褚慧敏

摘 要：大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各個(gè)方面產(chǎn)生的巨大影響，本文討論了大數(shù)據(jù)下的統(tǒng)計(jì)思維原理：總體代替抽樣可以改善取樣分析的準(zhǔn)確性；用相關(guān)代替因果，在一定程度上對(duì)研究有量變引起質(zhì)變的作用；接受數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確和不完美，可以更好地模擬和了解世界?；谶@一原理，討論統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)，如數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析 總體 相關(guān) 近似

中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2018）01（a）-0166-03

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、傳感器的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)引起全球廣泛的關(guān)注[1]。企業(yè)的IT高管們已然開(kāi)始意識(shí)到，如果沒(méi)有強(qiáng)大的分析系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)幾乎沒(méi)什么價(jià)值。所以，最關(guān)鍵的并非大數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)價(jià)值的獲取。如果企業(yè)管理者能夠從他們收集的數(shù)據(jù)中得到真實(shí)的信息，他們可以做出更好的決策，并提升企業(yè)乃至整個(gè)行業(yè)中的地位。

小數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的最基本的思想就是抽樣方法，利用樣本的信息去估計(jì)總體信息以減少不必要的損失。其中最常見(jiàn)的應(yīng)用就是，在測(cè)量某家廠商生產(chǎn)電視的壽命時(shí)，不必每一臺(tái)都去測(cè)量，而是從中取出樣本測(cè)量，再利用樣本和總體的關(guān)系，得到總體的電視壽命的大概分布，再利用抽樣檢測(cè)，驗(yàn)證其分布是否合理[2]。

與小數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不用隨機(jī)抽樣調(diào)查，而采用全員數(shù)據(jù)參與的方法。當(dāng)數(shù)據(jù)積累到一定程度之后，數(shù)據(jù)就會(huì)引發(fā)質(zhì)變。也就是說(shuō)，樣本容量越大，收集的信息就越多，

從而估計(jì)的精度就越高，但進(jìn)行觀察所投入的費(fèi)用、人力和處理時(shí)間就越長(zhǎng)。抽樣方法，雖然節(jié)省了進(jìn)行觀察所投入的費(fèi)用、人力和處理時(shí)間，但由于收集的信息有限，影響了估計(jì)的準(zhǔn)確性，在小數(shù)據(jù)時(shí)代，這是個(gè)統(tǒng)計(jì)兩難問(wèn)題。而今天，在計(jì)算機(jī)處理能力日益增長(zhǎng)，特別是互聯(lián)網(wǎng)（包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)）的發(fā)展、傳感技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得統(tǒng)計(jì)所需要的樣本的獲取變得輕而易舉，或者說(shuō)大數(shù)據(jù)時(shí)代給統(tǒng)計(jì)科學(xué)帶來(lái)了新的生機(jī)。大數(shù)據(jù)價(jià)值獲取主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面[2]。

（1）可視化分析。

數(shù)據(jù)可視化分析能夠客觀地、直觀地認(rèn)知數(shù)據(jù)，其基本原理是借助于圖形化技術(shù)，直觀地傳達(dá)數(shù)據(jù)潛在的特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于相當(dāng)稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。讓數(shù)據(jù)分析人員更深入地觀察和分析，實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)。

（2）數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘。

數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘指從大量有噪聲的、不完全的、隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)中，提取隱藏在數(shù)據(jù)中的、有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。挖掘的結(jié)果是數(shù)據(jù)分析報(bào)告的素材，挖掘的越深，數(shù)據(jù)故事講得就越精彩。數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘是數(shù)據(jù)分析的基本任務(wù)。

（3）預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)分析最要的目標(biāo)之一就是預(yù)測(cè)分析，其基本思想是根據(jù)客觀事物的已知信息，推測(cè)和評(píng)估估計(jì)事物在將來(lái)的某些特征和發(fā)展?fàn)顟B(tài)，從而減少對(duì)事物認(rèn)知的不確定性，減少?zèng)Q策的盲目性。

要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析這些技術(shù)，必須要樹(shù)立大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)理念。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)理念

1.1 總體取代抽樣

在小數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)分析往往用盡可能少的樣本來(lái)證實(shí)總體的假設(shè)，所以，一般采用隨機(jī)抽樣，隨機(jī)抽樣方法存在以下缺陷。

