大数据与统计分析综述

发表时间：2018-12-18T10:18:29.840Z 来源：《基层建设》2018年第31期作者：赵丹丽房庭栋

[导读] 摘要：随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。

河南中烟黄金叶生产制造中心河南郑州 450000

摘要：随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。许多领域的发展不得不进行改革，以适应大数据时代。统计学也受到了一定的影响。大数据具有规模大、种类多、更新速度快的特点，这要求统计的方式必须随之改进，这样才能有效的工作。本文就大数据与统计进行了分析探讨，以供参阅。

关键词：大数据；统计分析

引言

要想对大数据的概念内容展开分析，需要根据不同行业、不同领域的区别展开较为深入的研究。从传统意义上来分析，对于数据这一概念内容的理解，多是通过实验、统计、检验等方法获得相应的数值信息、记录信息等，这些内容具有固定、有限和不可扩充的特性。而针对大数据，概念上却是不尽相同的。从统计学的角度进行分析，大数据不仅仅是量大，同时也具备了多样、高速化的特征。在当下的时代发展过程中，大数据已然成为了人们所共同关注的重要话题，本文通过对大数据和统计新思维的内容展开探究，希望能起到一些积极的参考作用。

1大数据的内涵

“大数据”是近几年来比较流行的一个词汇，在生活中出现的频率非常高，尤其是在研究领域。对于这个词，不同领域的人有不同的理解。从统计学的角度来解读，大数据就是建立在现代信息技术和手段基础上，连续的、扩充的数据形式。这种数据的存储能力和记录能力比传统数据要高出许多，其突出特点是数据量的规模十分庞大；记录的信息涵盖的范围很广，几乎无所不及；信息的内容质量参差不齐，鱼龙混杂。同时，信息的更新速度非常快，有利用价值的信息可能很快就被淹没，需要及时的捕捉。简单的说，大数据就是所有可记录信息的集合体。

2大数据背景下统计思维的变化

2.1数据认识上的改变

从数据来源的方面进行观察，可以发现以往样本数据是按照某种方法来进行收集的，但是大数据的内容主要是来源于网络，数据库内的信息记录不带有目的性，所以这也就导致大数据在来源上难以追溯。还有，大部分样本数据的类型都属于是结构型，而大数据的类型则是半结构、半结构和异构性的特点；最后就是之前的样本数据可靠性相关的理论基础，对于一些结构型的数据可以实施量化的处理，但是由于大数据的复杂性特点，所以量化方式也要做出适当的改变。

2.2数据思维收集上的改变

传统的数据收集是需要先有收集的目的和原因，然后才开始进行收集数据的，在收集过程中是需要进行调查的，还要经审设计收集的方式，因此传统的数据收集所消耗的时间和精力都很大，但是在大数据以后，统计的思路就需要进行改变，人们在收集数据上的选择就更多，在种类和体量上，统计分析的对象的选择权更多，因此统计分析的转变方向就是怎样利用好大数据，为统计分析服务，只要做好选择和比较的功课就行。但是统计分析，依据大数据的多样性，和增加速度之快，还存在一定的课题需要攻破，那就是存储能力、分析能力以及数据鉴别能力等，因为大数据的数据库的存储能力需要不断的更新和扩大，随着存储的数据的增多，而保存数据也是需要一个地方，一旦保存数据丢失，就会产生严重的后果，同时影响大数据的运用。

2.3数据分析上的改变

以往的数据分析上，统计思维主要是按照“定性—定量—再定性”的内容来进行，其中定性的目的是为了确定定量分析的大方向，然后借助相关的工作经验，做出有效的判断来，这种方法在数据缺失运算受限的情况下十分的重要。当前的分析判断主要来自于数据，根据这些内容找出定量回应的工作内容，寻找出数量管理的内宽容，进而可以做出最终的决断；还有，以往的统计思维实证需要分析。根据数据的研究目的，做出相应的假设来，然后收集、分析数据，判断该项假设是否成立，这种方法很容易会受到假设条件所带来的限制，出现指标选择不当的问题；最后就是传统统计思维是根据数据分布理论，按照一定概率来做出保障，推断评判的标准和样本内容之间不存在关系，其推断结果的准确性，直接取决于样本的质量。

