大数据是统计吗,大数据是统计吗？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，统计学是大数据的三大基础学科之一，所以在大数据的技术体系结构当中，统计学占据着重要的位置，但是如果仅仅把大数据看成是统计学，也存在一定的片面性，从大的发展趋势来看，大数据把统计学、数学和计算机三大学科进行了紧密的整合，同时结合一系列应用场景知识，来完成数据的价值化过程。

要想解释清楚大数据，可以从三个方面来解释，从技术体系结构来看，当前的大数据概念已经发展成为了一系列概念的集合，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据安全和数据应用等，从大数据的价值空间来看，大数据以数据价值化为基础，以行业应用为价值出口，从未来的发展趋势来看，大数据与人工智能和物联网的结合，将为大数据的应用带来更多的可能，想象空间也比较大。

当前在大数据的诸多技术环节当中，数据分析是当前大数据进行数据价值化操作的主要方式之一，而数据分析的方式主要有两种，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式。统计学方式进行数据分析有比较长的历史经验积累，在传统的数据分析过程中，统计学的分析方式形成了比较完整的知识体系，尤其在分析结构化数据方面，统计学方式进行数据分析还是具有一定优势的。另外，统计学方式进行数据分析有大量的工具可以使用，这一方面会减低数据分析的技术门槛，同时也在一定程度上提升了数据分析的效率。

最后，虽然当前的大数据技术体系已经趋于成熟了，但是大数据在落地到行业领域的过程中，也有很多与行业领域相结合的创新点。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据是什么意思？

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。