《大数据时代下的统计学》书评

季楚涵

(中国科学院大学, 北京, 101499)

摘要: 本书深入探讨了在大数据时代背景下, 统计学作为数据分析与解读的重要学科, 为科学研究、商业及日常生活等各个领域提供了有效的决策支持。全书共分为八章, 第一章对大数据时代的统计学进行了概述, 阐述了统计学的基本原理、应用领域及数据获取的方法。第二和第三章比较了统计学与大数据处理方法在思想方法和数据表述上的差异; 第四章聚焦于统计学中的重要理论—正态分布; 第五章讨论了在大数据环境下, 统计推断的有效性问题; 第六章则从统计学的视角深入分析了大数据时代中变量之间的“相关性”; 第七章以开放的视角探讨了统计学中一些较为热门的话题; 第八章讨论了大数据对企业、用户及整个社会所带来的潜在价值。本书旨在引导读者领悟数字之美与哲学智慧, 还能提高读者的思辨和洞察能力。

关键词: 大数据时代, 统计学, 实践与应用, 书评

DOI: 10.48014/jcss.20241126001

引用格式: 季楚涵. 《大数据时代下的统计学》书评[J]. 中国统计科学学报, 2024, 2(3): 15-19.

文章类型: 书评

收稿日期: 2024-08-12

接收日期: 2024-08-21

出版日期: 2024-09-28

0　引言

《大数据时代下的统计学》^[1]是杨轶莘编写的一本剖析统计学在当下大数据浪潮中的核心价值及其广泛应的书籍，该书由电子工业出版社出版，旨在应对当前数据科学迅猛发展的背景下，统计学理论与实践所面临的重大转型和机遇。本书讨论大数据，讨论统计学，更深入讨论二者之间千丝万缕的联系。大数据时代将迎来技术、人类工作方式和思维模式的革新^[2]。在大数据时代下，统计学不再局限于传统的抽样调查和建设检验等方法，而是向着更加全面、高效和精准的方向演进，成为了跨学科合作的核心力量之一。同时，也促使人们重新审视数据的意义、作用及其带来的社会影响。

统计学主要关注数据的收集、整理和分析，利用概率论和数学理论来建立模型，从而揭示数据背后的模式和关系。统计学的作用十分广泛。在社会科学领域，统计学是社会科学研究的重要工具，它可以帮助研究者了解社会现象、预测未来趋势，并为政策制定提供科学依据^[3]。例如，通过调查和分析，可以了解公众对某一政策的看法，从而评估政策的可行性和效果。在商业和经济领域，统计学也发挥着不可替代的作用。它可以帮助企业分析市场趋势、制定营销策略、评估投资风险，并优化资源配置。统计学还在化学、生物学、物理学等其他自然科学领域发挥着重要作用。它可以帮助研究人员分析实验结果、验证假设，并推动学科的发展。

1　内容解读

《大数据时代下的统计学》是一本深入探索统计学在大数据背景下革新与应用的著作。作者阐述了统计学的发展历程，并聚焦于现代统计学在大数据处理、数据挖掘、机器学习等领域的最新进展，展示了统计学在数据科学中的核心地位。通过国内外成功的大数据应用案例，如商业智能、医疗健康、社交网络分析等，作者为读者提供了丰富的实践经验和启示。作者倡导构建多元主体协同的数据治理体系，鼓励跨学科合作与创新，以实现数据价值的最大化。

第一章为大数据时代下的统计学。在大数据时代下的统计学，作者介绍了统计学的基本原理，这些原理构成了统计学分析的基础。在大数据时代，所有信息均可被转化为数据，因此，准确识别数据的特性是理解大数据现象的关键。作者详细阐述了数据的获取方式。在当今的大数据环境中，数据的来源极为广泛，包括社交媒体、电子商务及物联网等。因此，掌握有效的数据采集、整理和处理技术显得尤为重要，以确保数据的准确性与可靠性，从而为后续的分析提供坚实的基础。

第二章主要聚焦于样本魅影。作者详细阐述了样本在统计学中的定义及其重要性。样本是从整体中选取一部分作为研究对象，以反映整体的特征。同时，作者讨论了随机样本、方便样本和自愿回应样本的区别和简单随机抽样的方法、特点。作者还分析了抽样中存在的错误风险，包括抽样误差和非抽样误差，有效性和可靠性这两个衡量问卷中问题质量的重要指标。尽管在大数据处理中样本概念有所淡化，但样本方法仍然具有其适用性。