3大数据背景下统计新思维的发展方向

（1）增加对统计人才的培养。在现代社会，不管是企业还是事业单位，对统计人才的需求量都很大，更多时候是为了适应信息时代的发展，增加自己的竞争力，同时也是统计系统电子化的数据的需要，所以就需要培养很多的统计思维的管理人才，同时对这些人才进行系统的培训和管理，并且鼓励这些人才发挥自己的能力服务社会，加强各部门之间的沟通，同时在自己的本职工作基础上进行工作创新，促进人才的培养。（2）加强科学的推算。对于统计数量的推算工作，传统的统计推算是否准确，是统计质量决定的，但是在大数据的背景下，统计的推算是要依赖于原始的数据准确性和信息化的工具来推算的，所以要充分研究和分析原始数据，促进统计推算结果的准确。（3）协调统计新思维和信息发展之间的关系。由于统计工作中大部分都是数据，大数据环境下，这些数据量会极具猛增，为了能够更好的利用实现统计的正确性，提高工作效率，调整好统计新思维与信息发展之间的关系是非常重要的，而信息技术是促进统计新思维的前提基础，反过来统计新思维有能够有效的促进信息技术的进步与完善，因此，统计工作者必须明确认识到这两点，从而更好的促进统计工作的开展。（4）提高数据信息共享性。现阶段我国大部分的统计工作中，对于各种数据的共享程度不够，也就是说数据库的更新速度与新数据实际产生的速度不一致，这样一来，数据库中的资源重复性以滞后性很大，资源的利用率不高。大数据环境下，信息的同享性非常关键，提高数据信息的共享，必然能够促进不同的信息获得者拥有与自己需求相对应的资源，从而是信息资源实现其拥有的价值。

4积极应对大数据的策略

首先，在大数据时代背景下，我们需要改变总体、个体和样本的传统内涵。传统统计分析首先要有总体，然后才有数据和样本。但是在大数据时代这种情况发生了逆转，我们首先拥有了数据，然后才有的总体。大数据并无事先定义的总体目标，只有和各个时点对应的一些事后总体，主要原因在于大数据之中的个体是在不断变化着的，是难以用事先的名录库对其进行归纳和总结的。在统计分析之后对事后个体进行识别也是相当困难的，因为在大数据中一个个体可能有多个不同的称呼和表达方式，在不同网络体系中的相同称呼或者表达方式

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。一、指标对比分析法指标对比分析法统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。二、分组分析法指标对比分析法分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。

大数据思维在统计分析中的运用研究

大数据思维在统计分析中的运用研究摘要：统计分析在各时期发展中都具有重要地位，其主要核心目的就是促进时代发展。而经济社会快速发展，还需对统计分析模式不断创新。本文主要分析大数据思维在统计分析中的运用研究关键词：大数据思维；统计分析；运用引言通过大数据思维与统计分析融合，为统计分析创建发展平台，以大数据思维信息化、广泛性等特点，实时获取社会信息，并且还可以把获取到的信息数据按照类别储存、管理。大数据管理平台自身就能够容乃海量信息，满足统计分析工作信息数据储存要求，其以统计分析结果为基础，时刻掌握各时代发展情况，从而全面提升统计分析工作质量与效率。 1、对大数据的认知与理解大数据，指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样性的信息资产。在大数据时代，企业资产不再仅仅局限于人员、财力、物质，数据作为新型企业资产，已经成为企业快速发展最为核心的竞争因素，在企业的发展中发挥着举足轻重的作用。大数据基于自身数据量大、数据多样性、处理速度快等特点将构建新的经济增长模式，激发各行各业经济增长的巨大潜力。目前，我国烟草行业存在

庞大的数据资源，但对数据的挖掘，更多集中在商业领域的物流运输、精准营销等，大数据深度挖掘仍然处于起步阶段，并未发挥出大数据应有的作用。卷烟生产企业数据量庞大，数据结构复杂，但是这部分数据很少纳入大数据分析和应用，更多的是基于小样本数据进行统计分析，还没有应用到企业各环节并成系统地构建。基于上述，通过数据驱动管理，清除管理死角，提升生产制造管理水平，构建生产组织大数据分析决策系统，已然是管理工作的核心。 2、统计分析中应用大数据思维的重要性 2.1解决各项限制因素影响问题统计分析工作开展，通过搜集与分析各类信息数据，及具体工作提供重要信息数据。在以往发展过程中，统计分析工作模式是单一化的，需要在指定时间、要求等条件下，才能对具体信息数据进行搜集、整理、分析等，从而影响整体工作效率。针对大数据思维应用，借助大数据技术，可以使统计分析工作不再受时间、空间及各项因素限制与影响，还可以根据具体工作要求随时开展统计分析工作。同时，还可针对各时期信息数据详细分析，扩大统计分析工作影响范围，满足信息数据实时传输要求，有效解决各项限制因素影响问题。 2.2突出统计分析特点统计分析工作在以往开展过程中，主要是以文本方式体现具体信息数据，不仅需要大量人力，而且还无法提升工作效率。随着时代快速发展，为确保统计分析工作顺利开展与实施，还需对其工作

