大數據分析為什麼要統計

A. 大數據從何而來 為什麼要分析大數據

大數據從具體的小數據發展和分類而來。

1. 比如音樂大數據，是由具體的歌曲、歌名、音樂分類所組成一個大的曲庫，無數的曲庫就組成一個音樂大數據。電子圖書大數據也是如此發展而來。
   

2. 各種分類的大數據，還可以組合成「雲數據」，雲數據就是超級的大數據。比如，音樂類、圖書類、影視類、報紙報刊類、廣告類等等的媒體大數據，也可以組成一個超級雲資料庫。

3. 分析大數據是為了查找、搜索、分析、整理、管理、應用某一類別的具體數據信息，獲取並重新使用或應用它。像股票大數據，分析它是為了知道現在和一定期限內，其漲落趨勢。氣象大數據也是如此。

4. 媒體類大數據的分析，是為了收集、整理人們喜歡、喜愛的歌曲或圖書或影視題材，以更簡便的方式提供給市場或人們的需要。
   

B. 統計學對數據分析起什麼作用

統計學體系可以分為兩大類，一個是描述統計學，另一個是推論統計學。把一些數據收集到一起，作圖作表，求平均值或者看傾向這些叫做描述統計學。從總體取出一部分樣本，通過樣本的特點去推論總體的特點，這種推論的統計叫做推論統計學。

當我們進入大數據時代之後統計學有了什麼樣的變化呢?如果我們能夠分析總體的話就沒有必要分析一部分的樣本了。但是在調查市場的時候我們仍然採取抽查樣本的方法。做市場調查的時候我們不可能調查所有的人，所以我們會調查一部分，比如調查1000人來推斷總體的市場。但是除了樣本以外我們不知道其他用戶擁有什麼樣的特性，在過去的10年，20年裡大量生產廉價的產品就能賣出去。不過在今天，消費需求越來越多樣化，我們不得不分層了解市場，掌握目標群體的需求才能賣出去。並且互聯網的發展不斷再給消費市場帶來變化，所以企業更是要時刻改變自己的經營戰略。

在大數據時代最重要的是了解消費者想要的是什麼。從以前的性別，年齡，居住地等這些數據來分析消費者的需求並不能實現一對一的市場營銷。所以市場出現的根據個人的購買歷史來顯示廣告，來推薦產品，來實現一對一的買賣。相信今後這樣的市場營銷會更多，AI(人工智慧)系統也會大量地在市場營銷中被應用。

C. 大數據分析的目的是什麼

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何。

我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。

作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

(3)大數據分析為什麼要統計擴展閱讀：

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

D. 大數據與會計為什麼要開設統計基礎這門課

統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。
其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
而會計學是以研究財務活動和成本資料的收集、分類、綜合、分析和解釋的基礎上形成協助決策的信息系統，以有效地管理經濟的一門應用學科，可以說它是社會學科的組成部分，也是一門重要的管理學科。會計學的研究對象是資金的運動。
會計學專業的學生在大二的時候總要學習一門統計學基礎的科目，主要是為了培養學生的搜索、整理、分析數據的能力，這是財會人在越往高處走越需要的能力。

E. 統計的重要性和作用是什麼

統計工作的重要性：從總體上看，統計具有兩個明顯的特點：一是數量性，其能夠藉助於數字某一事物在特定的時間和特定方面的數量特徵，來幫助人們定或定性分析這一事物，並正確地進行決策；二是綜合性，從統計的整體信息來看，其涉及到的國民經濟社會文化、科技和人民生活的各個方面，也就是從微觀到宏觀的所有領域和環節。可以對不同的事物做有聯系的綜台性分析也可以進行橫向對比能總結過去預測未來。

統計的作用：作為統計制度，其主要包含兩方面的內容，確立管理體制的運行方式、統計內容和計算方法。這取決於統計的特性。當以個企業的一整套科學合理的統計工作制度建立完善起來之後，對企業而言，其作用主要有一是對企業某一特定時間內的現狀和動態的反映，二是對企業的規模和結構情況進行反映，三是對企業的生產效益，速度和效率進行反映，四是反映企業的諸多數量與質量特性五是對該生產經營活動相關的音個方面進行反映。

F. 大數據分析的目的及意義

大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，主要是幫助企業分析客戶數據，進一步掌握了解客戶數據，以便做出有針對性的決策。那麼，大數據分析的目的及意義有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

G. 為什麼數據科學家要懂統計學習

在大數據技術飛速發展的今天，數據科學家（Data Scientists）在學術與工業界都產生巨大影響，那麼，什麼是數據科學家？數據科學家都要具備哪些技能呢？

什麼是數據科學家？
數據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。一個優秀的數據科學家需要具備的素質有：懂數據採集、懂數學演算法、懂數學軟體、懂統計分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等。
數據科學家集技術專家與數據分析師的角色於一身，與傳統數據分析師相比：後者通常是利用企業的內部數據進行分析，以支持領導層的決策，而前者更多的是通過關注面向用戶的數據來創造不同特性的產品和流程，為客戶提供有意義的增值服務。
為什麼要學習統計學？
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
幾十年來，統計學和計算機科學是互相平行的，互相造出了對方造出的一系列工具、演算法。但是直到最近人們開始注意到，計算機科學家所謂的機器學習其實就是統計裡面的prediction而已。因此這兩個學科又開始重新融合。
純粹的機器學習講究演算法預測能力，而統計一直就強調「可解釋性」。而作為一個數據科學家，80%的時間你是需要跟客戶、團隊或者上司解釋為什麼A可行B不可行。如果你告訴他們，「我現在的神經網路就是能有那麼好的預測力可是我根本就沒法解釋上來」，那麼，沒有人會願意相信你。
所有，學習統計學對數據科學家非常重要！

H. 大數據與統計學有什麼聯系

實際上，雖然在大數據時代背景下，統計學的知識體系產生了一定程度的調整，但是統計學本身的理念與大數據還是具有一定區別的，統計學注重的是方式方法，而大數據則更關注於整個數據價值化的過程，大數據不僅需要統計學知識，還需要具備數學知識和計算機知識。從另一個角度來說，統計學為大數據進行數據價值化奠定了一定的基礎。

從技術體系結構來看，統計學知識主要應用在大數據分析領域，統計學方式是大數據分析的兩種主要方式之一，另一種數據分析方式是機器學習。所以，對於主攻大數據分析方向的研發人員來說，掌握統計學知識還是很有必要的，統計學在數據分析方面已經形成了一個較為系統的知識體系，而且很多技術已經經過了實踐的檢驗。其實對於很多職場人來說，平時大部分的數據分析任務都是基於統計學理論進行的，包括採用的數據分析工具也都屬於統計學領域的范疇。

從未來的發展趨勢來看，一方面統計學會進一步向大數據傾斜，包括目前不少統計學專業的研究生課題，都逐漸開始向大數據方向拓展，另一方面大數據會在發展的初期大量採用統計學相關理論和技術，這也能夠提升大數據相關技術的落地應用能力。

I. 統計學方法咋大數據分析中有用嗎

統計學方法在大數據分析中是有用的，統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
大數據只是數據量大，不代表我們能觀測到總體。有的時候，總體是可測的。但在更多時候，總體從理論上就是無法觀測的。這時統計學就是必須的，它幫我們從數據里還原出數據背後的真實，如同感官將顯象背後的物自體呈現給人類理性。
隨著數據挖掘技術的發展，數據的獲取自然會越來越容易，但統計學作為從數據中讀取信息的科學，應該永遠和獲取數據的學問相伴相生。