王亚东
对外经济贸易大学 北京100071
摘要：大数据作为当今社会中不可忽视的重大变革，对各行各业的信息收集与整理带来了前所未有的便利与推动力。但在另一方面，大数据的应用与发展，也给传统统计学带来了极大的冲击，这让我们不得不思考，在大数据时代中，统计学该如何应对挑战、应对机遇，更促进自己对时代的适应与发展。在本文的最后，笔者也对大数据在商务智能中的应用进行了浅要分析。
关键词：统计学；大数据；商务智能；
一、大数据时代的统计学挑战
当今社会是随着大数据持续发展的信息时代，相应的统计领域也发生了极大变化。仅追求数据收集和分析功能的传统统计发展已无法满足信息时代该领域的需求。在这种情况下，必须要求统计领域对过去的统计功能和应用做出相应的调整，而如何进行调整以适应未来社会的统计应用和发展的要求已成为当代的趋势之一。统计数据发展和变化的根本问题。
从这一时期的角度来看，我们应该认识到大数据与统计学两者之间有着不可或缺的联系。但是，通过这种类型的连接，互联网时代的到来对统计数据造成了更大的损害。为了更好地处理统计分析，改革创新的全过程中的一系列困难，我们应该有针对性地提出相对的解决方案。传统的统计分析是基于总体定量分析的特点和对关键科学研究客观现实的定量分析，以反映其发展趋势的全过程和周期性。互联网大数据还必须对行业进行深入分析。但是，在应用软件中，应拓展互联网大数据的新领域，并应进行专业的应用软件改革和创新，以实现互联网大数据。数据的使用和转换。它掌握并集成了更深的内容，然后继续改进自己的应用软件科学研究和易于使用的动手技能。
我们应该当今时代的技术正在不断的进行发展，这使我们对于现阶段研究的内容既具有威胁，又具有发展性。每一个研究者都应该及时进行对新技术的了解，并将新技术应用到自己所研究的学科之中，以支持该学科的发展。传统统计长期以来一直面临一系列问题，例如僵化的形式，令人厌烦的内容以及可操作性差。它被认为是一个比较无聊的学科，主要的解决方案是应用它，并且研究方法不断与时俱进，这是当前应用过程中统计实际应用的基本前提。首先，与统计有关的工作者必须充分认识自己的作用，正确发挥作用，改变过去强调理论而忽视实践的研究方法，并充分理解，掌握和应用新时代的统计知识。其次，亲身体验所学基本原理的真正内涵，根据时代的发展运用先进的思维方法，不再使用传统的统计研究方法遵循传统，以积极应对当下统计学的一系列挑战。
二、统计学在大数据时代的机遇
大数据已经不可避免的成为了当下我们不断研习、发展的新兴技能与工具，并不断催生着新的产业。面对这样澎湃而来的大数据时代，作为统计学学习研究者的我们，究竟该采取什么样的姿态才能在这样的浪潮中屹立不倒更逐浪而行，而不是随波逐流并被浪花摧毁呢？
而说到大数据在当下的时代不断向我们涌来，就不可只看机遇、不观挑战，此二者在我们依托统计来用统计学的方法进行对大数据的解读与研究时，缺一难支。我们自然需要新鲜的时代血液来注入到我们统计学的新变革中，需要依托更加行之有效的科学合理的方法进行对大数据的理解，进而形成自己独有的统计学角度的大数据理解方案——但应注意不可盲目，不可盲人摸象，在并不完全的了解中陷入到对大数据的盲目偏信甚至崇拜中，以至于在单纯的投机心下进行难以成功的闷头发展。从这一点出发，我们更应该期待从已经熟稔的统计学角度出发，进行更有价值的数据类学科研究。这不仅有利于新的时代中对于大数据的继承与发展，更有利于对于现今统计学进行相应标准的发展，迎合机遇，应对挑战。在一个事物成长的不同阶段，我们更应明白自己的使命与担当，更应该从所能及的角度出发，进行对大数据的挖掘与对传统统计学的改良升级。而基于以上认识，我们更应该研究在今天大数据当道的社会如何利用、发展统计学。
三、大数据时代中统计学的变革与发展
大数据的发展是探索数据生成的机制，将生成的数据转换为人们需要的知识，然后影响相关政策的制定。这个过程是一个漫长的过程。一个孩子随着年龄增长。可能掌握更多的单词，但是根据孩子的年龄来确定一个孩子知道多少单词并不科学。
1.大数据与统计学之比较
大数据所包含的门类更广，结构更复杂。但是从本质上讲，它仍然属于数据类别，两者之间没有实质性区别。这就要求当前的统计学家在传统统计与大数据相互确认的过程中，要充分考虑大数据时代扩展的各类知识之间的关系，将统计研究置于广阔的数据背景中进行学习和探索，只有这样，我们才能达到执行和分析传统统计的目的。
