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大数据时代统计重建研究的热点问题分析

发布时间:2019-04-26 06:15:25 文章来源:未来智讯    
引言自21世纪初以来,科学技术的飞速发展,特别是互联网和计算机技术的快速发展,促使了大数据时代的快速到来。 大数据与黄金油的新概念相当,后者将对社会的各个方面产生深远的影响。 影响和变化,在生活,农业和许多其他领域将使用统计,现代社会的统计具有更重要的意义,因此,在这种情况下,在大数据研究时代的背景下的统计重建是非常必要的, 很重要。
I.大数据时代统计重建的价值和意义1。 它是前沿研究领域随着科学技术的发展,大数据时代科学研究的进步将带来许多领域。 随着开发和超级复杂的数据,面对这些挑战,我们应该继续提高我们获取信息的能力。 在统计学方面,该学科应该具备分析这些庞大数据的能力,通过研究可以开发出合理的分析工具和相应的分析研究理论,通过科学理论解决一些更尖端,复杂的现实问题[1] ]。 显然,许多具有深厚知识的学者已将研究领域转向数据分析。
2.交叉研究领域
统计学是一门与许多学科相交叉的学科,如与数学的交叉学科,与天文学等经验科学中估计参数的假设有关。 在现代社会中,统计数据的使用仅限于在政府或国家事务中使用,并已将其应用扩展到商业,社会科学和自然科学。 由于其广泛的适用性和深厚的历史,统计它不仅与数学密切相关,而且与数学本身的哲学有着密切的联系。 随着该领域的增加和数据日益复杂,统计学家一直在进行跨学科和跨学科的研究。 随着研究数据的不断增加,研究领域也在不断扩大,统计学家们也越来越多。 机会越多,统计发展的机会就越多。 与此同时,统计学的发展也促进了许多前沿科学的发展。
3。 它具有非常重要的意义
我们可以在统计研究中形成一套完整的统计研究理论和方法,促进大数据时代国际化方向的多维数据分析的发展; 数据研究的结果可以应用于经济和社会发展,例如金融风险管理和控制; 金融领域的许多人可以利用大数据分析来挖掘市场信息并相应地判断市场趋势。 将获得高回报,这些是统计数据在大数据时代的作用[2]。
4.抢占制高点
许多国外研究表明,大数据时代的统计工程需要从各个领域中提取有用信息,并整合这些信息以提取有用因素并开发相应的研究理论 。 目前,有许多研究成果显示了当今的大数据研究方法而且理论比较成熟,我们应该牢牢抓住这个机遇,不要害怕挑战,迎接困难,快速开发具有自主知识产权的创新数据分析理论和软件,为中国提供数据分析和发展。 功率。 二,大数据时代统计重建热点的研究1。 大数据统计的理论和方法过去的统计主要集中在概率分布的指数族。 自20世纪70年代以来,研究了指数族分布及其在高维贝叶斯和图像图模型应用中的应用。 我们知道,由于指数族包括所有已知的概率分布,指数群被广泛使用,它是统计学的核心,它在概率论中的作用也在增长。 该研究方向旨在使用指数族来简化庞大的数据,并使用Bootstrap方法应用大多数统计和概率贝叶斯数据[3]。
2.大数据数据建模随着大数据的不断变化和发展,在线算法得到了研究,大数据的形式多样化,因为应用多样化,数据庞大,本研究 对大数据开发的技术产生深远影响。 本研究的方向是推动相应的数据建模领域,并将这些数据统一应用于大数据中,运用理论和公式来辅助实际应用。
3.并行迭代蒙特卡罗方法将日常生活和科学研究与计算机技术相结合,使得大数据的收集不再是一种错觉。 要分析这些数据,应使用并行和分布式结构。 并行和分布式结构具有存储和处理大数据的能力,但是当前的技术不能将现代统计算法应用于大数据,并且在不断增长的数据量中,我们需要更复杂的结构和模型来进行解释。 虽然迭代蒙特卡罗方法已被相关研究证明是非常强大的,但它不能用于大数据分析。 该研究旨在将迭代蒙特卡罗方法整合到一般理论中并进行调整。 大数据的开发环境,让它也应用并行和分布式结构,即从并行样本计算蒙特卡罗值,该值近似于最初需要的数据量。 该理论可以有效地避免算法中的迭代。 反复扫描数据问题,同时,该算法的应用也可以在数据研究中获得统计上显着的问题解决方案[4]。
三,结论在大数据时代,统计质量提高,统计成本降低,统计功能领域不断增加,统计数据可以扩展,统计现状 有所改进,统计数据也面临着。 学习发展过程中可能遇到的问题应该基于大数据的背景,顺应当前的发展趋势,继续在思想和技术上取得进步和进步。
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