傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)探究范文

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《電信快報(bào)雜志》2016年第9期

摘要：

從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)之間的演變歷史、數(shù)據(jù)特征等方面展開(kāi)討論，厘清兩者之間存在的千絲萬(wàn)縷但又千差萬(wàn)別的聯(lián)系，提出傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單形式和初期階段，大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜演化形態(tài)的論斷，指出兩者在數(shù)據(jù)分析思維方式上存在巨大差異，并對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理內(nèi)涵、全周期數(shù)據(jù)質(zhì)量保證等問(wèn)題提出不同的解決思路和方案。

關(guān)鍵詞：

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)質(zhì)量

0引言

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的內(nèi)涵在于揭示數(shù)字背后信息與現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)系。大數(shù)據(jù)是指巨量數(shù)據(jù)，是無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的持續(xù)演變導(dǎo)致在理論層面大數(shù)據(jù)內(nèi)涵復(fù)雜，并與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在信息界限上概念模糊。從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)不僅是量的積累，更是質(zhì)的飛躍。厘清傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)之間的內(nèi)涵辯證關(guān)系，是有效利用數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。

1傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)向大數(shù)據(jù)演變的動(dòng)力

信息技術(shù)的進(jìn)步為傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)向大數(shù)據(jù)演變提供了物質(zhì)和技術(shù)基礎(chǔ)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展，每一次網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)步都使信息的生產(chǎn)、存儲(chǔ)、傳輸成本大幅度降低，而流通的范圍、深度、速度則顯著提升。JimGray的新摩爾定理認(rèn)為，每18個(gè)月全球新增信息量是計(jì)算機(jī)有史以來(lái)全部信息量的總和，新摩爾定律以信息量的維度確定了數(shù)據(jù)化演變信息的節(jié)奏。這種趨勢(shì)導(dǎo)致的基本形態(tài)就是數(shù)據(jù)信息空前豐富，大數(shù)據(jù)成為了研究和利用熱點(diǎn)。信息需求多樣化與個(gè)性化是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)向大數(shù)據(jù)演變的基本動(dòng)力。數(shù)據(jù)最終是為信息需求服務(wù)的，用戶信息價(jià)值最大化才是數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵所在。在數(shù)據(jù)化趨勢(shì)下，隨著人們認(rèn)知實(shí)踐與需求狀態(tài)的變化，數(shù)據(jù)一方面從滿足基本特定信息需求到利用復(fù)雜的數(shù)據(jù)屬性解析出多樣化信息需求轉(zhuǎn)變，另一方面從被動(dòng)滿足簡(jiǎn)單需求到主動(dòng)發(fā)掘復(fù)雜有效需求，并探知用戶個(gè)性化信息需求轉(zhuǎn)變。這兩方面成為傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)項(xiàng)大數(shù)據(jù)內(nèi)涵演變的基本動(dòng)力。相應(yīng)地，數(shù)據(jù)內(nèi)涵也從樸素的信息真實(shí)業(yè)務(wù)邏輯向滿足復(fù)雜需求的數(shù)據(jù)化邏輯遷移。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和用戶需求的變化，信息效率價(jià)值的實(shí)時(shí)化及數(shù)據(jù)泛濫造成數(shù)據(jù)噪聲增強(qiáng)和有效信息稀缺現(xiàn)象，大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單形式和初期階段，大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜演化形態(tài)。

2傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征差異

數(shù)據(jù)量增多是人們區(qū)別傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的第一個(gè)認(rèn)識(shí)。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量小，以MB、GB、TB等為存儲(chǔ)單位。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大，一般以PB、EB、ZB等為存儲(chǔ)單位。但這兩者之間特征區(qū)別并不僅僅是體量，還包括數(shù)據(jù)類型、研究對(duì)象的范圍、信息視角等方面。

