前言：一篇好的文章需要精心雕琢，小编精选了8篇传统统计学范例，供您参考，期待您的阅读。
传统统计学范文1
［关键词］大数据；医院统计；医院管理
在信息技术飞速发展的背景下，人们对于各类数据的挖掘、收集、处理和统计能力越来越强，大数据时代随之来临。将大量数据进行统计、整合、分析，从中寻找规律和特征，可为相关决策提供数据支持，有效提高了决策的实用性与科学性。医院统计工作的内容是将医院内各类信息进行整合、统计和分析，包括临床医疗工作相关数据、医疗器械相关数据、后勤工作相关数据、财务数据等，其内容繁杂，数量庞大，具有一定的管理难度［1］。在大数据时代背景下，医院应合理应用现代信息处理技术对统计工作方式进行改革，以提高工作效率与数据统计质量，为医院各项决策的制定提供更为精细和全面的数据支撑，促进医院发展，提升整体竞争力。
1医院统计工作现状
统计工作的目的在于对同类资料进行汇总、分析，探究其中的规律性。在传统医院统计管理中，数据来源包括病案资料、门诊或急诊工作日志、手术室原始记录等医疗工作数据信息以及医疗设备、药品、财务、人事等各方面的原始数据［2］。进行统计工作时统计人员需搜集相关原始信息，并进行录入，而后再对信息进行统计分析，制作并上报数据报表，工作量大且烦琐，且各部门间难以实现信息共享，易出现重复统计、信息查找困难等情况。传统统计工作质量易受到各种因素影响，管理难度高。例如，数据录入时可能因工作人员粗心、精神不集中、工作态度不端正、责任心不强等主观因素或程序偏差、系统错误等客观因素导致数据记录错误，给统计工作带来困难，甚至影响医院决策的制定和实施［3］。传统统计方法中，数据资料完整性方面也存在一定缺陷，易出现缺项或漏项的情况，影响同类型资料统计和对比效果。此外，大部分医院在提升统计人员专业素质方面不够重视，缺乏相关专业知识培训，统计人员的专业素质参差不齐，且缺乏专业的计算机人才和统计学人才，导致统计工作模式落后，难以跟上时代的发展。
2大数据时代下医院统计工作的机遇与挑战
大数据时代的来临给医院管理工作带来了很大机遇，医院数据信息统计工作中利用先进信息处理技术可将计算公式、统计指标等录入信息系统中，快速进行计算、汇总、统计，并生成相关数据汇总表，有效节约人力资源，减少工作人员主观因素给数据统计质量带来的影响，可降低管理难度，使管理工作更加规范有序，促进管理质量的提升［4］。但大数据时代带来的不仅有机遇还有挑战。随着医疗事业的快速发展，各类先进医疗技术与器械设备先后投入使用，医院的相关数据成倍增长，大大增加了统计工作难度，要求统计管理工作能够紧随时展的步伐，一旦落后就可能面临着医疗水平降低和竞争力下降，给医院发展带来阻碍［5］。因此，医院需重视对于各方面管理方式的改革与更新，在统计工作管理中需从数据收集、核查、统计归纳等各个方面进行全面更新与升级，提升统计人员自身专业素质，促进数据统计质量的提升。
3医院统计工作的改革措施
3.1加强统计管理信息化
统计管理信息化是医院发展的必然趋势，传统统计工作的数据来源主要为人工填写的原始资料，通常需经手工录入统计系统或手工填写相关报表，易受到操作者的主观因素影响，可能存在错漏情况。在大数据时代下，人工收集数据并录入系统的工作模式效率低下，难以满足医院越来越大量的数据统计和汇总工作需求，而将信息技术应用于医院统计管理工作中，可有效弥补这一缺陷［5］。在医院中设置信息管理系统，可利用网络传输和信息处理技术将各部门、各科室的医疗工作记录和病案资料信息化，形成电子档案，通过网络进行传输和储存，需要提取信息时则可通过查找相关模块、搜索关键词、查询专题、选取查询时间等方式迅速获取信息和数据，并直接利用系统对大数据进行整理和汇总，生成数据报表，可有效缩短数据搜集和整理时间，提高工作效率。此外，建立医院信息管理系统还可将各部门连接起来，必要时可通过内部网络实现多部门资料共享，有效缩减了病历资料查找时间，有利于为病情危急的病患提供更多抢救时间。在信息化管理的基础上对医院各项动态数据进行分析，可及时发现数据异常和偏离情况，以便进一步进行深层次分析，查找相关原因，并对管理方案进行调整，促进医院管理水平的提升。
3.2提高工作人员专业素质
工作人员专业素质不足是影响医院统计工作质量的重要因素。医院统计工作要求工作人员能够良好掌握相关统计知识，同时还需了解一定计算机知识、会计学知识、医院管理知识以及医学知识，并能够将各类知识相结合，将其运用于日常统计管理工作中，形成科学有效的工作方式，全面提升工作质量。在信息爆炸的大数据时代下，提升医院统计工作人员的专业素质尤其具有必要性，是确保医院统计工作能够适应时展的重要措施［6］。因此，医院需加强对于统计学和计算机专业人才的引进，为现有统计人员安排相关专业知识培训，提高其职业敏感性与专业技能，同时培养工作人员创新精神和探索精神，使其不断提升自我能力，不断获取新的知识，避免故步自封。此外，还需转变统计人员的服务理念，从被动服务理念转为主动服务和预测性服务理念，培养统计人员的超前意识，使其更好地为医院各项工作开展提供数据支持。
3.3规范统计指标及工作流程
医院统计工作需要收集和整理的数据类型复杂，指标较多且混乱，管理难度高。因此，医院需将统计指标规范化，建立科学的指标体系，改变医院统计模式，从仅做日常报表的形式转向多元化的统计形式，将数据进行分类，采用专题化形式进行统计管理，建立安全管理、病案信息管理、麻醉管理、手术管理、药品管理等各类信息数据库，便于数据管理和提取，且有利于后期对相关工作进行总结分析，制定改进措施与目标，并对措施实施效果评估。此外还需对各部门工作流程进行规范，确保各项医疗工作均能够规范有序，以免错误操作给统计工作带来困难。例如药物管理流程不规范，导致药品库存、财务混乱，或是擅自在病区增添床位、患者中途转科未及时做好相关信息更改和录入等。此类错误操作均可能导致数据统计时出现错误，进而浪费大量时间与精力进行原因排查，影响数据统计质量，浪费人力资源。因此，在大数据时代下，医院提升统计管理质量的同时也需对其他各部门工作流程进行管理和规范，促进医院整体管理水平的提升。
