大数据,统计学
大数据时代下统计学有何意义
大数据时代下统计学有何意义1. 引言1.1 大数据时代的背景在当今数字化时代，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
随着互联网的迅速发展和物联网技术的普及，各行各业都在不断产生海量的数据，这些数据以前所未有的速度增长和积累。
大数据时代的背景可以说是信息爆炸，数据爆炸，让我们面临着巨大的数据量和复杂性。
在大数据时代，统计学与机器学习、人工智能等新兴科技相互融合，共同推动了数据科学的发展。
统计学在数据清洗和预处理中的应用，以及在数据可视化和解释中的重要性，也凸显了其在大数据时代的重要作用。
随着大数据的不断增长和发展，统计学在大数据时代的意义也愈发重要，不可替代。
1.2 统计学在大数据时代的作用统计学在大数据时代扮演着至关重要的角色。
随着数据量不断增加和信息的急剧膨胀，统计学通过其丰富的理论和方法为大数据的解读和分析提供了基础。
统计学的主要任务是利用数据来描述事物的规律和特征，通过概括现实世界中的随机现象，揭示数据背后的规律性。
在大数据时代，统计学可以帮助人们从海量数据中提取有效信息，发现隐藏的规律和关联，进行数据的有效管理和分析。
统计学还在数据的清洗和预处理中发挥着关键作用。
在实际应用中，大数据往往存在着缺失值、异常值和噪声等问题，而统计学可以运用其方法来解决这些问题，保证数据的质量和准确性。
统计学的技术和工具可以帮助对数据进行清洗、处理和转化，使数据更具可信度和应用价值。
统计学在大数据时代的作用不可低估，它为数据的概括、分析和解读提供了基础，帮助人们更好地理解和利用大数据。
统计学的发展将对大数据时代产生深远影响，推动数据科学的发展，为人类社会的发展和进步提供有力支持。
2. 正文2.1 统计学对数据的概括和分析统计学对数据的概括和分析是大数据时代中至关重要的一环。
通过统计学的方法和技术，我们可以对海量的数据进行概括和分析，从中挖掘出有用的信息和规律。
统计学帮助我们理解数据中的趋势和关联，帮助我们更好地理解数据背后的故事。
大数据和统计学的关系
大数据和统计学的关系大数据和统计学是当今科技领域中两个备受瞩目的概念，它们在数据分析和决策支持方面扮演着重要的角色。
本文将探讨大数据和统计学之间的密切关系，并阐述它们互相融合所带来的巨大潜力。
一、大数据的定义与特点大数据是指规模庞大、结构复杂、处理速度快的数据集合。
与传统的数据处理方法相比，大数据具有以下三个特点：1. 体量巨大：大数据集合往往以TB、PB、甚至EB为单位计量，如社交媒体中的用户行为数据、金融行业的交易数据等。
2. 多样性：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 高速度：大数据的生成速度非常快，如物联网设备、传感器和移动设备的数据持续不断地产生。
二、大数据对数据分析的挑战由于大数据的特点，传统的数据分析方法逐渐显露出局限性。
大数据的处理要求更高效的存储和计算能力，传统的数据处理工具往往无法胜任。
此外，大数据的高维度、异构性和时序性带来了数据质量、时间效率和隐私安全等方面的挑战。
三、统计学在大数据中的应用统计学是一门与数据收集、分析、解释和决策等紧密相关的学科，为大数据的分析和挖掘提供了重要的理论基础和方法工具。
1. 数据预处理：在大数据处理过程中，数据质量往往是不可忽视的重要问题。
统计学方法可以帮助我们识别和处理异常值、缺失值、重复值等数据质量问题，提高数据的准确性和完整性。
2. 数据探索和可视化：统计学方法可以通过数据统计分析、描述性统计和可视化技术揭示大数据之中的隐藏模式和关联性。
通过这些分析手段，可以更好地理解和解释大数据背后的趋势和规律。
3. 数据建模与预测：统计学方法可以利用大数据集合进行建模和预测。
根据数据的特点和背后的假设，可以选择合适的统计模型，通过参数估计和假设检验等方法揭示数据之间的内在关系并进行预测。
四、大数据对统计学的挑战与传统的小样本数据相比，大数据的广泛应用也对统计学提出了新的挑战：1. 统计理论：大数据的高维度和复杂性需要发展新的统计理论，以更好地适应大数据的特点。
统计学在大数据时代的新挑战有哪些
统计学在大数据时代的新挑战有哪些在当今数字化、信息化飞速发展的时代，大数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从社交媒体的信息流到电子商务的交易记录，从医疗健康的病历数据到科学研究的观测结果，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长。
而统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，在这个大数据时代面临着前所未有的新挑战。
首先，数据的规模和多样性是统计学面临的一大挑战。
传统的统计学方法通常适用于相对较小、结构清晰的数据样本。
然而，在大数据环境中，数据的规模可能达到数十亿甚至更多的记录，而且数据的来源和类型极其多样，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML 和 JSON 格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）。
处理如此大规模和多样化的数据，需要新的算法和技术来有效地存储、管理和分析。
例如，对于海量的文本数据，传统的统计分析方法可能难以直接应用。
需要运用自然语言处理技术将文本转化为可量化的特征，然后再进行统计分析。
而对于图像和视频数据，如何提取有意义的特征并进行统计建模也是一个难题。
此外，不同来源和类型的数据可能存在质量参差不齐、缺失值、异常值等问题，这增加了数据预处理的难度和复杂性。
其次，数据的产生速度也是一个重要的挑战。
在大数据时代，数据的生成速度非常快，实时数据处理成为了常见的需求。
例如，金融交易中的高频数据、社交媒体上的实时信息流、物联网设备产生的连续监测数据等。
传统的统计学方法往往是基于批处理的模式，难以满足实时处理的要求。
为了应对这一挑战，需要开发新的流式计算和实时分析技术。
这些技术能够在数据不断流入的过程中进行快速的处理和分析，及时提供有价值的信息。
同时，还需要考虑如何在有限的计算资源和时间内做出准确的决策，这对算法的效率和精度提出了更高的要求。
再者，数据的相关性和复杂性也是统计学需要应对的难题。
大数据中往往存在着复杂的相关性和依赖关系，不再是简单的线性关系或独立分布。
大数据与统计学课件
02
隐私保护算法
开发和应用隐私保护算法是解决数据安全与隐私保护问题的关键。这些
算法可以在不泄露个体数据的前提下进行数据分析，从而保护个人隐私
。
03
