大数据分析为什么要统计

A. 大数据从何而来 为什么要分析大数据

大数据从具体的小数据发展和分类而来。

1. 比如音乐大数据，是由具体的歌曲、歌名、音乐分类所组成一个大的曲库，无数的曲库就组成一个音乐大数据。电子图书大数据也是如此发展而来。
   

2. 各种分类的大数据，还可以组合成“云数据”，云数据就是超级的大数据。比如，音乐类、图书类、影视类、报纸报刊类、广告类等等的媒体大数据，也可以组成一个超级云数据库。

3. 分析大数据是为了查找、搜索、分析、整理、管理、应用某一类别的具体数据信息，获取并重新使用或应用它。像股票大数据，分析它是为了知道现在和一定期限内，其涨落趋势。气象大数据也是如此。

4. 媒体类大数据的分析，是为了收集、整理人们喜欢、喜爱的歌曲或图书或影视题材，以更简便的方式提供给市场或人们的需要。
   

B. 统计学对数据分析起什么作用

统计学体系可以分为两大类，一个是描述统计学，另一个是推论统计学。把一些数据收集到一起，作图作表，求平均值或者看倾向这些叫做描述统计学。从总体取出一部分样本，通过样本的特点去推论总体的特点，这种推论的统计叫做推论统计学。

当我们进入大数据时代之后统计学有了什么样的变化呢?如果我们能够分析总体的话就没有必要分析一部分的样本了。但是在调查市场的时候我们仍然采取抽查样本的方法。做市场调查的时候我们不可能调查所有的人，所以我们会调查一部分，比如调查1000人来推断总体的市场。但是除了样本以外我们不知道其他用户拥有什么样的特性，在过去的10年，20年里大量生产廉价的产品就能卖出去。不过在今天，消费需求越来越多样化，我们不得不分层了解市场，掌握目标群体的需求才能卖出去。并且互联网的发展不断再给消费市场带来变化，所以企业更是要时刻改变自己的经营战略。

在大数据时代最重要的是了解消费者想要的是什么。从以前的性别，年龄，居住地等这些数据来分析消费者的需求并不能实现一对一的市场营销。所以市场出现的根据个人的购买历史来显示广告，来推荐产品，来实现一对一的买卖。相信今后这样的市场营销会更多，AI(人工智能)系统也会大量地在市场营销中被应用。

C. 大数据分析的目的是什么

1、分析现状

分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。

我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。

2、分析原因

分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。

3、预测未来

数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。

作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。

(3)大数据分析为什么要统计扩展阅读：

大数据要分析的数据类型主要有四大类：

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

D. 大数据与会计为什么要开设统计基础这门课

统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，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。
而会计学是以研究财务活动和成本资料的收集、分类、综合、分析和解释的基础上形成协助决策的信息系统，以有效地管理经济的一门应用学科，可以说它是社会学科的组成部分，也是一门重要的管理学科。会计学的研究对象是资金的运动。
会计学专业的学生在大二的时候总要学习一门统计学基础的科目，主要是为了培养学生的搜索、整理、分析数据的能力，这是财会人在越往高处走越需要的能力。

E. 统计的重要性和作用是什么

统计工作的重要性：从总体上看，统计具有两个明显的特点：一是数量性，其能够借助于数字某一事物在特定的时间和特定方面的数量特征，来帮助人们定或定性分析这一事物，并正确地进行决策；二是综合性，从统计的整体信息来看，其涉及到的国民经济社会文化、科技和人民生活的各个方面，也就是从微观到宏观的所有领域和环节。可以对不同的事物做有联系的综台性分析也可以进行横向对比能总结过去预测未来。

统计的作用：作为统计制度，其主要包含两方面的内容，确立管理体制的运行方式、统计内容和计算方法。这取决于统计的特性。当以个企业的一整套科学合理的统计工作制度建立完善起来之后，对企业而言，其作用主要有一是对企业某一特定时间内的现状和动态的反映，二是对企业的规模和结构情况进行反映，三是对企业的生产效益，速度和效率进行反映，四是反映企业的诸多数量与质量特性五是对该生产经营活动相关的音个方面进行反映。

F. 大数据分析的目的及意义

大数据分析的结果可以给企业带来决策影响，也同时关系到企业的利益体现，大数据分析正在为企业带来了新的变化，主要是帮助企业分析客户数据，进一步掌握了解客户数据，以便做出有针对性的决策。那么，大数据分析的目的及意义有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

G. 为什么数据科学家要懂统计学习

在大数据技术飞速发展的今天，数据科学家（Data Scientists）在学术与工业界都产生巨大影响，那么，什么是数据科学家？数据科学家都要具备哪些技能呢？

什么是数据科学家？
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂统计分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
数据科学家集技术专家与数据分析师的角色于一身，与传统数据分析师相比：后者通常是利用企业的内部数据进行分析，以支持领导层的决策，而前者更多的是通过关注面向用户的数据来创造不同特性的产品和流程，为客户提供有意义的增值服务。
为什么要学习统计学？
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。
几十年来，统计学和计算机科学是互相平行的，互相造出了对方造出的一系列工具、算法。但是直到最近人们开始注意到，计算机科学家所谓的机器学习其实就是统计里面的prediction而已。因此这两个学科又开始重新融合。
纯粹的机器学习讲究算法预测能力，而统计一直就强调“可解释性”。而作为一个数据科学家，80%的时间你是需要跟客户、团队或者上司解释为什么A可行B不可行。如果你告诉他们，“我现在的神经网络就是能有那么好的预测力可是我根本就没法解释上来”，那么，没有人会愿意相信你。
所有，学习统计学对数据科学家非常重要！

H. 大数据与统计学有什么联系

实际上，虽然在大数据时代背景下，统计学的知识体系产生了一定程度的调整，但是统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，统计学注重的是方式方法，而大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。从另一个角度来说，统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。

从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。所以，对于主攻大数据分析方向的研发人员来说，掌握统计学知识还是很有必要的，统计学在数据分析方面已经形成了一个较为系统的知识体系，而且很多技术已经经过了实践的检验。其实对于很多职场人来说，平时大部分的数据分析任务都是基于统计学理论进行的，包括采用的数据分析工具也都属于统计学领域的范畴。

从未来的发展趋势来看，一方面统计学会进一步向大数据倾斜，包括目前不少统计学专业的研究生课题，都逐渐开始向大数据方向拓展，另一方面大数据会在发展的初期大量采用统计学相关理论和技术，这也能够提升大数据相关技术的落地应用能力。

I. 统计学方法咋大数据分析中有用吗

统计学方法在大数据分析中是有用的，统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，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。
大数据只是数据量大，不代表我们能观测到总体。有的时候，总体是可测的。但在更多时候，总体从理论上就是无法观测的。这时统计学就是必须的，它帮我们从数据里还原出数据背后的真实，如同感官将显象背后的物自体呈现给人类理性。
随着数据挖掘技术的发展，数据的获取自然会越来越容易，但统计学作为从数据中读取信息的科学，应该永远和获取数据的学问相伴相生。