大数据时代人力资源数据统计分析研究

大数据时代人力资源数据统计分析研究摘要：大数据环境下，具备大数据处理能力的企业也不断增多。大数据时代的到来和发展对企业经营管理活动而言，尤其是针对企业人力资源管理活动产生了巨大的影响。各企业需要重视顺应时代发展潮流，积极引进并合理应用大数据，有助于推动人力资源管理及企业发展。基于此，本篇文章对大数据时代人力资源数据统计分进行研究，以供参考。关键词：大数据；人力资源；数据分析引言大数据技术能够精准筛选并处理海量数据，有效将数据转化为信息知识。对于企业来说想要跟紧时代步伐则需要对大数据特点进行充分掌握，才能促进企业得到良性长远的发展。现阶段大数据技术已经实现了在各行各业中的充分应用，怎样应用大数据技术展开人力资源管理工作成为现阶段企业的关注重点，同时也是企业重点探究的内容。企业需要在人力资源管理中运用大数据便捷且高效的特点，从而为人力资源管理工作的深入展开提供支持。因此，在未来发展中人力资源管理将有效与信息网络技术进行结合，这有助于提高人力资源管理的效率与质量。一、大数据概述大数据的出现和发展推动了物联网及云计算等技术的发展，人类对各类新兴技术的依赖程度越来越高。大数据主要是指在短时间内难以收集、管理和处理的数据收集。它是一种具有高增长率、海量性和多样化特点的信息资源，需要依靠新兴的处理模式来发挥优秀的优化能力和强大的决策能力。主要特点包括：价值高、数量大、精准性等，现阶段在诸多领域中均具有广泛应用，未来发展前景优良。二、人力资源数据统计分析系统人力资源数据统计分析系统是指在其他系统正常运行的条件下，对公司的员工进行年龄、能力、职称、教育和工作经历等方面的全方位的了解，从而对员工进行相关系统的分析。以此为根据来进行企业的人力资源管理，企业的相关工作做好调整和完善的准备工作。三、现阶段我国企业人力资源管理工作中存在的问题（一）缺乏先进管理理念。现阶段大数据技术的深入发展很大程度上促进了其他行业变革，企业为了能够实现更好的发展必须要与时俱进，结合大数据时代特征实施针对性措施促进企业变革，尤其是人力资源管理工作。当前很多企业在运营发展中仍然使用传统管理理念，通过管理者展开管理工作，这种模式对虽然能够起到一定效果与作用，但是却无法与新时代发展需求相适应。在激烈市场竞争中，传统管理理念不能促进企业优势的充分发挥，从而降低了企业的综合实力与整体竞争力。所以，企业发展中必须要确保管理者能够更新自身管理理念，对大数据时代下人力资源管理的必要性与重要性给予充分认识，从而推动企业进一步发展。（二）缺乏长效人力资源战略规划在大数据时代，实现长效稳定发展是企业的核心目标，因此很多企业都有意识制定长期发展计划。但是该计划仅仅停留在经营模式、市场分析和品牌战略方面，企业往往忽略了要实现该远期计划所需的人力资源储备。这就导致了很多企业在临时需要人的时候才要求人力资源部门人员紧急招聘，无论是效率还是质量