法律法规制定
政府应制定相关法律法规，明确数据安全和隐私保护的标准和要求，对
违反规定的行为进行严厉打击，为大数据和统计学的应用提供法律保证
。
数据质量与误差控制
数据清洗
在大数据应用中，数据清洗是一项重要的任务。通过数据清洗，可以去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量 ，为后续的数据分析提供准确的基础。
误差来源辨认
在数据分析过程中，误差来源的辨认和控制是至关重要的。通过对误差来源的深入分析，可以采取相应的措施来减小 或消除误差，提高数据分析的准确性和可靠性。
数据可视化
利用大数据可视化技术将预测结果以直观的方式呈现出来，例如图 表、外表板等，以帮助用户更好地理解和分析数据。
大数据在决策支持中的应用
决策支持系统
01
利用大数据构建决策支持系统，以帮助决策者进行科学决策和
制定战略计划。
数据驱动决策
02
通过大数据分析提供数据驱动的决策根据，以支持决策者做出
更加科学、公道和有效的决策。
大数据在医疗健康领域的应用
总结词：医疗健康领域通过大数据分析 可以改良医疗服务、提高疾病预防和治 疗效果。
健康管理：通过收集和分析个人健康数 据，大数据可以帮助个人更好地管理自 己的健康状况，提高生活质量。
流行病预测：通过对历史病例数据和流 行病趋势的分析，大数据可以帮助公共 卫生机构预测和预防流行病的爆发。
实时监测与调整
03
利用大数据对决策执行过程进行实时监测和调整，以确保决策
大数据与统计学的关系
大数据与统计学的关系班级：2013212101学号：2013212296姓名：郑梦圆近年来，大数据这一概念越来越多的被提及，与大数据有关的相关内容和学科也逐渐走俏。
大数据作为信息技术发展到成熟阶段的产物，并不是想象中的那么神秘，分析大数据与统计学的关系，首先要从大数据是什么入手。
借用百度百科的定义，大数据（Big Data）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。
这一定义主要是强调了大数据的技术特点，强调大数据的数量特征以及难以用常规方法进行捕捉和衡量。
而在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
书中还指出了大数据的4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
这一定义则是从大数据的来源上对其进行了定义，它强调了大数据来自于采用所有数据进行分析处理，这一来源又决定了大数据的4V特性，这一特性可以理解为大量数据，高速处理，结果多样化，从数据中挖掘价值。
研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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。
另一方面，从统计学的定义来看，统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
统计学的基础是数据，传统的数据收集方法主要包括实验数据、调查数据以及各种途径收集到的二手数据。
而在长期的实践过程中，采用传统收集方法得到的数据大多存在误差，样本的客观性难以保证，样本选取也可能对结果产生影响，因此传统的数据收集方法不能再适应统计学发展的需要。
从这种意义上来说，大数据的出现可以说是科学发展的必然。
大数据与统计学的关系
大数据与统计学的关系在现代科技的发展中，大数据和统计学成为了两个重要的领域。
大数据是指利用计算机等技术来处理海量甚至无法被人类手动处理的数据，从而获得有价值的分析结果和业务智能。
而统计学则是利用数理方法对数据进行分析和推理的学科，经常被用于从数据中提取信息和预测未来的趋势。
大数据和统计学有着密不可分的联系，它们相辅相成，彼此促进。
首先，大数据需要统计学的支持和指南。
在大数据处理过程中，需要对海量数据进行分类、过滤和分析，这就需要有统计学的帮助。
统计学提供了很多有效的方法和技术，如概率论、数理统计、假设检验等，能够帮助人们更好地理解和解释数据。
例如，我们可以利用统计学方法找到数据中的规律和异常，挖掘出数据中的规律和趋势，从而更好地实现业务目标。
其次，统计学也需要大数据的支持。
在过去的统计学实践过程中，通常是根据小样本数据构建模型和估计参数，但这种方法很难对真实世界中的复杂数据进行适当的建模。
而现在，有了大数据的支持，我们可以更好地利用海量数据来研究问题，获得更加准确的结果。
例如，我们可以利用大量的数据来研究人口分布、消费趋势、市场需求等问题，从而能够为决策者提供更加有信服力的分析结论。
此外，大数据也为统计学的发展提供了新的机遇和挑战。
传统的统计学往往采用频率论的观点来研究问题，而在大数据环境下，需要更加注重机器学习、模式识别和预测分析等方法。
例如，在互联网营销领域，我们需要利用大量的数据来预测用户行为、推荐产品等，在这个过程中，我们需要通过数据挖掘等技术来获取有价值的信息。
综上所述，大数据和统计学具有密不可分的联系，它们强烈相互依存。
在未来，我们需要更加深入地研究大数据和统计学之间的关系，以便更好地利用这两个领域的优势，带来更加准确和有效的分析结果。
大数据管理与应用和统计学
大数据管理与应用（Big Data Management and Applications）和统计学（Statistics）是两个相关且相互补充的领域。
它们在处理和分析大规模数据集方面发挥着重要作用，但侧重点和方法略有不同。
大数据管理与应用关注如何有效地存储、处理和管理大规模的数据集，以从中获取有价值的信息和洞察。
它涉及数据的收集、存储、清洗、整合和处理等方面。
该领域的技术和工具包括大数据存储系统（如分布式文件系统和数据库）、数据处理框架（如Hadoop和Spark）以及数据挖掘和机器学习算法等。
大数据管理与应用的目标是从大数据中发现模式、趋势和关联，为决策和业务提供支持。
统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
统计学提供了一系列的方法和技术，用于描述和总结数据、进行推断和预测，并进行决策和推断的支持。
统计学涉及概率论、抽样方法、假设检验、回归分析等统计方法。
在大数据管理与应用中，统计学的方法可以用来分析和解释大规模数据集中的模式和关系，提供数据驱动的见解和预测。
大数据管理与应用侧重于数据的收集、存储和处理，以及从中提取有用的信息，而统计学则关注数据的分析、解释和推断。
它们共同构成了处理和应用大数据的综合方法，为数据驱动的决策和洞察提供支持。
浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇
浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇随着互联网技术的迅猛发展，大数据时代已经来临。
大数据不仅仅是指数量庞大的数据集合，更重要的是通过对这些数据的收集、存储和分析，可以帮助人们深入了解客观事物的真实状态、规律和趋势。
在大数据时代，统计学发挥着重要的作用，帮助人们从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供依据。
大数据时代也给统计学带来了一些挑战和机遇。
大数据时代给统计学带来的挑战之一是数据的量级和速度增加。
随着互联网和物联网的普及，人们不仅可以通过电脑、手机等设备进行网上购物和生活，各种传感器也可以收集到大量与人类活动相关的数据。
这些数据量大、速度快、多样性强，远远超过了人们传统的数据处理能力。
统计学需要面对这一挑战，提供高效的数据处理和分析方法，以便从大数据中发现有价值的信息。
大数据时代给统计学带来的挑战之二是数据的质量问题。
大数据中常常存在着数据质量低下、数据误差较大的问题。
互联网上的评论和评分往往存在虚假的情况；传感器收集的数据也可能受到环境和技术因素的干扰。
统计学需要解决这些问题，提出有效的数据过滤和纠错方法，确保数据的质量，从而得到准确可靠的分析结果。
大数据时代给统计学带来的挑战之三是隐私保护和数据安全问题。
在大数据时代，人们的个人信息往往被大量收集和使用，个人隐私面临泄露和滥用的风险。
大数据的存储和传输也存在着数据安全的问题，一旦数据遭到恶意攻击，将会造成严重的损失。
统计学需要关注这些问题，提出合理的隐私保护策略和数据安全措施，保障个人隐私和数据的安全性。
大数据时代中也存在着统计学的机遇。
大数据时代给统计学提供了更多的数据资源。
相比过去，统计学家可以更方便地获取到海量的数据，从而有机会挖掘出更多潜在的规律和趋势。
这将为统计学的发展提供更多的材料和基础。
大数据时代给统计学带来了分析方法的革新。
传统的统计学方法往往面临着数据量过大、速度过快、多样性强的问题，难以适应大数据时代的需求。
统计学家们需要创新性地提出新的数据分析方法，以适应大数据时代的需求。
数据科学与大数据技术和统计学
数据科学与大数据技术和统计学
数据科学和大数据技术是当今最热门的领域之一，这种趋势在未来几年内肯定会继续增长。
数据科学家和数据工程师日益受到追捧，因为他们能够处理庞大的数据集，并从中提炼出有价值的信息。
统计学在数据科学和大数据技术中也发挥着至关重要的作用。
统计学是对数据进行分析和解释的科学，是数据分析的理论基础。
在数据科学和大数据技术领域，统计学的重要性主要体现在以下几个方面： 1. 数据采集：数据采集是数据科学和大数据技术的第一步，统
计学将帮助科学家和工程师设计有效的数据采集方案，保证数据的质量和可信度。
2. 数据清洗：数据清洗是数据科学和大数据技术中非常重要的
一个步骤，因为数据中往往存在各种误差和噪声。
统计学提供了各种数据清洗方法，以帮助数据科学家和工程师清洗数据，让数据更加准确和可靠。
3. 数据分析：数据分析是数据科学和大数据技术中最核心的部分。
统计学提供了各种数据分析方法，例如回归分析、方差分析、聚类分析等，可以帮助科学家和工程师从大量数据中发现有价值的信息。
4. 数据可视化：数据可视化是数据科学和大数据技术中很重要
的一个环节，因为它可以将复杂的数据变得更加易于理解和解释。
统计学提供了各种数据可视化方法，以帮助科学家和工程师将数据可视化，让数据更加易于理解。
综上所述，数据科学和大数据技术离不开统计学的支持。
统计学
为数据科学家和数据工程师提供了丰富的分析工具和方法，帮助他们从海量数据中发现有价值的信息。
大数据时代下统计学有何意义
大数据时代下统计学有何意义1. 引言1.1 大数据时代的背景在当今社会，随着信息技术的快速发展和智能化设备的普及，我们正迎来大数据时代。
大数据时代指的是海量、高速、多样、全面的数据爆炸式增长和快速流动的时代。
随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的广泛应用，各种数据源的数据持续不断地产生，形成了海量的数据汇集和流动，这种数据规模以往无法想象，因而被称为大数据。
大数据时代的到来，给我们的生活、工作、生产等方方面面都带来了巨大影响。
大数据的挖掘和分析为我们提供了更多元、更准确、更细致的信息，为决策和判断提供了更有力的支撑。
在医疗、金融、交通、教育等领域，大数据分析已被广泛应用，为提高效率、降低成本、优化资源配置等方面发挥了积极作用。
也带来了数据隐私、数据泄露、信息安全等问题，需要引起我们的高度重视。
1.2 统计学在大数据时代的重要性在大数据分析中，统计学更是发挥着关键作用。
统计学家能够运用统计模型和算法，对大数据进行分析和挖掘，提取有意义的信息和知识。
统计学在数据处理、数据清洗、数据挖掘、预测建模等方面都有独特的优势，可以帮助人们更好地利用大数据资源。
统计学在大数据时代的重要性不可忽视。
统计学家的专业知识和技能将成为解决大数据难题的关键。
统计学在指导人们更好地应对大数据时代的挑战和机遇中将起到至关重要的作用。
2. 正文2.1 统计学在大数据分析中的作用统计学在大数据分析中扮演着关键的角色，它的作用不可忽视。
统计学通过概率理论和推断统计等方法，帮助我们对大数据进行有效的描述和分析。
利用统计学的方法，我们可以从海量数据中提取有用的信息，发现数据之间的关系和规律，为决策提供科学依据。
统计学在数据清洗和预处理阶段起着至关重要的作用。
大数据往往存在着各种噪声、缺失值等问题，统计学可以帮助我们识别并处理这些问题，确保数据的质量和准确性。
统计学还可以帮助我们筛选特征、建立模型，从而更好地挖掘数据的潜在信息。
统计学在大数据分析中还可以帮助我们进行统计推断和预测。
大数据时代统计学面临的机遇与挑战
大数据时代统计学面临的机遇与挑战大数据给统计学带来了机遇、挑战和紧迫感。
描述大数据的环境，利用大数据的目的和大数据带来的变革；介绍国内外有关大数据的研究动向；探讨大数据包含的信息，大数据的预处理、抽样和分析方法。
大数据抽样数据分析一、大数据及其目的狭义地讲，大数据是一个大样本和高维变量的数据集合。
针对样本大的问题，统计学可以采用抽样减少样本量，达到需要的精度。
关于维数高的问题，需要变量选择、降维、压缩、分解。
但认知高维小样本存在本质的困难。
广义地讲，大数据涵盖多学科领域、多源、混合的数据，自然科学、人文社会、经济学、通讯、网络、商业和娱乐等各领域的数据集相互重叠连成了一片数据的海洋。
各学科之间数据融合和贯通，学科的边界己重叠和模糊。
大数据涉及各种数据类型，包括文本与语言、录像与图像、时空、网络与图形。
