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1、概率论与数理统计在大数据分析中的应用策略 随着时代的进步，互联网快速发展，互联网技术在各行各业得以广泛运用。对数据的分析和运用呈现井喷式的增长和几何式的上升，我国于2022年起先进步大数据时代。大数据时代给人们带来便利的同时，也因为其自身的规模广、增长快、稀疏性等特点而造成了分析的困难。为了解决这种困难，人们试着将概率论和数理统计投入到大数据分析中，并取得了相对显著的成就。基于概率论和数理统计的大数据分析更为精确，使得互联网技术更高效的服务于人类，需求分析和生产投放得以精准，削减了中间环节产生的成本奢侈，整个社会的生产力大幅度提升。本文将针对概率论与梳理统计在大数据分析中的应用策略进行更为深化
2、的探讨，便利读者了解什么是大数据分析，明确概率论和数理统计如何作用于大。 一、引言 现如今，概率学在我们的生产生活中的方方面面都有着广泛的应用，它既可以帮助我们有效的相识这个世界，通过运用概率论和数理统计帮助人们冷静客观的分析现实生活中存在的问题，解读数据，帮助人们提高生活质量和工作效率;又可以依据已有的数据和行为轨迹推算出事物演化的规律和发展方向以及发展趋势，指导人们朝着科学的方向前进。因此，概率论和数理统计不仅是一门学科学问，更是指导人们相识世界改造世界的方法论，通过概率论和数理统计的应用，指引人们认清问题解决问题。时代发展至今，人们对概率论和数理统计的须要越来越迫切，对大数据分析的应用需
3、求也越来越大，为此，笔者将对概率论和数理统计在大数据分析中的应用策略进行深化探讨，希望以此帮助读者更清楚的了解这方面的学问，为大数据在生产生活中的广泛普及起到肯定的作用。 正如我们所知道的那样，现如今各行各业、生活的方方面面都在或多或少的运用着概率论和数理统计，一些新兴且重要的行业更是如此，如电子商务、互联网技术和互联网广告等，概率论和数理统计等概率学学问依旧成为一项我们相识世界改造世界重要的学问手段和方法论，它不再是一门毫无生命的抽象的学科学问。我们可以通过运用概率学理论学问客观科学的分析生产生活中的困难的问题和技术难题，处理浩大的数据，提高生活质量了和工作效率，了解各方面的参数，更可以通过
4、概率学学问和已有的数据与行为轨迹推算出事物演化的规律和发展方向，以及行业的发展趋势和可能出现的问题。因此，概率论对生产生活有着重要的指导意义。随着大数据时代的来临，数据规模呈现井喷式增长，概率论和数理统计有效的帮助人们削减了分析数据的时间和困难性，同互联网的结合与应用更是将社会运转推上了一个高效的巅峰。 二、概率论与数理统计 在高等数学中，概率论和数理统计是一种特征显明的分析方法，在探讨对象上有着非常独特的思维方式和特点，与其他学科有着紧密和深化的联系，如经济学等，是一个交叉型特殊强的学科。概率论和数理统计的学问涵盖特别丰富，使得它成为数学分支中特别重要的组成部分。直至目前，概率论和数理统计方
5、法在社会的各个领域都有着或大或小的應用，概率论和数理统计既可以被看作是一门独立的学科，帮助人们提高生产生活效率，在工业、互联网和其他行业领域适用。概率论和数理统计对数据信息和计算机技术的的需求非常严格，在“互联网+”和大数据分析中有着不行比拟的优势。同时，又可以被看做是一门与其他学问联系紧密的非独立学科，因为它本身具有较强的交叉性，和其他学科内部存在着紧密的联系，具有相互渗透的作用。由于概率论和数理统计具有特别广泛的涵盖和应用范围，人们很难对其进行精确的定位和逐一进行说明，因此，本文将仅就概率和树立统计几个方面的应用策略进行探讨，以帮助读者知晓概率论和数理统计在在大数据分析中是如何详细应用和运
6、用的。 三、大数据分析 大数据分析是一门应用广泛的热门探讨方向，由于其自身存在的优势被各行各业广泛运用。大数据分析的方法也在不断发展和完善，随着科学技术的前进，一些大型公司甚至有特地的大数据分析部门，运用高端的技术和设备，已达到分析的精确和客观。 大数据分析是一门特别浩大繁杂、分支许多的学科，因为大数据涉及方面的多样性大数据分析结果可以应用在生产生活中的方方面面，包括我们在处理海量数据时难以发觉规律而带来的一些问题，都可以运用概率论与数理统计中的一些方法来发觉问题趋势，从而解决问题。事实上概率论成了现实生活中许多问题的方法指引。但是从我们现如今的探讨状况来看，不难看出，很多理论上不错的探讨方法
7、在实际运用中却并没有得到广泛的应用。这是因为这些方法还是具有一些短处。从而难以适应现如今大数据分析中的一状况。即使运用概率论与数理统计的方法来探讨大数据分析，可是还是有很多探讨模式或者方法难以快速地从理论转向实际生产。 四、概率论与数理统计与大数据分析的联系 大数据时代的加快，使人们运用计算机和科学技术运用概率论和数理统计进行大数据分析成为可能，也加深了概率论和数理统计与大数据分析之间的联系。详细体现在以下几个方面： 探讨方向相同。概率论和数理统计与大数据分析的探讨方向是一样的，都是为了更精确清楚的对数据进行分析与探究，以寻求大数据的内部联系与规律分布。 大数据的发展，使得大数据分析为统计学拓