关于大数据分析结课论文

1.1大数据的定义和特征目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

大数据统计分析

大数据统计分析随着经济社会日新月异的发展进步，科技把我们带入了一个全新的时代，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。这给统计工作打开了一片新天地，统计数据将更加准确、完整、及时，统计产品将更加丰富、细化、管用。文章主要围绕大数据对统计学工作和政府统计产生的影响为研究对象，对充分利用大数据资源、技术进行统计分析探究。在这个大数据时代，随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对各个行业的重要性。其实，这对统计工作、政府统计也是一场模式革命。要扩大数据获取来源，通过云计算对海量大数据进行比对、分析，理解附含的信息，筛选有用的信息，找到信息的联系，针对经济发展新常态进行深入分析，为五大发展理念的贯彻落实提供统计分析动力和决策依据。当前统计研究者更为关注，怎样将企业、基层、部门的海量数据进行全面的无缝对接、汇总加工，怎样通过大数据、云计算、物联网为统计工作整合资源、汇聚合力，怎样让信息技术为统计流程改造和统计数据生产更好服务。

一、大数据的概念和意义大数据(big data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。所以大数据分析常和云计算联系到一起。二、大数据对经济发展和政府统计的影响 (一)大数据对经济统计的影响大数据实际上对经济统计带来了非常大的影响，极大地改变了统计数据收集方式、统计方法和统计生产过程，也是一种对传统因果关系论证做法的革命和创新。第一，在数据收集方式方面，传统方法更多是依靠全面报表、大型普查、抽样调查、典型调查、重点调查等方法，但是仅仅依赖这些方法显然无法跟上信息技术发展的步伐，有必要结合大数据应用进一步完善和改进统计方法。

基于大数据的统计分析模型设计

基于大数据的统计分析模型设计统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律，处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下，面临海量数据的采集与统计，传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于Hadoop 系统，利用其分布式存储和并行处理机制，设计了大数据环境下的统计分析模型，从海量数据中提取出有用的信息特征，实现数据资源共享，为相关部门决策提供信息服务。 0 引言随着统计数据规模的快速增长，数据特征日趋复杂，数据收集渠道多样，统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息，从海量数据中提取有用的信息特征，将信息及时提供给相关部门决策，成为当前统计学研究热点之一。与国外相比，我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来，对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视，大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。目前政府部门间借助政务平台可以实现数据资源共享，但是企业与政府间缺乏数据的分享平台，造成了信息隔离，对此，统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台，实

现跨地区的统计信息交流，满足海量信息数据的实时分享和处理。 1大数据大数据是一种大规模的数据集合，数据分析人员无法在一定时间内用一般软件对其进行提取、处理、分析和管理。处理大数据的关键技术包括大规模数据集的并行处理技术、分布式数据库、分布式文件存储与处理系统、数据挖掘、云计算等。大数据具有5V 特点：Volume（体量浩大）、Variety（类型多样）、Velocity（生成快速）、Veracity（真实性高）、Value价值巨大）。 1.1 云计算云计算（Cloud Computing是传统信息技术发展融合的产物，基于效用计算（Utility Computing）、并行计算（Parallel Computing、分布式计算（Distributed Computing），它提供便捷的、可用的、按需付费的网络访问。云计算平台可以提供laaS基础设施即服务）、PaaS平台即服务）、SaaS软件即服务），同时负责数据安全、分布式网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等，用户在使用资源时不需考虑底层基础架构。大数据应用不在于掌握庞大的数据信息，而在于对获取的数据进行专业化处理，以挖掘出数据的价值。大数据处理任务无法用单机串

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。关键词：大数据时代；统计学；影响分析引言对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。（二）大数据和统计学的区别信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

大数据与统计学分析方法比较

大数据与统计学分析方法比较基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。标签：大数据；统计学；研究方法 F27 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模（甚至是总体）数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大（V olume）；二是流动性大（Velocity），典型的如微博；三是种类多（Variety），多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据；四是价值大（Value），这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本；要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。

