大数据时代统计学发展的若干问题
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会各行业的一个重要资源和工具。
统计工作作为大数据时代的重要组成部分，也面临着诸多挑战和问题。
本文将从数据的质量、数据的分析和应用以及数据隐私保护等方面探讨大数据时代统计工作面临的问题，并提出相应的对策。
一、数据的质量问题在大数据时代，数据的质量问题愈发突出。
大数据涉及的数据量巨大，数据质量不高将会导致分析结果出现偏差，进而影响决策的准确性。
大数据来源复杂，数据的一致性和完整性难以保证，这也会对统计工作的可靠性产生负面影响。
大数据中还存在数据孤岛和数据质量不一致的问题，这使得大数据的处理和应用相对困难。
应对数据质量问题的对策：1. 强化数据采集和存储管理，提高数据的准确性和一致性。
统计部门应制定统一的数据采集标准，加强数据质量监控和管理，确保数据的准确性和一致性。
2. 运用先进的数据清洗和整合技术，及时发现和修复数据中的错误和缺失，提高数据的完整性。
3. 建立数据质量评估体系，通过数据质量分析和评估工具，定期对数据质量进行评估和监控，及时发现和解决数据质量问题。
二、数据的分析和应用问题大数据时代的统计工作，主要面临着数据分析和应用的问题。
由于大数据的复杂性和多样性，传统的统计分析方法和工具已经无法满足实际需求，统计工作面临着分析方法不足、技术手段不够先进等问题。
大数据的应用也面临着巨大的挑战，包括数据可视化、大数据应用平台建设等方面的问题。
应对数据分析和应用问题的对策：1. 不断更新和完善统计分析方法和工具，引入先进的数据科学技术和算法。
统计部门可以通过培训和引进人才等方式，不断完善自身的技术水平，提高数据分析的效率和准确性。
2. 加强大数据可视化技术的研发和应用，通过可视化展示数据，提高数据的解释性和实用性，为决策提供更直观、更全面的支持。
3. 统计部门应积极参与大数据应用平台的建设和运维工作，推动大数据应用的深入发展，为各行业提供更可靠的数据服务和支持。
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。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着信息技术的高速发展，大数据技术已经成为了信息时代的核心驱动力之一。
大数据时代的到来给统计工作带来了新的挑战和机遇。
统计是大数据时代的基础，但同时也面临着一系列的问题和困难。
本文将探讨大数据时代统计工作面临的问题，并提出相应的对策。
一、问题1. 数据量庞大大数据时代所面临的最大问题就是数据量的庞大。
传统的统计工作通常处理的数据规模有限，但在大数据时代，数据量已经飙升至TB甚至PB级别。
这极大地增加了统计工作的难度，传统的统计方法往往无法适应。
2. 数据质量参差不齐随着数据量的增加，数据的质量也变得参差不齐。
在大数据时代，数据往往来自多个来源，包括传感器、社交媒体、互联网等，这些数据的质量各异，有的数据来源不可靠，有的数据存在缺失和错误。
3. 数据处理速度需求高大数据时代对数据处理速度提出了更高的需求。
传统的统计方法可能需要花费大量的时间来处理大数据，导致数据的时效性变差。
在商业领域，对数据的实时分析和处理已经成为了一种竞争优势。
4. 隐私和安全问题大数据时代涉及到大量个人和机密数据，这就引发了隐私和安全问题。
统计工作者需要保证数据的安全性和隐私性，同时要确保对数据进行合法和合规的使用。
5. 多样化的数据类型在大数据时代，数据的类型变得非常多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
传统的统计方法面对这种多样化的数据类型往往显得力不从心。
二、对策1. 引入新的统计方法和技术面对大数据时代的挑战，统计工作者需要引入新的统计方法和技术。
可以借助机器学习和人工智能技术来处理大数据，提高数据分析的效率和准确性。
还可以采用分布式计算和并行计算技术来加快数据处理的速度。
2. 加强数据质量管理为了应对数据质量参差不齐的问题，统计工作者需要加强数据质量管理。
可以通过数据清洗、数据标准化、数据匹配等手段来提高数据的质量，确保数据的准确性和完整性。
3. 建立实时数据处理系统在大数据时代，实时数据分析变得至关重要。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨1. 引言1.1 背景介绍在大数据时代，数据量呈现爆炸式增长的趋势，各行各业都面临着海量数据的处理和分析挑战。
随着互联网的快速发展，人工智能、物联网、云计算等新技术的不断涌现，大数据已经成为信息化时代的核心驱动力量。
大数据的应用，已经深刻影响到社会的方方面面，包括商业、医疗、金融、科研等领域。
大数据的兴起带来了企业决策的科学化和精准化，但也给统计工作带来了一系列新的问题和挑战。
传统的统计方法和工具已经无法满足大数据分析的需求，数据质量、隐私保护、技术水平等方面也面临着巨大的压力和挑战。
如何有效应对大数据时代统计工作面临的问题，成为当前急需解决的重要课题。
本文将重点探讨在大数据时代统计工作所面临的问题及可能的解决方案。
1.2 问题提出在大数据时代，统计工作面临着诸多问题和挑战。
随着数据量的急剧增加，传统的统计方法和工具已经无法有效处理如此庞大的数据量，给统计工作带来了巨大的挑战。
数据质量问题也成为一个亟待解决的难题，因为大数据往往包含着来自不同来源和不同格式的数据，如何确保数据的准确性和完整性成为统计工作者亟待解决的问题。
隐私保护也是一个值得重视的问题，在大数据时代，个人隐私有可能被泄露和滥用，如何在保证数据可用性的同时确保个人隐私成为一个复杂的难题。
由于技术水平不断更新换代，统计工作者也面临着技术水平不足的挑战，如何及时更新自己的技术知识并应用到实际工作中成为一个亟待解决的问题。
以上种种问题使得统计工作在大数据时代面临着重重困难，需要寻找新的解决方案和对策。
