大数据分析仍需要统计思想——以ARGO模型为例
外文标题：Analysis on Big Data Needs Statistical Thinking: Taking ARGO Model as An Example
文献类型：期刊
作者：林存洁[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院
[2]中国人民大学统计咨询研究中心
年：2016
期刊名称：统计研究
卷：33
期：11
页码范围：109-112
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-4565
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tongjyj201611015.aspx
DOI：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2016.11.015
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基金：中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目
关键词：流感预测;时间序列;变量选择
摘要：在大数据时代,传统的统计学是否还有用武之地引起很多争议.本文以ARGO模型为案例,介绍了统计方法在大数据分析中的应用和取得的成果,并从统计学的角度出发,提出改进的措施与方法.通过ARGO模型的分析结果发现,大数据分析的很多根本性问题仍然是统计问题,而数据中的统计规律仍然是数据分析要挖掘的最大价值,这也意味着统计思想在大数据分析中只能越来越重要.而对于结构复杂、来源多样的大数据来说,统计学方法也需要新的探索和尝试,这将是统计学所面临的机遇和挑战.
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