目    录
目  录        2
摘  要        1
前  言        2
第一章 数据收集        3
1.1 统计学的定义及发展过程        3
1.2 数据类型        3
第二章 概率论        6
2.1 关于概率论        6
2.2 概率论的发展与应用        7
第三章 统计学就业方向        9
    3.1统计学前景       
结 论        31
参考文献        32














摘  要
2010年，全球数据跨入了ZB时代，据IDC预测，至2020年全球将拥有35ZB的数据量，大量数据实时地影响我们工作、生活，甚至国家经济、社会发展，大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系，大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学，首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析，体现在:对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在:抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。
关键字：大数据 统计学 冲击 机遇




















前  言


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第一章 数据收集
1.1 统计学的定义及发展过程
统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。
统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。
   统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

1.2 数据类型
统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型：
1.定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。
2.定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。
3.定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。
4.定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。
前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据（Oualitative data）；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据（Quantitative data）。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。
区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行[3]列联表分析和x2检验等；对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。我们所处理的大多为数量数据。
这里需要特别指出的是，适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性。比如：在描述数据的集中趋势时，对定类数据通常是计算众数，对定序数据通常是计算中位数，但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如，对于定距和定比数据可以计算平均数，但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点，对于选择统计分析方法是十分有用的。


              第二章 概率论
2.1关于概率论
定义:研究偶然(随机)事件规律性的学科,叫做概率论。更精确地表述,概率论是用来模拟实验在同一环境下会产生不同结果的情况。典型的随机实验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。
研究方法:试验
研究对象:事件
事件分三类:必然事件、不可能事件、偶然事件。
满足两个特点:
1.试验可以在相同的条件下重复进行多次;
2.每次试验的可能结果不止一个,出现哪种结果,在试验前无法预知。
2博弈论
博弈论(game theory):它是研究决策主体的行为发生直接相互作用时候的决策以及这种决策的均衡问题。有时也称对策论,或赛局理论,应用数学的一个分支目前在生物学、经济学、国际关系、计算机科学、政治学、军事战略和其他很多学科都有广泛的应用。在具有竞争或对抗性质的行为中,参加斗争或竞争的各方各自具有不同的目标或利益。为了达到各自的目标和利益,各方必须考虑对手的各种可能的行动方案,并力图选取对自己最为有利或最为合理的方案。比如日常生活中的下棋,打牌等。博弈论就是研究博弈行为中斗争各方是否存在着最合理的行为方案,以及如何找到这个合理的行为方案的数学理论和方法。其中一个有名有趣的应用例子是囚徒困境。

2.2概率论的发展与应用
概率论是研究随机现象的一门数学学科。随着社会经济的发展,它与数理统计在现实应用中也越来越广泛,且在科学技术与人类实践活动中也正在发挥着越来越大的作用和影响,从而越容易引起大家的重视。近二十年来,随着计算机的发展以及各种统计软件的开发,概率统计方法在金融、保险、生物、医学、经济、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。可以通过数学建模,理论分析、推导,数值计算以及计算机模拟等理论分析、统计分析和模拟分析,以求研究和分析所涉及的理论问题和实际问题。
4应用统计学
应用统计学,它系统讲述了理论和应用相结合的基本知识和基本技能,融入电子表格的实际应用,介绍参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析、指数分析等应用统计方法。它突出体现应用统计学的应用性、层次性和趣味性,坚持体系的完整性,注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用。
5认识
目前在我国,人们对统计学的认识依然不全面,在高校里,工商管理、财会、金融、国际贸易等专业都很热门,而统计专业却成为一个反差。这与国外有很大不同,在一些发达国家如法国等,统计学是大学里受重视的学科,统计学发展的如何是衡量某一大学学术水平的标志,在这些国家,统计学是强势学科,而在我国,统计学仍是弱势学科,这个现状也决定了统计学在我国应具有更大的发展空间。
我国统计学专业分为三个大的专业方向:数理统计方向、经济统计方向和生物统计方向。数理统计方向和经济统计方向的差距并不是很大，数理统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究;经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息,以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息,并通过描述统计等技术,分析观察对象的特征,发现事物的规律,进行预测、监督,以实现社会经济良性运行。通过统计学专业的学习,你可以掌握各种数据分析技术,了解统计学的前沿理论,还可以掌握科学调查、科学研究的思路,也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有一定的数学基础,并且还必须熟悉计算机操作。在实际工作中,统计工作需要借助各种统计分析软件完成。
我国统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分:政府部门(统计局等),银行、保险公司、证券公司等金融部门,市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门,工业企业的质量检测部门等企业事业单位。