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大数据时代的统计分析 作者：褚慧敏 来源：《科技创新导报》2018年第01期 摘 要：大数据对社会经济的各个方面产生的巨大影响，本文讨论了大数据下的统计思维原 理：总体代替抽样可以改善取样分析的准确性；用相关代替因果，在一定程度上对研究 有量变引起质变的作用；接受数据不准确和不完美，可以更好地模拟和了解世界。基于 这一原理，讨论统计业务，如数据搜集、数据处理和数据应用所面临的挑战。 关键词：大数据 统计分析 总体 相关 近似 中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2018）01（a）- 0166-03 随着物联网、云计算、传感器的快速发展，大数据已经引起全球广泛的关注[1 ]。企业的IT高管们已然开始意识到，如果没有强大的分析系统，大数据几乎没什么价值 。所以，最关键的并非大数据本身，而是数据价值的获取。如果企业管理者能够从他们 收集的数据中得到真实的信息，他们可以做出更好的决策，并提升企业乃至整个行业中 的地位。 小数据统计的最基本的思想就是抽样方法，利用样本的信息去估计总体信息以 减少不必要的损失。其中最常见的应用就是，在测量某家厂商生产电视的寿命时，不