大数据与统计分析综述

大数据与统计分析综述发表时间：2018-12-18T10:18:29.840Z 来源：《基层建设》2018年第31期作者：赵丹丽房庭栋 [导读] 摘要：随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。河南中烟黄金叶生产制造中心河南郑州 450000 摘要：随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。许多领域的发展不得不进行改革，以适应大数据时代。统计学也受到了一定的影响。大数据具有规模大、种类多、更新速度快的特点，这要求统计的方式必须随之改进，这样才能有效的工作。本文就大数据与统计进行了分析探讨，以供参阅。关键词：大数据；统计分析引言要想对大数据的概念内容展开分析，需要根据不同行业、不同领域的区别展开较为深入的研究。从传统意义上来分析，对于数据这一概念内容的理解，多是通过实验、统计、检验等方法获得相应的数值信息、记录信息等，这些内容具有固定、有限和不可扩充的特性。而针对大数据，概念上却是不尽相同的。从统计学的角度进行分析，大数据不仅仅是量大，同时也具备了多样、高速化的特征。在当下的时代发展过程中，大数据已然成为了人们所共同关注的重要话题，本文通过对大数据和统计新思维的内容展开探究，希望能起到一些积极的参考作用。 1大数据的内涵 “大数据”是近几年来比较流行的一个词汇，在生活中出现的频率非常高，尤其是在研究领域。对于这个词，不同领域的人有不同的理解。从统计学的角度来解读，大数据就是建立在现代信息技术和手段基础上，连续的、扩充的数据形式。这种数据的存储能力和记录能力比传统数据要高出许多，其突出特点是数据量的规模十分庞大；记录的信息涵盖的范围很广，几乎无所不及；信息的内容质量参差不齐，鱼龙混杂。同时，信息的更新速度非常快，有利用价值的信息可能很快就被淹没，需要及时的捕捉。简单的说，大数据就是所有可记录信息的集合体。 2大数据背景下统计思维的变化 2.1数据认识上的改变从数据来源的方面进行观察，可以发现以往样本数据是按照某种方法来进行收集的，但是大数据的内容主要是来源于网络，数据库内的信息记录不带有目的性，所以这也就导致大数据在来源上难以追溯。还有，大部分样本数据的类型都属于是结构型，而大数据的类型则是半结构、半结构和异构性的特点；最后就是之前的样本数据可靠性相关的理论基础，对于一些结构型的数据可以实施量化的处理，但是由于大数据的复杂性特点，所以量化方式也要做出适当的改变。 2.2数据思维收集上的改变传统的数据收集是需要先有收集的目的和原因，然后才开始进行收集数据的，在收集过程中是需要进行调查的，还要经审设计收集的方式，因此传统的数据收集所消耗的时间和精力都很大，但是在大数据以后，统计的思路就需要进行改变，人们在收集数据上的选择就更多，在种类和体量上，统计分析的对象的选择权更多，因此统计分析的转变方向就是怎样利用好大数据，为统计分析服务，只要做好选择和比较的功课就行。但是统计分析，依据大数据的多样性，和增加速度之快，还存在一定的课题需要攻破，那就是存储能力、分析能力以及数据鉴别能力等，因为大数据的数据库的存储能力需要不断的更新和扩大，随着存储的数据的增多，而保存数据也是需要一个地方，一旦保存数据丢失，就会产生严重的后果，同时影响大数据的运用。 2.3数据分析上的改变以往的数据分析上，统计思维主要是按照“定性—定量—再定性”的内容来进行，其中定性的目的是为了确定定量分析的大方向，然后借助相关的工作经验，做出有效的判断来，这种方法在数据缺失运算受限的情况下十分的重要。当前的分析判断主要来自于数据，根据这些内容找出定量回应的工作内容，寻找出数量管理的内宽容，进而可以做出最终的决断；还有，以往的统计思维实证需要分析。根据数据的研究目的，做出相应的假设来，然后收集、分析数据，判断该项假设是否成立，这种方法很容易会受到假设条件所带来的限制，出现指标选择不当的问题；最后就是传统统计思维是根据数据分布理论，按照一定概率来做出保障，推断评判的标准和样本内容之间不存在关系，其推断结果的准确性，直接取决于样本的质量。 3大数据背景下统计新思维的发展方向（1）增加对统计人才的培养。在现代社会，不管是企业还是事业单位，对统计人才的需求量都很大，更多时候是为了适应信息时代的发展，增加自己的竞争力，同时也是统计系统电子化的数据的需要，所以就需要培养很多的统计思维的管理人才，同时对这些人才进行系统的培训和管理，并且鼓励这些人才发挥自己的能力服务社会，加强各部门之间的沟通，同时在自己的本职工作基础上进行工作创新，促进人才的培养。（2）加强科学的推算。对于统计数量的推算工作，传统的统计推算是否准确，是统计质量决定的，但是在大数据的背景下，统计的推算是要依赖于原始的数据准确性和信息化的工具来推算的，所以要充分研究和分析原始数据，促进统计推算结果的准确。（3）协调统计新思维和信息发展之间的关系。由于统计工作中大部分都是数据，大数据环境下，这些数据量会极具猛增，为了能够更好的利用实现统计的正确性，提高工作效率，调整好统计新思维与信息发展之间的关系是非常重要的，而信息技术是促进统计新思维的前提基础，反过来统计新思维有能够有效的促进信息技术的进步与完善，因此，统计工作者必须明确认识到这两点，从而更好的促进统计工作的开展。（4）提高数据信息共享性。现阶段我国大部分的统计工作中，对于各种数据的共享程度不够，也就是说数据库的更新速度与新数据实际产生的速度不一致，这样一来，数据库中的资源重复性以滞后性很大，资源的利用率不高。大数据环境下，信息的同享性非常关键，提高数据信息的共享，必然能够促进不同的信息获得者拥有与自己需求相对应的资源，从而是信息资源实现其拥有的价值。 4积极应对大数据的策略首先，在大数据时代背景下，我们需要改变总体、个体和样本的传统内涵。传统统计分析首先要有总体，然后才有数据和样本。但是在大数据时代这种情况发生了逆转，我们首先拥有了数据，然后才有的总体。大数据并无事先定义的总体目标，只有和各个时点对应的一些事后总体，主要原因在于大数据之中的个体是在不断变化着的，是难以用事先的名录库对其进行归纳和总结的。在统计分析之后对事后个体进行识别也是相当困难的，因为在大数据中一个个体可能有多个不同的称呼和表达方式，在不同网络体系中的相同称呼或者表达方式

