SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。学而不思则罔，思而不学则殆，本文是细心的小编帮家人们分享的spss统计分析课程论文范文优秀4篇。
spss统计分析论文 篇一
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件；SPSS;独立样本；非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
(四)全面的数据接口
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：9.31、9.57、10.21、8.86、8.52、10.53、9.21、9.14
乙(斤)：9.98、8.46、8.92、10.14、10.17、11.04、9.43
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异？
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异；
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式；
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊。常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社，2011.
[2]刘宁元。运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信，2007(3).
[3]井海立。SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
spss统计分析论文 篇二
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同；非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设；最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同；H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲。教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇。大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜。考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇。考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
统计分析论文 篇三
浅谈统计分析在企业中的运用
[摘 要]统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动，是整个统计工作中的重要组成部分，在企业中发挥着巨大的作用，也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据。
[关键词]统计分析 企业 发展
一、统计分析的概述及其特点
1.统计分析的概述
统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
2.统计分析的特点
运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以进行统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
(1)运用统计方法：统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称，从运用的角度可分为经验方法和数学方法。经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。对于这一类方法如能正确运用，可以提高统计分析的科学性。
(2) 定量与定性的结合：统计分析面对的不是抽象的数字，而是在定性分析的前提下。通过其数量表现对研究对象进行认识。因此，熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。
二、统计分析在企业中的运用
统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。从统计认识的全过程来看，通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料，可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。但是这些认识却只是初步的、表面的，只有对这些资料进行由表及里的分析和研究，才能把握事物的本质特点、内在联系和发展变化规律，使统计认识得到进一步的深化。由于统计分析具有深化认识的作用，使得统计分析在企业当中得到广泛的应用。
统计具有数量性的特点，统计分析所起的作用，主要是通过定量的分析来实现的。统计分析在人们的认识过程中主要有三个方面的作用：一是对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；二是根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；三是揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。统计分析工作是一个从感性到理性的认识客观世界的过程。在企业正确处理好统计分析工作，可以从整体上更为全面地看清现状，可以更好地促进企业的发展和发挥统计分析工作的作用和意义。
就社会经济领域而言，统计分析还是发挥统计整体功能，提高统计工作地位的重要手段。随着我国改革开放的实施，社会经济领域发生了深刻的变化，各级领导部门和决策者仅凭个人能力和经验已经很难把握瞬息万变的局面，更难以正确做出科学的决策。在这种情况下，统计分析的优势随之显现。它可以把数据、情况、问题、建议等融为一体，既有定量分析，又有定性分析。比一般统计数据更集中、更系统、更清楚地反映客观实际，又便于阅读、理解和利用。因而是发挥统计的信息、咨询、监督功能的主要手段。与此同时，也提高了统计工作的社会地位。
统计分析在企业发展中应用广泛，主要体现在三个方面：
第一，统计分析在企业预测中的应用。在统计预测中，一般强调静态分析预测和动态分析预测相结合，以静态分析预测为主。首先，企业应根据自身特点，重点进行年度、季度统计预测分析，确保企业目标管理和考核的有效性。其次，要根据企业的计划目标和历史销售数据确定各项数据指标，找出经济运行波动的共性和差异性。再次，要根据企业的总体规划和行业的特殊性，综合运用一定的预测模型来提高分析的科学性，公司的市场份额取决于该公司的产品、服务、价格、沟通等与竞争者的关系。如其他因素相同，则公司的市场份额取决于它的市场费用在规模和效益上与竞争者的关系。
第二，统计分析在企业决策中的应用。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。
第三，统计分析在企业过程分析和阶段分析控制中的应用。在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。
在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。
参考文献：
[1]百度百科。统计分析[EB/OL].
[2]赵井霞。试谈如何进行统计分析[J].商业经济。2004.4.
