摘要：大数据背景下，深度融合大数据技术与应用统计学是当前时代发展的重要内容。传统应用统计学在发展中已经存在一些弊端与不足，需要加强创新应用统计学以适应社会发展形势，基于大数据为应用统计学提供支持与机遇。对此，本文深入分析应用统计学的应用发展以及大数据与应用统计学的关系，探究了应用统计学在大数据背景下面临的问题，阐述了大数据背景下应用统计学的变革以及应用统计学在大数据背景下的应用，研究了应用统计学在大数据背景下的创新，以供参考。

　　关键词：应用统计学；大数据；统计学；传统统计学；应用创新

　　统计学通过搜集、整合、分析数据可以判定数据的内涵以及本质，具体的应用涉及各个行业，但是在大数据发展背景下，传统统计学已经不能满足社会快速发展的需求，所以在既有体系与技术的基础上应加强改进与创新，大数据的应用具有紧迫性、必要性，对不同行业领域的技术发展产生了关键的影响，具有代表性的应用包括应用统计学。

　　1 应用统计学的运用发展

　　应用统计学主要是研究统计学相关的理论、技术、方法等，以此应对相关的问题，关系到数据采集、调查、分析以及管理等方面。基于具体的应用，通过采集数据信息之后进行预处理与整合，预测发展形势，统计学涉及各个学科的知识内容，所以在具体应用中可能会存在数据类型的多样性，还有可能造成数据丢失、混淆等。在当下时代发展背景下，社会的发展使得人们生产、生活存在一定的规律与特征，为了研究这种规律与特征衍生了统计学这一学科领域，在日常生活中应用范围较为广泛，通过大数据技术可以准确记录并专业分析挖掘更加具有价值的内容。

　　2 大数据与应用统计学的关系

　　大数据这一概念起初往往作为一种参考，随着信息化技术的快速发展大数据被广泛利用在不同的行业领域中，取得了显著的效果，应用统计学是分析数据的重要领域，在不断发展中逐步建立完善的应用体系，在不同行业领域的相互作用、相互影响中起到了积极的作用和产生了重要的影响，基于大数据需要分析大量复杂的数据信息，采集和技术整合更加具有利用价值的内容，应用统计学在采集数据信息时需要对比分析获得精准的结果与结论。

　　在当下时代发展背景下，应用统计学适用于分析大批量、复杂的数据信息，依托完善的知识体系获取数据并进行分析处理，在这一过程中可以应对所遇到的问题，在统计时借助计算机等技术实现对数据信息的分析，应用统计学应认识到主要分析不同时间阶段的数据信息。应用统计学为大数据提供了统计专业的知识，而数据对比分析是较为普遍的应用方面，相关的分析体系也趋于完善。在大数据发展背景下，通过优化具体的研究内容确定研究方向及未来发展视角，扩大应用统计学的应用范畴，可以得知大数据发展已经影响到应用统计学的发展方向与发展趋势，先进技术应用到应用统计学提供了支持，通过创新达到拓展发展路径的目的。

　　3 应用统计学在大数据背景下面临的问题

　　基于大数据分析应用统计学的发展往往存在一定的局限性，数据采集以及获取结果过程较为复杂，大数据可以简化整个过程。应用统计学在大数据的支持下可以快速高效地进行数据的计算分析，保证了数据结果的精准性，也促进了应用统计学的逐步发展。

　　但是，大数据对应用统计学产生的影响是多样性的，会带来一些挑战。大数据虽然可以为应用统计学提供大量的数据信息，加快应用统计学的发展速度，然而数据信息量较大，缺乏系统性，而且不够集中，类型多样，会增加应用统计学分析处理数据的难度，阻碍应用统计学的稳定发展。以往应用统计学基于大数据的发展存在一些弊端，需要提升大数据应用到数据分析、整合方面的效果，有机结合大数据与应用统计学成为其发展的方向与趋势。

　　当下应用统计学基于大数据发展的主要问题在于所采集的数据渠道较为多样和复杂，应用统计学通过大数据可以逐步完善理论体系与实践应用，与大数据的分散性多样性的特点相关的则是利用大数据获取的数据量较大，难以被有效利用，这是应用统计学发展所遇到的困境。

