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摘 要：何为大数据？首先数据的量是有所增多的，其次数据的类型也在向多样化的方向发展，大数据时代的到来，使原本孤立的数据有所联系，我们在整合与研究数据的过程中，对数据的分析有了全新的挑战，所以应该有效的创新统计学模型，将统计学良好的应用到大数据分析当中。最近在社会上比较流行的一种说法是：“大数据时代已经到来，我们可以不需要复杂的统计学方法了。”在我看来这种观点是不正确的，统计学依然是数据分析的基础和灵魂。
关键词：统计学 大数据时代 分析应用
正文：随着大数据时代的到来，大数据信息在各种领域中得到了广泛的应用，面对数据到大数据的演变，应用统计学也面临着重大的挑战和冲击。统计学是数学的一个分支，统计学最终可以对数据进行量化的分析和总结，在推算和预测的过程中，可以为相关的策略提供一定的依据和参考，在大数据时代下应用统计学能够促使我国大数据信息可以进一步的发展，同时也能够实现应用统计学的创新发展。
一、大数据时代对统计应用的挑战
随着我国经济的迅速发展，我们已经步入了大数据时代，这些数据是信息化发展的产物，这些数据不仅种类繁多，而且数据与数据之间还存在着交汇之处，与传统的单一数据有着很大的区别，通过有效的方法对大数据信息进行整合分析，将分析的有价值的信息运用到企业生产策略当中，能够为我们的企业发展和我国的经济发展带来重要的影响作用。但是，大数据时代下的统计应用学也面临着一定的挑战，大数据信息是比较庞杂的，在整合与分析的过程中不能够利用传统的抽样统计方法，需要我们结合大数据时代下的发展特点对统计应用学进行创新发展，在大数据时代下，我们对数据分析的精度没有过多的要求，但是在整合与分析大数据的过程中，我们更加注重对整体信息的获取和掌握，在传统的数据分析过程中，我们更加注重的是找到事物之间的因果关系，但是在大数据背景下，我们更加注重的是能够掌握数据之间存在的相互联系，应该将统计应用学与大数据时代下的信息有效地结合起来，创新统计应用学的分析方法，在整合分析大数据信息的过程中获取到更多有价值的信息。
二、统计学在大数据时代下的应用
2.1应用统计分析学 降低分析成本
在这个信息时代，我们可以获取海量的数据，在数据分析的过程中，我们需要对有信息的数据进行专业化的处理，在分析大数据信息的过程中，我们应该降低分析方法和分析设备的成本，部分分析方法和分析设备的成本是比较高的，但是在相比之下，统计学的相关分析方法就能够有效地降低大数据分析的成本，统计学在数据分析处理中有着它独有的意义，它所研究的数据必须具有真实性、是能够客观存在的数据，必须围绕着数据才能有效地使用统计学的相关方法。同时统计学能够以较少的数据进行精准高度的分析，在这个过程中也不会花费过多的成本。在分析的过程中，通过统计学的抽样方法能够将一定的数据进行有效的处理，这能够满足人们对数据处理的需要。同时在大数据分析处理的过程中使用统计学能够有效地提升数据处理的效率。统计学在大数据处理和分析的过程中也面临着一定的挑战，如今的统计方法在面临分布式大数据和数据流的环境中存在着一定的困难，所以我们应该根据大数据这样的新环境，创造出新的统计方法，積极的学习大数据时代下新的事物，拓展统计学的模型，扩展统计学的应用领域，这可以使统计学的方法能够与时俱进，能够更好地适应大数据时代的发展潮流。
2.2大力推进统计数据开放共享
在大数据时代的背景下，数据信息呈指数增加，如果我们不能对这些数据进行有效地整理分析，就会造成一定的数据资源浪费，同时也不利于将整合的数据信息投放于我国的经济发展当中，不利于促使我国的经济发展和社会进步。在大数据时代下应用统计学，首先应该保证统计数据的有效开放，通过各种手段有效的拓宽数据信息传播的新媒体途径，促使相关部门之间可以进行统计数据的资源共享，在资源共享的过程中，应该有效地建立数据共享信息平台，可以将大数据信息更好地标准化处理，最后应该有效地培养专业性素质高的大数据分析人才，这些数据分析人才应该能够熟练地掌握统计应用方面的知识，在整理和分析数据信息的过程中，良好地应用统计学的相关方法，这对我国统计应用学的发展有着积极地影响意义，同时有利于促进我国的经济发展，能够更好的挖掘大数据时代下的信息价值，对我国各领域的企业发展也有一定的意义和价值。
