数据数据分析-数据数据分析分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 统计学中,统计数据来源渠道有哪些？
2. 大数据是统计吗？

统计学中,统计数据来源渠道有哪些？

一、数据的来源

从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：

一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。

另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。

二、数据的直接来源——原始数据

搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。

1、统计调查

统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有***、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。

2、实验法

实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。

三、数据的间接来源有：

1、公开出版的统计数据。

主要来自官方的统计部门和***、组织、学校、科研机构。

2、尚未公开发表的统计数据。

如各企业的经营报表数据、***咨询机构为公开发布的调查结果数据。

需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

大数据是统计吗？

统计学在***用一个方法之前先要证明，而不是像计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。统计学更倾向于经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。但统计学的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是大数据挖掘所关注的。

大数据技术作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着大数据工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，传统统计学由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，数据挖掘问题常常可以得到数据总体，例如关于一个公司的所有职工数据，数据库中的所有客户资料，去年的所有业务。在这种情形下，统计学的推断就没有价值了。

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***，包括数据***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！

到此，以上就是小编对于数据数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据数据分析的2点解答对大家有用。