　　4 大数据背景下应用统计学的变革

　　应用统计学是教育领域的重要内容，和日常生产生活存在必然的关联。在大数据时代背景下，应用统计学通过专业计算以及数据分析可以应对相关的数据与技术问题，虽然大数据的研究与应用统计学的研究存在一定的差别，但是根据既往经验分析通过相互有机结合可以有效地应对问题。在当前大数据背景下，应用统计学应认识到变革的迫切性和重要性，从大数据对应用统计学产生的具体影响以及应用统计学发展方向的改变方面进行综合、全面以及深入分析，探究其问题、规律，从而可以为大数据的有效应用创造环境提供支持。

　　4.1具体影响

　　4.1.1数据预先处理

　　基于大数据应用统计学，在面对大量的数据信息时可以对数据进行预先处理，包括对数据的分析、纠正等，确保这一过程更加科学规范。通过随机抽查的方式精准判断数据问题，借助大数据技术应对数据信息单一、耗费时间较长等问题，通过统筹管理可以取得显著效果[1]。

　　4.1.2大数据抽查

　　基于具体的应用分析，通过专业统计抽查可以在确定相关条件要求以后，从大量的数据信息中抽查出具体的数据进行分析。大数据抽查是在动态变化的数据信息中抽查具有利用价值的数据信息并进行分析，获取较为真实精准的结果，采取对比的方式可以得出数据信息之间的关联与规律，符合研究的要求。在以往统计学中，采取人工操作方式存在一定的不确定性、局限性，而且易受主观意识以及个人经验等的影响，通过大数据抽查可在获得关键数据信息的同时，通过专业软件得出所需要的结果。

　　4.1.3大数据分析

　　以往统计学分析流程较为复杂，不但要精准获取某一项目的数据信息，而且还应依据数据信息之间的规律深入研究其关系，在大数据的支持下对数据信息的分析统筹效率、效果更加理想，可以整合优化不同的数据信息，获取更加精准的结果，避免出现数据的误差。

　　4.1.4模型建构

　　基于大数据视角分析，其较为显著的特点在于搭建网络平台，以往统计学较为依赖线下统计，比如市场调查、课题研究等，基于大数据为应用统计学搭建网络平台创造了条件，通过不同的角度挖掘信息，将信息作为基本的依据开发相关的软件，不但可以通过大数据利用更加先进的数据分析软件，而且可以精准预测事件发生的概率，基于其相互之间的规律与关系建立模型，满足新形势下数据信息传播的需求。

　　4.2方向改变

　　基于大数据，从前瞻性视角分析可以得知，既往的细化分工逐渐转变为统筹化的创新，需要统计学整合应用相关的技术与数据信息，在规划中研究不同类型的数据信息。通过分析以往的研究情况可以得知，大数据技术具有综合特征，在深入挖掘时可以把握更加具有利用价值的内容，而且能应对多种类型的数据信息问题。基于可持续发展视角分析，以大数据为支撑的应用统计学在面对问题时可以有效应对，结合这些特点大数据对统计学的改革创新产生了关键的影响，体现在摆脱了对传统数据分析的依赖，主要是由于传统统计分析需要安排独立的部门负责这一工作，大数据技术通过计算机软件、硬件获得最终结果，并可以为制定决策提供依据。此外，创新传统统计学的研究方式主要是由于传统统计需要耗费大量的人力、物力、资金，大数据的应用可以借助专业的技术软件为数据信息的传输共享提供支持，也可以加快数据信息传输的速度，保证数据信息分析的效果。

　　5 应用统计学在大数据背景下的应用

　　5.1完善统计学研究体系

　　社会发展与学科创新应以可持续发展为基本宗旨，基于大数据需要分析当下以及未来所面对的挑战以及遇到的机遇，应从前瞻性视角面对统计学的发展。当前阶段大数据作为较为创新的技术体系，应用统计学作为其重要组成部分，将应用统计学纳入学科的研究以及技术创新方面能够提供方向与技术指导。

　　既往统计学的分析具有一定的瓶颈，在大数据技术支持下，为了确保数据信息完整性、公开性以及有效性，研究人员则提出随机筛查信息，窥一斑而知全豹，获得较为真实完善的结果。基于研究视角分析，具备形成大数据思想思维，逐步完善应用统计学，可以应对大量复杂数据信息方面的难题，也可以将信息作为分析的根据[2]。既往统计学的研究存在结果的偏差性，因此在降低数据信息复杂程度的前提下获得精准的结果之后进行分析，在大数据的支持下研究人员无须删减大量数据，可以直接获取关键的数据信息，确保数据信息精准性，避免出现误差，可以得知大数据背景下应用统计学的分析技术与分析方法顺应社会发展趋势，应深入研究并逐步完善统计学研究体系。