2.1傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型對(duì)比

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是一種結(jié)構(gòu)化的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)類型單一，主要以結(jié)構(gòu)化、體量小、標(biāo)準(zhǔn)化、價(jià)值密度高及周期化數(shù)值為特征，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和變化的速度慢。其數(shù)據(jù)特點(diǎn)是樸素真實(shí)、簡(jiǎn)單有限、準(zhǔn)確性高及被動(dòng)有用性。大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)范疇擴(kuò)大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，其中包括：a）非結(jié)構(gòu)化非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，如動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)。b）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像、視頻等。c）現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)模型具有復(fù)雜多維的特征，統(tǒng)計(jì)結(jié)果多是非精確多種相關(guān)性趨勢(shì)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)具有4個(gè)V基本特征，即Volume（體量浩大）、Variety（模態(tài)繁多）、Velocity（生成快速）和Value（價(jià)值巨大但密度很低），且具有來(lái)源多樣、實(shí)時(shí)、多元的信息化特點(diǎn)。這些特點(diǎn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)在產(chǎn)生、獲取、存儲(chǔ)、傳輸和計(jì)算過(guò)程中，因體量大、快速多變易產(chǎn)生沖突和不一致，人工很難檢測(cè)和修復(fù)。

2.2傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的研究對(duì)象范圍不同

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研究對(duì)象是宏觀視角下有限的隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)。隨著信息化的發(fā)展，實(shí)踐中產(chǎn)生大量冗余沉淀數(shù)據(jù)，這一時(shí)期經(jīng)過(guò)清洗的全樣本數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的研究對(duì)象。而大數(shù)據(jù)面對(duì)的則是原生態(tài)全樣本數(shù)據(jù)，也就是所謂的總體數(shù)據(jù)。從隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)到經(jīng)過(guò)清洗的全樣本數(shù)據(jù)再到原生態(tài)總體數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)內(nèi)涵總體信息視角從宏觀向中觀和微觀擴(kuò)散。研究對(duì)象范圍向?qū)挾群蜕疃葍蓚€(gè)方向不斷擴(kuò)展，不斷深入系統(tǒng)微觀的多維度個(gè)體感知，信息能力和價(jià)值也不斷提升。這種轉(zhuǎn)變來(lái)自技術(shù)和需求的驅(qū)動(dòng)，新型數(shù)據(jù)處理技術(shù)及需求獲取能力成為演變的關(guān)鍵因素。

3大數(shù)據(jù)相對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方式的變革

數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的寶貴價(jià)值成為人們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力，數(shù)據(jù)分析是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的必要途徑。由于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)在體量、結(jié)構(gòu)、內(nèi)涵等方面有著本質(zhì)的區(qū)別，所遵循的數(shù)據(jù)分析理論基礎(chǔ)、分析思路、相關(guān)技術(shù)也不同。

3.1傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)

對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)是分布理論，以概率為保證，即根據(jù)樣本去推斷總體特征，其邏輯關(guān)系是“分布理論—概率保證—總體推斷”，分析過(guò)程是“假設(shè)—驗(yàn)證”基礎(chǔ)上的“定性—定量—再定性”。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是以全體數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)信息相關(guān)為保證，其邏輯關(guān)系是“實(shí)際分布—總體特征—概率判斷”，可以不受任何假設(shè)的限制去尋找關(guān)系、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，分析過(guò)程是“定量—定性”及“發(fā)現(xiàn)—總結(jié)”重要數(shù)量特征和關(guān)系基礎(chǔ)上的定量回應(yīng)。

3.2傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的分析思路

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)路徑為“數(shù)據(jù)到信息再到知識(shí)和智慧”。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析著力于經(jīng)典嚴(yán)密封閉系統(tǒng)的精確性和因果關(guān)系的探索，找到事物屬性之間的因果關(guān)系，比較容易實(shí)現(xiàn)。對(duì)于開(kāi)放復(fù)雜的巨系統(tǒng)，傳統(tǒng)的因果分析難以奏效，因?yàn)橄到y(tǒng)中各個(gè)組成部分之間相互有影響，可能互為因果，因果關(guān)系隱藏在整個(gè)系統(tǒng)中。因果關(guān)系本質(zhì)上是一種相互糾纏的相關(guān)性。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析無(wú)法檢驗(yàn)邏輯上的因果關(guān)系，不能致力于尋找真正的原因。Mayer-Sch觟nberger在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中指出了大數(shù)據(jù)時(shí)代處理數(shù)據(jù)理念的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果。因此，大數(shù)據(jù)分析邏輯體現(xiàn)為走“數(shù)據(jù)直接到價(jià)值”的捷徑。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析關(guān)注事物相關(guān)性認(rèn)知分析，所謂相關(guān)性是指兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性，即對(duì)數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性的搜索、比較、聚類、分類等分析歸納。相關(guān)分析的目的是找出數(shù)據(jù)集里隱藏的相互關(guān)系網(wǎng)（關(guān)聯(lián)網(wǎng)），一般用支持度、可信度、興趣度等參數(shù)反映相關(guān)性。