1.3 重要性在大数据时代，统计工作面临着诸多问题和挑战。
重要性不言而喻。
大数据时代的到来意味着数据量的激增，统计工作者需要面对海量的数据进行分析和处理，这对其工作效率和准确性提出了更高的要求。
数据质量问题在大数据时代尤为突出，统计工作者需要花费更多的时间和精力来清洗和筛选数据，以确保分析结果的可靠性和准确性。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着大数据时代的到来，统计工作面临着一系列新的问题。
这些问题不仅涉及到统计方法和技术的更新，还需要考虑到隐私保护、数据安全和数据治理等方面的挑战。
本文将探讨大数据时代统计工作面临的问题，并提出相应的对策。
大数据时代统计工作面临的问题之一是数据的质量和可靠性。
随着数据源的多样化和数据量的增长，很多数据可能存在噪声、缺失值和错误等问题，导致统计结果的不准确性。
对数据进行清洗和预处理变得尤为重要。
对于数据清洗，可以采用数据挖掘和机器学习的方法，自动检测和修复数据中的错误和缺失值。
也需要加强对数据质量的监控和评估，建立数据质量评价指标和评估体系，保证数据的可靠性和准确性。
另一个问题是数据的隐私保护。
在大数据时代，我们面临的数据来源越来越广泛和多样化，可能涉及个人的隐私信息。
在进行统计分析时，需要采取相应的隐私保护措施，如数据脱敏、去标识化和加密等。
还需要建立合适的法律和政策框架来保护个人隐私，明确数据使用和共享的规则和标准。
第三个问题是数据的安全性。
随着大数据的广泛应用，数据的安全性越来越重要。
很多数据可能包含敏感信息，一旦泄露或被攻击，将对个人和企业造成巨大的损失。
应对数据的安全性进行全面的保护。
这包括建立安全的数据存储和传输机制，加强数据的访问控制和权限管理，以及建立数据安全监控和预警系统等。
大数据时代统计工作面临的一个重要问题是数据治理。
在大数据时代，数据成为了企业和组织最重要的资产之一，因此需要建立相应的数据治理机制，包括数据规范、数据管理和数据治理体系等。
数据规范是指为数据制定统一的标准和规则，以保证数据的一致性和可比性；数据管理是指对数据进行管理和维护，包括数据的采集、存储、清洗和预处理等；而数据治理是指对数据进行监控和控制，以保证数据的合规性和可信度。
针对上述问题，我们可以采取一些对策来解决。
可以加强统计人员的培训和技能提升，提高他们在大数据时代的统计方法和技术应用能力。
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快速发展和大数据的迅猛增长，统计学也面临着新的挑战和机遇。
在大数据时代，统计学面临着如下几个挑战。
首先，传统的统计模型难以应对大数据时代的需求，即需要更高效、更精准、更灵活的方法。
传统的统计学方法可能需要大量的计算时间和计算资源，以适应大规模数据的分析和处理，这在大数据时代显得非常不切实际。
其次，传统的统计方法可能无法处理数据质量和数据稳定性问题。
在大数据时代，数据的质量和稳定性成为了最关键的问题，传统的统计方法可能会因为无法处理缺失数据、异常值等问题而产生偏差和误差，对数据分析产生不良影响。
第三，大数据时代数据来源广泛，数据类型多样。
相对于传统的样本调查统计方法，大数据时代的数据来源更为广泛，类型多样，收集方式更为多元，因此传统的统计方法需要进行重构和改进，以适应不同来源、不同类型的数据。
所以说，大数据时代对统计学提出了诸多挑战，但同时也为统计学提供了全新的机遇。
首先，大数据时代的到来为统计学研究提供了丰富的数据基础，使得更多的统计学理论和方法得以实践，发掘数据背后的价值和信息，为数据分析提供新的思路和方法。
其次，大数据时代使得统计学从侧面推动数学、计算机科学等学科领域的发展，积极开展跨学科合作，联合研究，形成了一种新的综合学科思路，如数据科学等，这种跨学科交叉的思路推动了统计学的创新和发展。
此外，大数据时代对统计学人才的要求也发生了改变。
传统的统计学方法仅需要具备数学和统计学知识的人才，而在大数据时代，随着数据量的爆炸式增长和数据应用的广泛化，往往需要更具备计算机和数据科学方面的专业知识，实现数据的获取、存储、挖掘和分析。
总体来说，大数据时代的到来是一个有挑战、有机遇的时代，统计学需要不断创新、改进和追求跨学科交叉，以推动统计学的发展和在大数据时代中的应用。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着大数据技术的发展和普及，统计工作在处理海量数据方面变得越来越重要。
然而，在面对大数据时代的挑战时，统计工作者也面临着一系列的问题。
本文将探讨这些问题，以及可能的解决方案。
1. 数据采集大数据时代需要处理的数据成千上万，如何收集这些数据是一个非常重要的问题。
传统的数据采集方法可能已经过时，无法胜任大数据时代的需求。
因此，需要发展更高效和准确的数据采集方法，如自动化数据采集和网络爬虫技术等。
同时，隐私和数据安全的考虑也需要在数据采集的过程中得到充分的保护。
2. 数据的清洗与预处理大数据时代的数据质量不可避免地存在噪声和异常值，需要进行清洗和预处理。
传统的数据清洗方法不再适用，因为其时间成本太高。
因此，需要自动化的数据清洗工具和技术来解决这个问题。
数据预处理也需要结合现代计算机技术，如并行处理和分布式计算等，以提高效率和速度。
3. 数据分析在数据量爆炸式增长的情况下，传统的统计分析方法可能已无法适应。
因此，需要发展新的数据分析方法，如机器学习、深度学习和自然语言处理等。
这些方法可以快速而准确地分析大数据，挖掘出隐藏的信息和模式。
4. 数据可视化数据可视化是使数据更易于理解和诠释的核心工作之一。
然而，大数据时代的数据复杂性和维度高度增加，需要更高效而先进的可视化技术。
这些技术包括交互式可视化、虚拟现实和增强现实等，可以更好地展示和解释大数据。
5. 隐私保护大数据时代的数据搜集范围和数量不断增加，保护隐私成为一个日益重要的问题。