（1）隨機(jī)性不容易保證；

（2）泛化能力差；

（3）忽略了細(xì)節(jié)；

（4）對(duì)奇異值敏感。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)的發(fā)展，能很容易獲取來(lái)自傳感器、網(wǎng)站、視頻等數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)的處理能力越來(lái)越大。所以，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)分析不是依靠少量的樣本抽樣數(shù)據(jù)，而是依靠總體數(shù)據(jù)。如Google的流感趨勢(shì)預(yù)測(cè)是在分析了幾十億條互聯(lián)網(wǎng)社交數(shù)據(jù)而得出的結(jié)論?？傮w取代抽樣能夠提高微觀層面分析的準(zhǔn)確性。

“樣本=總體”是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)則，這種巨大的調(diào)整，意味著統(tǒng)計(jì)重心需要轉(zhuǎn)移。

如果說(shuō)小數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)分析的重心在于如何獲取數(shù)據(jù)，那么在大數(shù)據(jù)時(shí)代，則重心在于如何選擇有用數(shù)據(jù)[4]。

數(shù)據(jù)多比數(shù)據(jù)少要好，更多數(shù)據(jù)比算法系統(tǒng)更優(yōu)化還要重要。

1.2 相關(guān)關(guān)系取代因果關(guān)系

相關(guān)關(guān)系應(yīng)該說(shuō)是統(tǒng)計(jì)科學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)，雖然有大量的理論是以邏輯推導(dǎo)得來(lái)的，但還是有相當(dāng)一部分是先發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，再研究因果關(guān)系。

針對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析中的因果關(guān)系難以確定的缺陷，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，更注重相關(guān)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)。相關(guān)關(guān)系指我們?cè)谟^察研究對(duì)象X，Y時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)，X的變化總是與Y的變化同步，那我們就說(shuō)X和Y是相關(guān)的。事實(shí)上，我們可以確定的所有關(guān)系都是相關(guān)關(guān)系，但我們無(wú)法得出因果性結(jié)論，相關(guān)關(guān)系應(yīng)該只與變量之間連動(dòng)性的緊密程度有關(guān)，而不應(yīng)受變量間形式的影響。相關(guān)關(guān)系具有“普遍性”，運(yùn)用范圍之廣、重要性之大是我們不能忽略的。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法已經(jīng)無(wú)法滿足發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系的業(yè)務(wù)需求，面臨巨大挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

從理論上講，相關(guān)關(guān)系是發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系的基礎(chǔ)，快速排除不必要的行為。特別在研究復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，采用相關(guān)關(guān)系分?jǐn)?shù)線因果關(guān)系具有更高的效率。相關(guān)關(guān)系的研究是一種提高研究效率的方法，在一定程度上對(duì)研究有量變引起質(zhì)變的又積極作用。

文獻(xiàn)[5]指出：“我們沒(méi)有必要非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲，相關(guān)關(guān)系能夠幫助我們更好地了解這個(gè)世界?！苯⒃谙嚓P(guān)關(guān)系分析法上面的預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心。通過(guò)找到“關(guān)聯(lián)物”并監(jiān)控它，我們就能夠預(yù)測(cè)未來(lái)。

1.3 近似取代精確

精確的、規(guī)范化的、可以被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)處理的數(shù)據(jù)只占全部數(shù)據(jù)的5%，必須接受不精確性才能處理另外的95%[6]。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，近似性不是竭力避免，而是一種標(biāo)準(zhǔn)途徑[7]。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析的目的就是防止發(fā)生錯(cuò)誤，所以，在收集樣本時(shí)，數(shù)據(jù)分析師會(huì)用明智的策略來(lái)減少錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，但實(shí)施規(guī)避錯(cuò)誤發(fā)生的策略非常耗費(fèi)。尤其是當(dāng)我們收集的數(shù)據(jù)大到一定規(guī)模時(shí)，規(guī)避錯(cuò)誤發(fā)生的策略就行不通了，不僅是因?yàn)樘幚沓杀炯哟螅€因?yàn)樵诤Ａ繑?shù)據(jù)上保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性不太現(xiàn)實(shí)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代要求我們重新看待數(shù)據(jù)精確性的內(nèi)涵。如果將小數(shù)據(jù)時(shí)代的思維模式運(yùn)用于大數(shù)據(jù)上，就會(huì)錯(cuò)過(guò)許多挖掘有價(jià)值數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。

