统计学与大数据分析之间的联系紧密，这不仅源于统计学的基础知识和技能，还在于其在实际应用中的广泛适用性。

统计学的核心在于数据的收集、整理和分析，这是大数据分析的基础步骤。在大数据时代，数据量庞大且复杂，统计学提供了系统的方法来处理这些数据，确保数据的质量和准确性。

统计学还提供了多种统计方法和模型，这些工具能够帮助我们深入理解大数据中的模式和趋势。例如，通过回归分析可以发现变量之间的关系，聚类分析可以帮助我们识别数据中的群体特征。这些方法不仅有助于数据的解释，也能够揭示隐藏的模式和潜在的价值。

处理复杂数据集和识别异常值是统计学家的强项。在大数据分析中，数据的复杂性和多样性使得数据集往往包含大量的异常值。统计学家具备专业的知识和技术，能够有效地识别和处理这些异常值，确保分析结果的可靠性。

统计学家在推断和预测方面具有深厚的理论基础。通过统计推断，他们可以为企业提供有关市场趋势和消费者行为的洞察。例如，通过历史数据的分析，可以预测未来的销售趋势，帮助企业制定更为精准的市场策略。

综上所述，统计专业的技能和知识为大数据分析提供了坚实的基础。统计学家不仅能够有效地处理和分析数据，还能够从中提取有价值的信息，为企业决策提供有力支持。