大数据为什么不是统计数据(大数据是统计吗？)
大数据是统计吗？
在采用一种方法之前，应该先对统计数据进行证明，而不是像计算机科学和机器学习那样，把重点放在经验上。有时候同一个问题其他领域的研究者提出了一个明显有用的方法，但是统计学家无法证明(或者还没有证明)。统计学往往是数学上证明的方法，而不是一些特殊的方法。但统计学的核心问题是如何在观察样本后推断总体。当然，这往往是大数据挖掘的关注点。
大数据技术作为几个学科的综合，继承了机器学习的实验态度。这并不是说大数据工作者不注重准确性，只是说如果方法出不了结果，就会被抛弃。数据挖掘的一个特定属性是处理大型数据集。这意味着，由于传统统计学的可行性，我们往往只能得到一个样本，但我们需要描述从中抽取样本的大型数据集。而数据挖掘问题往往可以得到整体的数据，比如关于一家公司的所有员工数据，数据库中的所有客户数据，去年的所有业务。在这种情况下，统计推断毫无价值。
人工智能与大数据就是统计学对吗？
人工智能和大数据不是统计。
因为人工智能和大数据属于计算机科学领域，统计学属于数学领域，所以他们学习的课程不同，毕业后的工作也不同。前者主要做研发等一些工作程序的编程，后者主要做统计等一些工作。
统计学和大数据专业的区别？
统计学是大数据的三大基础学科之一，所以统计学和大数据的关系还是很紧密的。但是在以下几个方面还是有一些区别的。
第一，知识体系不同
1.统计学重在方法；
2.大数据更注重数据价值的全过程。大数据不仅需要统计知识，还需要数学知识和计算机知识。
第二，技术架构不同
1.统计知识主要用在大数据分析领域。统计方法是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。
2.大数据技术不仅涉及统计学，还涉及数学、计算机和各个行业的学科。是一个跨学科融合的新专业。
第三，数据集不同
1.由于可行性，传统统计学往往只能得到一个样本，但它需要描述从中抽取样本的大数据集。
2.大数据往往可以得到整体的数据，比如一个公司的所有员工数据，数据库中的所有客户数据。在这种情况下，统计推断毫无价值。
大数据和传统统计学的区别？
大数据处理的信息量非常大，一个分析需要的数据往往分别存储在上百台服务器上。所以大数据分析需要协调好所需的服务器，让它们根据我们分析的需要相互配合。这是大数据和传统统计分析的主要区别。在具体方法上，大数据可能也会用到数据挖掘的方法。传统的分析方法往往事先有一个分析目标，然后用统计方法来验证。数据挖掘就是通过算法用计算机分析数据，让计算机发现数据之间的联系。两者大致相同。如果想了解更多，可以参考相关书籍。
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