从数据到大数据,不仅是量的积累,更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析,原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析,能发现小数据时代很难发现的新知识,创造新的价值。
大数据时代,审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性,不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度,可以交叉验证。
在大数据时代,数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然,大数据的特点,确实对数据分析提出了全新挑战。例如,许多传统统计方法应用到大数据上,巨大计算量和存储量往往使其难以承受;对结构复杂、来源多样的数据,如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言,这些挑战也同时意味着巨大的机遇,有可能会产生新的思想、方法和技术。
在掌握新的统计应用技术之前,我们依然需要把基础统计学的工具牢牢掌握,熟练加以应用和进步推演,方能与时俱进,快乐的迎接大数据分析的挑战。
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