[3]宋安。 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师。2003.6
统计分析论文 篇四
浅析大数据时代统计学的发展
摘要：大数据已经承成为助力互联网+发展的重要手段，成为创客实现梦想星天地的必要途径，其已经成为我们生活中不可缺少的一部分，大数据正在以一种前所未有的态势推动着各行各业的发展，其蓬勃发展态势也标志大数据时代的袭来。
关键词：大数据；统计学；发展
大数据时代以迅雷不及掩耳之势席卷世界，在全球范围内掀起了前所未有的数据革命浪潮。相对于政府单位的统计数据来说，大数据主要利用的是多层次、多样化的数据采集方式，整合了多种数据的开发优势，并且利用现代科学技术手段和高速处理以及信息架构数据等资源，兼具极高的使用价值和判断决策能力。
一方面，统计调查数据的多样化发展趋势和电子商务产业的不断发展，为统计数据的使用方式和生产方式制造了不小的麻烦，不断地挑战者政府部门数据管理系统和统计数据的概念。另一方面，信息技术、网络发展以及空间信息技术的不断进步，为统计生产力的升级发展提供了广阔的视角和空间。数据量急剧增长的电子化、信息化和产业化数据，都成为了统计数据发展的重要来源。种类不断增多的“大数据”资源，正在成为政府统计部门利用研究的重要领域。
一、大数据与统计学的区别
统计知识在大数据的利用研究中有多样化的应用形式，主要是对“大数据”进行肢解，对爆炸增长的数据信息进行搜索、分类以及整合主要依赖于统计学。因此，大数据的相关研究在一定程度上运用了统计学的知识。但是，大数据的使用尚未被统计学这门学科充分利用，这主要是因为大数据的运用方式，使用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源，样本主要在根据既定的概率标准从总体中抽样调查，但是随机抽样调查是带有成本属性的，例如消耗时间、资本投入的成本等。
在样本数量逐渐增加的情况下，样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而逐渐增加的，这是样本统计学不能忽视的缺点。大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息，大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势，这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量，但是因为很多情况下数据具有非结构性和半数据化的特征，而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态，方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义，整体依靠性和不稳定性经常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性，所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此，统计学在利用大数据进行样本统计的过程中，可以对整体上的数据资源进行融合和选择，这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。
二、大数据时代统计学教育的发展
1、全面培养人才素质
统计学专业的学生需要具备良好与人交往能力。统计学的学生很多都是理科出身的学生，不善于交际。但是在日常的工作中，有数据经验的科学家应该经常和每个部门的工作人员交流，协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让普通的老百姓也可以读懂，让每个部门的工作人员都能无障碍地理解，这是不容易做到的。
要训练自己的交往能力和沟通技能，主动地参加演讲活动是不错的渠道，演讲活动锻炼了演讲者的自信，在整个演讲的过程中，能否清晰地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。需要培养数据常识，广其见闻。数据科学家经常面对各种各样的海量数据，并需要从这些数据中挖掘出有价值的信息，这就需要数据科学家具有强烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的，要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以根据阅读数据分析材料积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。
2、培养应用型人才
大数据时代培养的数据科学家需要两方面的基本素质，第一是概念性，也就前面所说的数据科学家需要掌握的基本素养和专业知识；第二是实践性，也就是本文中我们提及的应用型人才，也就是实际操作中处理数据的能力。在高校开展大数据分析研究生学科，最大的问题是没有可用的数据，这就需要高效与大数据企业合作，进行研究生的联合培养，注重学生的实际操作能力，这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培养制度，一名校内导师一名校外导师，校内导师注重学生的概念性，校外导师注重学生的实践性，学生通过在校外导师单位的实习，从而熟悉并且掌握实际工作中所需要的技能。
3、促进统计与数学、计算机学科合作
“大数据”时代需要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满足发展需求的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以，数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科知识的学习是远远不够的，其需要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展，紧密结合。三门学科之间交叉发展，融会贯通，这样既可以发挥学科的优势资源，同时也能弥补其他学科的弊端。
三、结语
数据信息的爆炸式增长使我们在使用统计数据处理信息时需要更多的数据资源，更有甚者，在很多情况下可以利用全面化的数据，数据资源不再是制约统计分析的唯一因素，大数据前提下的统计学效用和粘合度预测的准确程度不断提升，而且可以发现诸多在样本统计基础上未能显现的细节。统计学关键优势就是“见微知著”，也是统计学在数据环境下的约束性妥协。在海量数据汹涌袭来的年代，充分发挥统计学的优势，和大数据资源整合发展，实现“以小见大”和“由繁入简”的有效结合。
参考文献：
[1]田茂再。大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题[J].统计研究，2015，05：3-12.
[2]刘春杰。大数据时代统计学教育面对挑战的应对[J].凯里学院学报，2015，03：29-32.
[3]大数据时代统计学的重构与创新――首届“大数据与应用统计国际会议”述评[J].统计研究，2015，02：3-9.