摘要：随着电子信息化与互联网的高速发展，数据展现出海量增多态势，大数据的产生极大影响到统计学发展，统计学迎来了较大的发展机遇和挑战。本文针对大数据背景下统计学面临的挑战和机遇进行详细分析，介绍了大数据的概念，详细阐述了大数据背景下推动统计学发展的措施。
关键词：大数据；统计学；机遇；挑战；发展措施
大数据时代的出现是我国技术改革的一个关键转折点，伴随着大数据的发展，给统计学带来了一定的机遇与挑战。当前，大数据分析为统计学的计量方式及方法的创新带来了良好的机会及挑战，基于原本的统计学计量与计算海量信息前提下，还能创建数学模型，依靠其环境整合研究海量信息，提升统计学中的统计效率与精准性。但是，我国统计学依旧存在诸多问题，尚无法适应大数据分析的计算，这同样是统计学处于大数据背景下面临的一大挑战。
一、大数据时代概述
大数据是指一个大样本与信息整合。基于一些样本问题，采取统计学来取样分析，达到所需的进度，因为有的问题维数较高，要求基于统计学原理进行降维、压缩与分解。此外，大数据还能够理解成涉及多角度、多领域的信息整合，能够是自然科学，还能够是人文科学等的整合性信息，各学科将可以相互结合穿插。原来的统计学方式适用于分析单一计算机的信息存储，但无法适应大数据分析。当前大数据的主要目的就是将繁琐难懂的信息转变成人们通俗易懂的内容，从而探究信息的源头与机制，再制定对策。考量到数据转变成知识需要很长时间，因此人们采集的信息会保存在存储器内，便于以后应用。
大数据最早在技术领域获得使用，随着互联网平台的进步，信息时代随即出现，每日的数据处理量也在增多，以往的数据系统已无法保存海量增多的数据，新兴的信息化系统就处理了数据僵化现象，更为智能化的分析数据，提升了人们每日处理信息的效率与能力。
大数据对大量数据的处理性能表示大数据需与云计算相搭配，单机电脑的运行能力必定无法支持信息的处理，可是大数据技术的发展作用并不只是对信息的简单处理，其是对这些数据实现加工处理，这一过程是单位获得利润的关键前提。大数据应用中有许多特殊技术的搭配，最大程度上处理短期内通过的信息，这些技术将数据整合与计算，安排给几百以及上千台计算机，使之相互配合共同处理数据。
二、大数据分析给统计学带来的机遇
大数据环境下，人们开始采集、研究多种数据，经研究这些数据来处理日常面临的问题，而且可以通过数据预测事物发展方向及规律。此外，在国内外均有许多统计学领域的专家学者利用计算机系统来分析、探究结果。大数据的出现会逐渐提高统计效率，由大数据促使各学科之间更加紧密联系。
压疮的发生与多种因素共同作用有关，护士是临床治疗及护理工作的执行者，在日常护理工作中扮演主导地位，研究中为患者提供品管圈活动干预，重点就预防压疮制定护理对策。而传统护理服务中未结合患者存在的实际风险因素进行针对性干预，导致部分无用护理操作，护理效果一般；因此临床加强护理风险干预十分必要[4]。
由于大部分农产品含有的基质比较复杂（见表1）。有很多成分如有机酸类、脂类等对有机磷检测的影响很显著，叶宇飞[3]等人研究了果蔬中农残的基质效应，发现部分有机磷农药会产生基质干扰效应，其中辛硫磷的基质效应最强。有机磷农药残留分析主要包括样前处理和仪器分析两个部分。而前处理的好坏直接影响到分析结果的准确性[4]。
1.不断优化发展的统计办法
大数据时代的发展，转变了以往利用单一计算机保存的数据开展分析、核算工作的现状，促使改变优化后的统计办法不再局限在单一计算机信息方面，其利用移动硬盘把大量计算机保存的信息实现汇总、整理，营造全新的信息流环境，令大量分散冗杂的信息能够同时得到统一分析、处理，大幅度提升了统计效率。此外，统计办法的改进还表现为随着数据种类的逐渐增多，能用的统计办法类型也在持续增加，在现代信息化系统的支撑下，统计学对信息的分析、处理开始向着分类、高效趋势发展。
2.完善的预处理统计信息
统计学方面，样本统计在统计中占有较高地位。统计学主要是对筛选、整理的信息展开数量间与数量特征关系分析，而分析样本统计中信息是否有较高的价值，是明确样本的规范化与选择性。但是大数据时代的出现，加大了对样本规范性的确定及样本的选择难度。其一，大数据环境下，人们面对海量数据，不仅想要知道数据表示的表面含义，而且还非常重视这些数据形成的原因与数据特点，如此就对以往的统计方法带来了一定挑战，要求创新、改革传统的统计学方法，迎合人类对数据的要求；其二，庞大的信息库甚至超出人类的想象，其多元性与分散性特征还会给数据的选择带来较大困难，令员工在采集样本数据时选择范围较大、规范界定不明、难度系数加大；其三，基于社交网络与各种电商，电子信息所形成的数据依旧在增多，并且大多数数据依旧有研究性能，网络数据通常无规律可循，但统计学中的信息需要具有逻辑性、结构性，所以，在选择样本过程和方法时对大量有价值的信息会带来损失，使得样本存在一些偏颇。
