大数据与统计学的关系（大数据和统计学的区别）

本篇目录：

1、统计学在大数据中有哪些实际应用2、大数据时代:统计学是数据分析的灵魂3、大数据来了,统计学彻底完了?4、大数据和传统统计学的区别

统计学在大数据中有哪些实际应用

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

统计学专业适用领域：银行、电信、保险、证券、交通、零售（如超级市场）等，通过运用数据分析或数据挖掘方法去指导企业的决策和发展方向，增强企业的竞争力。

数据的采集。无论医学、经济学、社会科学、工业生产或是科学实验得到的都是数据，统计学就是对这些数据进行加工和提炼，找出规律、预测未知。概率统计是描述社会活动最简洁有力的语言。金融数据分析。

统计学在产品质量控制中的应用：产品的质量关系到企业的生存。中国许多企业非常重视产品质量控制，从产品的设计到生产的全过程的质量管理已经有些经验。

大数据时代:统计学是数据分析的灵魂

大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。正如美国加州大学伯克利分校迈克尔·乔丹教授指出的，“没有系统的数据科学作为指导的大数据研究，就如同不利用工程科学的知识来建造桥梁，很多桥梁可能会坍塌，并带来严重的后果。

数据分析是一种具体的方法和方法论，都是基于统计学原理的。而统计学是一门完整的学科，做什么数据分析都离不开统计学的范畴。只是应用场景特殊化了。

大数据告知信息但不解释信息，这是大数据相关关系的特性。就像股票市场，即使把所有的数据都公布出来，不懂的人依然不知道数据代表的信息。大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。

从另一个角度来说，统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。

数学和统计学是数据分析的基础，在大数据时代，要想在数据分析领域走得更远，一定要重视数学和统计学知识的学习。

大数据来了,统计学彻底完了?

1、大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂 现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。

2、统计学专业就业前景非常好。随着数据分析和大数据技术的不断发展，统计学专业的就业前景越来越广阔。统计学专业毕业生可以在金融、医疗、社会科学、教育、政府和科研等领域找到就业机会。

3、增长行业需求：许多行业，包括金融、保险、市场调查、大数据分析、医疗保健等，都需要统计学专业人才来处理和分析各种数据。随着数据驱动决策和商业智能的重要性不断增加，对统计学专业人才的需求也在扩大。

4、机器学习算法和大数据技术的兴起彻底改变了统计学领域。传统的统计学方法主要关注对样本数据进行分析和推断，但随着大数据时代的到来，传统的统计学方法已经不再适用。

大数据和传统统计学的区别

统计学专业与大数据专业会有一些不同，但总体上是有相同之处都跟网络有关系统计信息数据的。同济学就业前景比较广阔，从事的岗位也比较多，可以从事计算工作，也可以从事销售工作，也可以去银行工作，这些岗位都是能够提供的。

大数据和统计思维与方法有明显的不同，具体表现在如下几个方面：研究目的不同。

相对于统计学，大数据专业好。大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。统计学是中国普通高等学校本科专业。

奥，在传统文化相对于统计学而言，大数据思维方式有很多很多变化，首先大数据比以前的来分析人更加彻底，人家通透易懂。

第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。

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