Comments on: Data science, big data and statistics
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评论：数据科学、大数据和统计学
DOI：
10.1007/s11749-019-00643-9
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
1.3
通讯作者：
Stufken, John
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nachtsheim, Abigael C.;Stufken, John
我们首先要感谢作者就如此重要的主题撰写了这篇发人深省的文章。这篇文章探讨了在一个越来越关注海量数据集分析的世界中，数据科学和统计学的交叉。作者考虑了大数据的增加可能改变和扩展传统统计方法的七个领域；他们概述了新兴的数据科学领域；他们提供了两个由大数据驱动的统计分析的例子。最后，他们为统计的未来提供了一些洞察，将其想象为多方面和不断发展的数据科学领域的一部分。两位作者强调了大数据在数据科学作为一个研究领域的发展中已经并将继续发挥的作用，以及统计学作为一门学科必须适应的方式。我们要指出，统计领域已经有了很长的演变历史。统计学的研究至少可以追溯到18世纪末，当时像拉普拉斯和勒让德这样的学者将数理统计应用于天文学领域的问题。在整个19世纪，概率论被进一步发展，并被像高斯和泊松这样的数学家应用于社会科学中的问题。进入20世纪和现代统计学时代，学者们发展了方差分析和回归分析来研究遗传(Stigler 1986)。变化的速度在20世纪才有所加快，超越了遗传学领域，解决了从农业到制造业，从营销到医药的各种问题。因此，统计领域产生于以新的和创新的方式回答复杂问题的愿望。我们认为，没有理由怀疑，统计领域将一如既往地在出现新问题时继续发展，无论这些问题采取何种形式。
We would first like to thank the authors for writing this thought-provoking article on such an important topic. This piece explores the intersection of data science and statistics in a world increasingly concerned with the analysis of massive data sets. The authors consider seven areas in which the increased presence of big data may alter and expand traditional statistical approaches; they give an overview of the emerging field of data science; and they provide two examples of statistical analyses driven by big data. Finally, they provide some insight into the future of statistics, imagining it as one piece of the multi-faceted and evolving field of data science. The authors stress the role that big data has and will continue to have in the development of data science as a field of study, and in the ways that statistics as a discipline must adapt. We would like to note that the field of statistics already has a long history of evolution. The study of statistics dates at least to the late 18th century, when scholars like Laplace and Legendre applied mathematical statistics to problems in the field of astronomy. Through the 19th century, probability theory was further developed and applied to problems in the social sciences by mathematicians like Gauss and Poisson. Entering the 20th century and the modern era of statistics, scholars developed the analysis of variance and regression to study heredity (Stigler 1986). The pace of change only increased in the 20th century, moving beyond the realm of genetics to tackle problems from agriculture to manufacturing and from marketing to medicine. Thus, the field of statistics grew out of the desire to answer complicated questions in new and innovative ways. We see no reason to doubt that, as it always has, the field of statistics will continue to evolve in the presence of new problems, regardless of the form that they take.
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