统计学尽管是一门实践性与操作性较强的学科，但教师依旧要重视培养学生的理论知识。大数据时代的出现，统计学的变革也在稳步推进中，对教师及学生也提出了较高的要求，缺少科学的统计学操作与应用知识的人员，是无法顺利毕业的，因此要增强专业统计者的统计思维，培育新型的统计人员。
科学的思维对任何学科来说都十分关键，统计学也是如此，培养科学的思维，是学生高效完成采集信息、统计数据、整理信息等工作的关键保障。若统计人员缺少统计思维，则在大数据背景下就没有办法准确判断所要的信息，注重数据间的联系与相关性信息的分析。
为了旅游电商的快速发展，需加快复合型人才培养速度。 转变传统的人才培养模式，明确培养目标，根据社会实际人才需要，合理安排课程教学，建立旅游电子商务实验室、旅游电子商务实践基地等。将理论知识与校外实践结合起来，培养出更多的旅游电子商务发展的复合型人才，为旅游电子商务的发展提供良好的人才基础。
1.缺少统计软件与方法
4.环境取样的机会
在数据取样上，大数据环境取样也为统计学的全面发展带来了机会，这是由于以往的数据取样一般基数较大，需要用所有的样本信息为基础，耗时耗力，而大数据环境取样与原来的取样方法不同，其仅仅是先混合数据再抽样，不用担心数据抽样存在很大的偶然性。由于大数据环境取样样本均是通过严格的数据把关，因此，该取样方法随机抽取的地区数据均有一定的代表性，如此不仅能够迅速收集具备代表性的大量数据，还能缩减数据更新时间，促使传统统计取样方式朝着更科学更高效的趋势转变。
三、大数据分析给统计学带来的挑战
以往的统计学整合及分析受到科技水平的制约呈现出了计算量少、计算结果不准确等问题，而且因为受到诸多不确定性因素的干扰，只是依靠人工统计根本不能创建出科学的统计模型。但是基于大数据时代，不但能够利用信息化平台压缩、传送数据，转变、整合零散的细小信息，提升数据的统一性，大大缩短了数据收集时间；还能够通过建立包含诸多不稳定性因素的动态信息模型，明确研究方向及目标，提升统计学处理信息模型的适用性，防止产生数据与统计模型不相符的现象影响统计结论的准确性。
2.统计信息精准性加大
其一，大数据环境下，信息化时代展现多元化、海量化等特征，得到数据的渠道也越来越多。而我国在统计方面采取的统计方法有些单一，为此，在大数据背景下分析、研究、归纳数据变得非常困难，国内的统计方法会面临较大的考验；其二，随着电子信息系统的进步，统计软件也变成了统计学方面的一个难点。统计软件是现今在计算机计算条件下，随着计算机技术迅速发展而开发出来的，其主要功能是在常规统计工作中提升统计效果，并借助现行的统计模板来优化统计过程。我国当前所包含的统计软件是Stata、SAS、SPSS等。若在大数据背景下利用这些软件，在数据传递、保存等方面依旧有需要优化的地方。为此，相关员工要转型改进这些软件，尽可能将统计软件和电子商务网络等实现连接、协调，提高统计软件的利用率。
大数据的出现体现在各个行业中及行业信息的数字化变革更新，其对人民的生活及工作也有所影响。例如，现有的网站中报表与数据的检索查询方法就极大提升了人民采集与使用数据的效率，扩展了人们获得统计数据的途径，便利了人们的工作、生活以及学习。而预处理展现的便是统计学方面的随机取样调查原理和对冗杂非标准信息的沉淀处理，主要包含清洗、矫正与填补信息三个过程，这几个过程不仅能够保证在保存数据时事先筛选出无效信息，还能够加强各个统计信息库之间的关联，提升数据共享与传送效率。
简而言之，大数据环境下，对统计学中数据选择、研究等工作带来了较大挑战，要求在统计学中平衡网络与统计学信息的结构，找出这两个信息的突破口，精准分析数据。
四、基于大数据背景统计学发展策略
1.加强应用型教育力度
统计学属于一门实用性与操作性较强的学科，统计者在统计信息时必须把握统计学的操作方法及技巧。基于大数据背景，数据展现出了海量新、整体性以及多层次等特征，数据逐渐繁琐，但对数据统计提出了更高要求，专门的统计者培养也要引起重视。针对应用性较强的统计学在培育专业人才时，需重视他们的实际操作能力，在学习时积累统计经验，掌握统计技巧。
