文档介绍：编号经管学院统计学实践报告题目:专业:团队信息:学生姓名:指导教师:其他:报告字数:完成日期:统计学第次实践报告:题目题目内容简介(可包括如下内容,也可自行添加其他内容)、理论意义、(一)大数据的概念麦肯锡对大数据概念的解释是:大数据是指大小超过传统数据库软件工具抓取、存储、管理和分析能力的数据群。维基百科的表述是:大数据是难以用现有数据库管理工具处理的兼具海量和复杂性特征的数据集成。国内专家涂子沛将大数据定义为那些大小已经超出传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产理论意义管理统计学课程是近年来经济管理类专业新开的专业基础课程,目的是培养经管类学生能够把统计学知识运用到经济管理中来解决实际问题。随着社会的发展,企业对经济管理类学生的数据处理能力有更高的需求,因此管理统计学的开设满足经管类学生及企业的需求。随着云时代的到来和互联网技术的发展,大数据即大数据技术出现了。。根据实际研究需要,收集社会经济现象的统计数据和自然科学领域的数据。这些数据是数字、文字等结构化的数据。大数据时代,统计数据的产生方式呈现多样化,如有网站浏览痕迹、监控视频、GPS系统等产生方式,产生的数据多为非结构化数据很难用二维表格表示,如所有格式的办公文档、文本、图片、HTML、各类图像和音频、视频信息等。结构化数据出现,统计数据的收集方式和内容将会改变。,主要采用抽样调查法,利用样本数据的信息来估计或者计算总体参数情况。大数据不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。在大数据下,样本集总体,处理数据不再仅仅依赖样本进行数据的推断统计。另外依靠小概率事件不可能发生的参数估计和假设检验方法就失去了处理大数据的意义。但一些传统的数据分析方法,如聚类分析、相关分析、回归分析等方法,仍然是可以使用的。虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域,但是他们在处理规模较大的数据集合时,效率无法达到用户预期,且难以处理复杂的数据。,给统计学的发展带来了前所未有的机遇,但同时,也对统计学提出了更多的挑战。在此,本文将从以下7个方面阐述大数据时代下传统统计学的变革。样本概念的深化除普查以外,传统统计学离不开样本,样本是研究中实际观测或调查的一部分个体,一个可用的样本必须能够正确地反映总体情况。大数据时代,样本的概念不再这么简单,由于此时数据大部分为网络数据,因此可以将其分为两种类型:一是静态数据,即当客户在查看数据时已经被生成好了,没有和服务器数据库进行交互的数据,直接在客户端创建完毕,对于这种数据,样本等同于总体,这样无需去提取样本并检测样本的可用性,减少了成本,并且总体本身对总体的反映更为准确,减少了误差;二是动态数据,比如数据是随着时间的推移而变化的,此时,总体表现为历史长河中所有数据的