3.4完善统计工作管理制度
许多医院对于医疗工作管理质量较为重视，而忽视了数据统计质量的管理和监控，但在大数据时代下数据统计展现出了十分重要的价值，是医院管理中不可或缺的一部分［7］。因此，医院管理者应充分认识到提高医院统计工作管理质量的重要性，制定或完善相关规章制度，使统计工作更为标准化和规范化，提高数据统计全面性与精确性。在统计工作管理中，需明确各岗位职责，由专业人员进行数据统计与上报工作，做到职责明确，无重复或缺漏的情况，将责任细分至个人，便于对统计工作进行管理和监督。完善数据安全管理制度，严格审核数据的提取与统计分析工作，使统计人员互相监督，对各类数据统计情况进行周期性检查，结合不定时抽查与重点检查对医院统计工作质量进行监管，确保能够及时、准确地完成数据统计。此外还需制定奖惩制度，每季度对工作人员的工作质量进行评估，优秀者给予一定奖励，出现严重失误者给予通报批评、扣除奖金等惩罚，对于出现数据虚报、瞒报、篡改、伪造等情况者则需加重处罚力度。总而言之，在信息技术快速发展的大数据时代背景下，医院需对统计工作的改革更新给予足够的重视，积极促进医院管理信息化建设，将先进网络技术、信息处理技术充分应用于医院日常管理工作与数据统计工作中，并加强统计人员培养，提高其专业素质，使医院数据统计管理工作更为科学高效，更好地为医院决策提供数据基础，有利于医院整体医疗水平的发展。
参考文献
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传统统计学范文2
统计学与其他学科不同，要求用统计思维分析问题、解决问题。统计思维，就是能够从统计学角度思考，并能运用统计的方法分析和解决问题。然而，传统的教学方法存在着不注重学生统计思维的培养，只强调统计方法运用的误区，往往只侧重于统计理论知识的灌输。学生对统计学的很多概念、原理没有完全理解，遇到实际问题只能机械地照搬统计方法，或者思维混乱，不知该用何种方法。如果在教学过程中注重案例教学，将现实生活中的场景与统计理论结合，讲授完统计方法后介绍一个案例，让学生利用所学的统计方法去解决案例中涉及到的问题，通过学生讲解、教师点评的方式，可以培养学生的统计思维和应用能力。典型的统计案例具有较强的针对性和应用性，易于被学生接受，使学生积极主动地参与案例的讨论，提高教学效果，克服传统统计教学的弊端。另外，案例教学的应用也是时代的发展和教学改革的必然。社会的发展，更强调人才的实践能力。对于统计专业的学生而言，要通过对统计学课程的学习，熟练地运用统计分析软件，选择恰当的方法分析现实生活中存在的实际问题，并能够透彻地理解每一个统计分析结果的含义，而不仅仅局限于知道概念，会用公式计算，以及计算结果是否正确。如在回归分析中，计算出回归方程后要能够解释回归系数的经济学意义;在假设检验中，计算出的结果表示要拒绝原假设，那么拒绝之后什么样的选择才是合理的等等。要实现这样的教学效果，案例教学是一个不可或缺的重要的教学手段。
二、案例教学在统计学教学中的实践
案例教学在统计学教学过程中起着至关重要的作用，有利于激发学生学习统计学课程的积极性和主动性;有利于师生之间通过互相启发、彼此交流，达到教学相长的目的;有利于提高学生的思维和沟通能力，学会团结协作。为保证案例教学法取得预期的效果，在统计学教学过程中需要注意以下几点。
1.案例的选择要适当
根据教学内容安排案例，案例要能够体现出知识点，符合客观实际情况。比如在讲解方差分析知识点后，安排这样一个案例:消费者协会在零售业、旅游业、航空公司、家电制造业四个行业抽取部分企业，这些企业被投诉的次数用统计表给出，分析四个行业的服务质量是否有显著性差异。通过这个案例，先让学生指出方差分析中的有关术语，如因子、水平、观测值等在这个案例中各是什么;再逐步讲解方差分析中的知识点是怎样在这个案例中体现的，如方差分析的原理等。这样学生才能深刻理解所讲授的知识点，并且举一反三，灵活运用。另外，案例需经常更新，能够跟上时代变更的步伐，富于趣味性，才能够吸引学生的注意力，使学生乐于参与其中，保持课堂气氛的活跃。如对在校大学生恋爱观的调查，对大学生电脑使用情况的调查等等。
2.案例的安排要循序渐进
根据相应知识点安排的案例分析与解决的问题通常较简易，随着教学内容的不断积累和深入，当学生掌握的统计知识逐渐增多时，可以编排融合多个知识点的综合性案例，有利于学生全面地分析问题，提高学生综合分析问题的能力。如在学习完时间序列分析这一章后，可以通过查阅统计年鉴获得某市国内生产总值的时间序列数据，然后进行预测分析。学生可以尝试平均增长量法、平均发展速度法、移动平均法、指数平滑法、曲线拟合法、ARIMA模型预测等多种方法，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，但存在一个比较优良的解决方案，学生应该根据限制条件在各种方案的优缺点比较中找出比较优良的方案。通过该案例，学生不仅掌握了时间序列分析中常用的预测方法，而且提高了分析解决实际问题的能力。
3.鼓励学生积极参与
统计学有很强的实践性，应当鼓励学生参与到案例的讨论中来，最好是让学生自己编写案例，用所学统计知识分析解决案例中涉及到的问题。每个学生的知识结构都是不同的，学生积极参与讨论不仅可以锻炼自己的口头表达能力和与人沟通的能力，还可以在听取他人的发言后，对自己的观点和思路进行修正和完善，使自己的认识更加全面、深刻。让学生参与到案例的编写当中，可以调动学生学习的积极性。如针对大学生的月消费设计调查问卷，在问卷的设计过程中，可能会遇到书本上没有的知识，这就促使学生通过查阅资料、请教老师来解决，提高了学生的自学能力。在数据的收集、分析和整理的过程中，有些问题是教师已经讲授过的，运用这些知识成功解决实际问题后，学生会很有成就感，进而激发学习统计学的兴趣和热情。
4.重视统计分析软件的应用