3.3傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)以及技術(shù)人員的全力參與。數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域面臨的主要矛盾是快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)信息需求與有限統(tǒng)計(jì)資源和滯后數(shù)據(jù)處理能力的矛盾。信息技術(shù)應(yīng)用成本的低廉化和性能效率的聚變成為數(shù)據(jù)需求和質(zhì)量要求快速增長(zhǎng)的基本動(dòng)力。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析和處理遵循一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)，技術(shù)人員經(jīng)過(guò)一定的訓(xùn)練即可勝任。對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理需考慮以下技術(shù)因素：a）數(shù)據(jù)清洗。大數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、冗余數(shù)據(jù)增多、垃圾數(shù)據(jù)泛濫，大數(shù)據(jù)清洗需要專業(yè)和細(xì)致。數(shù)據(jù)不能清洗過(guò)細(xì)，否則會(huì)增加數(shù)據(jù)清洗復(fù)雜度，甚至有可能過(guò)濾掉有用信息。數(shù)據(jù)也不能清洗過(guò)粗，要保證數(shù)據(jù)篩選的效果。b）以MapReduce（一種編程模型）和Hadoop（Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)）為代表的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的非關(guān)系型數(shù)據(jù)分析技術(shù)，因其具有良好的橫向擴(kuò)展性，在大數(shù)據(jù)分析處理中得到廣泛應(yīng)用。c）要深入分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析人員既要熟悉數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具，又要具備相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。

4傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?nèi)涵

高質(zhì)量數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的前提和基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)發(fā)揮效能的保證。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量以有限信息邏輯的因果性、確定性、清晰且高度的結(jié)構(gòu)化為主要特征，主要關(guān)注數(shù)據(jù)自身本源的質(zhì)量問(wèn)題，例如準(zhǔn)確性、完整性和客觀性。質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)至少應(yīng)該包括指標(biāo)解釋（含義、范圍、口徑）、數(shù)據(jù)特征、調(diào)查方法、統(tǒng)計(jì)誤差、獲取時(shí)間、頻率及渠道等方面的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)以既定邊界內(nèi)總體數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)性的隨機(jī)、自身的不確定性以及總體的非結(jié)構(gòu)化為特征。由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題在大數(shù)據(jù)環(huán)境下會(huì)被不斷放大，因此，大數(shù)據(jù)主要關(guān)注數(shù)據(jù)可信與溯源等非數(shù)據(jù)本源性質(zhì)量問(wèn)題，即數(shù)據(jù)資源產(chǎn)生后在傳輸、存儲(chǔ)和應(yīng)用過(guò)程中產(chǎn)生的突顯問(wèn)題。下面重點(diǎn)從流程和管理兩方面分析傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)所面臨的數(shù)據(jù)質(zhì)量的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。

4.1從流程視角看數(shù)據(jù)質(zhì)量保證

從流程的角度（即從數(shù)據(jù)生命周期角度）來(lái)看，可以將數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)使用三個(gè)階段，三個(gè)階段對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的質(zhì)量保證提出了不同的要求。

