统计学和大数据是两个密切相关但又有所区别的领域。它们在数据收集、处理和分析等方面都发挥着重要作用，但它们的侧重点和方法有所不同。
一、联系：
1. 数据收集：统计学和大数据都需要收集大量的数据。统计学主要关注数据的质量和准确性，而大数据则更注重数据的量和多样性。
2. 数据分析：统计学和大数据都需要对数据进行分析，以发现数据中的规律和趋势。统计学通常使用统计方法（如描述性统计、推断性统计等）来分析数据，而大数据则可以使用机器学习、人工智能等技术来分析数据。
3. 决策支持：统计学和大数据都可以为决策提供支持。统计学可以帮助决策者了解数据背后的规律和趋势，从而做出更好的决策；而大数据则可以提供更全面、更深入的信息，帮助决策者更好地理解问题和制定策略。
二、区别：
1. 应用领域：统计学主要应用于社会科学、自然科学等领域，用于研究数据的内在规律和趋势。而大数据则广泛应用于各行各业，包括金融、医疗、交通、零售等，用于处理海量的数据信息。
2. 数据处理方式：统计学主要关注数据的质量和准确性，强调数据的可靠性和有效性。而大数据则更注重数据的量和多样性，强调数据的丰富性和多样性。
3. 分析方法：统计学主要使用统计方法（如描述性统计、推断性统计等）来分析数据，而大数据则可以使用机器学习、人工智能等技术来分析数据。
4. 数据类型：统计学主要处理结构化数据，如表格、图表等。而大数据则可以处理非结构化数据，如文本、图像、视频等。
5. 时间周期：统计学通常需要较长的时间周期来进行数据分析，因为数据分析需要一定的时间来收集和整理数据。而大数据则可以在较短的时间内进行数据分析，因为大数据的处理速度非常快。
6. 成本投入：统计学的研究成本相对较低，因为其研究对象通常是有限的数据集。而大数据的研究成本较高，因为其研究对象通常是海量的数据。
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