二、大数据的信息和问题大数据是多源异质的、覆盖不同范围的数据。
为了融合各种数据，需要对数据来源、数据的获取方式和数据描述进行形式化，以支撑数据分析。
大数据来自多种渠道，存在抽样偏倚、随机的和非随机的误差、无意的和有意的错误。
数据收集的准则与数据分析和决策的准则不相符合，有些数据不是原始数据，而是推断的结果，数据的循环使用导致偏差和噪音被放大。
数据量大不一定有用的信息多，大量的含偏差数据甚至会破坏信息。
应意识到分析大数据也许会得到虚假知识，而自己却不知情。
在大数据环境下，收集数据的人也许不清楚未来使用数据的人要做什么；使用数据建模的人也许不清楚数据是如何得到的；使用模型的人也许不知道模型是从什么数据得出来的。
因此，难免人们会根据自己的意图过分地解释模型，超出了原始数据所包含的信息范围。
获取的数据也可能存在选择偏倚，如医院就诊的病人和使用互联网的人不能代表研究总体。
大数据难免存在不响应和缺失数据，有些数据是随机缺失的、非随机缺失的，因为敏感问题或隐私问题而缺失的。
不同研究收集不同的、有重叠变量的数据集。
如何使用统计学方法分析大数据并做出
如何使用统计学方法分析大数据并做出合理决策在当今大数据时代，大量的数据积累和快速扩张给我们提供了丰富的信息资源。
然而，如何从这些海量的数据中挖掘有用的信息，并基于统计学方法做出合理决策，成为了摆在我们面前的一个重要问题。
本文将介绍如何使用统计学方法分析大数据并做出合理决策。
一、数据搜集与清洗在进行大数据分析之前，首先需要对数据进行搜集和清洗。
数据搜集可以通过多种途径，包括企业内部系统、社交媒体、传感器等方式收集到的数据。
而数据清洗则是指对搜集到的数据进行去噪音、去异常值等处理，以确保数据的准确性和一致性。
二、数据探索性分析在数据搜集和清洗完成后，接下来需要进行数据的探索性分析。
探索性分析可以通过可视化分析、描述统计和相关性分析等方法来了解数据的基本分布、趋势和相关性。
这一步骤可以帮助我们对数据有一个全面的了解，为后续的数据建模和决策提供参考。
三、数据建模与预测针对大数据，常用的统计学方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。
回归分析可以帮助我们建立数据之间的关系模型，从而进行预测和决策；时间序列分析则可以用于对时间相关的数据进行趋势分析和周期性预测；聚类分析可以将数据进行分组，帮助我们发现潜在的模式和规律。
四、决策支持与评估在使用统计学方法分析大数据的过程中，我们需要将分析结果转化为对决策的支持。
通过将统计模型的结果与现实情况相结合，我们可以做出更加准确和有针对性的决策。
同时，在决策执行后，还需要对决策的效果进行评估，以不断优化和改进决策过程。
五、数据隐私和安全保护在进行大数据分析的过程中，我们也要重视数据隐私和安全保护。
对于涉及个人隐私的数据，应采取措施进行脱敏处理，以保障数据的安全性和隐私性。
同时，在使用外部数据源时，也需要遵守数据合规和法律规定，确保数据的合法性和合规性。
综上所述，使用统计学方法分析大数据并做出合理决策是一项重要而复杂的任务。
我们需要在数据搜集和清洗阶段做好准备工作，通过数据探索性分析和建模预测来揭示数据的规律和趋势，并将分析结果应用于决策支持与评估过程中。
大数据和统计学的关系
大数据和统计学的关系
大数据与统计学密不可分，两者相互促进、相互渗透，共同推动着数据分析的快速发展。
在大数据时代，统计学已经不再是一种纯粹的学科，而是被赋予了更广泛的应用场景和实践意义。
1. 大数据需要统计学的支持
大数据的本质是海量的、复杂的、多样化的数据，需要借助统计学的理论和方法进行数据处理和分析。
统计学可以帮助大数据进行数据清洗、变量选择、特征提取、分类预测、聚类分析等工作，为决策提供可靠的依据。
2. 统计学需要大数据的挑战
传统的统计学方法往往只适用于小样本或者简单问题的处理，而大数据时代要求统计学具备处理大数据的能力。
大数据的挑战促使统计学进行理论创新，发展更加高效、精准、自适应的方法，同时也重塑了统计学的研究范式和思路。
3. 大数据与统计学的融合
大数据与统计学的融合已经成为当前数据分析领域的一个重要趋势。
在这种融合中，大数据提供了数据量大、数据来源多样、数据结构复杂等特点，而统计学则提供了数据分析的理论和方法。
这种融合不仅可以解决实际问题，也有助于推动统计学的发展和创新。
综上所述，大数据和统计学是密不可分的，两者相互促进、相互渗透，共同推动着数据分析的快速发展。
未来，随着数据的不断增多和多样化，大数据和统计学的融合将更加深入，为实现数据驱动的智
能化决策提供更加强有力的支持。
大数据与统计学
以数为基础，测量、计量和比较事物就有了精确 表达的语言，这在实践中就表现为量，它是客观事物 所具有的能体现差异程度的一种属性，是事物可以用 数来表现的规定性，包括量的规模、量的关系、量的 变化、量的界限与量的规律。
在以数来表示事物的特征并采用了科学的计量单 位后，就产生了真正意义上的数据——有根据的数。
科学数据因其所具有的共享性与精确性等特点 而成为了科学研究的普适语言。
在自然科学对数据进行科学研究的同时，社会 科学领域也对数据进行了科学范式的研究，并发现 了例如平均人、恩格尔系数、基尼系数等定律。
就统计学而言，它的产生与发展过程就是对科 学数据进行研究的过程，每一种统计分析方法都是 在对科学数据进行科学研究的基础上形成的。
❖ 一定程度上看，大数据并不是一个严格的概念，而是 一个比喻式的称呼。
（一）如何理解大数据的“大”
❖ 一是“全体”的意思，即大数据就是全体数据，并 且数据数据就是可以不断扩 充容量的数据，任何数据一旦发生就可以被记录、 被吸收。
❖ 三是“有待挖掘”的意思，即大数据就是有待挖掘 的数据。大数据可能包含着丰富的、具有大价值的 信息，但被超大量的数据所掩盖、所分散而导致价 值密度低，只有挖掘才能发现。
❖ 回顾历史可以发现，数据的变化与统计分析方法的 发展呈现高度吻合的关系。有一种观点认为，数据 的变化过程可以分为三大阶段：数据的产生、科学 数据的形成和大数据的诞生。
❖ 数据的产生： 数的产生基于以下三个要素，一是数，二是量，
三是计量单位。 数起源于人类祖先对“多”或“少”的认识，阿
拉伯数字的产生实现了数的抽象性和可计算性。 数的概念及数的基本逻辑关系形成以后，人们将
统计学在大数据时代的新发展趋势是什么
统计学在大数据时代的新发展趋势是什么在当今的大数据时代，数据量呈爆炸式增长，信息的复杂程度也日益提高。
统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，正面临着前所未有的机遇和挑战。
那么，统计学在大数据时代究竟有哪些新的发展趋势呢？首先，数据规模的剧增促使统计学在抽样方法上发生了重大变革。