案例教学中涉及到的大量数据必然要求使用统计软件进行计算求解，常用的统计软件有SPSS，Sas，S-plusR等专业软件和简单易学的Excel。利用这些软件不仅可以对实际数据进行统计处理，如方差分析、回归分析等，还可以进行数据模拟和试验，演示概率统计的原理。在统计学案例教学过程中引入统计软件，首先使学生从烦琐的数据处理和计算中解放出来，把精力集中在统计方法和统计结果的解释分析等方面。其次许多统计结果可以在统计软件中以图形的形式输出，这样更加直观形象，更好地帮助学生理解各种统计方法和统计结果。
三、结语
传统统计学范文3
(一)以统计分析软件为分析工具
在构建案例库过程中，会面对大量的现实数据，更离不开统计软件的使用。经过长期的统计学教学实践总结，Excel、SPSS、Eviews等统计计量软件普及程度高，简单易学。这些统计软件能进行描述统计分析、方差分析、回归分析、时间序列分析;统计软件协助学生进行数据模拟，展示抽象统计公式。以统计软件作为构建案例库的辅助工具，不仅可以提高对案例数据进行处理和分析的需要，而且统计软件基本具有强大的绘图功能，能使后续案例授课直观明了，从而加深学生对统计理论的运用和认知。
(二)以资源型城市采煤沉陷区为主要调研对象
应用性高等教育人才符合地方区域经济发展要求，服务地方经济。作为应用型本科院校的经管统计类课程更具较强的区域性和应用性，让学生亲身调研搜集数据，利用课堂所学的统计理论应用技巧能让统计学系列课程教学达到最好的效果，也能分析解决区域经济发展中的实际问题。我们基于资源型城市的本科院校，以资源型城市和采煤沉陷区以及中小企业发展为主要调研对象。每年组织正在学习统计类课程的学生进行系统的实地调查(塌陷区农户、农村实地调研、中小企业微观数据调研、消费者行为调研等)。大量开展课外实践活动，学生可以从实践中搜集资料，从数据中学会统计软件，从软件分析结果中提炼调研结果，从调研结果中凝练统计类课程案例，构建应用性高等教育资源型城市统计学系列课程案例库。
二、构建统计类课程案例库的必要性及重要性
笔者通过对国外著名大学(哈佛大学、芝加哥大学、普林斯顿大学、剑桥大学、伦敦经济学院)的官网课程设置说明的查询，新浪、网易、优酷名校名师讲坛视频的学结出当前国外统计学教学，案例教学的凸显特点。传统统计学类课程授课时，教师基本以经济理论、统计理论为主。因此，统计教学具有明显的理论性，但其课程却还兼具强烈的实践性、应用性和特色性。因此，“黑板粉笔”理论教学就不再适应统计学综合特征，构建应用性高等教育统计学类案例库就成为时代的必然。由德国教育家瓦•根舍因和克拉夫基最先倡导的案例教学法，其意义是“运用精选的范例使学生掌握一般的具有普遍意义的知识，形成独立和主动学习的能力”。统计学类课程作为一系列应用性和实践性极强的学科，通过利用理论作为分析现实经济的分析决策工具，其教学目标是培养学生运用数理统计理论分析解决实际问题，而案例教学则是实现该目标最主要和最有效的途径。
三、构建统计学类课程案例库思路
基于地方应用型本科院校办学目标，区域经济发展人才需求任务，应用性高等教育统计学类课程案例库构建要基于以下四个步骤:
(一)综合教学
所谓综合教学就是理论与实验相结合、案例与实践相结合的教学模式。构建案例库的最终目的是服务教学。综合教学方式以多媒体案例进行教学，调动学生学习的积极性和主动性，将案例嵌入统计理论当中，组织学生进行案例讨论，积极开展课外实践调研，积极将理论与实践相结合，提升其分析解决问题的能力。
(二)课外实践调研
积极引导学生亲自参与各类项目及课外调研，基于资源型城市发展特色，采煤沉陷区各种现存的数据，组织授课学生以考核方式组成小组自选课题，设置调查问卷，进行实地调研。以调查的过程及搜集回来的微观数据资料进行编写，集中体现大学生行为、资源型城市采煤沉陷区和中小企业发展及城镇化发展等微观数据。细化而言，大学生消费行为、大学生兼职行为、资源型城市产业发展现状、资源型城市经济发展现状、采煤沉陷区农户生活现状、采煤沉陷区综合治理情况、采煤沉陷区土地流转情况、采煤沉陷区失地农户劳动力转移现状、中小企业发展现状、中小企业融资现状、小微企业经营能力瓶颈等等案例。这些案例大大地丰富了理论教学，并利用学生身边现象，贴近学生生活现实，体现资源型城市发展特色，解决资源型城市采煤沉陷区存在的种种社会及经济问题。
(三)整理实践调查数据、统计软件分析数据和编制案例
为了满足区域经济发展需求和应用性人才需求以及统计学类课程教学要求，我们编制案例时主要从资源型城市统计年鉴及政府公报和以上大量学生实地调研微观数据获取，通过搜集回来的数据，利用各种传统理论课程中相对应的理论与统计软件进行分析，系统编制案例，最终择优收录我们构建的特色案例库。随着每年教学变化及时展，案例库将逐步更新并完善。案例素材的另一渠道是由师生共同查阅国内外著名高校统计学案例库，选取经典案例，编辑经典统计案例。在案例编写的过程中，让学生积极参与，发挥其主动性和创造性，并在案例中附学生的调研前期、中期及后期的经验和心得，从而丰富特色案例库的内容。
(四)建设资源型城市案例库
传统统计学范文4
关键词：主观赋权；客观赋权；数据质量评估
随着互联网技术的普及，进入信息化时代，数据越来越成为公认的最有价值的资产，对于数据质量高低的研究也越来越成为人们孜孜不倦讨论的课题。数据质量的提升对于公司决策有着重大的作用，但是，由于数据的复杂性，影响因素太多，它们处于不同的层次，同时也具有不同的重要性权重，很难客观地评估数据质量。目前，针对数据采集信息系统中数据质量评估的方法大多是从主观层面得出，主观评价依赖性过强[1]。因此，针对质量评价体系的评价指标的构建、评价方法的研究等各个方面的不足，本文采用基于AHP-信息熵的数据挖掘方法，通过挖掘隐藏在指标隶属度中的客观分类知识信息来定义权重[2]。按照数据质量评价指标在总评选指标中的重要性的不同，分离出决定性的指标维度，并且通过熵权法客观分析数据中隐藏的权重信息，本文通过实验验证了所提出模型的有效性，实现了采集的数据质量的精准有效评估。
1数据质量评估方法背景
