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摘要：随着经济的快速发展，人们越来越重视统计分析。在数据日益庞大的时代，统计分析工作中引入大数据思维，加工数据的能力增强，统计分析的工作效率得到提高，数据实现有效增值。本文对大数据在统计分析中的运用展开了分析和探讨，希望可以给同行业工作人员提供一些参考和借鉴。
关键词：大数据；统计分析；效率提升；大数据思维
1、统计分析的基本内涵概述
统计学是一门专业性学科，系统性强，是对数据进行归纳和分析的方法论科学。统计分析方法是指对统计数据之间的数量关系进行分类、排队、归纳，对事物之间的联系进行探索。统计分析方法是研究社会科学和自然科学的重要方法。通过调查，对获取的数据进行归纳、研究，得出一定的成果或者结论，揭示事物之间的关联关系，发现事物的发展变化方向，为工作分析和研究判断、未来的预测提供强力支撑。对统计数据进行分析，统计基础资料的客观性、真实性、全面性要有保证。根据工作要求，分析目前拥有的数据，进行归纳总结，从而更好地应用于工作实践。在统计工作中，统计分析方法的合理使用尤为重要。一方面，统计分析科学有效，撰写的统计分析报告质量就高，有利于及时了解工作发展现状，发现工作中存在的问题，对统计数据的真实性进行有效检验。另一方面，统计分析的科学运用，有利于统计人员的专业技能及业务素养的提高。工作人员既要查看表面数据，也要判断分析结果，使统计分析质量全面提高。
2、统计分析工作的重要性
首先，统计分析是企业进行管理决策的依据。企业要正常运转，管理制度的完善是基础。而企业进行科学决策，统计分析是重要依据。通过统计分析，得到有效信息。这些信息，对企业的现状进行直观展示，比如：哪些条件对企业发展有利、企业的生产能力如何等。管理人员科学分析相关信息，对企业当前的发展状况进行全面掌握，对企业获取的经济效益清楚明了，注意扬长避短，更好地推动企业发展。
其次，统计分析是企业提升竞争力的法宝。当今社会，网络高速发展，企业之间的竞争日趋激烈，企业要如何生存，是每个管理者面临的问题，压力巨大。在这种情况下，科学的统计分析就尤其重要。管理者要深入一线，了解企业管理中存在哪些问题，开展市场调查，了解市场动态。然后归纳分析，作出有助于企业发展的决策。企业要学习利用先进经验，及时把握市场变化趋势，科学分析决策，制定相对完善的企业发展战略，提高企业的竞争力。
3、大数据思维及技术分析
什么是大数据？顾名思义就是规模数量庞大的数据。指在规定时间范围内，使用常规软件没有办法进行管理、处理、筛选的巨大数据集合。对规模、数量庞大的数据归纳分析就是大数据分析。数据过于庞大，就无法在相应的时间内用传统的方法处理完毕。大量的数据内容经由新的软件将其集合起来，加以处理，从中提取出一系列有效的数据内容，等待进一步分析，给决策的制定提供一系列可行的依据。面对庞大的数据而建起的平台叫做大数据平台。对庞大的数据，利用大数据技术进行存储、计算、处理和流转，速度飞快。同时，也可以从大数据平台中提取有效的信息内容，为统计分析工作的开展提供便利。
当前，数据渗透到各个行业和业务领域，数据总量产生的越来越大，各行各业都有对大数据思维和技术的使用需求。在数据庞大的时代，大数据的价值要用大数据思维来挖掘。大数据思维包括定量思维、相关思维和实验思维。定量思维能提供很多描述性的信息，一切事物都可以测量。相关思维指一切事物都可以相互联系。实验思维指一切事物都可以测试。即先描述，后预测，最后产生攻略的过程。大数据技术可以将几个部分的功能集合起来，将数据收集之后就可以实现处理，经过分析，将其中的结果可视化。分开来说，数据的收集就是从各个地方将数据收集起来，然后利用程序将数据重新排列。再经过计算，将这些内容加以分析，让这些杂乱的数据内容以合理的方式加以存储。最后，将大数据的分析成果提交给管理人员，为管理人员制定相关决策提供科学依据。