8、展了新的空间和领域，为概率论和数理统计的探讨供应新的方向，在大数据分析的基础上，推动概率论和数理统计的发展。 大数据分析是独立于统计学学问范畴的，不属于其任何一门分支。大数据分析也不仅仅局限于和数理统计与概率论的联系，它还可以被运用到其他生产生活领域，成为该领域指导方向发觉规律的工具和方法论，如云储存等。 概率论和数理统计是DM中且较为成熟的学问体系和理论，这种技术在DM中发挥着重要作用与意义。 五、概率论与数理统计在大数据分析中的常用方法 概率论与数理统计在大数据分析中的常有方法有二：层次分析法和蒙特卡罗法。 层次分析法 层次分析法是指“指当人们对某些不确定因素的演化规律及发展趋势进行探讨时
9、，必需要对这些因素的影响作用及相互联系进行综合考虑，由于评价指标中的这些不确定性因素是可以根据层次进行划分的，同时，在各个层次中的不确定性因素内还包含着若干要素，这就使整个困难问题的结构看上去是一种多级递阶结构，在对这类问题进行解决时，就可以采纳层次分析法来对这些层次中的不确定性因素对于整个问题的相对重要度进行推断，而这便产生了概率。”层次分析法的建立主要包括四个方面：一是明确问题的各个要素，并对这些要素进行层次划分，使得问题结构趋近于递阶层次结构，二是用上一级的要素作为对下一级要素进行划分的标准，实施两两对比，三是根据评定尺度来对下一级要素的重要程度进行确定，构建判定矩阵，四是对问题中的各个
10、要素的相对重要程度和综合重要程度进行计算，帮助决策者做出正确而合理的确定。 蒙特卡洛法 蒙特卡洛法是指“是在概率论与数理统计的基础上对问题中的不确定性因素进行反复随机的抽样，以此模拟出该不确定性因素的自身改变给问题带来的影响程度，并对问题中的全部不确定因素给问题带来的影响进行计算分析，进而获得科学的分析结果。”蒙特卡洛法的优点在于可以模拟问题的实际过程，其数字表达式为Z=k，xi代表该困难问题中存在的 n 个相互独立的随机变量，n个变量的函数是Z，Z则是须要求解的目标。 六、概率论与数理统计在大数据分析中的应用策略 概率论和数理统计在大数据分析中的应用策略本文主要从两方面进行阐述，一是经济数据
11、分析，二是商业数据分析，详细如下。 概率论与数理统计在经济数据分析中的应用策略 数据对经济而言，始终具有非常重要的作用。在各类数据中，经济数据是非常典型且应用性强的一种。对经济数据进行分析有利于推动社会的整体发展，但在分析过程中，由于经济数据具有低密度的特点，导致经济数据分析存在肯定困难，因此，须要通过概率论和数理统计来使经济数据分析变得更为简洁有效，就具有非常重要的意义了。如正被广泛应用在经济金融管理领域的正态概率分布的方法，通过此种方法对经济数据进行分析能够有效的预料和描述连续性随机变量的概率，并对概率全部相关信息进行高效的分析，从而通过分析结果对市场经济状况进行实时驾驭，帮助人们了解市场
12、发展规律和运作模式，以及其中普遍存在的市场经济规律，甚至能够分析出更多的经济信息，从而帮助决策者制定长远的战略目标和工作部署。 对经济数据的分析除了对经济市场的改变规律和发展趋势进行分析和预料，还要预料和分析经济运行的风险。概率论和数理统计则可以帮助经济市场的投资者有效削减投资过程中潜在的风险，降低风险产生的可能性，增加投资者利润获得的概率和可能性。 概率论与数理统计在商业数据分析中的应用策略 大数据时代，商业数据对于企业的生存与发展而言具有非常重要的作用，而商业数据又属于经济数据的一种。现如今，企业进行商业数据分析时，大都会采纳概率论和数理统计，如分析计算商业数据中的大客户流失概率，首先需先
13、建立探讨模型，确立流失数据与流失函数相对应的函数关系，其次找出对大客户流失产生影响最大的因素，并根据划分层次进行归类，设定特别时段，对特别时段中大客户流失状况进行汇总，制作流失状况走势图，计算出标准函数，进而获得特定客户在某一时段的流失概率，通过函数公式找出协变量，分析出影响要素的定义，最终完善模型的构造。在模型构建后须要留意的是，由于最大片似然函数对回来参数的计算过程中影响大客户流失的因素众多，为了削减模型维数以降低参数估計难度，须要对这些影响因素进行选择性运用，同时我，为了确定协变量的数量，还应根据数理统计的结果进行筛选，以避开错误的产生，提高正确性。 七、结语 概率论和数理统计在大数据分析中具有非常重要的作用，是有利于高效分析数据的有效工具。在将来，数据分析和数据基数将会占据越来越重要的位置，而概率论和数理统计也将成为一项能够推动人们生产生活发展的重要探讨方向。 第8页 共8页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页