大数据统计说白了是干什么的

大数据统计，简而言之，是通过收集、整理和分析大量数据来揭示数据背后的模式、趋势和关联性的过程。它广泛应用于各个领域，如商业、科研、医疗、教育等，帮助人们做出更明智的决策。

1. 数据采集：大数据统计的第一步是采集数据。这可以通过各种方式实现，如在线调查、电话访谈、实验室测试等。数据采集的目标是从各种来源获取尽可能多的数据，以便后续的分析工作。

2. 数据清洗：在数据采集完成后，需要对数据进行清洗，去除无效、错误或不完整的数据。这包括处理缺失值、异常值、重复记录等问题。数据清洗的目的是确保数据分析的准确性和可靠性。

3. 数据存储：清洗后的数据需要存储在合适的数据库中，以便后续的分析和查询。常用的数据库有关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。

4. 数据分析：在数据存储完成后，可以进行各种统计分析，如描述性统计、推断性统计、相关性分析等。这些分析可以帮助我们了解数据的分布、特征和关系，为后续的决策提供依据。

5. 数据可视化：数据分析的结果通常以图表的形式呈现，如柱状图、折线图、饼图等。数据可视化可以直观地展示数据的特点和规律，帮助人们更好地理解和解释数据。

6. 数据挖掘：在大数据时代，数据挖掘技术被广泛应用于发现数据中的隐藏模式和关联性。数据挖掘包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等方法，可以帮助我们发现有价值的信息，为决策提供支持。

7. 数据预测：通过对历史数据的学习和分析，可以建立预测模型，对未来的趋势和事件进行预测。这对于商业决策、市场预测等领域具有重要意义。

8. 数据应用：大数据统计的应用非常广泛，如推荐系统、个性化营销、智能客服等。通过分析用户的行为和偏好，可以为用户提供更加精准的服务，提高用户体验。

总之，大数据统计是一种重要的数据分析方法，它通过对大量数据的收集、处理、分析和可视化，帮助我们发现数据中的规律和关联，为决策提供支持。随着大数据技术的发展，大数据统计的应用将越来越广泛，为各行各业的发展带来新的机遇。