在数据搜集和存储的过程中，需要确保个人信息得到充分的保护。
因此，需要采用一系列的技术和策略来保护数据隐私，如数据加密、匿名化和脱敏等。
综上所述，大数据时代的统计工作面临着一系列的问题，但同时也提供了丰富的机遇和挑战。
解决这些问题的关键在于不断发展和使用新的技术和方法，同时注重数据安全和隐私保护。
只有这样，才能更好地满足大数据时代的需求和挑战。
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信息技术的快速发展，大数据时代已经来临，大数据成为了当前和未来的重要资源。
在大数据时代，统计学的发展面临着新的挑战和机遇。
本文将从统计学的角度，浅谈大数据时代统计学面临的挑战和机遇。
在大数据时代，统计学面临的挑战主要有以下几个方面。
首先是数据量的挑战。
大数据时代的数据量巨大，传统的统计学方法和工具无法有效处理如此庞大的数据集。
传统的统计学模型需要基于一定的假设和先验知识，而大数据时代数据的规模和复杂性往往使这些假设难以满足。
统计学需要发展出适应大数据的新的方法和理论。
其次是数据质量的挑战。
在大数据时代，数据的质量往往难以保证。
由于数据的规模庞大、来源多样，其中可能包含各种噪声和错误。
这就给统计学的数据清洗和预处理带来了很大的挑战。
如何从大量的杂乱数据中提取出有用的信息，是统计学研究面临的一个重要问题。
大数据时代还给统计学的数据分析带来了新的挑战。
传统的统计学方法依赖于小样本数据进行分析，而在大数据时代，样本量往往非常大，往往无法将全部数据进行分析。
如何在样本量庞大的情况下，有效地进行数据分析，是统计学的一个新的挑战。
大数据时代提供了更多的数据资源，为统计学研究提供了更多的机会。
传统的统计学研究往往受限于数据的收集和获取，而在大数据时代，数据的获取变得更加容易，可以从各个领域和来源获取到大量的数据。
这为统计学的研究提供了更多的数据资源，可以进行更加全面和深入的研究。
大数据时代的数据多样性也为统计学研究提供了新的机遇。
传统的统计学方法主要针对数值型数据进行研究，而在大数据时代，非结构化数据、文本数据、图像数据等多种多样的数据类型也变得更加重要。
统计学需要发展出适应不同数据类型的新的方法和技术。
大数据时代的数据多样性还为统计学的交叉研究提供了新的机遇。
传统的统计学主要关注数据的概率性和随机性，而在大数据时代，数据与各个学科和领域的交叉日益增多，统计学也可以与其他学科进行更广泛的交叉合作，共同研究和解决实际问题。
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
挑战：
1、数据量大：大数据时代，数据的增长速度远远超过了人类处理数据的速度，面临着海量数据的处理挑战。
2、数据质量不稳定：与传统数据不同，大数据来源较为复杂，像社交网络，物联网等多维度数据都会存在噪声、不完整、异常等问题，这些问题需要考虑清洗、抽样等处理方式，以更好的挖掘数据潜力。
3、数据分析难度大：面对海量数据，需要结合更多的技术手段与算法来处理和分析数据，比如机器学习、人工智能、数据挖掘等。
4、保护个人隐私：在大数据时代，个人信息的收集和使用受到了极大的关注，统计分析过程中必须考虑如何保证个人隐私的安全。
机遇：
1、数据的价值：大数据时代，人们所需要的信息越来越多，统计学可以通过分析大数据中的信息来发现潜在的价值和机遇。
2、预测的精度：大数据对于不同时期、不同地点、不同人群的数据分析能力，在预测中的精度可以较高的提升。
3、开放的环境：大数据提供了一个开放的环境，面对更多的数据，让统计学家和其他领域专家为了更好的解决具体问题能够开展人上合作与创新，可以较大的提升对于部分问题成果的质量。
4、更广泛的领域：大数据涉及的领域越来越广泛，涉及到医疗、金融、人力资源等多个领域，不同领域的统计分析方法和模型算法的更迭革新将提高统计学在各领域中的应用水平。
结论：
总之，大数据时代既给统计学带来了挑战，也带来了极大的机遇。
只有通过一定的技术和对于行业形势的深入了解，统计学能够在挑战中应对和解决问题，挖掘出数据中蕴含的价值，发挥出更多的作用。
因此，统计学将在大数据时代之中保持其重要的角色，并且随着时代的推进会不断的突破自己，创造出更多的发展机会。
统计学学科发展遇到的问题
统计学学科发展遇到的问题引言统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，对于现代社会的发展起着至关重要的作用。
然而，在其发展过程中，统计学也遇到了一系列的问题和挑战。
本文将从几个方面探讨统计学学科发展中所面临的问题，并提出相应的解决方案。
数据质量问题在统计学中，数据是基础，数据质量直接影响到统计结果的准确性和可靠性。
然而，现实中存在着大量数据质量问题，如数据缺失、错误录入和偏差等。
这些问题给统计分析带来了困难。
解决方案：数据清洗与验证为了解决数据质量问题，需要进行数据清洗与验证工作。
首先，对于缺失数据，可以采用插补方法进行填补；对于错误录入和偏差，则需要通过逐一核实和纠正来提高数据质量。
此外，还可以利用现代技术手段如人工智能和机器学习等进行自动化的数据清洗与验证。
统计模型选择问题在统计分析过程中，选择合适的统计模型是至关重要的。
不同的问题和数据类型需要采用不同的统计模型进行分析，而选择合适的模型往往是一个挑战。
解决方案：模型评估与比较为了解决统计模型选择问题，可以采用模型评估与比较的方法。
通过对不同模型进行评估，如拟合优度、预测准确性等指标，可以选择最适合的模型。
此外，还可以利用交叉验证、贝叶斯统计等方法来进一步提高模型选择的准确性和可靠性。
统计推断问题在统计学中，统计推断是从样本数据推断总体特征或参数的过程。
然而，在实际应用中，由于样本容量有限和抽样误差等原因，统计推断面临着一系列问题。
解决方案：抽样设计与增大样本容量为了解决统计推断问题，可以采用合理的抽样设计方法，并尽可能增大样本容量。
