上獲取的,有文本數據,圖片數據,視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三,價值。
大數據不僅僅擁有本身的信息價值,還擁有商業價值。大數據在結構上還分為:結構化,半結構化,非結構化。結構化簡單來講是資料庫,是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整,沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。
⑹ 大數據分析或終結傳統數據統計方式
大數據分析或終結傳統數據統計方式
這便是大數據分析存在的理由,其是前所未有的。不僅僅是大數據概念的本身提醒著我們,至少我們還可以追溯到21世紀初,「彼時,存儲和CPU技術正被百萬兆位元組的數據所淹沒,IT面臨著數據的可擴展性危機。」針對大規模和不同的數據集的應用程序中先進的分析技術是前所未有的(如數據挖掘)。這便是大數據分析的出現所帶來的劃時代的意義了。盧瑟姆說,這是數據可擴展性危機結束的信號。
這給企業帶來了前所未有的意義。針對企業所收集的數據進行數據挖掘、數據分析,並在某些情況下作出相關的報告。這就是為什麼諸如數據抽樣這樣的實踐方案被視為企業相當務實的必需品。
「你不能把整個數據集都放入到數據挖掘計劃中。你必須選擇你所需要的數據,必須確保數據的正確性,因為如果你沒有投入正確的數據,你的技術可能不奏效。」數據倉庫研究院研究員馬克?馬德森在預測分析研討會上告訴與會者。
「你可以將您所收集到的數據中的一個很小的比例投入挖掘…概率事件的采樣。」他繼續說,「但分解會非常罕見,成為非常罕見的事件,使其很難變成樣本。」
理想情況下,你要找出所有這些「罕見」事件,他們屬於異常現象,如欺詐行為、客戶流失和潛在的供應鏈中斷。他們是隱藏在你未分化的數據中的高價值的東西,很難找到。
這些供應商不只是談論大數據,他們正在談論大數據結合先進的分析技術,如數據挖掘,統計分析和預測分析。換句話說,他們正在談論的是大數據分析。
根據數據倉庫研究院的研究顯示,大數據分析還沒有到來;尚未被主流所接受。在數據倉庫研究院最近的調查中,超過三分之一(34%)的受訪者表示,他們所在的企業結合大數據,實行了某種形式的先進的分析。在大多數情況下,他們僅僅採用非常簡便的方法。例如,數據抽樣。
「如果你繼續採用數據抽樣的方法,你可以實際處理所有數據,但數據的科學性本質上是削弱的。」他說。「在Hadoop的世界,沒有任何理由不採用商品硬體、真正的智能軟體。在過去,我們採用抽樣數據,可能還有經濟成本方面的考量原因,或者技術達不到的原因。但在今天,這些原因都不復存在。數據采樣在過去是最好的實踐方案,但我認為它的時代已經過去了。」
「大海撈針的問題不適合採用樣本,所以你這樣過分強調訓練集,可能會導致問題。」負責信息管理咨詢的馬德森指出,「最終,運行整個數據集要比緊緊按照統計演算法和擔心樣本更容易。技術可以在出現分配挑戰時處理數據的問題,並可以訪問統計方法。」
⑺ 調查問卷統計而成的大數據會存在什麼問題
僅供參考
對象錯誤
⑻ "統計學的基本研究方法"
統計學的基本研究方法是( ABC )。
A. 大量觀察法
B. 統計分組法
C. 綜合指標法
D. 數理分析法
(一)大量觀察法
這是統計活動過程中搜集數據資料階段(即統計調查階段)的基本方法:即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究,以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律,大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異,但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性,因此只有對足夠多數的個體進行觀察,觀察值的綜合結果才會趨向穩定,建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。
(二)、統計分組法
由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性,需要我們對所研究現象進行分組或分類研究,以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位,在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料,並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高(即分層抽樣方式);在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存,並為編制分布數列提供基礎;在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異(顯著性檢驗)和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。
(三)、綜合指標法
統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標,是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值,常見的有總量指標、相對指標,平均指標和標志變異指標等。綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位,是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系,是統計指標理論研究的一大課題。