统计学老师要从加强数据采集的教育力度、加强信息整理的教育力度以及加大信息透视的教育力度等方面提高统计学教育力度。数据采集是开展数据统计的前提，培养统计人员的数据采集水平，不但要保障所采集信息的数量，更关键的是数据质量。基于大数据时代，怎样分类整理所采集的数据，并保证统计效果是一个难题，对此老师要加强信息整理的教育力度，以往的统计学教育方式侧重于结构化的数据种类，但大数据时代下，数据更为繁琐多变，非结构化数据的统计需要老师加大信息透视的教育力度。
2.增强统计思维
观察两组患者INR首次达标时间、华法林抗凝总剂量、抗凝3天INR达标率、抗凝5天INR达标率、抗凝7天INR达标率、出院前INR达标率、INR达标维持时间、INR低于目标抗凝强度的比例、INR高于目标抗凝强度的比例、INR总达标率以及TTR，其中：INR达标率=INR达标次数/INR检测的次数×100%；TTR=INR处于抗凝目标强度范围内的时间 （d）/抗凝总时间（d）×100%[1]
需求情况：氮肥方面，各地农业需求基本结束，仅新疆地区有零星小麦、棉花用肥需求；胶板厂开工率维持低位，复合肥企业尿素采购需求开始释放，对尿素需求回升。磷肥方面，国内秋季市场需求保持平稳，企业仍以出口为主，多数企业订单签至9月中下旬，但出口新单成交放缓。钾肥方面，复合肥市场开工率虽出现下滑，但对钾肥还有潜在采购需求。复合肥方面，秋季市场铺货已全面展开，基层到货量增加，但较往年到货量有所减少。
3.大数据分析及整合
3.培育复合型统计人员
对课堂的生成而言，情境有着明显的促进作用.一直以来，经常将情境教学运用于化学课堂，但是的目的往往是将知识和方法直接融合于情境之中，通过学生对情境的感悟和理解将知识和方法提炼出来，这是一种完全封闭的情境创设，学生在这样的情境中只要按部就班，就能获取预期的收获，因此这对生成教学的效果不是那么明显.为了强化情境对生成的促进作用，笔者认为要优化情境创设，让情境激活学生的思维，让情境成为展开科学探究的平台，由此来催生课堂生成.教学中，将富有开放性、悬念性的元素融入到情境创设之中，能够让探究更具它原有的色彩，学生的探索也将产生意想不到的收获，这就是所期待的生成性教学.
统计学既可以为其他学科教育带来理论基础，还极大影响到人们生活的各个方面。因此，基于大数据背景，单一化的人才结构已不能满足社会经济发展需求，培育复合型统计人员是重中之重，数据的存在形式比较多变和复杂，统计领域的竞争也非常激烈，唯有培育复合型统计人才方可在市场竞争中占据优势。
统计学在国家政府方面也有较大作用，例如在人口普查与环境质量监控中对信息的处理，若无统计学的支撑是无法获得结果的。对政府开展宏观经济调控及推动工商业发展有显著作用，因此，统计学还直接影响到国计民生，需要优化统计学发展现状。
传统的考试主要考核学生的基础知识点掌握情况，题型主要包括以名词解释、填空题、选择题及简答题。本研究依然采用传统的书面考试，但在题型方面做了调整，包括选择题及病例分析题，学生只有对所学知识深入理解、综合分析才能给出正确答案，重点考察学生的临床思维能力。研究结果显示，与传统的教学模式相比，整合医学教学模式对学生考试总成绩及病例分析题成绩均有明显的提升。调查问卷的分析结果表明，整合医学教学模式有利于学生学习动机、自主学习能力的提升，更有助于学生分析解决临床实际问题及临床思维综合运用能力的提高，同时这种教学模式得到学生的普遍认可。
五、结束语
总之，大数据时代的进步给统计学带来了较大的机遇和挑战。统计学是我国最关键的一种学科，不但推进了有关科目的进展，还为国家政府、工商业等提供了支持。为此，统计学要紧随时代的进步，以创造性的数据统计及计算方法来推动其他行业的发展，对于数据进行精细的统计与分析，如此方可获得具备价值性、说服性的结果，并为政府进行市场经济引导、规划、宏观调节等带来帮助。
参考文献：
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中图分类号：F222-4
文献识别码：A
文章编号：2096-3157(2019)05-0104-02
作者简介：
王月红，供职于河北邢台清河县统计局。
将欧式贴近度的概念融入到智慧城市建设公众参与水平评价中，能够直观地反映出两个模糊集的贴近程度，其值越小表示两者越疏远，反之则表示越接近.由于公众参与水平评价属于综合系统性评价，所以采用先乘后加算法对欧式贴近度进行计算，贴近度越接近1，说明公众参与水平越高.根据评价指标熵权wij及差平方复合模糊物元可得出欧式贴近度复合物元模糊矩阵RD为[10]
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