通过优化抽样方法和增加样本容量，可以减小抽样误差，并提高推断结果的可靠性和精确性。
数据隐私保护问题随着互联网和大数据时代的到来，个人隐私保护成为一个重要的问题。
在统计学中，研究人员需要处理大量的个人敏感信息，如医疗记录、社会调查等，如何保护数据隐私成为一个挑战。
解决方案：隐私保护技术与法律法规为了解决数据隐私保护问题，可以采用隐私保护技术，如数据加密、匿名化和脱敏等方法来保护个人敏感信息。
大数据时代统计工作面临的问题及对策
EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要：在信息快速发展的背景环境下，科学技术也得到了进一步的提升。
在统计工作中，传统的人工操作模式已悄然发生改变，进入我们视野的已是大数据时代，这不仅提高了统计工作的工作效率，同时也降低了操作产生的误差，保证了统计工作的质量。
但是，在大数据时代下，统计工作仍然存在一些不足之处，论文旨在分析其中存在的问题，并提出针对性的改进措施，以促进统计工作顺利开展。
关键词：大数据时代；统计工作；问题及措施在大数据时代中，我们需要面对的数据信息量大幅度上升。
统计工作就是指对社会、经济活动过程中发生数量进行收集和统计，将收集的信息归类整理，得到的信息数据应用于其他的调研中，以促进社会各行业的发展和进步。
在各行各业快速发展或者转型的环境下，行业对于统计工作的质量要求也越来越高，成为了社会关注的热点话题之一。
统计工作不仅能够反映我国国民经济的运行情况，同时还能对未来行业的发展提供一个可以预测的方向，在行业监测、政策优化等方面起到了不可替代的作用[1]。
传统的统计工作具有单一化的特点，也不具备良好的能动性，而是在行业或者国家的指导下按部就班的完成统计要求。
现阶段，在各方面资源整合的基础上，统计工作开始向动态化、数据化方向发展，能够做到及时的监测和信息统计，在社会各领域中发挥了十分重要的作用。
由于我国行业逐渐进入了大数据时代，信息数据的作用不可忽视，也为统计工作带来了新的挑战。
然而，目前统计工作的发展速度尚且未能跟上数据信息的发展速度，导致在工作中面临一些问题，需要我们提出针对性的解决措施，以提高大数据时代统计工作的质量，为社会各领域的快速发展奠定坚实基础。
一、大数据时代统计工作面临的新挑战大数据时代的到来，对推动社会变革、行业发展起到了重要作用，而在社会生产的过程中，也让各个层面发生了许多变化，各行各业面临的挑战和机会会增加，但与此同时也会暴露出一些企业发展中存在的问题。
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、移动互联网、物联网等技术的迅猛发展，人类社会进入了大数据时代。
大数据时代带来了海量的数据，这些数据蕴含着丰富的信息和知识，给传统统计学提出了新的挑战和机遇。
本文将从大数据时代统计学的挑战和机遇两个方面展开讨论。
一、大数据时代统计学的挑战1. 数据量大传统的统计学方法往往是针对少量样本进行分析和推理的，而在大数据时代，数据量通常是以TB、PB甚至EB为单位的，这给统计学的理论和方法提出了巨大的挑战。
2. 数据类型多样在大数据时代，数据的类型也变得更加多样化，不仅有结构化数据（如关系型数据库中的数据），还有半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等），这使得传统的统计学方法面对这些数据类型时显得力不从心。
3. 数据之间的关联性复杂在大数据时代，数据之间的关联性变得更加复杂，往往是高维、混杂和嵌套的。
在这种情况下，传统的统计学方法很难有效地挖掘其中的规律和知识。
4. 数据处理和分析的效率大数据时代的数据处理和分析涉及到的数据量巨大，这就要求统计学方法在处理和分析大数据时要有很高的效率，否则很难满足实际应用的需求。
5. 隐私和安全保护在大数据时代，个人隐私和数据安全问题备受关注。
对于统计学来说，如何在维护隐私和数据安全的前提下进行大数据的分析和挖掘也是一个巨大的挑战。
二、大数据时代统计学的机遇1. 新的统计学理论方法的发展大数据时代需要新的统计学理论和方法来应对上述挑战，这给统计学的发展提供了机遇。
大数据时代的统计学会更加注重数据的特征提取和表示学习，更加注重数据的模式识别和预测能力等方面的方法研究。
2. 数据挖掘和机器学习大数据时代的数据量大、类型多样、关联性复杂，这为数据挖掘和机器学习等领域的方法提出了新的挑战和机遇。
传统的统计学方法可以结合数据挖掘和机器学习的方法，从而更好地利用大数据中蕴含的规律和知识。
3. 大数据时代的实证研究大数据时代使得统计学变得更加注重实证研究。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨大数据时代已经成为统计工作面临的重要问题之一。
随着信息技术的快速发展，海量的数据产生和积累，给统计工作带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将从数据质量、数据处理和数据保护等方面探讨大数据时代统计工作面临的问题及对策。
数据质量是统计工作面临的重要问题之一。
在大数据时代，数据规模庞大，涵盖面广，因此数据质量的问题也更加突出。
数据来源可能存在误差和偏差；数据缺失和不完整问题可能导致结果不准确。
为解决这些问题，统计工作者需要严格管理数据质量，采取适当的方法来纠正和处理数据。
可以利用数据清洗技术进行数据质量控制，以确保数据的准确性和一致性。
数据处理是大数据时代统计工作面临的另一个问题。
大数据时代的数据处理量庞大，传统的统计方法往往无法满足大数据分析的需求。
如何利用高效的数据处理方法和技术，对大数据进行高效的分析和挖掘，是统计工作者亟待解决的问题之一。
近年来，随着机器学习和人工智能等技术的快速发展，统计工作者可以尝试利用这些新技术来解决大数据分析的问题。
可以利用机器学习算法对大数据进行模式识别和预测分析，以发现数据中的隐藏信息和规律。
数据保护也是大数据时代统计工作面临的重要问题。