1.1方法研究的必要性。在如今的大数据环境下，数据量十分庞大，数据包含的维度也较为复杂,如果不能及时地采集到的数据进行实时有效的评估，在后续的工作中，依旧让脏数据参与工作，这对于领导决策、有着非常大的危害作用[2]。数据质量评估是一项很重要的事情，因为它对于发挥数据的商业价值有着非常重大的意义。目前，数据质量评价方法的实现主要有两类，一类是通过人工评价的方式，组成评价小组直接对其进行打分，但是，这种人工的方式仅仅适用于人数较少情况，若是人数较多，统计起来也同样费时费力、结果也有可能并不准确；另一种便是基于传统统计学的机器学习方法的评估，主要包括灰色理论、神经网络等，具有一定的表达能力和学习能力，但是考虑的因素过于简单，对于评估结果的精确性有一定的影响[3]。因此，受这些想法的启发，在传统统计学的基础上，本文对于这些方法做出了改进，基于层次分析法和客观熵权法对数据质量评估模型进行了深入的研究。
1.2主客观赋权法。层次分析法是一种定性与定量结合的方法，它能够将我们所要研究的问题拆分成许多组成因素，并对于这些组成因素赋予不同程度的重要性比较值，根据相关关系及隶属关系分成不同的层次，转化为多层次决策型问题[4]。根据各影响因素的重要程度构造重要性矩阵，通过一致性检验便可使用其最终的权重结果。而熵权法中的熵值本是评估系统无序程度的一个重要指标。在多指标权重的确定过程中，熵权法的思路是通过各个指标间的差异大小来求得权重值。若计算出的信息熵值较小，表明该指标的差异程度越大，在综合评价中起的作用也就越大，提供的信息越多，所偶得到的该指标的权重值也就越大[5]。在电力质量评价、医疗评估各方面熵权法都表现出了良好性能。由于层次分析法（AHP）是根据专家经验构造重要性比较矩阵，经过逐层检验得到的主观权重值，受到主观想法影响较多，因此在此基础上，我们结合基本不受主观因素影响仅仅通过数据来判断的熵权法得到的客观权重值，将二者进行结合，能使各指标的权重值配比更加合理，对于数据质量的评估也更精确，同时也减少了人工的复杂性与干预程度。
2模型及验证
2.1本文提出的模型。为建立合适的数据质量评估模型，我们首先需要选定合适的指标，我们从准确性、完整性、依赖性三个角度出发，选取合适的指标。准确性（T1）：数据语义是否准确（T11）、数据的表达语法是否准确（T12）、数据值是否准确（T13）；完整性（T2）：数据属性是否完整（T21）、数据值域是否完整（T22）、数据量规模是否充足（T23）；依赖性（T3）：数据值依赖性（T31）、数据格式依赖性（T32）、数据格式依赖性（T33）。对于不同的信息系统，指标的贡献程度也有所差异。例如，各行各业对于数据的准确性要求是必然的，因此针对此属性我们需要进行详细的检测，必要时需预先设置好可参照库，但某些领域对于数据值之间的依赖性并没有提出过高的要求。因此，我们的模型首先采用（1）层次分析法计算权重值，对各层中的因素进行两两比较，构造出判断矩阵，我们计划选取有经验的专家构造重要性矩阵，使得我们的主观权重更加精确，得到权重值Wij；（2）熵权法。（1）本模型对数据三个维度的情况进行统计，针对各层次各指标得到打分值Xij（表示i层次j指标的打分结果）；（2）根据公式（1）（2）分别计算指标信息熵Ei，信息冗余度DiEi=-1Inm∑mk=1xijlnxij（1）Di=1-Ei（2）（3）计算指标权重值Wij'=Di/∑ni-1Di（3）（4）计算组合权重值Wij=Wij+Wij'（4）（5）根据（2）中统计得的各层次各指标分数与组合权重值计算最终得分。score=Xij*Wij（5）
2.2实验结果及验证。以某地交通信息采集系统中的电能质量数据为实验对象，对其传输的数据进行评估，验证本文所提出模型的有效性。我们首先构造多层次的判断矩阵如表1。经过一致性检验，其CR<0.1，因此通过了一致性检验，我们得到各指标的AHP权重值如表2所示。本文根据所设定的模型将主观权重和客观权重分别通过层次分析法和熵权法算出，并求得了综合权重与初始分数相乘，得到了各项指标的最终结果。从结果可以看出，我们的得分，并不完全依靠主观评判，也同时摆脱了过于依赖数据的客观结果，证明了本模型的有效性。
3结论
传统统计学范文5
关键词：大数据背景；统计学课程；教学改革
在经济管理类专业中，统计学课程是一门必修的基础课程。经管类学生在学习统计学课程后，可以利用所学的统计学知识来解决经济管理中存在的问题。在现代社会中，企业需要具有超强数据处理能力的人才，所以，教师在开展统计学课程的教学活动时，要紧跟时展的脚步，与时俱进的改革教学理念及教学模式，在教学活动中积极利用大数据技术，培养更多具有超强数据处理能力的人才。
一、传统的管理统计学教学模式
（一）教学活动的开展侧重于理论知识的讲授，而忽视了实践教学部分
受到各种因素的影响与制约，统计学课程的传统教学模式主要围绕理论驱动的方式来开展教学活动，教师结合教材，重点讲解传授管理统计学所涉及的基本原理及基本方法，教师与学生都没有对统计学的实际应用给予应有的重视。虽然在管理统计学的课堂教学中，会涉及到一些案例的分析，但是这些案例存在简单、陈旧等问题，由于数据的来源非常单一，学生无法接触到真正的原始数据，在统计建模过程中存在思路固定的问题，学生接触这样的教学案例，不能将管理统计学中最新的应用思想及发展变化充分的体现出来，也不能将学生有效的带入到企业真实的经营情景之中，无法了解企业的决策过程，基于此，学生难以对统计学课程产生兴趣，学生无法真正利用统计学知识来对实际问题进行有效的解决，课堂教学效果难以令人满意。
（二）教学活动中重视数学推导，而对工具的应用比较少
