大数据时代统计学与人工智能协同发展的路径

摘要：大数据时代下，很多场景对于数据分析的精度要求很高，在此期间如果仅仅使用统计学工具或者人工智能技术，可能达不到对应的效果。文章从这个角度入手，倡导在大数据时代，实现统计学与人工智能的协同发展，指出这是很有必要的。继而分析其在数据采集、模型建构、评估解释等环节中的协同方式，展现出其在金融风控场景、医疗诊断场景、电商运营场景中的巨大效用。

关键词：大数据时代；统计学；人工智能协同发展

当前大数据技术不断发展，无论是数据的体量，还是数据的积累速度，亦或是数据的复杂度，都在不断提升，如果仅仅依靠单一学科去生成数据处理方案，往往不能满足精确数据需求。为了解决这样的问题，可以以统计学为基础导向，建立基于人工智能的算法创新机制，保证其在模式识别方面可以最大化发挥其效能。由此，在新形势下，对于统计学与人工智能协同发展路径的问题进行探讨，是很有必要的。

一、大数据时代统计学与人工智能协同发展的必要性分析

大数据技术渗透各行各业的背景下，数据的规模呈现出指数级增长的态势，数据类型也在朝着多元化的方向发展，数据更新的速度达到令人难以想象的地步，此时如果仅仅使用单一学科手段，去完成复杂数据分析任务，是不可能的。统计学和人工智能，都是数据处理中的子领域，两者的协同，是现代科技发展的必然诉求，也有利于解决现实存在的很多问题。对于统计学而言，有着严谨的概率论，可以揭示数据背后的因果规律，归纳其不确定性的特点，一般情况下，在此期间会将假设检验手段、回归分析手段使用进去，剔除无效数据或干扰数据，继而确保统计规律可以朝着可解释性的方向发展。但是如果面对的是高维、非线性、动态演化的海量数据场景，还是使用这种统计方法，不仅仅会影响计算效率，还会影响模型灵活性。人工智能有着强大的算力支撑，还有对应的算法创新机制，因此在模式识别环节、预测环节可以很好地发挥其效用。比如深度学习网络的出现，可以依靠多层次非线性变换，自动提取数据中隐藏的特征，由此让图像识别的精准度、自然语言处理的质量不断提升。两者之间的协同，可以让彼此的优势得以最大限度发挥，在融合期间，统计学可以为AI提供理论导向，依靠概率建模约束模型的复杂程度，发挥假设检验在筛选显著特征中的效能，发挥置信区间在量化预测不确定性中的作用；人工智能，可以为统计学注入新的动力，比如可以依靠神经网络，让参数估计朝着更加精确的方向发展，让强化学习工具成为动态决策的依据[1]。

二、大数据时代统计学与人工智能协同发展的路径

大数据时代，统计学与人工智能之间的融合，可以让海量数据的价值得到更加精准的呈现。统计学，往往会在概率论的基础上，合理地使用假设检验的手段、回归分析的手段，实现精细化数据建模框架的生成。再者，发挥人工智能在算法创新方面的效能，保证可以在高维度数据中，展现出高效处理、深度挖掘的优势。也就是说这两者之间是相互依存的。在正确理念的导向下，在不同的数据场景中，妥善地将两者关联起来，据此生成新的数据挖掘和分析机制，才能够让数据的巨大价值得以全面凸显。详细来讲述，在此维度需要将关注点放在如下几个环节：