基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析

基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析发表时间：2018-07-06T10:49:47.157Z 来源：《防护工程》2018年第5期作者：王郅雄 [导读] 又要从大数据的角度出发正确认识到数据形态、数据存储和数据处理等环节发生的变化，深入理解数据价值的重要性。北京计算机技术及应用研究所北京 100854 摘要：科技进步使得信息流通速度加快、数据量飞速增长，传统的数据处理模式瓶颈凸显，大数据时代随之来临，在政治、经济、军事等领域引导诸多变革，以数据为核心的原理得以重视，以可预测为目标的观念深入人心。而同样以数据为研究对象的统计学如何在大数据浪潮中顺流而上并一展身手是值得思考的问题，而原有统计学的理论体系与大数据思维是否兼容也必须考量。在统计学专业教学中，必须考虑把统计学与大数据背景相结合，既要从统计学的基本原理出发引导学生掌握数据统计分析的基本方法，又要从大数据的角度出发正确认识到数据形态、数据存储和数据处理等环节发生的变化，深入理解数据价值的重要性。关键词：概率论；数理统计；大数据分析；大数据研究大数据时代的来临，统计学在理论和方法等各个环节均受到了较大挑战，但同时又迎来一次重大的发展契机.统计学教育必须正确认识到大数据带来的影响，积极适应大数据时代的需求，以培养数据分析人才为目标，整合教育资源推动学科交叉，以实际应用为抓手推动行业融合，才能继续发挥统计学的数据分析主力军作用。一、概述大数据分析是一个越来越热门的研究方向，各行各业都在应用大数据分析的技术。大数据分析方法也随之迅速发展，其发展方向也是令人关心的一个课题。随着科学技术，新工艺的开发和应用新技术，大数据分析中引入了许多快速发展的新方法来开发新的研究技术，人们也将大数据分析与研究的成果运用到其他学科中。统计学是一个前景非常明朗的产业，各行各业都在应用统计学的技术。统计科学在如今的普及率越来越高，与许多其他科学的崛起一样，统计学也将带领人们的研究方向去往新的数据分析领域。统计学的分析与研究，不仅仅是纯数学上的计算，而是一种有着更具体、更适合用途的研究领域。统计是一门高瞻远瞩的学科，总是站在大的角度、高的角度看待问题。在研究方法上创新创造可能会改变整个统计学科的研究面貌，是一件重要而必要的事情。由于技术进步而带来的统计数据的潜在功能的不断提高，使得统计学的一些应用将被进一步挖掘。系统地认识和系统地分析数据复杂性增加了统计学中分析思考的新途径。随着不同学科之间的研究方向的交叉，和学科交叉潮流的兴起，统计研究一直延伸到许多学科研究的新领域，开始探索新的数据的统计方法。在海量数据的分析与研究中，运用概率论与数理统计的方法可以在复杂的数据中找到需要研究的大致方向，快速地进入到工作主题中。概率论与数理统计能够帮助人们更快地找到数据的规律，通过数据的分布规律，我们对于大数据的分析和研究就能更加方便和快捷。对于大数据的分析，统计科学、与统计学相关的一些其他科学的崛起和普及将使研究领域拓展到更多的方面去。统计数据的一些先进科技成果的引进，统计的发展和他们的互动将成为统计发展的趋势。一些学者已经开始向数据统计分析的研究中引入系统论，控制论，模糊理论，信息论，图论，混沌理论等方法和理论。大数据分析以庞大的基数和变幻莫测的趋势呈现着世界上的许多规律，对于数学上的这种魅力，我们总是想要寻求具体的规律，那么计算大数据分析中的概率来推测数据的变化趋势应该是比较好的手段。运用概率的理论来在大数据分析中研究与实践，学科交叉会碰撞出火花，基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析，将会为两个学科带来意想不到的发展与创新。可以说，概率学的运用是大数据分析中的一个颇具新意的发展方向。