学生学习统计学课程，必须要具备一定的数学基础，在教材中也包含了很多数学公式及理论推导，教师在教学活动中重视数学推导，而忽视了学生应用统计软件工具来对实际问题进行解决的操作能力培养。从经管类专业对于学生的培养定位来看，学生不仅要具有扎实的数学公式及理论推导基础，更要具有熟练运用统计软件工具来处理企业在经营决策过程中所需要面临的问题。在大数据背景下，数据资源呈现出海量、多源、复杂等特点。面对这样的数据进行处理时，只通过数学推导和手动计算，是很难实现的。在大数据技术、网络技术不断发展成熟，数据分析师这一职业顺应时展而产生，同时具有非常广阔的发展前景。通过对数据分析师这一职业的分析可以看出，要想从事这一职业，不仅要掌握统计学中所包含的基本原理及方法，还要熟练掌握各种统计软件工具的使用方法，能够利用相应的统计软件工具来有有效处理企业经营管理中存在的问题。
（三）重视知识的考核，而对项目训练的重视程度不够
在传统教学管理制度以及传统考核方式等多种因素的共同影响之下，统计学课程的考核还是以闭卷为主，考试内容主要围绕统计学中所包含的基本知识来进行，同时考查学生利用统计学知识来解决简单案例的能力。
二、大数据时代对于统计学课程教学的影响
（一）对管理统计学的教学内容进行了丰富
数据采集的传统方式主要是对某一个领域展开调查分析、实验教学，在时代科技水平发展的限制下，数字和描述性语言共同组成了数据资源。但是，随着大数据时代的来临，科技水平也得到了显著提升，从统计数据的来源来看，更加多元化，比如说：购物记录查询、网上问卷调查等，都是获取数据资源的重要渠道。在统计学中，样本统计是非常重要的统计方法，随着时代的发展，样本在数量上也在不断提升，但是随着样本数量的增大，样本估计的误差也在不断加大，这对于样本统计来说，是难以避免的一个问题。在大数据技术的支持下，可以实现对海量数据的收集与整理，数据信息发展呈现出总体就是样本的态势，这一属性有效地解决了样本统计中的不足。所以说，在现代统计学中，学生需要掌握多样化的数据产生方式以及数据收集方式。
（二）管理统计学的教学理念发生改变
高校开设的统计学课程的教学目标是非常明确的，就是让学生通过学习来掌握统计学所包含的基本理论及方法，同时掌握经济管理基础与实验技能，在统计相关的领域中，能够胜任相关的统计管理工作，成为应用型的统计专业人才。要想实现统计学课程的教学目标，必须要在相关理论知识学习的用时，开展充足的实践训练，这对于学生更好的理解统计学的理论知识具有积极作用。但是现阶段，学生的学习安排是非常紧密的，大多数时间都是上课，难以开展真实的数据调查研究，教师需要让学生进行真实的统计数据分析，来更好的理解相关的统计现象，学生在对数据进行观察的基础上，对市场发展的规律进行分析与了解，利用自身所掌握的统计学相关知识来对生活现象进行归纳，这样有效的激发了学生学习统计学课程的兴趣。在传统教学中，由于课堂时间的限制，学生无法在可课堂上对所有数据进行全面的收集。新媒体课堂的出现，学生可以借助网络资源的优势，快速获得自己所需要的数据材料，有助于学生对教学中的内容进行更好的理解与学习，进而形成正确地统计概念，促进学生观察能力、实践能力、思考能力、创新能力的锻炼与提高。
三、大数据背景下统计学课程教学改革分析
（一）大数据背景下统计学课程教学改革的方向
1.应用现代化教学技术
在传统的管理统计学教学过程中，受到多种因素的影响，很少涉及实践环节的训练。而在大数据背景下的管理统计学多媒体课堂中，可以简单、便捷、快速的对海量的数据资源进行筛选。在互联网技术的支持下，各种信息得到了快速的更新与传播，为最新数据的收集提供了很大的便利。在高校中，积极开展新媒体教学，利用图片、音频、视频等多样化的形式来帮助学生更好的理解、掌握相关的统计学理论知识。教师在新媒体课堂中，可以根据教学内容来选择最合适的教学手段来开展教学活动，课堂教学变得更加丰富、有趣、直观、生动，大大提高了学生对于统计学课程的学习热情。学生还能利用网络资源更新、传播快的特点，来及时了解掌握管理统计学相关的知识与数据，实现与时俱进的学习。
2.对管理统计学的教学形式进行创新
管理统计学作为具有较强科学性的一门课程。在大数据时代中，学生在学习统计学课程的基础上，能够具备自主开展数据收集、分析的能力。随着多媒体技术及网络技术的快速发展，微课慕课等许多新颖的教学模式在高校教育中被采用，这样新颖的教学模式，可以更好的掌握学生的学习状况，教师可以将管理统计学中的每一个部分都展开详细的讲解，学生利用网络资源，根据自身的实际情况，展开更具针对性的学习活动。这样有效满足了不同学生的不同学习需求。教师会结合学生对课程的观看情况，来分析学生的学习情况，在课堂教学中，针对重点问题进行深入、全面的讲解，同时不断加入一些新的知识。教师根据学生的学习情况对教学活动进行及时的调整，这就在很大程度上，促进了网上资源的更新，提高了资源的网络互助性，网络教学资源可以得到更充分的利用。
（二）大数据背景下统计学课程教学改革的原则
1.对大数据统计的思想进行传递
教师在传统的管理统计学教学活动中，为学生传递了统计处理的思想，教师要求学生借助传统的统计学理念，来对实际管理中存在的问题进行有效的处理。在大数据时代中，数据的特点发生了改变，具有海量、多样等特点，与传统的统计学数据存在很大的差别，这就要求学生不仅要对一般管理统计学中的基本内容进行掌握，还要对大数据时代中的数据特点进行全面认识与掌握，学生不仅要具备处理传统统计学数据的能力，还要具备分析和处理大数据的能力。
2.重视应用型教学
数据资源在大数据背景下，采集过程、整理过程、分析过程都变得越来越复杂。学生必须要掌握管理统计学的基本理论知识以及多种软件工具的灵活应用。所以，针对统计学课程的教学改革要围绕两大方面来开展。首先要对理论课教学进行改革，重视学生数据分析能力的培养与提升，教师为学生传授数据分析的相关知识，让学生掌握分析数据的理论知识；其次要对实践教学进行改革，重视学生软件操作能力的培养与提升，教师要让学生学习掌握熟练操作统计软件的能力，让学生具有有效处理实际问题的能力。教师要特别重视应用型教学，确保学生可以借助统计学软件来对常规的数据或者海量的大数据展开处理，利用自身所掌握的统计学理论知识来分析数据，这也是时展的要求。
3.充分尊重学生的主体地位
