大数据时代企业管理探讨.doc

大数据时代企业管理探讨.doc大数据时代企业管理探讨运用数理统计的方法分析生活中的各种数据逐渐成为科学研究的一种趋势,在相关数据的基础之上,通过运用数理统计的方法,可以判断事物发展的趋势,从而归纳出一些客观规律来指导我们的生活,提高生活质量。所谓的数理统计是指运用定量描述的方法分析随机变量之间的关系,通过有限次的观察实验得到数据,发现数据之间的内在规律,并判断整体的数据规律性。基本特点是以实验观察为基本出发点,以概率论作为基础,选择数学模型并进行验证。正确运用充数理统计的方法的前提是掌握数理统计的基本概念和基本思想,而总体和样本是数理统计的基本概念,总体是研究对象的全体,样本是研究对象的一部分。通过样本的信息对总体进行推断是数理统计的基本思想。目前,学者们对于大数据没有达成统一的定义。一般来说,大数据是指数据资料非常庞大,无法运用目前的软件在短时间内进行数据的分析与处理。它是对大规模数据管理和技术平台的泛称,与传统的大规模数据不同,它除了数据的爆炸性增长之外,还包括对于数据的分析、处理和应用,最终实现挖掘大数据潜在价值的目的。大数据具有数据庞大、种类较多、价值性、处理速度快的特点。与传统的数据不同,在大数据时代,我们分析的数据总量巨大,并不再仅仅依靠传统的随机抽样的方法,除外,由于数据总量庞大,有着多样性和丰富性的特点,使得我们无法确定数据的使用目的。在大数据时代,仅仅依靠传统的几种工具无法实现对于数据的处理和分析,而是运用强大的云计算能力进行数据的处理与分析。统计学是一门具有三百多年历史的学科,在长期的发展过程中,不断吸纳各家之长,使得统计学的发展充满生机与活力。大数据时代的到来,为统计学的发展带来发展机遇的同时又带来巨大的挑战。具体如下:,数理统计是通过具有代表性的样本推断总体的基本情况,从而对于社会经济发展的总体趋势做出判断。而具有代表性的样本是通过抽样的方式实现的,然而,在大数据时代,虽然信息量庞大,数据类型多样,但是大数据也存在着样本缺乏代表性、噪声等问题,因此,通过抽样的方法对于数据进行分析可能会存在一定的偏差。传统的数理统计方法收集到的数据具有结构化的特点,然而,在大数据时代,数据类型多种多样,容量超大,因此,样本数据与大数据存在很大的不同。样本数据有着特定的研究目的,运用抽样的方法获得数据,具有数据有限的特点。基于样本数据的特点,它的应用空间十分有限,通常无法满足多层次、多样化的需求特点,在抽样过程中出现偏离方案的现象时,抽样便无法进行,因此,样本数据分析的方法无法得到广泛推广。而大数据不仅包含的信息量巨大,而且不受各种限制即可以接纳各种各样的数据类型。与样本数据相比,大数据的优点是数据选择空间巨大,可进行多角度、多方面的数据分析。更为重要的是由于样本数据有限,可能无法判断出数据的某些规律,而通过大数据,某些规律可能会十分清晰。样本数据中无法发现的弱小信息,在大数据中可以找到。在样本数据中被认为是异常的值,在大数据中可能会被接受。因此,在大数据时代背景下,我们认识事物的能力大大提高,充分发掘有用的信息,抓住很多决策分析的机会,促进对于各种社会现象的理解和认识。综上所述,在大数据时代背景下,既可以作为总体也可以作为样本。随着社会的进步、互联网技术的发展,人们处理各种复杂信息的能力大大加强,从多样化的数据中获取有价值的信息越来越多