第三章为描述数据。作者介绍了统计学中用于描述数据特征的各种统计量，如均值、分位数、标准差和标准误等。这些统计量能够帮助人们更准确地理解数据的分布情况和波动程度。并且探究了数据可视化的方法，包括饼图、条形图、散点图等常用图表类型，以及数据可视化在大数据处理中的应用和重要性。通过数据可视化，能够更清晰地把握数据的发展趋势，更容易分析数据之间的关系。

第四章为正态分布。作者深入剖析了正态分布这一统计学的基本概念。该章节详细介绍了正态分布的定义、特性及其在统计学中的重要性。正态分布作为一种连续型概率分布，其特征呈现为钟形曲线，且其均值、方差等参数对分布的形状和位置起着决定性作用。此外，作者还进一步探讨了期望、方差等概率分布的基本概念，以及大数法则和中心极限定理等关键定理。这些论述为读者理解正态分布在统计学中的应用提供了理论支持。

第五章主要探讨了大数据时代统计推断的有效性与挑战。该章节详细分析了在大数据环境下，统计推断方法是否依然适用，以及面临哪些新的挑战。主要讲述了样本统计量与总体参数的关系、点估计与区间估计的方法、置信区间的构建与解释，以及假设检验的原理与应用。作者阐述了大数据时代下统计推断可能遇到的误差来源，如抽样误差、不回应误差、响应误差等，并分析了如何控制这些误差以提高统计推断的准确性。

第六章为变量间的关系。作者在该章阐述了相关性的概念、类型以及度量方法，如相关系数、协方差等，并分析了相关性分析在大数据时代的应用与挑战。作者还引入了卡方分析、ANOVA(方差分析)等统计方法，用于探究变量间的独立性与差异性。通过生活中的实际案例，展示了如何利用统计学原理和方法，从大数据中挖掘变量间的隐藏关系。同时，由于案例来源于生活，易于读者理解并运用。

第七章作者以一种比较开放的形式，探究统计学中一些有意思且实用的话题。作者阐述了统计学在大数据时代的新应用、新趋势以及与其他领域的交叉融合。主要包括:统计学在数据科学、机器学习、人工智能等领域的角色与贡献;大数据时代下统计学方法的创新与改进;以及统计学在解决实际问题中的案例分析与经验分享。作者还分析了一些统计学的前沿研究领域，如复杂网络分析、高维数据分析等，展示出统计学在探索未知、揭示规律方面的强大能力。

第八章为大数据时代下统计学的在各领域的应用及大数据能够给企业、用户及整个产业和社会带来的价值。作者主要分析了大数据在各个领域的应用案例，如商业分析、市场营销、风险管理等，展示了大数据如何帮助企业提升决策效率、优化运营策略、增强竞争力。此外，探讨了大数据在用户行为分析与个性化管理等领域所带来的变化，以及其在推动产业转型、促进经济增长和提升社会服务质量等方面的积极贡献。作者最后还探究了大数据伦理、隐私保护等议题，提醒人们在享受大数据带来的便利时，也要关注其潜在的风险和挑战。

2　研究发现和主要贡献

(1)理论框架的构建与深化

作者对统计学基本原理进行了普及。作者概述了统计学的基本原理，包括概率、随机性、分布、期望、方差等核心概念。利用生动的实例和明了的表达，使读者能够快速理解这些基本概念，为进一步的学习奠定牢固的基础。作者还分析了大数据时代统计学所面临的机遇和挑战，如数据量的爆炸式增长、数据类型的多样化、数据处理的实时性等。不仅使读者对大数据时代的统计学有了全面认识，还激发了读者对统计学未来发展的思考。同时，作者通过对比统计学传统方法与大数据分析方法之间的差异，揭示了统计学在大数据时代的应用潜力。在抽样方法上，传统统计学注重随机性和代表性，而大数据则强调全体数据的分析;在数据分析上，传统统计学注重假设检验和置信区间，而大数据则更注重相关性和预测能力。

(2)实践应用的拓展与创新

通过大量案例，作者展示了大数据在商业分析中的广泛应用。利用大数据分析消费者行为、预测市场发展趋势、进行风险评估等，为企业提升有效决策并提高市场竞争力。这些案例不仅具有实际参考价值，还激发了读者对大数据商业应用的创新思考。作者深入探讨了大数据在市场营销领域的多种应用，例如个性化推荐与精准营销等。通过大数据分析，企业可以更深入地洞察消费者的需求和行为模式，从而制定出更为有效的营销模式^[4]。这些实际应用不仅提升了市场营销的效果，还为消费者带来了更具个性化的产品及服务。在风险管理方面，大数据同样扮演着关键角色，还分析了如何通过大数据进行信用评估和欺诈检测等风险管理措施。这些应用显著增强了风险管理的准确性与效率，为企业提供了更为全面的风险保障^[5]。