（一）数据采集与预处理环节的协同

在大数据应用的场景中，数据采集与预处理，是后续分析效能发挥的基础所在。在此期间，如果可以将统计学与人工智能协同起来，可以让数据质量不断提升，降低无效数据干扰，保证下游建模有更加可靠的输入信息支撑。以金融风险控制中客户信用评估作为案例，传统的数据采集多数是依靠简单抽样方案来进行，显然在大数据环境中，客户群体各个维度的数据都是不一样的，比如他们的收入水平、消费习惯、地域特征都是不一样的。对此，统计学的策略是，使用分层抽样法，将其划分为不同的群组，各个群组样本比例与真实分布情况必须一致。人工智能，往往会将历史违约率指标融入动态权重模型构建中去，如果是高风险客户群体，可以增加其样本容量。通过上述方式，采集的样本不仅具有全局性特点，还能聚焦关键风险区域，两者兼顾可全面提升模型效益。在数据清洗环节，统计学可以提供严格的准则，对于异常值和缺失模式进行判定。在此期间，可以将箱线图融入进去，找到离群点所在，加上业务知识的研判，可以将其归结为合理波动或者真实异常。如果是缺失值，统计学可以结合变量类型，做出不同的选择。同时，人工智能的介入，可以实现无监督学习环境的构建，保证清洗的效果达到理想的状态，比如可以使用孤立森林算法，精准定位局部的异常点，使用自编码网络，实现数据分布格局的重塑，在此基础上界定偏离样本。在特征工程场景中，统计学的作用主要在于变量筛选与变换，可以使用主成分分析法进行降维，继而让多重共线性得以消除，标准化处理，可以让不同量纲的数据进入到可比的状态，哑变量编码期间，可以将分类变量转化为具体的数值。再者，人工智能可以在此环节引入非线性映射，自动编码器，可以去挖掘高阶交互特征，对应的LightGBM模型，可以去评估特征重要性，做好排序。如果在数据采集与数据预处理环节，都可以让统计学与人工智能融合机制发挥效用，自然可以为后续数据深度挖掘、精确挖掘、智能应用等活动的开展奠定良好的基础，据此才能够让大数据技术的综合效益全面呈现出来。

（二）模型构建与训练阶段的协同

数据分析环节，模型构建与训练，可以将数据转化为决策能力。显然，在此维度，也需要关注统计学与人工智能的深度协同，改变单一技术的局限，确保可以形成新的模式，不仅仅可以进行解释，有着良好的鲁棒性，还可以保持良好的预测精度。

某金融机构，要完成金融反欺诈检测任务，为此需要形成智能诊断模型，传统的建模中，往往需要依靠人工模式去提取特征，如果牵涉到海量的像素级原始数据，往往不能保证反欺诈模式的完全覆盖，当然也不能完全使用纯深度学习模型，其存在黑箱特性。在综合研判之后，研发团队决定将统计约束与AI优化融合起来，保证对应的优势可以不断发挥出来。在此目标导向下，会将关注点放在如下几个方面：其一，特征空间建构期间，统计学可以发挥其理论导向效能。该团队会使用主成分分析法，对日志进行降维，找到集中度最高的前5%主成分，形成基础特征池，这样不仅可以压缩冗余数据，还能保留全局结构性信息。再者，还会将统计检验策略使用进去，找到与金融欺诈标签显著相关的区域特点，这些统计筛选后的特征，会生成热力图，成为卷积神经网络中的输入层，由此让模型能够与金融反欺诈需求保持高度的吻合。其二，在模型架构设计环节，统计学思维可以与网络结构设计关联起来。研究人员会在CNN后端接入有金融欺诈知识的注意力机制。依靠统计建模发现，不同类群的金融欺诈发生概率是不同的，由此设定了空间注意力的模块。依靠这样的方式，形成新的结构，保证模型在有限标注数据的场景中，迅速实现理解空间的收敛。其三，在模型训练期间，统计学可以有效地防控过拟合风险。团队成员，将交叉验证法使用到训练/验证集中去，还将统计学理论融入结构风险应对中去。具体来说，在损失函数中添加对应的正则化项，约束权重矩阵的相关参数。在此期间，还会使用早停法，监控验证集上的各种曲线，连续多轮没有提升时，即可终止训练。其四，统计学，还可以为模型校准提供解决思路。在训练开始时，会得到对应的预测概率，多数会存在系统性偏差问题，对此团队可使用Platt Scaling算法，使模型输出的概率值与真实情况相符。在校正之后，模型预测到金融欺诈事件发生概率为70%的时候，实际发生案例情况也是相对吻合的，继而使得信任机制得以构建。也就是说，依靠上述相互协同方案的设定，可以让深层次特征捕捉朝着更加精细化的方向发展，统计约束还可以让模型与金融欺诈常识保持吻合，预测结果也有着可解释性的特点。这样的案例中，可以看出模型建构与训练期间，统计学可以在特征工程、正则化、校准等维度很好地发挥其效能，加上对应领域知识的引入，人工智能成为探索高维空间复杂模式的重要路径，可以使得智能诊断系统能够更好地发挥自身的效能[2]。