在当下的学术研究中，借助于大数据，我们可以通过网络轻松的连接到世界各国有关的各种解释——自然，这一点在数据科学的研究中也不例外。在对数据科学作出的各种解释中，我们更能找到有关计算机、数学、图形设计、人机交互等各种方面的知识，可见数据科学迄今为止还没形成一个足够完备与有效的定义，但可以预见到是，当下的数据科学已经不再囿于简单的统计与分析，而向更广泛的范围、更融合的科学中进行发展。
当然，数据科学仍处于发展过程中，其定义仍在总结和辩论中。因此，在大数据不断得到应用的今天，我们必须纠正传统统计学的研究与发展。
2.大数据对统计学的变革
随着当下各行各业对于大数据的不断应用与发展，不同领域专家的权威或许将逐渐被削弱。随着大数据的不断发展，学科专家很可能会逐渐消失。例如，随着计算机专家和统计人员收集更多数据，随着数据的增加和处理能力的提高，他们将逐渐成为生命科学领域的专家。例如，如果我们有足够的相关专业书籍和日语翻译，即使我们对日语一无所知，也可以采取有效措施。
在传统统计学中，由于方法与技术所限，大多数情况下对于数据的收集基本都是有目的的、定向的，这就造成数据的来源通常是已知的，对于这些数据的提供者有较好的方法追根溯源，更好的进行数据的有效把握与分析，在必要的情况下进行更为直截了当的进一步数据收集与分析。而另一方面来说，大数据的来源很难追踪，因为大数据的来源通常是一个信息网络系统，没有很强的用途，而且所有信号都是人工记录的（但大多数，尽管信号有其用途），并且很难识别记录器。在大数据时代，特别重要的是要努力创建第二条统计数据源轨道。
3.大数据为统计学带来的发展
①提高了统计的时效性
传统的统计数据具有时滞性和频率低的缺点，而大数据正具有时效性的优势，因为其来源是信息网络。“在线价格指数”可以根据市场变化实时更新和汇总价格，提高了统计信息的及时性。 “在线价格指数”的出现频率可以从每月增加到每天甚至更短的时间。与传统统计数据相比，此分析得出的通货膨胀定律要准确得多。
②提高了统计的平衡性
根据SDDS的第二条规则，与统计数据同时，在统计框架内发布总数据的子项，并发布相关数据的比较和验证方法以及结果。这有利于支持和鼓励用户进行数据检查和验证。改善数据平衡。
四、大数据时代中对智能商务的思考
如果要使用大数据创建商业智能，则必须确保数据源是真实，快速和标准化的。在研究的初始阶段，必须根据需要确定数据范围，进行相应的市场营销活动。标准化数据管理，以确保每个链接中的数据真实有效。在数据分析方法上，应根据实际情况确定数据处理和分析方法。当前，许多公司的经理正在采用多维业务模型，不再适合使用单一维度，因此必须建立多维视角。在分析时，您可以将一个完整的项目分为几个主要主题，进而进行有效的管理与分析。
但在另一角度来看，我们现在毫无疑问已经在向大数据时代不断进发，大数据的应用已经为各行各业带来了跨越了时代的变革，但这种改变毕竟还是有限的，我们在当下的一些商业活动中依然多数选取传统统计学的抽样调查的办法，利用一定的样本来进行对于市场全局的以点窥面的把控。例如，在商业活动中进行市场调查时，我们无法确定所有的客户，故而更应采用抽样调查的方式进行对于总体市场的推断。但是这就造成了严重的遗留问题：我们仅能在一定程度上对于样本进行并不完全准确的把握，而对于更广阔的市场，我们只能通过大量生产同质化商品的方式进行对于市场的投放入侵，但在这样的情形下，我们难以在消费者越来越期待个性化消费的今天进行有效的有针对性的生产活动，进而无法依靠时代市场进行更为个性的经营战略制定，更无法适应互联网市场的变化。
参考文献
[1]邱东. 大数据时代对统计学的挑战[J]. 统计研究, 2014, 31(001):16-22.
[2]耿直. 大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J]. 统计研究, 2014(01):5-9.
[3]范燕. 大数据时代对统计学的挑战[J]. 商, 2015, 000(035):214-214.
[4]冯丹丹. 大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J]. 经济管理(全文版):00048-00048.
[5]中国人民大学“大数据与应用统计”研究组. 大数据时代统计学的重构与创新[J]. 统计研究, 2015, 32(2):3-9.
[6]朱怀庆. 大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J]. 高等教育研究:成都, 2014, 031(003):35-37.