1. 背景介绍：阐述当前大数据时代背景,以及大数据对统计学发展的影响。

  2. 研究意义：探讨统计学在大数据时代的应用价值,以及本文研究的目的和意义。

文献综述

  1. 大数据概述：介绍大数据的基本概念、特点及其应用领域。

  2. 统计学在大数据领域的应用现状：分析统计学在大数据分析中的方法、技术及应用案例。

  3. 国内外研究现状对比：对比国内外在大数据统计学领域的研究进展和差异。

研究方法与数据来源

  1. 研究方法：介绍本文采用的研究方法，包括文献调研、实证研究等。

  2. 数据来源：说明本文研究所需数据的来源，包括公开数据集、企业内部数据等。

数据分析方法与模型构建

  1. 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据转换等预处理过程。

  2. 数据分析方法：阐述本文采用的数据分析方法，如描述性统计分析、因果分析、预测分析等。

  3. 模型构建：介绍本文构建的统计模型，包括模型选择、参数估计等。

实证研究

  1. 实验设计：介绍本文实证研究的实验设计，包括实验对象、实验过程等。

  2. 实验结果：展示实证研究的结果，包括数据分析结果、模型预测结果等。

  3. 结果分析：对实证研究结果进行深入分析,探讨统计学在大数据领域的应用效果和价值。

结论与展望

  1. 总结本文研究的主要结论,阐述统计学在大数据领域的应用价值和意义。

  2. 展望：展望统计学在未来大数据领域的发展方向和应用前景,提出可能的进一步研究内容。

参考文献

列出本文所参考的文献，包括书籍、期刊文章、网络资源等，通过本文的提纲可以看出，本文将围绕大数据时代下的数据分析与应用展开研究，探讨统计学在大数据领域的应用价值和意义，在研究方法上，本文将采用文献调研和实证研究相结合的方法，通过数据分析方法和模型构建，对大数据进行深度分析和应用，本文将总结研究成果,并展望统计学在未来大数据领域的发展方向和应用前景。