想要更好地研究大数据，必定要引用更多、更合适的概率学模型和知识。对于大数据分析与研究，运用概率论与统计的方法，可能会创造出新的大数据分析方法，因此我们对于大数据的研究与分析也就不仅仅是在以前的模式中增删几个数字或者增加一些新奇的研究方向，而是站在更高的地方重新审视整个研究体系，从根本上发现问题，改变刻板教条的研究方法。与其他学科相比，大数据分析略有一年强过一年的趋势。大数据分析是一门非常庞大繁杂、分支很多的学科，因为大数据涉及方面的多样性，大数据分析结果可以应用在生产生活中的方方面面，包括我们在处理海量数据时难以发现规律而带来的一些问题，都可以运用概率论与数理统计中的一些方法来发现问题趋势，从而解决问题，事实上，概率论成了现实生活中很多问题的方法指引。但是从我们现如今的研究情况来看，不难看出，许多理论上不错的研究方法在实际运用中却并没有得到广泛的应用。这是因为这些方法还是具有一些短处，从而难以适应现如今大数据分析中的一些情况。即使运用概率论与数理统计的方法来研究大数据分析，可是还是有许多研究模式或者方法难以迅速地从理论转向实际生产。在如今的研究现状下，这样的回转也是让人遗憾的。因此我们需要发展出一套新的适用于当前状况的研究体系的创新型大数据探索模式。对于大数据分析中的概率事件进行了初步探讨，大数据分析的概率事件是非常复杂而且也非常多变的命题，庞大的大数据分析基数带来了难以数计的变化。因此，我们在研究大数据分析中的概率事件的过程中需要用到多种研究方法和研究理论，运用概率学是其中一种非常不错的手段。可以在定性的基础上，定量地研究需要研究的对象，从而验证假设是否正确，来进行科学的研究。二、大数据时代的统计学 1.大数据和统计学的本质都是数据分析。统计学的研究对象是数据，研究数据的收集、整理及分析，目标为找出数据的隐含规律。从数据中寻找有价值的信息关键在于对数据进行正确的统计分析，研究结果一般建立在精确抽样和合理模型的基础上。大数据的核心是数据，狭义的大数据一般指数据的结构形式和规模具备多样性、规模性、价值性、实时性等特征，可简单理解为数据大到在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统的能力范围。广义的大数据除此之外还包括对应的数据处理技术，如大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。从本质上看，统计分析和大数据在数据分析的很多根本性问题上变化不大，但由于数据本身发生了变化，使得数据分析的广度、深度和难度增大。因此可以形象地说，统计学是传统“小数据”时代的大数据，而现代大数据中的数据分析依然与统计学密切相关。 2.统计仍然是数据分析的灵魂。大数据时代并不意味着所有的问题都是大数据，也不意味着所有问题大数据都能解决，传统的统计理论和方法不是没有用武之地，而是要与现有的大数据思维融合，借助大数据的相关技术解决以前不能解决的问题。因此大数据对传统统计学意味着巨大的挑战，但同时也是一次难得的发展契机，应该有正确的认识，保持宽容的态度，学科的发展和融合本就是大势所趋，大数据不能替代传统统计学，而传统统计学也不能固步自封，必须不断发展完善，有所取舍。另一方面也必须意识到，大数据的有些思维模式

大数据分析结课论文

大数据分析结课论文 Prepared on 22 November 2020

大数据论文摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述大数据的定义和特征目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。 2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球着名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数