传统的统计学抽样方法往往基于有限的数据量，通过抽取具有代表性的样本进行分析来推断总体特征。
然而，在大数据环境下，数据量如此之大，以至于我们有可能获取到总体的几乎全部数据，或者至少是一个非常大的子集。
这使得全样本分析成为可能，从而减少了抽样误差，并能更准确地反映总体的真实情况。
其次，数据类型的多样化也是大数据时代的显著特点。
除了传统的结构化数据，如数值型和分类型数据，非结构化数据如文本、图像、音频和视频等在数据分析中的比重越来越大。
统计学需要发展新的方法和技术来处理这些不同类型的数据。
例如，对于文本数据，需要运用自然语言处理技术进行词频统计、情感分析等；对于图像数据，可能需要借助计算机视觉技术提取特征进行分析。
再者，实时数据分析成为了统计学的一个重要发展方向。
在许多应用场景中，如金融市场交易、网络流量监控等，数据的价值往往在于其及时性。
能够迅速从海量数据中获取有价值的信息，并做出及时的决策，对于企业和组织来说至关重要。
统计学需要与高性能计算技术和流数据处理技术相结合，开发出能够快速处理和分析实时数据的方法和工具。
另外，数据的复杂性和高维度也是大数据带来的挑战之一。
高维数据不仅增加了分析的难度，还容易导致维度灾难。
统计学需要探索有效的降维方法，以在保留数据关键信息的前提下降低数据的维度。
同时，对于复杂的数据关系，如非线性关系和交互作用，需要运用更先进的模型和算法进行分析和挖掘。
随着数据隐私和安全问题日益受到关注，统计学在保护数据隐私的前提下进行数据分析也成为了一个新的研究热点。
例如，采用差分隐私技术、同态加密技术等，在不泄露原始数据的情况下进行统计分析，既能满足数据分析的需求，又能保障数据主体的权益。
浅谈大数据时代统计学面临的机遇与挑战
财经论坛Һ㊀浅谈大数据时代统计学面临的机遇与挑战苏晓娜摘㊀要：在大数据时代，统计学必然面临着各种机遇与挑战㊂在该背景下，统计人员应树立信心，利用大数据时代带来的机遇，更好地迎接大数据时代带来的挑战㊂随着时代的发展进步，统计学变革是必然的趋势，只有顺应时代发展的步伐，不断探索创新，才不会在时代发展进程中被抛弃㊂关键词：大数据时代；统计学；机遇；挑战一㊁大数据时代数据分析思维的必要性数据收集和存储技术的高速发展使得各个领域的团体都可以积累大量的数据，大数据时代已经来临，在享受数据便利性的同时也面临一系列挑战，比如说如何分析这些数据，发现数据背后隐藏的机会点；互联网中充斥着各种数据，如何识别数据中的漏洞；通过海量数据，如何预测未来的发展等，大数据时代具有数据分析思维已十分必要㊂（一）数据分析思维 识别数据的迷惑性大数据时代，数据产生和收集技术的进步，使得数据本身准确度提高，但是数据结构也变得越来越复杂，如何只对单个指标简单分析，可能会得到与事实完全相反的结果，从而误导决策㊂互联网充斥着各种数据信息，如果不加以识别数据背后的逻辑，也会混淆视听㊂比如说医院的治愈率，如果忽略了数据背后的结构，很容易得出大医院的治愈率低于小诊所的治愈率的错误结论，识别数据的迷惑性需要数据分析思维㊂（二）数据分析思维 正确认识现象的发展规律数据的海量性对认识现象的发展规律提供了可靠的依据，比如说服装企业借助ＰＯＳ终端可在各线下店收集顾客的购物数据，如何利用这些数据信息更好地明确顾客的需求，制订正确的商业决策，正确认识现象的发展规律需要数据分析思维㊂（三）数据分析思维 发现未来发展变化精确的预测是数据分析的重要任务，预测对资源的分配㊁风险的规避㊁战略的制订有着重要的指导意义㊂如何分析数据的影响因素，如何建立较好的预测模型，如何衡量预测结果的好坏，发现未来发展变化需要数据分析思维㊂二㊁大数据时代统计学面临的机遇（一）统计学计算方法发生大变革以往的统计学在计算机应用过程中，数据分析与处理一般通过一台计算机完成，数据的储存量局限于计算机硬盘的大小㊂而在新的时代，随着大数据技术的发展与进步，以往的数据分析和储存模式已经被打破，数据存储更加方便，存储数据量有了大幅度增长，数据分析不再局限于一台计算机，而是可以通过云储存技术㊁大数据技术等先进的现代化技术将海量的数据纳入数据处理分析工作中㊂除了云储存和数据流技术外，还可以将多台计算机联动，利用多台计算机的硬盘存储数据，通过一台计算机，可以分析处理多个存储设备中的数据，利用多个存储设备为一台计算机提供支持㊂（二）研究问题的方式发生了较大变革１．数据的预处理大数据技术悄无声息地颠覆了人们的生活，深深影响着人们日常生活和工作中的方方面面㊂在研究领域，大数据技术可以更加方便地搜集国内外的各种相关资料㊁数据以及书籍等，以供相关人员查阅和利用㊂同时，大数据的应用使人们能够利用的数据范围更加广泛，数据的获取方式更加简便，查找数据的速度不断提高，数据的质量发生了质的突破㊂数据的预处理技术正是在这一问题上的明显体现，通过应用数据预处理技术，可以提升大数据技术的使用价值㊂大数据处理技术在应用过程中通常要先后经过数据清洗㊁不完全数据填补以及数据纠正和矫正三大阶段㊂而对于统计学来讲，在这三大阶段中，主要会在数据纠正和矫正阶段采用统计学中的随机抽样调查方法㊂通过统计学的相关工作，能够保证大数据技术存储数据的有效性㊂同时，还可以运用统计学相关方法及时更新数据库，并将数据库相连接，从而为数据的预处理工作提供帮助㊂２．大数据环境抽样在统计学中，支持样本应包含所有的数据㊂而在大数据技术的应用过程中，进行抽样调查时无须将所有的数据都纳入统计范围中㊂在大数据时代，采用随机抽取混合数据样本的方式，可以获取具有代表性的统计数据，这一技术的实现主要依赖统计学相关知识，从而保证其科学性㊁有效性，并对数据进行严密控制㊂此外，在数据收集过程中，常常要面临时间周期过长的问题，使数据处理难以按照统一标准执行㊂在大数据时代，利用大数据技术可以缩短数据收集时间，效率成倍增长，在短时间内保证处理过程统一㊁简单㊂三㊁大数据时代统计学面临的挑战（一）样本选取以及标准的确定难度大样本统计在统计学这一学科中占据了重要地位㊂在统计学中，样本统计主要是探究统计对象的特点及关系，而大数据时代样本之间不再具有那么强大的关联㊂通常情况下，仅是一个样本集合的概念，使与样本相关的学科概念发生了极大的变化㊂在大数据时代，数据来源不再单一，而是可以从多个角度印证，使统计出来的数据更加具有说服力，也更加贴近于事实，但这也对统计学的学术研究提出了更高的要求㊂在样本数量成倍增长的同时，也会遇到数据过于零散的问题㊂在以往的统计学学科知识结构中，数据总是结构化的，传统的学科概念面对非结构数据，往往难以进行有效的处理分析工作，很难在大数据时代寻找到有用的信息㊂这暴露出了以往的统计学工作中对非结构数据的关注度十分低，缺乏相关理论的指导，难以适应新时代变革的特点㊂而大数据技术恰恰在这一方面具有难以比拟的优势，对此，需要统计学本身加快变革，从而适应大数据时代的