執(zhí)迷于數(shù)據(jù)精確性是“小數(shù)據(jù)時(shí)代”的產(chǎn)物，因?yàn)樵凇靶?shù)據(jù)時(shí)代”，任何一個(gè)數(shù)據(jù)都對(duì)結(jié)果有影響，所以，只有保證數(shù)據(jù)的精確性，才不會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果出偏差。

如今，我們掌握的數(shù)據(jù)庫(kù)越來(lái)越全面，不需要再擔(dān)心某個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)總體分析的產(chǎn)生的不利影響。我們要做的就是要接受這些不精確的數(shù)據(jù)，并從中受益，而不是以高昂的代價(jià)消除數(shù)據(jù)的不精確性。

大數(shù)據(jù)讓我們接受數(shù)據(jù)的不精確和不完美，除了一開(kāi)始會(huì)與我們的直覺(jué)相矛盾之外，隨著數(shù)據(jù)的增多，“近似”反而能夠更好地地理解世界。

2 統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)的變革

一個(gè)新生事物的出現(xiàn)將必定導(dǎo)致傳統(tǒng)觀念和技術(shù)的革命。小數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)最得意的回歸預(yù)測(cè)方法面臨考驗(yàn)[8]。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的“總體、相關(guān)關(guān)系、近似”特征，增強(qiáng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)的生命力，意味著統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)將發(fā)生如下變革。

2.1 數(shù)據(jù)搜集

數(shù)據(jù)的搜集和存儲(chǔ)是大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)利用的前提。如果沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)，再?gòu)?qiáng)大的分析能力也是“巧婦難為無(wú)米之炊”。在搜集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)方面，要有長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光，會(huì)分析的數(shù)據(jù)要搜集，不會(huì)分析的數(shù)據(jù)也要搜集。等到新的數(shù)據(jù)分析方式出來(lái)之后再開(kāi)始搜集數(shù)據(jù)就已悔之晚矣。

隨著傳感技術(shù)的發(fā)展，收集數(shù)據(jù)變得十分簡(jiǎn)單而且成本超便宜。即使你僅僅在討論區(qū)留言、Twitter 或 FB 發(fā)表一段文字，它都會(huì)變成新的信息，成為大數(shù)據(jù)的一部份?？梢哉f(shuō)你的生活離不開(kāi)這片無(wú)限巨網(wǎng)，即使你不上網(wǎng)，手上的付款裝置同樣有機(jī)會(huì)出賣(mài)你，讓你成為大數(shù)據(jù)提供者之一，所以，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)抽樣調(diào)查不再適用。

2.2 數(shù)據(jù)處理

提高對(duì)數(shù)據(jù)的分析能力是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的核心。再利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法無(wú)法得到我們期望的結(jié)果，這就需要我們對(duì)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行創(chuàng)新與發(fā)展。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是以相關(guān)關(guān)系為基礎(chǔ)展開(kāi)的，它不同于傳統(tǒng)的因果關(guān)系分析，因果關(guān)系分析基本是線性相關(guān)分析，而相關(guān)關(guān)系分析的不僅是線性相關(guān)，更多的是非線性相關(guān)以及不明確函數(shù)形式的線性關(guān)系。

2.3 數(shù)據(jù)使用

讓數(shù)據(jù)說(shuō)話，用數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)的決策效率和決策質(zhì)量是大數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)。用戶一般情況下是不知道自己需要什么，但大數(shù)據(jù)知道。通過(guò)價(jià)值挖掘，數(shù)據(jù)會(huì)告訴管理者，用戶需要解決的問(wèn)題是什么。讓數(shù)據(jù)說(shuō)話就是寫(xiě)出有分量、有價(jià)值、能輔助決策的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，這樣的報(bào)告不是用數(shù)據(jù)證明你的結(jié)論，而是如何講清楚數(shù)據(jù)的故事。一般需要特別關(guān)注：（1）業(yè)務(wù)的改變，（2）異常數(shù)據(jù)。

3 結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)不是基于人工設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)，也不是借助傳統(tǒng)方法獲得的數(shù)據(jù)，而是基于現(xiàn)代信息技術(shù)自動(dòng)記錄、儲(chǔ)存和擴(kuò)充的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)特性分析找出大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的聯(lián)系，進(jìn)一步了解在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，統(tǒng)計(jì)學(xué)所處的地位以及大數(shù)據(jù)時(shí)代下統(tǒng)計(jì)學(xué)的變化和發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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