　　5.2引出先进经营分析整合方法

　　在以往应用统计学分析数据信息时需要对数据信息进行分类，这就应确定分类标准，之后根据标准采集有关数据，虽然这种方式有了一定的便利性，但是分析过程、统计过程往往较为固定，缺乏信息渗透交流，操作流程较为机械。

　　分析和整合是极其关键和重要的环节，操作效率和操作质量会决定结果的准确性。在大数据背景下，无论是分析数据还是获取的方式较为多样化，所以在确定数据信息类型的基础上，根据类别区分以及相互关联进行分类整合，在不同的方面获取关键的信息，在此应注重数据信息的条件往往并不固定，可通过多个方式避免依据统一标准而确定要求。

　　基于大数据背景的应用统计学，分析处理数据获得信息，确保达到既定的目标。在数据的分析整合中应根据具体的条件增加或者简化处理方法，满足大数据背景下统计相关需求，所以应用统计学的发展应体现优势，深入研究具体的技术，重视基于大数据的数据特点实施调整和创新，满足新时代背景下的要求[3]。

　　5.3优化整合统计学方式

　　大数据背景下较为关键的特点在于数据信息的交流融合更加良好，所以，以往统计学的研究方式会存在一定的局限性，难以实现技术的改革，也无法克服困难。大数据的应用下在采集数据信息基础上可以掌握不同阶段的状态，也能够根据数据变化规律预测发展形势，为不同行业制定决策提供参考，确保决策制定具备可持续发展特征。以往统计学主要集中在对具体的数据信息进行分析应用，确定数据信息的特征，然而这种方式所获得的信息量较小，价值不高。基于未来发展视角分析，以往统计学虽然能对数据信息进行深入挖掘并研究其规律、内涵和特征，促进其他行业领域预测发展方向与形势，但是所获得的结果欠缺完整性和完善性，无法确保数据清晰的精准性[4]。

　　同时，以往传统学会借助推论的方式进行分析，挖掘数据信息之间的关联与规律，把握其变化形式，根据自身经验推动其发展的过程，采取这种方式所获得的结果具有较高的利用价值，能够依据变化阶段的情况排除一些不确定的因素和不理解因素。所以，对应用统计学的发展产生了积极的影响，根据以往研究的结果分析统计学的方式，可以综合多种机械单一的方法共同应对难题，不但可以保证统计分析的效率与效果，而且能够把控数据信息的发展状态与形势。

　　6 应用统计学在大数据背景下的创新

　　在大数据背景下，对大数据采集数据需要认识到往往存在结果的不稳定性和不确定性，因此为了改善这一现状，应加强创新传统统计学应用。云技术可以拓展应用范畴，达到技术的改革创新，计算机的应用也可以产生关键的影响，因此应有效利用计算机，通过计算机软件和硬件推进应用统计学的创新快速发展。大数据不能局限在计算机的发展方面，应能够确定方向和目标。大数据是计算机的重要方面，其应用范畴存在局限性，所以对应用统计学的创新应挖掘计算机技术，丰富其功能。

　　基于大数据需要研究如何应对数据处理多样性方面的问题。大数据为应用统计学提供了多种类型的数据，对相互之间的关系的分析和处理应侧重采取应用统计学的调查方式。其次，有机结合应用统计学与云技术分析大量数据信息，获取更加全面准确的结果，计算机技术的创新能够推进应用统计学的改革创新，也突破了传统方式方法、软件硬件的局限与瓶颈，促进了应用统计学实现稳定可持续的发展。

　　结语：基于大数据背景下应用统计学应用更加广泛，涉及更多学科的知识内容与技术，在应用到不同行业领域中促进了社会经济的发展。基于具体应用方面分析，无论是对数据的采集、整合还是对环境的评测等都需要利用统计学知识，所以，虽然当下应用统计学的教学取得的效果不够理想，但是在未来的发展背景下，应用统计学能够基于成熟的经验依据不同的应用方向与要求结合数据信息的特点，获取更多具有利用价值的数据信息。

　　参考文献：

　　[1]赵彦云.互联网统计与广义统计学[J].统计研究，2018，35(6):3-10.

　　[2]姚昕金.大数据视角下应用统计学的创新发展研究[J].商情，2020(7):262+264.

　　[3]王慧芳.大数据背景下经管类专业统计学课程改革与创新研究[J].科教文汇，2021(17):128-130.

　　[4]马艳芝.标准大数据下统计学教学的探索与实践[J].大众标准化，2021(22):116-118.

　　（作者：吕林蔚）