大数据时代的数据规模庞大，其中可能包含大量的个人隐私信息。
在进行统计分析时，必须严格遵守数据保护和隐私保护的要求。
统计工作者需要制定相应的数据保护政策和措施，确保数据的安全和隐私不被侵犯。
采用匿名化技术对个人敏感信息进行脱敏处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
大数据时代给统计工作带来了许多新的问题和挑战。
统计工作者需要面对数据质量、数据处理和数据保护等方面的问题。
为解决这些问题，可以采取适当的对策，如严格管理数据质量、利用机器学习和人工智能等新技术进行数据处理，以及制定数据保护政策和措施。
只有充分认识到大数据时代的统计工作问题，并采取相应的对策，才能更有效地利用大数据进行统计分析和研究。
大数据时代下的统计学
大数据时代下的统计学一、大数据时代对统计学的挑战1. 数据量大、复杂度高在大数据时代，数据的产生速度呈指数级增长，数据量庞大、多样化、复杂度高，传统的统计方法和工具已经无法满足对数据的处理和分析需求。
如何有效地处理大规模的数据，并从中获取有用的信息，已成为统计学面临的重大挑战。
2. 数据质量和隐私问题与大数据相关的数据收集和存储工作需要面对数据质量和隐私问题。
大数据时代的数据往往存在着不完整、不一致、存在噪音等问题，同时数据的隐私性也面临着严峻挑战。
如何保障数据的质量和隐私，成为了统计学需要解决的重要问题之一。
3. 数据分析与应用在大数据时代，数据的分析和应用需要更高效和实时性。
传统的统计方法和工具已无法满足大数据时代对数据的分析和应用需求。
如何利用大数据技术提高数据分析的速度和效率，成为了统计学需要深入研究的课题。
1. 数据科学的兴起大数据时代下，数据科学已经成为了一个研究热点。
数据科学涉及统计学、计算机科学、数学和领域知识等多个学科，旨在解决大规模数据的收集、管理、分析和应用等问题。
统计学作为数据科学的重要组成部分，将与计算机科学、机器学习等学科进行交叉融合，加速推动数据科学的发展。
2. 大数据技术的应用大数据技术的不断发展将为统计学带来新的机遇和挑战。
如基于云计算的大数据处理平台、分布式数据存储和处理系统、大数据可视化技术等的应用，将为统计学提供更强大的工具和方法，推动统计学的发展。
3. 统计学方法与工具的创新针对大数据时代的挑战，统计学需要不断创新和发展。
传统的统计方法已无法适应大数据时代的数据处理和分析需求，因此需要发展新的统计方法和工具，如高性能统计计算方法、大数据挖掘技术、贝叶斯统计方法等，以适应大数据时代的需求。
4. 数据伦理和法律问题随着大数据时代的到来，数据伦理和法律问题备受关注。
统计学需要与伦理学、法学等学科进行深度合作，探讨在大数据时代下数据收集、分析和应用中所涉及的伦理和法律问题，并提出相应的解决方案。
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大数据时代的到来，统计学面临着许多挑战与机遇。
本文将从三个方面来进行浅谈。
大数据时代给统计学带来了巨大的挑战。
传统统计学主要关注小样本数据的分析和推断，而大数据时代所涉及的数据规模通常非常庞大，传统的统计方法往往无法应对。
大数据具有高维、非线性、异质等特征，要求统计学家开发新的方法来分析这些数据。
大数据时代还涌现出许多新的数据类型，如互联网数据、社交媒体数据、传感器数据等，统计学家需要学习新的技术和知识来处理这些数据。
统计学面临着巨大的理论与方法创新的挑战。
大数据时代也给统计学带来了巨大的机遇。
大数据具有丰富的信息和知识，通过对大数据的分析，可以发现新的规律和关联，提供更准确的预测和决策支持。
通过对大规模的医疗数据分析，可以发现疾病的发病原因和风险因素，指导疾病的预防和治疗。
大数据可以帮助统计学家建立更加准确的模型和方法，提高统计推断和估计的准确性和可靠性。
大数据还可以帮助统计学家建立更加完善的数据库和模型，提供更好的数据资源和工具，为统计学的发展提供更加有力的支持。
大数据时代还给统计学带来了跨学科合作的机遇。
大数据的分析需要统计学、计算机科学、数学、经济学等多个学科的交叉合作。
统计学家需要学习其他学科的知识和技术，与其他学科的专家共同研究问题。
通过跨学科合作，可以共享数据和方法，共同解决复杂的实际问题。
在金融领域，统计学家可以与金融学家、计算机科学家和经济学家合作，开发高频交易模型和风险管理方法。
通过跨学科合作，可以加快统计学的应用和发展。
大数据时代给统计学带来了巨大的挑战与机遇。
面对巨大的数据规模和新的数据类型，统计学需要发展新的理论和方法来应对。
大数据也带来了丰富的信息和知识，可以为统计学的研究和应用提供更好的支持。
跨学科合作可以加快统计学的发展和应用。
统计学家应积极面对挑战，抓住机遇，不断创新和学习，为大数据时代的到来做好准备。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着大数据时代的到来，统计工作也面临着诸多挑战和压力。
本文将从以下几个方面探讨大数据时代统计工作面临的问题及对策。
一、数据质量在大数据时代下，数据量的规模和种类不断增加。
但是，数据的质量也越来越难以保证。
数据的缺失、错误、重复以及不一致性等问题都会严重影响统计结果的准确性。
针对这种情况，需要采取以下对策：1.建立数据质量管理体系，对数据采集、整理、存储、处理等每一环节都进行严格的质量监控。
2.引入先进的数据清洗技术，对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。
3.采用数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，找出潜在的数据质量问题，并针对性地处理。
二、分析方法在大数据时代下，传统的统计方法已经难以胜任各种复杂的数据分析任务。
应对这一问题，需要采取以下对策：1.引入机器学习等先进的数据分析方法，提高统计分析的效率和准确性。