(3)前沿领域的探索与讨论

作者探讨了统计学与数据科学之间的融合发展趋势。伴随大数据技术的不断进步，数据科学逐渐发展成为一个独立的学术领域。本书通过深入剖析统计学与数据科学的异同，揭示了二者之间的内在联系及其相辅相成的特征。这一融合不仅推动了统计学的进步，同时也为数据科学提供了更加稳固的理论支撑。借助大数据分析，能够训练出更为精准的机器学习模型，进而提升人工智能系统的性能和准确性。这一过程不仅推动了人工智能技术的演变，也为其他领域提供了更为智能的解决方案。然而，在享受大数据所带来的便利的同时，人们也面临着数据隐私和伦理方面的挑战^[6]。作者讨论了大数据伦理和隐私保护问题，提醒读者在利用大数据时要关注其潜在的风险和挑战。不仅有助于读者树立正确的数据观念，还为大数据的可持续发展提供了有益的思考^[7]。

该书在大数据的处理与分析领域的探讨相对欠缺，内容主要集中在传统统计学的概念与方法上，深入探讨大数据应用与分析的部分较为有限，未能充分体现统计学在大数据时代的创新与演变。作者尝试利用传统统计学的样本抽样及相关概念来说明大数据的相关性，但在当今大数据环境下，数据的收集、处理与分析方法已发生显著变化，传统方法已无法完全满足大数据的需要。书中部分案例和数据未能及时更新，缺乏与当前大数据实践相结合的相关实例。

3　结束语

《大数据时代下的统计学》该著作内容详尽、逻辑清晰。从统计学的基本概念、理论框架出发，深入剖析了大数据时代下统计学的转型与发展。作者系统总结了大数据时代统计学在各行各业中的应用实践，如商业分析、医疗健康、社会科学等领域，展现了统计学在数据驱动决策中的重要作用。该书对我国在新时代背景下推动统计学理论与实践的创新发展，以及制定相关政策法规，具有较强的参考价值和指导意义。本书旨在引导读者领悟数字之美与哲学智慧，还能提高读者的思辨和洞察能力，拥有本书就相当于拥有了一种武器，其中数据驱动的思维模式也可在工作和生活中有很好地运用。

利益冲突: 作者声明无利益冲突。

参考文献(References)

[1] 杨轶莘. 大数据时代下的统计学[M]. 北京: 电子工业出版社, 2015.
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https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-4866.2024.17.021
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[5] 沈晶. 新形势下大数据在企业营销中的应用[J]. 经济研究导刊, 2018(21): 65-66.
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[7] 赵凯. 应用统计学在大数据背景下的应用与创新发展[J]. 数字技术与应用, 2023, 41(01): 107-109.
https://doi.org/10.19695/j.cnki.cn12-1369.2023.01.33

Book Review of Statistics in the Era of Big Data

JI Chuhan

(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101499, China)

Abstract: This book delves deeply into the role of statistics as a crucial discipline for data analysis and interpretation in the era of big data, offering effective decision-making support across fields such as scientific research, business, and daily life. Divided into eight chapters, the book Chapter One begins with an overview of statistics in the context of the big data era, explaining its fundamental principles, areas of application, and methods of data collection. Chapter Two and Three compare the differences between statistical methods and big data processing techniques in terms of conceptual approaches and data representation. Chapter Four focuses on a pivotal statistical theory—the normal distribution. Chapter Five discusses the validity of statistical inference in the context of big data. Chapter Six provides an in-depth analysis of “correlations” among variables in the big data era from a statistical perspective. Chapter Seven adopts an open perspective to explore trending topics in statistics, while Chapter Eight examines the potential value that big data brings to enterprises, users, and society as a whole. This book aims to guide readers in appreciating the beauty of numbers and the wisdom of philosophy, while enhancing their critical thinking and analytical insight.  

Keywords: Big data era, statistics, practice and application, book review

DOI: 10.48014/jcss.20241126001

Citation: JI Chuhan. Book review of Statistics in the Era of Big Data[J]. Journal of Chinese Statistical Sciences, 2024, 2(3): 15-19.