在各种信息设备以及信息技术的支持下，越来越多新颖的教学方式不断涌现，在全新的教学方式中，实现了教学主体地位由教师向学生的转变。学生在学习新知识前，可以根据自己的时间，通过网络学习平台，来对相关的知识点进行学习，教师在学生自行预习、学习的基础上，在课堂教学中，利用实际案例来对相关的知识点进行整理与应用，鼓励学生积极发表自己的观点，在课堂中展开讨论，这样不仅将枯燥的管理统计学理论知识变得有趣，同时还能让学生更好的掌握相关知识点。课堂教学时间在得到有效节约之后，管理统计学的实践教学时间得到增加。基于此，管理统计学教学的每一个环节都是站在学生主体地位上来开展的。
（三）大数据背景下统计学课程教学改革的内容
教师在开展管理统计学的理论教学中，要重点培养学生分析数据的能力。教师在课堂教学开始之前，要将每一个章节中的重点、难点知识，制作成慕课或微课，学生借助网络来提前对相关知识进行预习与学习，有效解决教师在课堂中讲解理论知识的时间，获得更多的时间来讲解数据分析相关的知识点。在大数据背景下，教师还要增加与大数据相关的教学内容，比如说：海量数据的收集方式、海量数据的筛选处理方式等。教师在进行微课制作的过程中，不仅要利用传统的结构化数据，还要利用大数据时代的非结构化数据。教师在制作与数据收集、整理相关的微课时，在讲解传统的数据搜集整理方法的同时，还要讲解大数据环境下的资料收集与整理方式。教师在制作与数据分析知识相关的微课时，不仅要包含传统的数据分析方法，还要包含索引、散列等大数据处理的方法。
四、结语
在大数据环境下，经管类管理统计学的教学改革是时展的必然。在进行改革的过程中，必须要充分结合大数据时代的特点，积极应用现代化的教育技术，采用微课、翻转课堂、慕课等新型的教学方式，让学生在学习统计学基础知识的同时，还要形成大数据的思维。学生能够结合具体问题来灵活应用统计学方法，有效处理统计管理过程中存在的问题。作为高校管理统计学的教师，要加强自身素质的提升，具有良好的大数据意识及数据分析的能力，熟练掌握微课、翻转课堂、慕课等新型的教学方法，这也是改革统计学课程教学活动的基础。总而言之，教师在开展统计学课程的教学活动时，要紧跟时展的脚步，与时俱进的改革教学理念及教学模式，在教学活动中积极利用大数据技术，培养更多具有超强数据处理能力的人才。
参考文献：
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传统统计学范文6
关键词：大数据时代；经济统计；应用
一个国家的经济水平与人们的生产生活息息相关，经济统计学是国家相关部门为了社会经济发展制定的经济政策或标准时，这就需要对人们生产生活的相关经济数据进行收集与分析。早在17世纪，西方国家开始运用统计学解决经济问题。利用经济统计能够解决一些经济现象，并为制定经济决策提供依据。现在社会，经济统计学有更广泛的应用，但是大数据时代的到来，经济统计问题在应用过程中日益凸显。因此，应加强对当代经济统计应用问题的研究与分析，积极创新经济统计方法，提高经济统计的效率和应用水平，以保障社会经济稳健发展。
一、经济统计学概述及大数据时代下的发展现状分析
（一）经济统计学内涵。统计学研究范围较广，经济统计学属于经济领域运用中的一个分支，它主要研究统计分析原理和统计分析技术在国民经济领域的应用，主要内容是研究经济数据，设置一定要求的经济指标和经济范围，进行相关经济数据分析，并总结经济现象和规律。经济统计可以使人们对经济活动状况有更加深刻的了解，使人看到深层次的经济关系，发现经济活动的规律和变化趋势，从而成为政府、企业或个人做经济决策和经济决定的重要依据。总而言之，经济统计学有较高的应用意义与价值。
（二）大数据时代下经济统计发展分析。随着信息技术的飞速发展，全球迎来大数据时代。大数据时代背景下，经济数据信息量十分庞大。而且有着复杂多样的特点，数据信息激增，给经济统计的数据收集与分析带来了很多困难。此外，信息化时代，图片、视频等数据信息更新增长速度十分快，而且有价值的信息较少，传统的计算机经济统计数据处理方法，无法满足快速提取有效价值的数据信息的需求。当今经济社会意识形态下，经济统计工作需要搜索更多的经济数量资料，对所搜集的信息的整合与分析提出了更高的要求。目前，经济统计的发展落后于大数据时代的发展速度，使经济统计在具体应用中因为分析方法与手段等因素的干扰造成无法及时有效地提取并分析有价值的经济数据资料的问题，严重影响了经济统计结果的科学性和有效性。
二、大数据时代下经济统计应用存在的问题分析
（一）经济统计理念落后。随着社会的不断发展进步，经济发展形势日趋复杂，分析社会经济现象及社会经济发展所蕴含的规律面临着巨大的挑战。目前，人们对经济统计分析理论存在较大的认知偏差，没有做到与时俱进。经济统计是用于分析各类经济现象的有效方法，合理应用经济统计可以对经济现象背后数据资料进行深入挖掘，从而探索出经济规律。大数据时代，更加凸显了传统统计理念的弊端，对大数据技术及其应用的忽视，导致我国经济统计能力与水平停滞不前，严重阻碍了经济统计的应用和发展。
（二）缺乏统计设备工具。传统的经济统计工作主要依靠计算机进行数据计算与相关经济模型的建立，这种方法能够满足非大数据时代的经济统计需求。大数据时代的到来，使经济统计工作带来巨大的挑战。数据信息量激增，种类复杂多样，对数据的计、存储、分析要求越来越高，同时还需要更高级的设备与工具提供技术支持和保障。当前，经济数据采集工作，需要有较高的数据收集能力的设备及数据传感设备、无线通信设备等进行数据传输。进行经济数据统计计算时，需要配置能够深入挖掘数据信息的PC设备，同时还需要更加高级的数据存储设备。就目前来看，我国经济统计工作相关设备不够完善，不能满足经济统计发展需求，制约了现代经济统计技术的发挥与应用。
（三）经济统计方式落后。科学恰当的经济统计方式能够保障经济统计结果客观性。传统的经济统计方式已经不能满足现代社会经济的发展需求，经济统计方式应根据社会经济发展而变化，做到与时俱进。因此，应积极创新经济数据处理方法，提高经济数据统计问题的速度与效率。目前常用的经济统计方法相对落后，没有做到积极引进先进的经济统计技术与方式，经济统计效率低下，影响了经济统计效果，进而阻碍了经济统计的发展水平。
