大數(shù)據(jù)時(shí)代下統(tǒng)計(jì)學(xué)面臨的挑戰(zhàn)

吳興蔚

摘 要：傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)是因數(shù)據(jù)而生的，也是以研究數(shù)據(jù)為根本目的，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)有其獨(dú)特的數(shù)據(jù)收集、整理與分析的方法體系，也確實(shí)為我們研究數(shù)據(jù)帶來(lái)了便利，但是不得不思考的是在數(shù)據(jù)爆炸的信息時(shí)代，尤其是“大數(shù)據(jù)”概念產(chǎn)生以后，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)如果不改變，又將如何應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的挑戰(zhàn)，該文將從零售行業(yè)的角度分析大數(shù)據(jù)為傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)帶來(lái)的諸多挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：總體數(shù)據(jù) 相關(guān)性 個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo) 定制服務(wù)

中圖分類(lèi)號(hào)：C829.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）01（a）-0109-02

隨著科技的發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為信息時(shí)代的一場(chǎng)技術(shù)革命。大數(shù)據(jù)是指?jìng)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具難以處理的大量的、多樣化的數(shù)據(jù)。當(dāng)前普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)有3個(gè)特點(diǎn)：第一，數(shù)據(jù)量非常大；第二，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度非?？?；第三，數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越多樣化[1]。零售業(yè)作為傳統(tǒng)的線(xiàn)下實(shí)體經(jīng)營(yíng)行業(yè)，積累了大量的消費(fèi)者以及管理層的數(shù)據(jù)，如果依靠傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，很難得出可以用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的有效信息，加上年輕一代消費(fèi)者越來(lái)越追求個(gè)性化，所以傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)所采用的根據(jù)部分樣本推斷總體的分析方法已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足市場(chǎng)的個(gè)性化需求，因此，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)要想跟上時(shí)代發(fā)展的步伐，就必須做出與之相適應(yīng)的改變。

1 零售行業(yè)里大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別

維克多·邁克爾在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中提出了大數(shù)據(jù)思維的3個(gè)最顯著的變化：一是樣本等于總體。這與過(guò)去基于樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的思維截然不同；二是不再追求精確性。在大數(shù)據(jù)中往往存在“噪音”和罕見(jiàn)事件，這樣的數(shù)據(jù)影響了結(jié)果的精確性；三是相關(guān)分析比因果分析更重要，在大數(shù)據(jù)時(shí)代我們將注意力更多地放在“是什么”而不是“為什么”[2]。大數(shù)據(jù)的以上特性在零售行業(yè)同樣適用，零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別有以下3點(diǎn)。

第一，大數(shù)據(jù)收集總體數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)多采用抽樣的方式收集部分?jǐn)?shù)據(jù)。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)在做統(tǒng)計(jì)分析時(shí)首先針對(duì)某一個(gè)問(wèn)題提出假設(shè)，然后確定需要調(diào)查對(duì)象的總體，由于數(shù)據(jù)采集存在一定的難度，所以統(tǒng)計(jì)分析采取從總體中隨機(jī)抽樣選取一部分?jǐn)?shù)據(jù)作為分析的對(duì)象，如此的話(huà)對(duì)隨機(jī)抽樣的方法與數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性要求是非常高的。而大數(shù)據(jù)收集的是數(shù)據(jù)“總體”，在進(jìn)行分析的時(shí)候不會(huì)人為進(jìn)行假設(shè)，排除了人的干擾因素，僅僅從數(shù)據(jù)本身出發(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在零售行業(yè)如果能運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維分析數(shù)據(jù)，從產(chǎn)生數(shù)據(jù)的顧客行為本身出發(fā)，針對(duì)不同顧客做出個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，而不是人為假設(shè)的話(huà)，管理層就可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，避免了主觀的經(jīng)驗(yàn)與直覺(jué)的判斷。沃爾瑪作為零售行業(yè)的巨頭，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析得出的著名的啤酒與尿布理論可以證明這一點(diǎn)。

第二，大數(shù)據(jù)注重個(gè)體行為的研究，統(tǒng)計(jì)學(xué)用樣本數(shù)據(jù)推斷總體行為。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)采用抽樣調(diào)查的方式對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用樣本推斷總體，那些在圖表上反映出來(lái)的異常數(shù)據(jù)被排除在外。大數(shù)據(jù)包容一切數(shù)據(jù)，其中包括各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化甚至是異構(gòu)數(shù)據(jù)。對(duì)于零售行業(yè)而言，顧客的總體行為表現(xiàn)是沒(méi)有意義的，因?yàn)槊總€(gè)顧客的需求不同，在不同的時(shí)間和地點(diǎn)需要的商品都不同，只有根據(jù)每位顧客的不同行為進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)才能讓線(xiàn)下的零售行業(yè)有優(yōu)勢(shì)可言。美國(guó)高檔連鎖百貨Nordstorm最近開(kāi)始采用線(xiàn)下實(shí)體店客流分析服務(wù)供應(yīng)商Euclid Analytics公司的客流監(jiān)測(cè)解決方案Euclid Zero，基于用戶(hù)連接Wifi行為來(lái)獲取店內(nèi)顧客手機(jī)的Mac物理地址并進(jìn)行線(xiàn)下追蹤，由此可以通過(guò)單個(gè)顧客在百貨店里的行動(dòng)路線(xiàn)和滯留時(shí)間，從而用于改善商品羅列與室內(nèi)動(dòng)線(xiàn)以及顧客個(gè)性化偏好與推薦服務(wù)[3]。