2.将传统的统计方法与先进的数据分析方法相结合，深入挖掘数据价值，提高分析的深度和广度。
3.大力推广数据可视化技术，通过图表、动画等形式直观展示数据，更加易于理解和应用。
三、安全保障在大数据时代下，数据的安全保障也成为了一个重要问题。
数据泄露、数据被滥用等问题可能会严重影响个人和企业的利益。
对此，需要采取以下对策：2.加强对数据存储设备、网络传输等方面的安全管理，采取加密、备份等措施，确保数据的安全可靠。
3.推广数据使用规范，规定数据的使用范围和方式，防止滥用等问题的发生。
总之，大数据时代下的统计工作面临着许多挑战和压力。
但只要采取有效的对策，引入先进的数据分析技术，加强数据质量管理和安全保障，就可以充分发挥数据的价值和优势，为各行各业的发展带来更大的帮助和支持。
大数据时代下统计学发展的若干问题及解决对策
大数据时代下统计学发展的若干问题及解决对策作者：尹春月来源：《西部论丛》2019年第08期摘要：在大数据的发展背景下，统计学的发展面临着巨大的挑战，但同时大数据的发展也为统计学发展带来了很大的机遇，因此在统计学发展过程中，应当及时改变传统的统计学的统计方式，结合现如今的大数据进行适当的改革，确保统计学工作能够与时俱进，使统计学在最大程度上实现自身的价值。
本文就针对大数据背景下统计学发展过程中存在的问题和解决措施进行简要的分析探讨。
关键词：大数据统计学发展问题解决对策在现如今这个信息高速发展的时代中，大数据互联网以及云计算都已经成为了社会发展的基本特点。
也正是由于计算机和互联网的不断发展，使得人们获得的信息量达到了前所未有的程度，各种各样的信息被保存下来并广泛传播，这也就迎来了现如今的大数据时代。
由于大数据具有规模性、多样性以及高速性的特点，这也就使得统计学的发展出现了一定的问题。
笔者根据统计学而的特点总结出了统计学的发展在大数据环境中存在的几点问题。
一、大数据时代下统计学发展存在的若干问题大数据时代下，为统计学的发展带来了新的机遇，但同时也有一定的挑战，而最直接的挑战就是有部分的传统的统计学方法在大数据的环境下失效了。
因此，统计学的发展也成为了统计学的学者最关心的问题。
但是由于这个问题较为广泛，因此很难得出准确的答案，但根据统计学与大数据时代的特点，总结出了以下几点在大数据背景下统计学发展过程中存在的问题。
（一）在大数据背景下如何发展经典统计方法统计在发展过程中，经过长时间的应用与探讨，有许多经典的传统统计方法，不论是理论还是实践，都有良好的反应，然而在大数据背景下，如果直接使用传统统计方法进行工作，可能会产生一些问题。
但是如果直接抛弃传统的统计学方法，更是不可取的，传统的统计方法是经过统计学者长时间的时间推理最终得到的结果，如果直接抛弃，这将是统计学发展过程中的一种损失。
因此，对于如何将传统统计方式与高速运算方法以及相应的软硬件进行创新改进，并将统计学合理的运用在大数据当中，这就成为了一个值得深思的问题[1]。
大数据时代统计学发展的若干问题
大数据时代统计学发展的若干问题摘要：互联网大数据时代，科学技术的快速更迭改变了人们的生活方式，并对各个产业带来了冲击式的改革浪潮。
目前，各个企业单位为了提升办公效率都采用了信息管理模式，改变了旧有管理模式的弊端，与此同时，统计学也深受大数据思维的影响，迎来了全新的发展时代。
大数据时代下诞生的新型技术为统计学的发展带来了许多基于，其中统计学也在大数据时代的建设中起到了重要的作用。
基于此，本文将重点讨论大数据在统计学中的应用情况，并针对大数据时代统计学发展的若干问题，提出具体的优化措施。
关键词：大数据时代；统计学；发展问题引言随着信息时代的到来，各行各业都在先进技术的支持之下不断经历着改革创新的历程，大数据思维已经深入到了我们生活、工作的各个方面，传统的学科管理模式已经不能适应时代的变化，许多学科，如统计学都需要进行创新式改革和研究。
和传统数据相比，大数据的应用形式更加丰富，同时在多方面也具有更加复杂的构造，其存储成本更低、运行效率更高的现代技术可以拓宽统计学的应用领域，同时给予学科更广阔的发展前程。
目前，统计学学科的改革也面临着若干问题，本文将对这些问题进行分析，并提出相应的优化建议。
一、大数据的应用分析（一）网络图的模型在应用大数据的过程中，从业者应该利用网络图建立新模型，这种类型的模型对变量关系的描述更加清晰，并且可以反映高纬度的细致关系，在新的研究发展中，网络图模型属于是数据分析的常见工具。
与此同时，为了配合大数据的特性，多样化的图像模型系统软件也应运而生，在处理变量关系时，从业者有了更多的选择，兼顾多方面的需求。
在节点网络中，多变量处理时，利用网络图模型可以协助完成高纬度联合计算，协助网络平台的构建。
（二）数据的预处理数据的预处理是指对大量数据进行标准化的梳理、纠偏、矫正以及不完全数据的填补等内容。
在预处理的过程中，可以采取随机抽样的方法获取样本，更好地整合与处理有关数据，针对有问题的数据，可以通过改变处理方式来解决。
大数据时代的统计问题研究
大数据时代的统计问题研究随着信息技术的不断发展和应用，大数据时代已经到来。
大数据具有海量、多样、高速和价值密度大的特点，对传统统计学提出了挑战，也给统计学带来了新的机遇和发展空间。
大数据时代的统计问题研究，是当前统计学领域的热点问题之一，对于推动统计学的发展，提升统计学的应用价值，具有重要意义。
1.1 数据质量与可信度问题在大数据时代，数据的收集、存储、处理和分析方式发生了巨大变化，数据量巨大、来源多样，这就带来了数据质量和可信度的挑战。
大数据时代的统计问题首要解决的就是数据质量与可信度问题，如何保证大数据的准确性、完整性和一致性，如何判断数据的可信度和价值，是当前亟需解决的问题。
1.2 数据分析与挖掘问题大数据时代的数据分析不仅包括传统的统计分析方法，还包括机器学习、数据挖掘、深度学习等新兴方法。
如何充分利用大数据进行数据分析与挖掘，并从中挖掘出有价值的信息和知识，是当前统计学面临的又一大挑战。