（四）经济统计人才不足。大数据时代，若想提高经济统计发展水平，不仅需要引入新的大数据技术，更需要掌握大数据技术的相关人才。目前，我国经济统计人才不足，一方面，从事经济统计工作的人员老龄化严重，缺少新鲜血液。另一方面，现有经济统计的工作人员工作积极性不高，缺乏对经济统计工作的正确认识。受这两方面因素影响，经济统计方法长时间得不到创新，经济统计结果的准确性无法保证，大大降低了统计工作的效率。
三、大数据时代背景下经济统计应用发展策略
（一）改变传统的经济统计理念。要想改变经济统计工作发展现状，首先应改变传统的经济统计理念，相关部门应重视经济统计理念的重塑。经济统计理念是开展经济统计工作的风向标，严重影响经济统计工作效果，科学的经济统计理念能够引导经济统计工作顺利进行，甚至达到事半功倍的效果。经济统计理念，首先要用全新的角度看待经济统计工作，重视经济统计在分析当代社会经济现象中的重要地位。同时，还应正确认识大数据技术，在经济统计工作中，加强对大数据技术的运用。科学合理地开展经济统计工作，还应结合经济特点进行分析，准确掌握经济问题内部存在的数据联系，正确认识经济数据分析的烦性和复杂性，在数据分析和处理时，要保证经济数据的充足性和完善性，利用经济统计真正解决现实社会中经济问题，以促进社会经济的稳步发展。
（二）加大统计人才引进与培养力度。随着信息技术的不断发展，信息技术与电子设备在生产生活中发挥越来越大的作用，但是任何技术都无法代替人类的操作，任何时代都不能忽视对人才的培养，提高经济统计发展水平，应加大对经济统计人才的引进和培养力度，全面提升经济统计人员的综合素质。对此，可以在经济统计专业课程中加深专业知识教学，并在教材中加入大数据相关知识与技术，加强对大数据理论与技术的学习，以适应新时期经济统计工作的需求。另外，还应积极引入大数据专业人才，以提高大数据技术在经济统计工作中的应用。相关部门可以结合企业发展及工作需求与计划的成立经济统计专家小组，定期进行经济统计相关宣传与培训工作，加强对经济统计人员的理论培训，以促进经济统计工作的有序进行。针对经济统计人员，应加大培训管理力度，提高经济统计人员对大数据的理解和认识，激励经济统计人员在进行经济统计工作时创新工作方法。为此，相关企业或部门可以制定完善的奖惩机制，鞭策经济统计人员，不断提升自己的专业能力，从而提高工作效率，确保经济统计工作的高效性和准确性。
（三）加大设备工具资金投入。大数据时代，经济统计工作对设备和工具的要求越来越高。经济统计设备工具是经济统计应用的硬件支撑，先进而完善的统计设备和工具是开展统计工作的基础。加大经济数据分析处理相关设备和工具的资金投入，有利于经济统计工作的顺利开展。一般而言，经济统计工作需要进行数据信息采集、分析与存储，因此，应建立与经济运行统计相适应的系统，包括云平台、传感器、智能终端设备、客户端监控设备、数据仓库等。另外，还可以用ETL工具，能够实现系统多元数据的抽取、加载和转化处理。借助系统中的GIS地图等，能够实现统计结果的可视化分析与展示。
（四）引进先进的统计方法。大数据时代，海量的经济数据层出不穷，这加大了经济统计数据的提炼与分析困难，对经济统计方法有更高的要求。经济统计人员应掌握各种经济统计方法，同时还要有较强的洞察力，能够发现经济统计发展趋势，结合根据经济统计的特点灵活运用科学的统计方法。目前，我国的经济统计已经得到了一定的发展，神经网络法、遗传计算法、决策树等多种经济统计方法广泛应用于数据统计领域，能够较好地保证统计结果的准确性和客观性。神经网络法是通过模拟人脑进行经济数据加工，实现经济数据的智能化分析。神经网络算法应用于经济统计工作，提高了信息处理效率，能够准确反映经济数据间的关联，大大增强了统计结果的可信度。决策树方法主要应用非参数识别方法，对庞大的数据信息进行处理，能够对有价值的经济数据进行高效提炼挖掘，提高了经济数据统计操作效率，有利于相关部门制定科学的经济决策。遗传计算法则是根据生物遗传机制和自然选择性进行经济数据获取，利用融合搜索算法完成对经济数据隐性特征的挖掘、分析，从而实现对经济数据的归纳整理。创新经济统计方法，加强各种统计方法的综合运用，能够提高经济统计效率，有利于解决实际经济问题，是提高经济统计发展水平的重要策略。
四、结束语
传统统计学范文7
关键词：教学模式；混合模式；课堂教学
传统统计学课堂教学是一种依据指定教材以教师课堂讲授为主的单向性信息传输的教学模式。该教学模式不足之处就是一定程度上弱化了作为认知主体的学生在课堂学习过程中的主体作用，与当代高校培养高素质创新型、应用型人才的目标和要求不相符合。为提高《统计学》课堂教学效果，在充分发挥传统课堂教学模式作用的基础上，应积极打造能激发学生学习积极性和自主性的混合式课堂教学模式。
1混合教学模式在《统计学》课堂教学中的目标设计
《统计学》是经济类和管理类专业的基础课，为各门学科的研究提供分析方法。针对该门课程的特点，教师在课堂教学过程中，要注重基础知识的教学，让学生掌握扎实的基础理论知识；同时通过实践教学使学生掌握处理统计数据的方法，实现培养学生的认知、能力和情感三大目标。关于认知目标，认知派学习理论强调学习者的自觉能动性和创造性，重视内在的动机与学习活动本身带来的内在强化的作用，强调通过发现学习对开发学生智慧潜力的重要性。心理学研究突出强调个体的差异对学习产生重要影响，它包括认知与人格方面的个别差异，正是这种个体差异的客观存在，在学习中需要对学生因材施教，改变传统的课堂单一教学模式，在充分了解学生个体认知差异的基础上，根据学生的心理特点和其它具体情况，有针对性地组织课堂教学工作，让每个学生都能有效的进行学习，达到掌握统计调查、统计整理和统计分析的基本理论和方法，实现满足学生个性化需求、课堂教学高效化的理想教学状态。能力目标旨在通过课堂混合教学模式，让学生在掌握统计基本知识的基础上，能够掌握制定统计调查方案、选择统计调查方法，整理和分析统计资料，撰写调研报告，提高运用统计分析方法分析、解决问题的能力。情感目标，即优化课堂教学手段，提升学生团队合作意识和精神，学会运用统计思维，培养学生的实践能力、创新精神，使他们通过统计实践和主动学习加深对该课程的认识、思考和理解，提高他们运用数据实证分析社会经济现象存在的问题及原因，透过现象剖析本质，从而能提出极具针对性的对策和建议，以实现培养新型应用性人才的培养目标。