2.3大数据时代的统计学在企业和农业中的应用
在农业生产过程中，我们以种植水稻为例，在种植水稻的过程中影响水稻产量的原因有许多，我们需要对其进行具体有效的分析。在种植水稻的过程中，土壤和气候等一些因素都在一定程度上影响着水稻的产量，水稻在全国范围内都可以进行种植，所以对水稻产量的数据分析是非常重要的，影响水稻产量的因素有多种，这些数据比较庞大，传统的抽样方法在进行分析的过程中可能会面临着许多的困难，而且不能对整体的数据进行有效的把握，但是将大数据与统计学良好的结合起来，就可以对整体数据进行分析，找出影响水稻产量的真正原因。
在企业生产的过程中，企业管理者也可以有效地应用统计学对企业数据进行良好的分析，在公司监管的过程中，利用传统的统计方法是远远不够的。企业管理者需要将大二数据时代下的数据信息与统计方法有效地结合起来，对企业信息进行有效的整合和分析，因为这些数据的内容和种类是比较繁多的，在面临这些庞大数据的过程中，企业管理者就可以采用统计学的相关方法对这些数据进行整合分析，这能有效地促使企业得到稳定长远的发展。
结束语：综上所述，在大数据时代，大数据分析的根本性问题与传统数据分析之间有着相同之处，大数据这些复杂的特点也为统计学的应用提出了全新的挑战，传统的统计方法在大数据时代下已经很难生存，因为大数据时代下的戏信息是非常复杂的，传统的统计方法很难适应这些数据，所以我们要根据大数据时代下的数据特点创新我们的统计学模型，在大数据时代下，统计方法面临的这些挑战同时也意味着巨大的机遇，在不断探索和创新的过程中，可能会产生新的思想和新的技术，这对我国的经济发展以及数据信息化发展有着不可替代的影响作用。
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]张端贵.大数据背景下统计学面临的挑战[J].财经界（学术版），2019（15）：256.
关键词：统计学 大数据时代 分析应用
正文：随着大数据时代的到来，大数据信息在各种领域中得到了广泛的应用，面对数据到大数据的演变，应用统计学也面临着重大的挑战和冲击。统计学是数学的一个分支，统计学最终可以对数据进行量化的分析和总结，在推算和预测的过程中，可以为相关的策略提供一定的依据和参考，在大数据时代下应用统计学能够促使我国大数据信息可以进一步的发展，同时也能够实现应用统计学的创新发展。
一、大数据时代对统计应用的挑战
随着我国经济的迅速发展，我们已经步入了大数据时代，这些数据是信息化发展的产物，这些数据不仅种类繁多，而且数据与数据之间还存在着交汇之处，与传统的单一数据有着很大的区别，通过有效的方法对大数据信息进行整合分析，将分析的有价值的信息运用到企业生产策略当中，能够为我们的企业发展和我国的经济发展带来重要的影响作用。但是，大数据时代下的统计应用学也面临着一定的挑战，大数据信息是比较庞杂的，在整合与分析的过程中不能够利用传统的抽样统计方法，需要我们结合大数据时代下的发展特点对统计应用学进行创新发展，在大数据时代下，我们对数据分析的精度没有过多的要求，但是在整合与分析大数据的过程中，我们更加注重对整体信息的获取和掌握，在传统的数据分析过程中，我们更加注重的是找到事物之间的因果关系，但是在大数据背景下，我们更加注重的是能够掌握数据之间存在的相互联系，应该将统计应用学与大数据时代下的信息有效地结合起来，创新统计应用学的分析方法，在整合分析大数据信息的过程中获取到更多有价值的信息。
二、统计学在大数据时代下的应用
2.1应用统计分析学 降低分析成本