大数据时代的统计问题研究需要探讨如何整合传统统计方法和新兴技术，构建更有效的数据分析与挖掘模型。
1.3 隐私保护与数据安全问题随着大数据时代的到来，数据的安全和隐私问题日益凸显。
大数据所涉及的信息种类繁多，存储和处理的方式也多样化，这就给数据的安全和隐私保护带来了新的挑战。
如何在大数据的处理过程中保护数据的安全和隐私，是一个亟待解决的统计问题。
大数据时代带来了海量的数据，如何将这些数据直观地展现给用户并解释数据背后的规律和知识，成为了当前统计学领域面临的新问题。
数据可视化与数据解释成为了大数据时代的统计问题研究的重要内容。
二、大数据时代的统计问题研究方法2.1 整合传统统计方法与新兴技术2.2 发展具有大数据特点的统计方法大数据时代的统计问题研究需要发展具有大数据特点的统计方法。
传统的统计方法很难应对大数据时代带来的挑战，因此需要针对大数据的特点，提出新的统计方法和理论，以应对大数据时代的统计问题。
2.3 加强跨学科合作大数据时代的统计问题研究需要加强与其他学科的合作。
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大数据时代统计学发展的若干问题作者：马双鸽，刘蒙阕，周峙利，方匡南，朱建平，谢邦昌本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的，获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”( 批准号13CTJ001) 和国家自然科学基金面上项目“广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(批准号71471152) 的资助。
一、引言随着计算机技术，尤其是互联网和多媒体技术的普及与飞速发展，人类社会被呈爆炸性增长的信息所包围。
据国际商业机器公司（IBM）资料显示[1]，目前数据的生成每日以千万亿字节来计算，全球近90%的数据是在过去两年产生的。
大数据时代已经到来。
基于自身态度和学术背景的差异，目前，来自不同领域、学科的学者对大数据的理解并没有一个统一的定义。
依照美国咨询公司麦肯锡（McKinsey）[2]的定义，大数据是指那些规模超出了典型的数据库软件工具的能力来进行捕获、存储、管理和分析的数据集。
与传统数据相比，大数据的大不仅仅是体量上的扩充，数据的结构、形式、粒度、组织等各方面都更加复杂。
凭借存储成本更低、运行效率更高的现代信息技术，大数据可以认为是一切可记录的数字化信号集合。
从数据特征来看，Grobelink. M（2012）提出了著名的“3V”定义，即多样性( Variety) 、规模性( Volume)、高速性( Velocity)[3]。
在此基础上，国际数据公司（IDC）认为大数据还具有价值密度低的特点（Value），而国际商业机器公司（IBM）则提出大数据的真实性（Veracity）。
[1]近年来，IBM、Oracle、Microsoft、Google、Amazon、Facebook等跨国公司大力推动了大数据处理技术的发展，大数据在自然科学、金融、医疗、移动通信等领域涌现出了大量应用成果[3]。
伴随着大数据的广泛应用，越来越多的学者开始关注和讨论大数据问题，形成了一些颇具影响力、有代表性的观点。
其中最典型的要属舍恩伯格和库克耶（2013）提出的大数据时代三个重要的思维转变：更多（不是随机样本，而是全体数据）、更杂（不是精确性，而是混杂性）、更好（不是因果关系，而是相关关系）[4]。
上述观点在业界、学术界引起很多共鸣，同时也存在很多质疑[5,6]。
此观点对于大数据时代统计学的发展方向具有一定的指导性作用，然而却很少有文章在探讨统计学科如何发展的背景下系统地对其进行反思。
因此，本文首先回顾了统计学发展历史，剖析了统计学的发展总是以应用为驱动，并在此基础上讨论了大数据背景下统计学的发展定位，进一步分析统计学与计算机之间的关系，并针对舍氏“三个重要的思维转变”提出自己的看法。
二、统计学与大数据大数据包含了宽泛的理论及应用领域，统计学作为提取大数据价值的核心学科该如何发展？要想弄清楚这个问题，我们不妨先简略回顾一下统计学的发展历史，从历史的角度来把握大数据时代统计学的发展定位问题。
统计学作为一门学科已有三百多年的历史。
按统计方法及历史的演变顺序，通常可以将统计学的发展史分为三个阶段，分别是古典统计学时期、近代统计学时期和现代统计学时期。
古典统计学的萌芽最早可以追溯到17世纪中叶，此时的欧洲正处于封建社会解体和资本主义兴起的阶段，工业、手工业快速增长，社会经历着重大变革。
政治改革家们急需辅助国家经营和管理的数据证据以适应经济发展需要，此时一系列统计学的奠基工作在欧洲各国相继展开。
在这一时期，以威廉．配第和约翰．格朗特为代表的政治算术学派与海尔曼。
康令(HermannConring)创立的国势学派相互渗透和借鉴，服务与指导了国家管理和社会福利改善。
18世纪末至19世纪末为近代统计学发展时期。
这一百年间欧洲各国先后完成了工业革命，科学技术开始进入全面繁荣时期，天文、气象、社会人口等领域的数据资料达到一定规模的积累，对统计的需求已从国家层面扩展至社会科学各个领域。
对事物现象静态性的描述也已不能满足社会需求，数理统计学派创始人凯特勒（A·J·Quetelet）率先将概率论引进古典统计学，提出了大数定律思想，使统计学逐步成为揭示事物内在规律，可用于任何科学的一般性研究方法。
一些重要的统计概念也在这一时期提出，误差测定、正态分布曲线、最小二乘法、大数定律等理论方法的大量运用为社会、经济、人口、法律等领域的研究提供了大量宝贵的指导。
20世纪科学技术的发展速度远超过之前的时代，以描述性方法为核心的近代统计已无法满足需求，统计学的重心转为推断性统计，进入了现代统计学阶段。
随着20世纪初细胞学的发展，农业育种工作全面展开。
1923年，英国著名统计学家费雪（R.A.Fisher）为满足作物育种的研究需求，提出了基于概率论和数理统计的随机试验设计技术以及方差分析等一系列推断统计理论和方法。
