2023年第4期大数据时代的到来为统计学学科带来了巨大机遇与挑战，企业越来越重视从大数据中挖掘潜在的商业价值，海量的数据、多样化的数据类型及其潜在的商业价值正对统计学学科产生重大影响，学者们为适应大数据的要求纷纷提出相应的改进与变革。统计学作为一门独立学科，其学科方向需要结合时代背景及时调整，探索出一条具有时代特色的学科发展之路。本文结合学科发展趋势和社会需要，分析大数据时代对统计学学科带来的机遇与挑战，明确统计学学科发展方向，探索大数据背景下统计学学科的建设路径，为统计学学科建设与发展提供参考。一、大数据时代为统计学学科带来的机遇与挑战随着大数据、云计算、人工智能等新技术的快速兴起，数据呈爆炸式增长，数字经济的发展、企业的智能化改造、数字化转型，正在对统计学学科产生深刻影响，为统计学学科带来了巨大的机遇与挑战。（一）发展机遇在新的大数据时代，通过互联网、云计算、区块链、物联网和相应产生的大数据实现了资源的快速优化配置与再生，大数据的发展凸显数据分析的重要性，数据处理与分析就需要统计方法和统计思维。作为数据收集与量化分析的必备方法与工具，统计学在各行各业中有着越来越广泛的应用。以往的数据分析和储存模式已经被打破，数据存储更加方便，存储数据量大幅度增长，数据分析不再局限于时间和空间，而是可以通过云储存技术、大数据技术等先进的现代化技术将海量的数据纳入数据处理分析工作中。大数据的应用帮助企业了解客户，锁定资源，及时掌握市场动态，开展精细化服务，预测未来的发展趋势，帮助企业作出更好的业务决策，实现资源优化配置，提供更多便利，产生更大价值。大数据提供了很多传统数据所没有的信息，丰富了统计学的数据来源，拓展了统计学研究的领域边界，应用范围不断扩大。目前培养的数据分析人才远远不能满足社会需求，人才缺口巨大。大数据时代各行各业各个领域对统计学毕业生的人才需求也将会不断增加，因此增加了统计学毕业生的就业机会。（二）面临挑战大数据体量巨大，来源不一，种类繁多，不仅包含数字型的结构数据，还包含文本、音频以及视频等非结构数据。在以往的统计学学科知识结构中，数据是结构化的，而面对非结构化数据，往往缺乏相关理论的指导，难以进行有效的处理分析。另外，大数据是全样本或几乎接近全样本，统计学的随机抽样理论，特别是以随机样本推断总体分布性质的统计方法是否依然适用？基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智...
