7月12-13日，上海财经大学举办了“大数据时代的统计学：机遇与挑战——中国统计学高端论坛”。第一天的活动名为“首届中国经济统计论坛”，第二天的活动名为“一级学科建设论坛”。全国许多高等院校统计院系的专家学者都参加了活动。特邀报告既权威又生动，自由发言时更是讨论热烈，精彩纷呈。

面对大数据时代的到来，统计学者们审时度势，立足当前，放眼未来，集思广益，共谋大计，确实是十分有意义的事情。活动还有另外一层意义，有与会者告诉我，在两天的会议中，有许多分别以数理统计或经济统计见长的学者们坐在一起，共同围绕相同的主题进行探讨和研究。难能可贵，实属不易。以致一些与会者又频频提到了“大统计”这个概念。

记得去年纪念新中国政府统计机构成立60周年时，笔者看到一些研究文章曾回忆上世纪90年代，一些院校的专家学者和政府统计部门的实际工作者，为推动“大统计”思想的形成和建立，就作了许多积极有益的努力。1993年8月，在中国人民大学召开了首次“大统计”学科讨论会。1996年，全国哲学与社会科学规划办公室发布的1997年度国家社科基金课题指南首次将统计学单独列出。国家统计局统计科学研究所经过3年多调研，于1998年完成了社科基金项目《构造与完善统计学学科体系》。这一课题深入研究了“大统计”思想下统计学学科体系的建立与完善问题。

在2001年以前的学科分类中，在一级学科应用经济学项下，设有“统计学”；在一级学科数学项下，设有概率论和数理统计。2011年，一个重要的标志性事件是国务院学位委员会、教育部印发了新的《学位授予和人才培养学科目录》。“目录”分为学科门类和一级学科，统计学成为与数学、应用经济学“平起平坐”的一个一级学科。这样的调整和变化既是科学进行学科分类的必然，也为“大统计”的研究与实践创造了更为有利的基础和条件。

笔者曾获得一个学士、一个硕士、一个博士学位，但没有一个是统计专业。上大一的时候，《高等数学》课本中有一章，叫《概率论和数理统计初步》。到了大三的时候，又学了一门课程，叫《商业统计》。我当时就琢磨，“这统计”与“那统计”到底是怎样的关系？数学本是一门边界比较清晰的科学，其研究的就是数字间的关系和规律，而统计学是一门综合性、交叉性、实用性很强的学科，其研究的是如何取得数据、如何通过数字反映客观事物的现状、特点和规律。以此为标准，无论是所谓数理统计的方法，还是所谓经济统计的方法，只要是研究搜集数据或是以数据反映现实，都应纳入统计、或者说是“大统计”的范畴。

大数据时代的到来，是现代生产力水平发展到一定阶段的必然。数据不断产生，而且越来越多。您认为统计就是抽样推断吗？一个完整的总体已经摆在面前，有桥不走，一定还要摸着石头过河吗？但您认为总体已经对应样本了吗？但这个总体也可能非常之庞大，超过现阶段任何超级汇总的规模。我们既没有对如此庞大总体进行直接汇总的经历和经验，也不可能或没必要动员成百上千的统计人员按照分层、等距等原理去实施抽样。怎么办？数据的处理技术固然重要，但统计人却需要在数据处理之前确定正确的统计方法。如果我们确信统计是要研究搜集数据的方法、是要用数据来说话的，那么，我们就要承认，大数据时代的到来，给我们带来了许多新情势、新问题。无论是数理统计，还是社会经济统计，都需要面对已经变化了、正在变化着、还将继续变化的数据的世界。因此，我们也需要在“大统计”的世界里，学习、掌握、比较、选择、运用和创新统计理论和统计方法，以适应大数据时代的发展及其带来的挑战。大数据将促进“大统计”，而“大统计”也应该在大数据时代，为人类社会的发展和进步作出新贡献。

主讲讲师：张华平：北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主任，博士，副教授

赵燕平：北京理工大学教授，教育部电子商务专家

姜伟：北京市外事办信息中心主任

马宝君：清华大学搜索评价与推荐系统专家

小班授课：为保证充分讨论，确保进修效果，采用小班授课，名额有限，先到先得。

培训内容：《科学的大数据观》《云计算与大数据架构》《大数据精准搜索关键技术》

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大数据促进“大统计”