推断性统计方法的进步对工农业生产和科学研究起到了极大的促进作用。
自20世纪30年代，随着社会经济的发展和医学先进理念的吸收融合，人们对于医疗保险和健康管理的需求日益增长，统计思想渗透到医学领域形成了现代医学统计方法[8]。
例如在生存质量（Quality of life）研究领域，通过分析横向纵向资料，逐步形成了重复测量资料的方差分析、质量调整生存年（QALYs）法等统计方法[9]。
这一阶段，统计在毒理学、分子生物学、临床试验等生物医学领域获得了大量应用，这些领域的发展又带动统计方法不断创新，主成分估计、非参数估计、MME算法等方法应运而生。
随着现代生物医学的发展，计算机技术的进步，人类对健康的管理和疾病的治疗已进入基因领域，对基因数据分析产生了大量需求。
高维海量的基因数据具有全新的数据特征，由此一系列面向高维数据的统计分析方法相继产生。
回顾统计学史可以发现，在不同的社会背景下，统计学的发展都是以实际需求为驱动，伴随着需求和数据的改变逐步向前发展。
在以数据信息为核心的大数据时代，人类社会各个领域的发展都需要从大数据中汲取动力，这无疑对统计数据分析产生了大量的需求。
而大数据所具有的数据特征使得部分传统统计方法不再适用。
根据学科特点和历史沿革，不难看出，在大数据时代，统计学需要针对大数据的特征，以服务和满足各领域需求为目标，不断创新和发展数据分析方法与理论。
三、统计学与计算机自上个世纪以来计算机经历了飞跃式发展，计算机技术催生了大数据，并支撑了它的处理与分析。
计算机技术可以说是大数据发展的基础。
大数据时代对统计学发展的探讨自然离不开对计算机科学的关注。
大数据的价值产生于分析过程，作为大数据分析的主要工具与方法，统计学与计算机技术共同成为服务于大数据的核心科学。
两者关系密切，它们之间存在着合作与竞争并存的关系。
计算机为统计学的发展起到了极大的促进作用。
计算机使人类所拥有的数据水平达到了全新的高度，无论是从数量，类型，还是粒度等方面进行考察。
新型的数据或者数据特征催生出新的数据处理方法，例如社交网络的发展直接要求了基于网络的统计方法的产生；大数据流环境对数据流算法的要求等。
计算机技术也融进统计方法中，促进了新的统计方法的诞生。
自20世纪计算机兴起，一系列建立在计算机基础之上的统计方法就被开发出来：MCMC模拟计算、Jackknife、Bootstrap等。
此类方法不仅拓展了统计学领域，而且开创了解决问题的新思路。
进入大数据时代，以互联网为中心的云计算技术为大数据提供了保管、访问的场所和渠道。
伴随着分布式和并行计算（云计算核心技术）的快速发展，Bag of LittleBootstraps算法（2012）、Memory-Efficient Tucker Decomposition（2008）、基于MapReduce的K-means算法（2009）、基于MapReduce的并行Apriori算法（2012）等一系列面向大数据的抽样、分类、聚类、关联分析方法应运而生。
[10,11,12]在数据统计分析方法蓬勃发展的同时，以数据库技术为关键支撑的计算机信息处理技术在很多领域上也得到大量发展。
例如，在数据获取方面，DEEP WEB技术可以用于感知数据，以及进行高质量的数据继承和整合；在数据存储方面，谷歌、IBM和百度等公司大量运用的GFS技术，能够实现高效率的分布式数据存储，并且可以给大量用户提供总体性能较高的服务；在数据索引方面，当前比较主流的索引技术之一是BigTable，它是一个分布式的、可扩展的、高效的非关系型数据库；在可视化方面，Clustergram技术可以进行聚类，从而优化大数据分析结果的形式[13]。
大数据时代，统计学与计算机互相促进，存在着紧密合作关系。
另一方面，由于统计学的发展是以实际需求为驱动，如果要解决的问题随着计算机的发展可以得到很好的解决，那么相应的统计方法可能就埋没在浩瀚的历史长河里了。
比如在大数据时代，出现了超高维数据，LASSO、SCAD等方法在处理超高维数据下计算效率远远不够[14]。
对于超高维数据，Fan和Lv[15]提出的SIS（SureIndependence Screening）方法可以快速有效地把维数从超高维降到相对小的规模。
这是一种基于相关准则的降维方法，相关准则把特征重要性按照它们与因变量的边际相关来排序，并把与因变量的边际相关弱的那些变量过滤掉。
这种统计方法可以有效地降低计算成本，然而当计算机的速度和性能得到很大提升后，它的价值却在减小。
基于分布式系统的大规模数据软件平台Hadoop，通过并行处理可以成倍地提高计算机性能，作为显卡核心的图形处理器GPU拥有一个专为同时处理多重任务而设计的由数以千计小而高效的核心组成的大规模并行计算架构，经过并行计算的优化，理论上在GPU上的计算速度会比CPU快50-100倍[16]，不借助SIS方法的“GPU+Hadoop”就可以直接处理超高维数据。
部分统计学方法有可能淹没在计算机技术的发展洪流中。
从学科的发展角度来看，统计学与计算机技术也存在一定的竞争关系。
与计算机的竞争关系揭示出统计学所面临的被替代的危机，而面对这个危机最好的态度是积极地拥抱计算机技术，让计算机技术融入统计学。
在大数据时代，统计学应该与计算机技术更加紧密地结合。
四、大数据分析的若干误区关于大数据的数据分析理念，学术界展开了很多研究与讨论，一定程度促进了统计学的发展和数据分析理念的更新，但是也出现了一些误区。
接下来，我们探讨大数据分析中的几个主要误区。
（一）因果关系大数据时代一个显著现象就是更关注于数据的相关关系。
舍恩伯格等在《大数据时代》[4]中提到大数据的一个思维转变：“相关关系比因果关系能更好地了解这个世界”。
国内外学者也开始更多地关注大数据时代相关分析方法的研究[17,18]。
针对相关分析展开的研究，使得人们对于自身和世界的认识拥有一个开放的信息系统视角，对事物的认识不再局限于封闭领域[4,19]。