第三，大數(shù)據(jù)注重?cái)?shù)據(jù)之間的相關(guān)性，而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)更加關(guān)注數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。從社會(huì)發(fā)展的角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析更有助于零售行業(yè)管理層做出決策。對(duì)于傳統(tǒng)零售行業(yè)而言，線(xiàn)下的用戶(hù)體驗(yàn)是非常重要的，如果能根據(jù)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)分析出哪些商品放在一起能促進(jìn)購(gòu)買(mǎi)力，那么零售行業(yè)將會(huì)有更大的利潤(rùn)空間，相比之下，統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行的結(jié)果分析顯得沒(méi)有那么重要。

2 大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的優(yōu)勢(shì)

邁克爾·舍恩伯格說(shuō)：大數(shù)據(jù)發(fā)展的核心動(dòng)力就是人類(lèi)測(cè)量、記錄和分析數(shù)據(jù)的渴望。

第一，大數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)是多樣化的、非標(biāo)準(zhǔn)化的，而統(tǒng)計(jì)學(xué)收集的數(shù)據(jù)都是標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的，統(tǒng)計(jì)學(xué)無(wú)法對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與測(cè)量。但是在零售行業(yè)僅僅對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析做出的判斷已無(wú)法滿(mǎn)足行業(yè)的需求，通過(guò)對(duì)用戶(hù)在商品前滯留的時(shí)間以及與貨架上商品的互動(dòng)行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而調(diào)整貨架的位置才是主流。

第二，大數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)、快速監(jiān)測(cè)與收集數(shù)據(jù)，而統(tǒng)計(jì)學(xué)收集數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)、難度高。大數(shù)據(jù)收集與處理數(shù)據(jù)的能力對(duì)于零售行業(yè)的供應(yīng)鏈管理十分有效。零售市場(chǎng)可以利用大數(shù)據(jù)對(duì)庫(kù)存和員工行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而為管理層做決策提供依據(jù)。沃爾瑪為了提高大數(shù)據(jù)成果在不同部門(mén)之間的高效利用，并增加存貨管理和供應(yīng)鏈管理的投入回報(bào)率，其開(kāi)發(fā)了Retial Link工具。供應(yīng)商使用該工具可以預(yù)先知道不同店鋪商品銷(xiāo)售和庫(kù)存情況，從而能夠在沃爾瑪發(fā)出指令前自行補(bǔ)貨，極大地減少商品斷貨，提高供應(yīng)鏈的庫(kù)存水平[4]。

3 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)面對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)要做出改變

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)給我們的生活帶來(lái)了巨大的改變，甚至不同國(guó)家的政府都將大數(shù)據(jù)作為國(guó)家的戰(zhàn)略資源。相比之下，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)面臨著大數(shù)據(jù)的巨大挑戰(zhàn)，如果能根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)做出改變，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)仍然具有存在的價(jià)值。

第一，改變數(shù)據(jù)的收集方式。統(tǒng)計(jì)學(xué)收集數(shù)據(jù)時(shí)前期要做大量的準(zhǔn)備工作，需要耗費(fèi)大量的人力物力成本，所以想要更加高效收集數(shù)據(jù)，就必須做出改變。由于大數(shù)據(jù)是基于互聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)的，所以對(duì)于不使用互聯(lián)網(wǎng)的地區(qū)和群體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)就顯得很無(wú)力，而傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以在此基礎(chǔ)上發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，在以往的數(shù)據(jù)收集方式上進(jìn)行創(chuàng)新。

第二，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)的分析思維上也要進(jìn)行改變。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)不光要打破只能分析標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的魔咒，更要著重分析問(wèn)題的本質(zhì)，而不是一味注重結(jié)果分析，雖然“是什么”很重要，但是一直以來(lái)探尋事物內(nèi)在本質(zhì)才是不斷推動(dòng)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)步的動(dòng)力所在，所以統(tǒng)計(jì)學(xué)也要學(xué)會(huì)知道“為什么”。

4 結(jié)語(yǔ)

信息技術(shù)的發(fā)展是無(wú)法想象的，我們無(wú)法通過(guò)今天來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)10年信息行業(yè)的發(fā)展。只有追上時(shí)代的腳步，做出順應(yīng)時(shí)代潮流的改變，才能免遭淘汰，對(duì)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)也是一樣，停留在原地不動(dòng)是不明智的，改變才是世界的本質(zhì)。而所有技術(shù)的變革都將反饋給人類(lèi)的生活，讓人們和社會(huì)從中受益。

參考文獻(xiàn)

[1] 城田真琴.大數(shù)據(jù)的沖擊[M].人民郵電出版社，2013.

[2] 維克多·邁爾.大數(shù)據(jù)時(shí)代[M].浙江人民出版社，2013.

[3] 李寶仁，鄭漢良，王瑩.大數(shù)據(jù)時(shí)代零售業(yè)統(tǒng)計(jì)的變革[J].經(jīng)濟(jì)與管理，2015（3）：39-43.

[4] 趙巍偉.RETIAL LINK數(shù)據(jù)抽取和處理工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].上海交通大學(xué)，2011.