要求㊂如果不能顺应时代发展，统计学就难以适应大数据技术的要求，也无法完成大数据技术需要的相关工作㊂（二）缺少合适的统计软件以及统计方法大数据时代的信息载体主要是信息技术与计算机技术，７５在计算机运算过程中，应用统计学学科的相关知识，需要统计学软件这一载体发挥作用㊂利用统计学软件可以进一步增强统计学分析处理数据的能力，同时降低统计学的难度，降低利用统计学进行操作的门槛，使统计学的应用更加广泛㊂在大数据时代，已经涌现了一大批成熟㊁完善的统计学软件，但这些软件仍然存在极大的不足㊂在大数据时代，信息在不同的媒介中高速传导，相关领域的软件也在逐渐适应这一新变化㊂计算机技术的迅猛进步也要求与之相适应的统计学学科领域的各种配套软件能够进一步发展，但相关企业仍然缺乏相应的配套资源投入，相关领域的龙头企业缺乏技术开发兴趣㊂四㊁大数据背景下创新统计学学科的措施（一）创新统计学的内容大数据技术不能仅停留在计算机技术这个层次，需要依靠各种技术发展并不断完善，而不是只依靠单一技术㊂因此，旧的应用统计学如果想发展，需要依靠其他技术，不断创新内容㊂在信息爆炸的时代，应用统计学面临的大数据挑战是暂时的，从古至今，人们都在努力收集㊁分析并处理各种信息和数据，通过分析和对比信息数据得出准确结果，以有效掌握整体事件㊂利用统计学中的优秀理论体系以及思维方法，在分析各种信息时可以确保应用统计学结果准确，因此，相关单位必须创新统计学的内容㊂（二）加强统计思维建设在大数据时代背景下，相关单位更需要进一步加强统计思维建设，确保统计人员都具有统计思维㊂例如，提高和大数据的关联性，加强对员工统计思维的训练工作㊂通过培养员工的统计思维，更好地帮助员工分析整理相关数据，避免员工在实际工作过程中迷失，使员工从各种数据中发现相应的规律和联系，使统计思维成为大数据时代背景下面对纷繁复杂以及多变数据时统计人员必须具备的思维模式㊂（三）加强统计学科建设统计学属于一门实用性很强的综合性学科，在当前社会中，更需要企业员工充分掌握统计方法，以切实满足社会对统计学人才的需求，这需要相关单位进一步加强学科建设，尤其要提高教学效率和教学水平，将更多精力集中在数据收集以及应用教学方面㊂通过采取多样化的教学方式培养员工的实践操作能力，同时帮助员工积累丰富的实践经验，只有这样，才能保障员工更好地适应大数据时代的发展要求，进而为社会培养出更多实用性人才㊂五㊁结语随着信息技术的蓬勃发展，近年来，物联网㊁云技术等尖端前沿科技不断涌现，使网络技术进一步发展㊂在新时代，海量数据随之出现，对数据处理效率提出了更高的要求，以往的统计手段已经完全难以适应新时代的要求，需要寻找能够适应时代发展的新技术㊂在大数据时代，很多单位开始大规模应用计算机技术完成统计工作㊂基于此，文章主要探讨了大数据时代统计学面临的机遇以及挑战，并提出了相应对策，以帮助相关单位更好地开展统计工作㊂参考文献：［１］袁明．统计学在大数据时代的应用［Ｊ］．财富时代，２０１９（１２）：２４２．［２］宋君丽．大数据背景下的统计学发展方向分析［Ｊ］．今日财富，２０１９（２３）：１８．［３］刘建蕊．大数据时代统计学专业的转型［Ｊ］．知识经济，２０１９（３６）：１４２－１４３．［４］徐艺歌．浅谈基于大数据背景下的统计学的应用［Ｊ］．中国新通信，２０１９，２１（２２）：１０８－１０９．作者简介：苏晓娜，三河新源供热有限公司㊂（上接第５６页）㊀㊀非同一控制下的企业合并会产生商誉，而且因合并而产生的商誉金额主要受以下两方面因素的影响：一方面是被合并方资产的公允价值问题，即被合并方公允价值的确定因其唯一性的特点而使得对其进行估值时缺乏活跃的交易市场参照价格，同时同一项资产被不同的评估机构采用相同的评估方法，同样会因为对合并后的盈利预期不同而造成评估结果的差异，这就使得被合并方资产的公允价值确定仍然存在较多的主观成分，这客观上会对商誉金额确认是否客观产生影响；另一方面则是受合并成本的公允价值问题，即当合并支付对价是股票㊁存货以及其他固定资产时，则合并成本会受中介机构对其评估不够客观㊁合约公布日至购买日之间的时间长短等因素的影响而产生不公允的问题，合并成本的不公允同样会对合并商誉的确认金额产生一定的影响㊂在非同一控制下的企业合并中，如何科学㊁合理地对商誉进行会计处理是一个难点问题，主要是商誉的确认受多方面主观因素影响，不能真实反映合并的交易情况，有时候甚至成为一些企业粉饰其经营业绩的一种常见手段㊂在此建议从两方面采取一些措施来进一步规范和约束合并过程中的商誉核算问题：一方面是对商誉的后续处理模式进行改革和优化，即要求企业对商誉采用摊销和减值融合处理的模式来有效规避企业利用商誉调节利润的现象；另一方面则是考虑采用一定时段的加权股价来确认公允价值，从而有效规避购买日股价偏离实际价值较多所带来的各种风险以及商誉核算问题㊂四㊁结语文章以控股合并中的同一控制和非同一控制合并方式为研究对象，结合相关的会计准则，以购买法和权益结合法为主导思想，结合合并过程中的一些主要因素，对其具体的会计核算方法进行了一些探讨，希望能够对企业合并的会计处理规范化提供有益参考㊂参考文献：［１］冷琳．企业合并中的三个难点问题解析．［Ｊ］．财会月刊，２０１９（８）．［２］蔡贤斌．浅谈基于新会计准则的企业并购会计核算．［Ｊ］．淮南职业技术学院学报，２０１９（６）．［３］祁永君．同一控制与非同一控制下合并会计处理差异分析．［Ｊ］．中国集体经济，２０２０（４）．［４］杨卿成．我国企业合并会计处理方法研究：以Ａ企业集团为例．［Ｄ］．长春：吉林财经大学，２０１７（６）．［５］刘婕．企业合并商誉会计问题研究：基于众泰汽车并购案例分析．［Ｄ］．南京：南京大学，２０１９（５）．作者简介：连欣，江苏恩华药业股份有限公司㊂８５。
统计学大数据
统计学大数据简介1、什么是大数据大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。
当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
2、大数据的特征大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
大数据与统计
大数据与统计在当今时代，大数据已经成为一个热门话题，它涉及到数据的收集、存储、分析和解释。
统计学作为一门科学，它提供了一套方法论，帮助我们从数据中提取有价值的信息。
大数据与统计学之间的关系密切，它们共同推动了数据分析领域的发展。
首先，大数据提供了丰富的数据资源。
随着互联网和移动设备的普及，我们能够收集到的数据量呈指数级增长。
这些数据包括社交媒体上的帖子、在线交易记录、传感器数据等。
大数据的特点是体量大、速度快、种类多、价值密度低，这要求我们使用新的技术和方法来处理和分析。
统计学在大数据时代扮演着至关重要的角色。
