文档介绍：大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析
摘 要:随着经济发展,互联网技术的推广,在网络逐渐发展出了新的数据的分析方式,对社会中的种种现象进行分析和决策,促进了数据分析的质量和效率。和传统的统计学分析方法相比,大数据技术有其大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析
摘 要:随着经济发展,互联网技术的推广,在网络逐渐发展出了新的数据的分析方式,对社会中的种种现象进行分析和决策,促进了数据分析的质量和效率。和传统的统计学分析方法相比,大数据技术有其特点和共性,在数据分析上表现出各自的优势和特点。随着时代的发展,两者之间逐渐形成了竞争和互补共存的局面。本文就将对大数据技术与传统统计学的分析方法进行比较分析,希望能够对相关的分析数据技术发展和研究提供帮助。
关键词:大数据技术;统计学;分析方法;比较探析
数据技术是通过对数据的广泛收集和算法分析,以得到有价值参考信息的过程。其数据的方式存在模糊性的特点,处理的数据越全面得出的结论会越准确。而传统的统计学分析,对数据的样本有着明确的要求,对有限的数据样本进行汇总,最终通过人的分析得出一些可靠结论。传统统计学和大数据技术在现代发展过程中,都存在局限性和短板。对此在数据分析的过程总,就可以利用两者的特点取长补短,以促进数据分析能力和价值的提高。
一、大数据技术和传统数据分析在理念上存在的区别
大数据技术是新型的网络数据分析技术,在目前的具体使用过程中仍存在一定的局限性。但是大数据技术却改变了社会固有的数据理念,使数据的存在本身成为一种社会资源,促进了数据分析技术的拓展和进步。和传统的数据分析思维先比,大数据技术带来了以下几种数据处理理念的更新:(1)大数据技术是基于海量的数据进行数据价值提炼的技术,数据越多能够提供的数据分析可靠性越高,因此与传统的定量统计相比,大数据技术在处理纷繁数据的过程中具有优势。(2)大数据技术对数据精确度要求不高,只有和分析目的相关联的数据都可以进行分析和计算。在数据样本上存在的复杂性和模糊性的特点。(3)大数据技术在海量的数据中分析数据之间的关联性,而非因果性。因此在分析的过程中,可能出现两个截然不同的行为方式存在必然的联系,对数据的多层面、多角度认识提供了支持。
二、传统统计学分析方法和大数据技术的相关性分析
大数据技术是数据分析方法的创新和延伸,在本质上依然是通过数据分析进行参考决策,因此两者之间有很强的共性和相关性。两者都是量化分析方法。在数据分析的过程中,大数据技术和统计学分析都是将最终的分析结果进行量化处理,以实现人类对结果的识别和读取。因此两者虽然在分析的过程和方法上有差异,但是在最终的结果表述上有其一致性。
三、传统统计学分析方法和大数据方法的差异性分析
(一)在数据的来源不同
大数据技术通过计算机能够对海量的数据进行快速的分析和价值挖掘,因此其样本容量大且有着多样性和关联性。而传统的统计方法采取随机抽样的策略进行数据分析,一方面提升了数据分析的效率,提上了样本数据的准确性。另一方面,其样本的数量就存在一定的局限性。此外大数据的信息来源一般通过网络或者资料包的调换进行收集,其数据的主要方式依赖于网络。而传统的统计方法则可以从现有的资料以及现实中的抽样调查进行获取,其数