在这个信息时代，我们可以获取海量的数据，在数据分析的过程中，我们需要对有信息的数据进行专业化的处理，在分析大数据信息的过程中，我们应该降低分析方法和分析设备的成本，部分分析方法和分析设备的成本是比较高的，但是在相比之下，统计学的相关分析方法就能够有效地降低大数据分析的成本，统计学在数据分析处理中有着它独有的意义，它所研究的数据必须具有真实性、是能够客观存在的数据，必须围绕着数据才能有效地使用统计学的相关方法。同时统计学能够以较少的数据进行精准高度的分析，在这个过程中也不会花费过多的成本。在分析的过程中，通过统计学的抽样方法能够将一定的数据进行有效的处理，这能够满足人们对数据处理的需要。同时在大数据分析处理的过程中使用统计学能够有效地提升数据处理的效率。统计学在大数据处理和分析的过程中也面临着一定的挑战，如今的统计方法在面临分布式大数据和数据流的环境中存在着一定的困难，所以我们应该根据大数据这样的新环境，创造出新的统计方法，積极的学习大数据时代下新的事物，拓展统计学的模型，扩展统计学的应用领域，这可以使统计学的方法能够与时俱进，能够更好地适应大数据时代的发展潮流。
2.2大力推进统计数据开放共享
在大数据时代的背景下，数据信息呈指数增加，如果我们不能对这些数据进行有效地整理分析，就会造成一定的数据资源浪费，同时也不利于将整合的数据信息投放于我国的经济发展当中，不利于促使我国的经济发展和社会进步。在大数据时代下应用统计学，首先应该保证统计数据的有效开放，通过各种手段有效的拓宽数据信息传播的新媒体途径，促使相关部门之间可以进行统计数据的资源共享，在资源共享的过程中，应该有效地建立数据共享信息平台，可以将大数据信息更好地标准化处理，最后应该有效地培养专业性素质高的大数据分析人才，这些数据分析人才应该能够熟练地掌握统计应用方面的知识，在整理和分析数据信息的过程中，良好地应用统计学的相关方法，这对我国统计应用学的发展有着积极地影响意义，同时有利于促进我国的经济发展，能够更好的挖掘大数据时代下的信息价值，对我国各领域的企业发展也有一定的意义和价值。
2.3大数据时代的统计学在企业和农业中的应用
在农业生产过程中，我们以种植水稻为例，在种植水稻的过程中影响水稻产量的原因有许多，我们需要对其进行具体有效的分析。在种植水稻的过程中，土壤和气候等一些因素都在一定程度上影响着水稻的产量，水稻在全国范围内都可以进行种植，所以对水稻产量的数据分析是非常重要的，影响水稻产量的因素有多种，这些数据比较庞大，传统的抽样方法在进行分析的过程中可能会面临着许多的困难，而且不能对整体的数据进行有效的把握，但是将大数据与统计学良好的结合起来，就可以对整体数据进行分析，找出影响水稻产量的真正原因。
在企业生产的过程中，企业管理者也可以有效地应用统计学对企业数据进行良好的分析，在公司监管的过程中，利用传统的统计方法是远远不够的。企业管理者需要将大二数据时代下的数据信息与统计方法有效地结合起来，对企业信息进行有效的整合和分析，因为这些数据的内容和种类是比较繁多的，在面临这些庞大数据的过程中，企业管理者就可以采用统计学的相关方法对这些数据进行整合分析，这能有效地促使企业得到稳定长远的发展。
结束语：综上所述，在大数据时代，大数据分析的根本性问题与传统数据分析之间有着相同之处，大数据这些复杂的特点也为统计学的应用提出了全新的挑战，传统的统计方法在大数据时代下已经很难生存，因为大数据时代下的戏信息是非常复杂的，传统的统计方法很难适应这些数据，所以我们要根据大数据时代下的数据特点创新我们的统计学模型，在大数据时代下，统计方法面临的这些挑战同时也意味着巨大的机遇，在不断探索和创新的过程中，可能会产生新的思想和新的技术，这对我国的经济发展以及数据信息化发展有着不可替代的影响作用。
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]张端贵.大数据背景下统计学面临的挑战[J].财经界（学术版），2019（15）：256.