它提供了一套理论框架和工具，用于对数据进行描述、推断和预测。
统计方法可以帮助我们识别数据中的模式和趋势，评估变量之间的关系，以及预测未来事件。
在大数据的背景下，统计学的应用变得更加广泛和深入。
大数据分析的一个关键挑战是如何处理和分析海量数据。
传统的统计方法在处理小数据集时效果很好，但在大数据环境下，它们可能不再适用。
因此，我们需要开发新的算法和技术，以适应大数据的特点。
例如，分布式计算框架如Hadoop和Spark，它们允许在多个计算机上并行处理数据，从而提高了数据处理的效率。
此外，数据可视化也是大数据分析中的一个重要方面。
它可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据中的异常和关联。
随着技术的进步，数据可视化工具也在不断发展，它们能够处理更复杂的数据集，并以更吸引人的方式展示结果。
在实际应用中，大数据与统计学的结合已经产生了显著的成果。
例如，在医疗领域，通过对大量患者数据的分析，可以发现疾病的风险因素和治疗的有效性。
在商业领域，企业可以利用大数据分析消费者行为，优化产品定位和营销策略。
在政府管理中，大数据可以帮助政府机构更好地理解公民需求，提高公共服务的效率。
然而，大数据也带来了一些挑战，如数据隐私和安全问题。
随着数据收集和分析的增加，保护个人隐私和数据安全变得越来越重要。
此外，数据质量也是一个关键问题，因为不准确或不完整的数据可能导致错误的分析结果。
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大数据时代需要重视统计学我们现在要开始重视大数据，要重视统计学，因为在数据足够大了之后，我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律，它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系，它从本质上来说就是一个统计的规律。
统计学学好了，你再去学别的都战无不胜，因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。
为什么要强调统计学呢，因为我们的认知能力中最差的是统计思维。
人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象，比如我们的语言能力。
著名的语言学家乔姆斯基曾说，其实语言不是你学来的，语言是你天生就会的，因为语言太复杂了，要是从出生再学语言根本学不会，等你出生的时候，你的大脑里头已经预装了一套操作系统，语言的操作系统。
所以语言我们是天生就会的。
还有，比如我们察言观色的能力，也是天生就会的。
但有，一些是我们不会的。
一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书，《思考快与慢》。
里面就讲到，我们有很多思维是靠直觉的快思维，这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化，然后给我们留下来的，就是第六感觉。
当你觉得可能有危险的时候，你就会跑掉。
但是呢，我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，装得很烂，所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。
所以，在大数据的时代，我们最需要补的，其实是我们认知能力中最差的统计思维。
如果有在学校的学生，我建议统计学这门课要好好地上。
“大数据”何以成为热门词汇？为什么突然之间，大数据变成了一个最热门的词汇？首先是由于IT革命。
IT革命之后，我们有了很多处理数据的能力，对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。
人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍，而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。
而计算机数据处理能力的增长速度，比世界经济增长的速度要快9倍。
其次，能够被数据化的东西越来越多。
最早的时候是数字可以被数据化，所以我们有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来我们发现文字也可以处理成数据，然后我们发现又图像也可以处理成数据。
我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里，我就赶紧上网查一查地图，方位也可以被数据化；你用微信、微博，跟朋友在网上交流，说明你的社会关系也会被数据化。
所以这就是为什么现在要谈大数据，因为可处理的东西太多了。
而当你能够被数据化的东西越来越多。
当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。
原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。
而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断的进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。
所以这个时候，有很多原来想都不能想的事情，现在你可以去做。
大数据时代的三个规律规律一：知其然而不必知其所以然外行打败内行我先讲一个案例就是葡萄酒。
葡萄酒怎么品酒？过去是靠品酒方面的专家。
他会先闻一闻，什么味道、什么香味，然后看看是不是挂杯，最后告诉你，这个酒大概是什么庄园的，什么年份的。
但是，当品酒师在品新酒时，因为葡萄酒真正的品质还没有形成，所以这个时候，他的鉴定是永远靠不住的。
另外，当一个品酒师的声誉越来越高时，由于要照顾到自己声誉，他不敢做大胆的判断。
普林斯顿大学有一个经济学家也很喜欢收藏葡萄酒，他就想能不能自己预测出这一年这个地方的葡萄酒的品质如何？然后他就开始去找来很多数据，最后得到了一个秘诀。
葡萄酒的品质跟跟冬天的降雨量、生长期的平均气温、收获季节的降雨量、土壤的成分等等这些因素有关。
1989年，葡萄酒刚刚下来，他说今年的葡萄酒是世纪佳酿，1990年他又做出预测，说今年的葡萄酒比1989年的更好。
连续两年说是世纪佳酿，一般的品酒师都不敢这么评，但是最后事实证明他说的完全正确。
第二个案例，怎么寻找潜在的棒球球星？著名的财经作家麦克刘易斯写的书《Moneyball》，后来拍成电影叫《点球成金》，讲到一个球队教练遇到了一个经济学家，他们用很另类的办法，实际上就是用数据，把每一个选手的场上记录拿过来，用数据去找，看谁是好的球星，这跟传统的行规完全不一样，但是后来非常成功。