1）數(shù)據(jù)采集過(guò)程中數(shù)據(jù)質(zhì)量保證問(wèn)題

數(shù)據(jù)采集階段是整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期的開(kāi)始，這個(gè)階段的數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)后續(xù)階段的數(shù)據(jù)質(zhì)量有著直接的、決定性的影響。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量小，通過(guò)編寫簡(jiǎn)單的匹配程序，甚至是人工查找即可實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源中不一致數(shù)據(jù)的檢測(cè)和定位。大數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜，數(shù)據(jù)之間存在著沖突、不一致或相互矛盾的現(xiàn)象。因此，需要在數(shù)據(jù)獲取階段保證數(shù)據(jù)定義的一致性及元數(shù)據(jù)定義的統(tǒng)一性，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中數(shù)據(jù)質(zhì)量保證問(wèn)題

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是實(shí)現(xiàn)高水平數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障，如果數(shù)據(jù)不能被一致、完整、有效的存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)質(zhì)量將無(wú)從談起。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，主要采用傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)量龐大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、變化速度快，需要使用專門的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和專用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，以保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的有效性，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速讀取。數(shù)據(jù)庫(kù)一般采用分布式文件系統(tǒng)和分布式并行數(shù)據(jù)庫(kù)（如HDFS〔分布式文件系統(tǒng)〕、BigTable〔Google設(shè)計(jì)的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)〕等），在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中，數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換非常關(guān)鍵和復(fù)雜，要根據(jù)大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的要求和特點(diǎn)合理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用規(guī)則。

3）數(shù)據(jù)使用過(guò)程中數(shù)據(jù)質(zhì)量保證問(wèn)題

數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮在于對(duì)數(shù)據(jù)的有效分析和應(yīng)用。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的使用需要遵從關(guān)系型數(shù)據(jù)的完整性約束和數(shù)據(jù)一致性保證技術(shù)要求。由于大數(shù)據(jù)使用人員眾多，數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、變化速度快，對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度要求較高，很多時(shí)候需要同步、不斷地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、分析、更新和使用，因此需要保證數(shù)據(jù)使用的一致性。

4.2從管理視角看數(shù)據(jù)質(zhì)量保證

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)一般由業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)掌管數(shù)據(jù)，IT部門負(fù)責(zé)信息技術(shù)的應(yīng)用，這種分離式的運(yùn)營(yíng)管理方式容易造成業(yè)務(wù)人員不了解分析不同數(shù)據(jù)所需的不同IT工具，而IT人員在運(yùn)用IT技術(shù)分析數(shù)據(jù)時(shí)不了解數(shù)據(jù)本身的內(nèi)涵，甚至?xí)龀鲥e(cuò)誤的數(shù)據(jù)解釋，影響了企業(yè)決策的準(zhǔn)確性和有效性。為了更好地利用大數(shù)據(jù)，保證大數(shù)據(jù)的質(zhì)量，企業(yè)高層管理者應(yīng)給與重視和支持，需在高層配備專業(yè)數(shù)據(jù)管理人員。在大數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程的任何一個(gè)環(huán)節(jié)，企業(yè)都應(yīng)該配備相應(yīng)的專業(yè)數(shù)據(jù)管理人員，如由專門人員負(fù)責(zé)記錄定義并記錄元數(shù)據(jù)，收集原始數(shù)據(jù)，建模、提取并利用隱藏在大數(shù)據(jù)中的信息。

5結(jié)束語(yǔ)

傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)發(fā)展過(guò)程中由于技術(shù)的發(fā)展和客戶需求的多樣化、個(gè)性化而必然出現(xiàn)的數(shù)據(jù)階段。由于兩者之間關(guān)系不清，界限模糊，采集、分析、處理等技術(shù)多樣，難度大，因此，從業(yè)者難免存在模糊認(rèn)識(shí)和畏難情緒。本文從兩者的演變歷史、數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量管理等方面對(duì)兩者的異同進(jìn)行辨析，指出傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單形式和初期階段，大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的復(fù)雜演化形態(tài)，大數(shù)據(jù)從廣義上來(lái)講包含了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。試圖通過(guò)對(duì)兩者的辨析為從業(yè)者提供一個(gè)辯證和清晰的思路。數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用無(wú)止境，任重而道遠(yuǎn)。

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作者:李敬華 賈蓓 李倩茹 單位:西安通信學(xué)院