（三）模型评估与解释阶段的协同

模型评估与解释环节，是模型构建的重要节点，这关乎数据分析成果与实际决策之间的有效连接。在此期间，如果可以实现统计学与人工智能的协同，可以提升模型性能度量的科学性，还可以有效解决黑箱难题，让复杂模型业务可以进入到被解释的状态。

在此环节，可以将某电商平台用户流失预警模型作为研究对象，看看其在模型评估与解释环节的协同效益。对于某电商企业，为了将客户流失率控制在理想的范围，专门设定了基于用户行为日志的XGBoost机器学习模型，模型在测试集上已经达到了92%AUC值的状态，但是对于市场部门而言，还是不能清晰了解客户流失的原因，法务部门对于自动决策是不是有效的提出了疑问。为了验证这样的猜想，团队将统计验证与AI解析融合的方案融入进去，继而在多维度中去开展深度评估与解释活动。在此期间，需要将关注点放在：其一，模型性能评估期间，统计学可以提供量化标准。团队会改变以往使用单一准确率指标的做法，将统计学中的混淆矩阵、F1分数等融入进去，由此发现了细节性的问题：对于低活跃度用户的召回率很低，而这部分客户恰好是价值比较高的群体。再者还会引入汉明距离分析预测概率分布情况，发现模型对于高流失倾向用户的区分度处于不精确的状态。在了解到这样的问题之后，工程师团队对于分类阈值进行了调整，还适当增加了合成过采样，让关键客群的召回率得到了明显的提升；其二，模型可解释性维度，也可以将统计学与人工智能融合进去。传统的统计，多数会依靠局部效应，解释变量的影响方向，在此期间往往是难以呈现非线性关系的。对此可以将SHAP值融入进去，这是一种基于博弈论的特征归因方法，可以量化每一个特征在预测结果中的贡献度是多少。结合可视化结果，发现除了访问频次、夜间浏览时长占比、优惠券使用间隔这些非关键特征，与流失预测之间也存在正相关的关系。其三，依靠统计学方法，可以验证AI输出的有效性。团队会将累积因果图，使用到特征之间因果关系检验中去，会将会员等级降级变量排除出去，这样可以让偏差的程度得以控制。在此期间，还可以将置换特征重要性检验策略使用进去，确认退货率的真实影响力，处于被高估的状态，并且与其他负面行为没有正相关的关系。依靠这样的统计检验，可以让初步特征排序得以修正，让业务部门可以将关注点放在真正可控的因素上，由此确保干预方案能够朝着更具针对性的方向推进[3]。

三、结语

综上所述，统计学与人工智能的协同发展，是大数据发展的必然产物，其要求在理论角度，可以依靠统计学，让人工智能进入到可解释性的状态，人工智能可以为统计学拓展高维数据的处理提供便捷，意味着两者的融合机制的构建，可以使得对应的数据分析深度不断提升，继而满足不同场景的数据支撑需求。

参考文献

[1]王钰玉.人工智能时代统计学的作用及其应用研究[J]. 佳木斯职业学院学报 . 2025 ，41 （02） ：115-117.

[2]张虎， 高子桓. 人工智能时代的统计学：机遇与挑战[J]. 新文科教育研究， 2025， （02）： 56-69+142.

[3]李啸晨.大数据时代统计学与人工智能协同发展的路径探索[N].河南经济报2025-03-29：4