我们原来讲，要知其然，还要知其所以然。
但是现在大数据时代，你可以知其然，不一定非要知其所以然。
如果你去问普林斯顿大学的教授，为什么这个酒好？到底是什么香味？酒回甘是什么？他也不知道。
但是他能够知其然，他能够做出来判断。
为什么呢，很可能是我们原来的认知里头，我们执意去要寻找一些线性的、双边的直接因果关系。
但是很可能万物之间的联系比我们想象中的要复杂，他可能是非线性的，可能是多元的。
所以出问题的不是数据，出问题的是我们原来的认知模式。
怎么办？一个办法，退而求其次，你可能要先去寻找相关关系，然后再去找是否有因果关系。
规律二：彻底的价格歧视商家比你更了解你自己有一个机构，专门做信用卡的刷卡记录。
他们攒了大量的数据之后，拿这些数据做分析，最后找到很多很奇怪的规律。
比如，你是否离婚与你信用卡上的还款记录和你驾驶车辆出车祸的概率有关系。
比如在大数据时代大家可能会听到的一个比较有名的例子，就是沃尔马最早的时候发现很多奇怪的规律，比如尿布和啤酒的销售量是有相关关系的。
这俩东西怎么会联在一起？市场调查人员最后发现，往往当有新生的小孩之后，买尿布的任务就给新爸爸。
尽管新生的宝贝的出来他的贡献也没有多少，但是他有一种自豪感，他去买了尿布时，为了庆祝，他会顺手去买啤酒。
如果你在尿布的旁边就直接摆上啤酒，啤酒的销量就会提高。
还有一个店，专门卖母婴用品的部门搜集顾客的信息去研究。
比如说研究什么时候你可能会怀孕，你可能会买更多的母婴用品，而营养品会增加，或者一些没有香味的洗发剂，最后就可以预测潜在的客户到底是谁。
所以大数据时代，动摇了我们原来的方法论。
有一个赌场，进去之后会刷卡，而你的基本信息全都在这个磁卡上面。
包括国籍、性别、年龄等等全就掌握。
他有一个庞大的数据库，可以算出每个人的痛苦点，即如果输钱超过了这个痛苦点，从此之后再也不来这个赌场。
而赌场最好的办法是在你快要达到痛苦点之前叫你住手。
所以当你快要到达那个痛苦点的时候，你的旁边就会突然出现一个年轻貌美的公关经理，说先生玩得很累了吧，要不要休息一下，我们这个赌场刚请了一个法国大厨会做非常好的法国大餐，你很幸运，你被选我们的幸运顾客，请你和太太一起去享用免费的法国大餐！很好，但你不要忘了，当你享受到你觉得物超所值的服务时，往往就是你的最后一分钱被别人榨完了！包括信用卡调整额度，很可能也是在大数据的基础之上自动调整额度。
那这个带来了一个变化。
原来经济学讲到，商家不能搞价格歧视，不是因为道义上不能，而是由于在过去商家很难对不同的顾客，进行价格歧视，你必须要定统一的价格。
但这是过去的规律，在大数据的时代，这个规律被彻底颠覆。
在大数据的时代，商家可以精准的针对每一个个体的消费者定价，把你最后的一分钱全部榨干，因为他比你自己更了解你的行为。
你都不知道你的车可能要去保养了，他就已经给你发消息；你自己都不知道，身体已经处于亚健康状态需要去旅游放松，旅行社马上就会给你打电话。
你说它怎么会这么了解我的心，大数据在帮他的忙。
会用大数据的商家都是偷心者，都会把你的心偷走，他可以精准的定价。
规律三：打破专家的信息优势病人给医生解惑那我们接着再讲一个案例，电视连续剧《豪斯医生》的医学顾问是纽约时报的一个专栏作家。
他是倡导寻证医学的一个代表人物。
寻证医学就是根据证据来治病。
过去看病时，要先研究病理学，然后再研究治疗办法，而且有很多是一代一代口传下来的。
老师告诉，维生素B12口服的效果不好，必须打针。
为什么？不知道，反正是老师的老师就这么告诉老师的。
所以你的老师也这么告诉你，你就这么再告诉你的学生。
但是后来发现，这里头有很多问题。
为什么现在医患之间的纠纷这么多？实际上医院的误诊比例非常高。
美国有一份研究称美国医院误诊比例大概是1/3，有20%的重大疾病的死亡原因是由于误诊。
为什么？因为过去完全靠经验，有很多都是主观的。
到现在来说，医学不是科学，医学研究的是复杂的生命体，所以它还没有到能够精准治病的程度。
后来，大夫开始另辟蹊径，他通过数据最后找出规律。
19世纪一个医生发现，如果医生先去了停尸房再回来给妇女接生，产妇的死亡率明显提高，而洗手之后死亡率下降，那个时候还不知道细菌和病菌。
所以当时每一个医生都要洗手。
没有哪个病理学能够告诉你洗手跟降低死亡率有关系，但是后来死亡率就大幅度下降。
所以这就是寻证依据的思路，减少医生的自主权利，也有道理。
就如坐飞机时，飞行员能不能想停就停、想起飞就起飞？不行。
飞行员其实没有多少自主权，需要严格的按照操作程序一步一步去做。
当这些所谓的专业人士的自主权被剥夺之后，你就会发现越来越安全。
所以按照大数据，医生最后发现他自己被边缘化了。
因为有了互联网，有了大数据之后，病人有时候比医生还要精。
美国有一个报道，有一个病人被推到病房里头，他有多种免疫功能紊乱，一群大夫会诊，最后都不知道到底这个病是什么。
最后，主治医生问这个病人，你觉得这个病大概是什么。
病人说我知道，我这个病就是IPEX。
你怎么知道的，他说很简单，我把症状在谷歌里一搜，马上就诊断出来了。
原来医生能够治病，是因为他的专业比你强，他信息比你多，而现在你的信息跟他一样多。
你可以拿着谷歌上打印出来的资料跟他说，“你的诊断错了，按照我在谷歌上，我应该是这个病，不是你那个病”，完全颠覆了原来信息不对称的情况，所以大数据时代的第三个规律就是打败、打破了专家的信息优势。
为什么我要一开始就跟大家讲不要信专家，因为在大数据的时代没有专家。
大数据的时代，专家可能反而会误事。
比如谷歌有一个机器翻译，一开始可能翻译的很差，但是慢慢发现他的翻译水平越来越好。
为什么？谷歌机器团队里头总结出来一个经验，说凡事当小组里解雇了一个语言学家，我们翻译的精确程度就提高了，因为语言学家老在挑毛病，最后剩下来的全部是不懂语言计算机专家和数学家的时候，没有专家在那里指手划脚。
最后的启示就是我们不能相信，我们也不能相信我们内心中的专家。
往往我们的认识模式里，对自己的能力盲目信任，往往会过分夸大自己的能力。
所以，现在有一个投资的方法，叫量化投资。
原来是价值投资：这个东西是不是物有所值，如果说它被价值低估了，你赶紧去买它，以后它价格会起来。
现在讲的是，你不用管它到底有价值没有价值，我只看它是涨还是跌。
那看什么？看量化投资。
量化投资靠什么？靠大数据。
但是量化投资到最后是谁来执行，不是靠数学天才。
数学天才的贡献是发现了一套投资方法，然后由电脑来执行。
为什么要让计算机来执行而不让人？因为一个人哪怕你心理素质再高，哪怕你智商再高，总有无知和贪婪的时候。
所以最好的办法就是，放弃自己的主动性。
大数据带来的风险:用你的隐私去赚钱大数据给我们带来的各式各样的好处，但是这里头也有很多风险。