大数据统计思维（statistical thinking of big data），管理学-管理科学与工程-一般管理方法-定量管理方法-数据驱动的管理方法-大数据统计思维，人们在掌握基本统计理论基础上，运用统计方法对大量多源的、纷繁的结构化和非结构化数据信息进行综合处理分析，进而做出科学决策、解决实际问题的思想和能力。大数据来源、体量、类型、速度和量化的方式所带来的变化，给统计思维也带来新的挑战。从传统数据分析到大数据分析，统计思维需要发生三方面的改变。①认识数据思维的变化。需要将数据对象从结构型数据扩展到一切数据，重新思考数据的定义和分类方法，并以此为基础发展和创新统计分析方法。②收集数据。需要对数据进行分类、筛选，有针对性地删除垃圾数据、不重要或次重要的数据。此外，大数据库还需要将不同的信息分散在不同的硬盘或计算机上，促使识别、整理、提炼、汲取、分配和存储元数据，便于后期实现数据的选取、调用、更新和匹配，成为重要的统计思考问题。③分析数据思维的变化。数据分析思维需要在统计分析过程、统计模型选择、实证分析思路、推断分析逻辑等方面发生变化，同时统计分析评价的标准也要有所调整。