4、统计分析工作中的大数据思维
在大数据时代，从对传统数据和大数据认识入手，提升统计分析工作质量。对庞大的数据进行定量分析和定性分析，运用大数据思维开展统计分析，提高统计分析质量。从提升大数据统计分析质量的途径看，要从理论研究、实践应用及培训学习等几个方面入手，才能更好地提升大数据统计分析的质量、目标和要求。
第一，利用大数据思维进行统计分析，要从理论上提高认识，并指导实践工作。实现大数据统计分析质量的提升，最为根本和基础的是，加强对大数据的特点、收集、分析等方面的理论认识。同时，充分的学习研究大数据的整理、挖掘以及分析技术。对大数据这一统计工作中的新内容、新任务进行认识和学习，掌握大数据的相关理论。将传统统计学理论与大数据相关理论进行深度融合，创新形成新的理论和新的工作规范。利用新技术、新理论、新规范，指导新任务、新工作。在大数据理论及其实践运用中，以统计学的思想方法和思维方式进行学习，做到传统理论与新理论相融合，实现有效的指导工作，提升大数据统计分析的质量。
第二，利用大数据思维进行统计分析，掌握大数据时代数据的收集和分析方法。在掌握一定理论的基础上，在实践工作中，探索和研究大数据的收集和分析方法。在研究和分析过程中，从统计学的视角和大数据分析技术两个维度来进行：从统计学视角研究大数据的收集、分析，要从统计学的思维、统计学的方法入手，用统计学的实践经验，结合大数据分析工作情况进行研究。在大数据分析的过程中，科学、规范的应用统计学的传统理论与实践技术。从以信息技术为支撑的大数据挖掘、大数据分析技术上看，将新的信息技术与统计学规范、统计学标准结合应用，直观的展示数据，让数据自己说话，大大提升了大数据统计分析质量。
第三，利用大数据思维进行统计分析，要加强业务学习与培训。与时俱进，用大数据思维指导统计工作。提升大数据统计分析质量，需要不断的学习。加强对传统统计学理论的学习，加强对大数据统计分析新理论、新技术的学习，全面提升专业技术人员的统计分析能力和综合素养，从统计工作的内生驱动力上，提升大数据统计分析工作的质量。
第四，利用大数据思维进行统计分析，数据的分析思维发生新变化。大数据与云计算的迅速发展，对统计数据的分析思维方式必然要做出调整。利用信息技术或先进的技术方法，从大数据中挖掘出有价值的信息，进行预测性分析，丰富统计分析方法。主要体现在以下三点：首先，过去的统计分析方法是先定性，再定量，最后定性。在大数据信息时代，则只需要在大数据平台中，找出相应的资料，直接依靠数据分析方法，做出统计判断。大数据平台让数据存储能力无限增大、大数据思维使统计分析方法和实现速度大大改善。现在，需要做的工作就是：直接从海量数据中，找到真正需要的数据，就可得出我们所需要的结论。因此，统计分析的整个流程可直接简化为先定量、后定性。其次，在大数据时代，不用考虑任何条件和限制，就可以去寻找事物之间的联系，发现事物间的规律，然后加以总结并做出结论。于是，统计分析的思路就是发现、总结。最后，传统的统计推断、统计分析理论，是基于分布原理，以数学中的概率做基础，再根据样本的特征推断出总体特征。在大数据条件下，总体特征不再需要根据分布理论进行推断，只需要进行计数即可。即根据所有数据以及实际分布的情况，推断其中某些可能，其逻辑就变成了实际分布情况、总体特征和概率推断。
5、结论
综上所述，大数据时代的到来，对传统统计分析工作提出了新要求、新任务。在大数据时代开展统计分析工作，将传统统计学原理、工作方法、工作技巧与大数据时代的新技术、新理论相结合，用大数据思维进行理论创新、管理创新、技术创新，适应新时代统计工作的要求，体现大数据的最终价值。
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