李哲仁
辽阳石油化纤公司高级中学 辽宁辽阳 111003
摘要：随着大数据时代的快速发展，数据分析成为科技发展的核心。在大数据背景下，数理知识显得至关重要，计算机时代使得数据呈现“爆炸式”增长，传统的数据分析方式已经无法适应时代的发展需求。在信息成为主流的背景之下，数据在信息网络中的发展趋势不可阻挡，这就使得大数据研究的重要性愈加突出。当前，大量的学者和科研人员开始将研究的方向倾向于大数据，采集和统计数据的方式也是多种多样，但是其中一些计算方式并不完善，如何使用针对性的数据软件分析数据成为当下的主要任务。而数理分析就是其中最为重要的数据分析方式之一，二者是相互影响的关系。因此，本文就对大数据背景下数理知识的重要性进行分析和论述。
关键词：大数据；数理知识；重要性
引言
通常情况下，借助数据集合的方式可以达到数据感知的目的，充分发挥大数据在数据分析中的作用，并对数据资源进行优化和整合，在算法合作的情况下，形成全新的知识链条，并对已经掌握的事物发展规律带来积极的作用，实现创新式的发展，使得数据资源得以充分的发挥和利用。由此来看，大数据与数理分析有着不可分割的关联，我们应当认同大数据背景下梳理分析的重要性，从数理分析出发做好大数据筛查。
一、大数据分析与数理知识的关联
传统数学体系中数理知识的应用范围宽广，一直以来都是学术界的主流，其主要研究数据归纳数据，数理分析是最好的呈现方式，对定量数值有着一定的作用。在很长的时期之内，数理分析为科学地数据采集提供源源不断地数据支撑。同时，运用数理知识，挖掘数据资源，对比分析数据，在数据当中反复验算数据理论，最终形成数据研究的方式。在数据的关联当中，筛选单独存在的数值，并使用数理分析的方式建立各个数据之间的关联，这是大数据分析与数理分析最大的差异。我们通过了解数理知识与大数据分析之间的区别，熟悉二者的使用方式，从而更好地区分二者的关系。大数据的产生是多元数据的情况下，随着网络的发展而不断发展，并借助云计算和物联网进行传播。在网络系统的支撑下，通过规律性地整合数据，结合特定的算法，形成数据流，并以算法的形式呈现出来，这些都是在计算机平台的支持下。在大数据分析中，梳理分析要早于网络，但是网络的发展促进数理分析的进步。早期阶段，主要是依靠简单的数据分析，在大量的区间数据中，可能存在一些偏差，但是需要考虑的到概率的问题，数据出现的概率就是计算机的模式工程，计算机出现之后概率就是计算模式工程，数理统计得以延续，计算程度也更加科学和规范。现阶段，以SPSS为计算模式的统计方式得到实践与应用，通过系统的计算模式进一步提高统计的准确率。
二、大数据背景下数理知识的重要性
（一）发现数据之间的规律
在随机变量计算中，简单的计算和观测就可以发现数据之间存在的各种规律，从而掌握大数据的基本情况。应用数理知识是在数据分析当中归纳其中的特点，在相当一段时间之内，数理分析是在随机变量中根据不同的概率划分不同的数据区间，并形成概率体系之下的数据分析。一旦随机变量产生变化，对应的函数数值同样会发生一定的变化，整体的区间也随之变化。由此可以分析，函数的计算结果与随机变量之间存在重要的关联，容易受到数据的影响，导致模型的稳定性下降。而分析大数据是在大树定律的基础上，整体抽离其中的随机变量。如果研究对象发生一些简单的变化，数据的整体就是区域之内的数据总和，对于我们掌握函数区间数职有着重要的现实意义。因此，在小范围之内，借助数理知识推演大数据的内容，当数据的内容增加，数理分析的统计数据会发生相应的变化，如果其中隐藏的算法不好找到，就需要深入分析和挖掘算法的规律，这就需要借助大数据分析模式。
（二）为数据科学提供新思想和新方法
大数据分析和数理知识的应用的核心都是数据，这两者之间存在某种必然的关联，其本质都是以数据说话，从数据分析当中找出背后隐藏的规律，并透过事物的表面现象深入挖掘其本质。数据科学是解析数据的方法研究科学，使用科学的方法来研究数据，虽然大数据被人们所熟知，但是其研究的内容却包含了数学以及数理知识等多个学科。数理作为收集和分析数据的科学形式，是数据科学的基础。在过去，因为技术条件的影响，获取的数据较为有限，在有限的数据当中要想尽可能地做出科学的判断，就需要排除随机性质的干扰，从而找到大数据背后隐藏的规律，这就是应用数理知识最核心的任务。随着大数据时代的全面到来，我们可以获取更加精准、系统以及全面的数据，作为数据科学的最前沿，数理知识的应用是知识创新最重要的方法自已。虽然大数据对数理统计做出了挑战，但是大数据分析与数理知识二者之间拥有共同的出发点和本质的目标，其在不断的实践与应用当中为大数据提供科学的思想和方法。在常规数据条件的支持下，数理分析是定量研究的方法，大数据的出现，不仅带来量的变化，而且导致质的变化，这就为数理知识的分析与应用提供了全新的途径。
大数据是在计算机的快速发展之下衍生而来，随着云计算技术的逐渐成熟，分析大数据，不仅需要数据处理平台的支持，还需要专业的算法和程序作为支撑，大数据分析必须在计算机技术的支撑下完成，这就给计算机技术的应用带来了许多阻碍。近些年来，随着大数据分析在计算机领域的可视化，在产生了处理与分析大数据的工具与平台，应用最为广泛的是Hive和Hadoop。数理统计与分析虽然比计算机出现的时间比较早，但是其仍然依靠计算机的发展而发展，其自身强大的规范性和逻辑性，适合快速处理和计算机数据。因此，在计算机出现之后，就被快速地应用在数理知识的应用和分析当中。
三、结语
综上所述，从大数据分析到数理知识的统计与分析，这已经不是简单的技术性质的演进，大数据已经远远超出了数理统计的处理能力，突破传统的数据处理模式，使得传统的数据思维模式发生变化。随着科学技术的快速发展，大数据分析已经不能仅仅满足于简单的数值分析，而是挖掘数值背后的规律，尤其是利用数理知识分析的方式，针对不同层级的数据进行对应的分析和处理，为科学的决策提供强有力的支撑。特别是在分析方式上，数理知识的应用与大数据分析之间有着相同之处，但是大数据不仅是分析数据的方式，还是分析对象的手段，充分发挥数理知识的作用，更好地应用于大数据分析，可以有效地解决许多困难性质的问题，可以帮助大数据与数理知识统计与分析走的更加地长远。
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