2《统计学》课堂教学中混合教学模式的选择
教学模式的选择主要取决于课程的内容特点和采用该教学模式的学习效果，该课程主要内容包括统计的基本概念、主要统计方法理论和运用，而运用统计方法解决实际问题能力的培养是教学之重。
2.1对分课堂教学模式。其核心就是教师课堂讲授时间和学生以讨论方式进行交互学习的时间各半。教师在实际课堂教学中，不仅要注重基础知识的传授，还应注重知识的系统化，即把统计学科体系的基本框架和最基本的统计理论与方法传授给学生，为他们搭建一个知识平台。在教学内容方面，注重多学科的交叉渗透，由知识点向知识体系转变。由于统计学与其他学科关系密切，在教学内容上，教师必须从本学科教学实际出发，不失时机地向学生渗透其他学科知识，对同一问题或现象，引导学生从多学科、多角度全面地进行思考，以培养学生发散思维和辨证思维的能力和习惯。而对于一些不容易理解的统计的基本概念、基本理论知识点，可采用教师讲授和分组讨论相结合的方式进行，旨在帮助学生准确领会、理解、把握。根据课程各部分内容特点，也可以采用合作学习方式进行，由不同的学生负责调查问卷设计、调查组织、统计指标、资料整理等工作，大家分工协作，从而完成关于某个项目的分析报告，以这样的方式激发学生的学习兴趣，培养学生自主探究的学习品质。
2.2翻转课堂教学模式。就是学生利用学校丰富的学习资源、信息化学习平台，以及教师提前上传的该门课程的教学资源(如教案、案例、讲义、课件、大纲、习题集等)进行自主学习，对自学中遇到的问题，由任课老师课堂上有针对性进行讲解或者通过讨论解决，这种模式打破了传统的教师单一讲解的课堂教学模式，充分调动学生自主学习积极性，提高了课堂学习教学中运用效果。如会计专业、金融工程专业，在学习“时间序列分析”这一章节时，由于人数较少且学生具有较高的自主学习动机和水平，因此可以采用翻转课堂的方式进行。针对学生在自学中存在的问题，老师在课堂上有针对性地进行答疑解惑，随后学生进行小组讨论，最后老师对本章的知识点进行归纳总结。这种翻转课堂为主的教学模式能提高学生的自主学习意识和学习积极性，促进学生自主学习，增强学习的深度和广度，提高学生协作能力。
2.3项目式教学模式。教师按照教学目标，在了解学生兴趣的基础上提供相匹配的项目，并对不同项目进行相应的指导。项目式学习强调以学生为主，老师起引导的作用。例如学习“时间序列的分解分析”这部分内容时，根据教师的讲解指导，学生可以自主选择感兴趣的项目主题，进而规划、监控项目，以小组形式开展项目研究，最后把研究成果呈现出来；通过开展项目学习建立时间序列模型，并以此预测未来某一社会经济现象发展变化的水平。这样就实现了“学”与“用”的统一，可促使学生进行探究性学习。
3应用混合式课堂教学模式的效果分析
为说明混合式课堂教学与传统教学两种模式的教学效果差异，在此随机抽取两个班级，采用形成性评价与终结性评价相结合，对两种教学模式下学生的成绩进行对比分析。采用独立样本T检验统计方法，比较均值是否有显著差异。该种统计检验方法要求所检验的样本服从正态分布，抽取的两个班的学生的学习成绩可以看作两个相互独立样本，近似服从正态分布，这里规定的显著性水平为0.05。采用混合课堂教学模式的班级中抽出一个班作为实验班记为1班，采用传统教学模式班级中抽选一个班作为控制班，记为2班，统计结果见表1、表2。分析结果如下：第一，据表1、表2，参与分析的样本，1班的样本容量为30，样本均值为94.27，标准差为4.127，均值的标准误为0.753；2班的样本容量为34，样本均值为72.85，标准差为17.194，均值的标准误为2.949。第二，F值是24.934，对应的置信度是0.000，说明两样本方差存在着显著差异，为此，采用的是两样本不等方差的T检验。T值是7.036，自由度是38，在置信度为95%时置信区间是15.248~27.579，临界置信水平为0.000，远小于0.05，说明两个班级的统计学成绩之间有明显差异。表明采用混合式教学模式的成绩均值远大于采用传统教学模式的班级成绩。
4结论
综上可知，多种教学模式结合运用比传统的教学模式更有助于提高课堂教学效果。学生在上课前通过教师上传的有关资料或者本章节内容有关的网络资源，通过自主学习对相关知识进行了解，从而能在课堂上更有针对性地听讲；另一方面，充分发挥教学小班化的优势，调动学生自主学习的积极性、主动性，活跃班级学习氛围；教师根据课程内容，因势利导，通过分组讨论、翻转课堂、对半课堂等多种教学模式，实现学生对现学知识的同化或顺应。在以后的教学中，如何发挥混合教学模式的优势，使其在课堂教学中被运用自如，发挥更大的效用，仍然是教师需要进一步探索和总结的课题。
参考文献
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传统统计学范文8
关键词：数据思维；统计学；教学改革；大数据
大数据与“互联网+”时代的到来，“数据决策”已经深入人心[1]。毋庸置疑，人们对数据分析与信息挖掘意识倾向愈加明显，社会对应用型人才的需求呈现复合型、多样化。与此同时，学生多元化、个性化的发展方向[2]，高校教学面临着改革发展的巨大压力。如何充分理解大数据与“互联网+”，探索新时代技能人才培育的课程教学改革体系，成为最棘手的议题。统计学是高校经管专业的基础核心课程之一，在整个专业课程体系中起着关联纽带作用。同时，作为经管专业最先接触数据的课程，面对大数据与“互联网+”的时代背景[3]，课程教学改革创新势在必行。如何正确理解数据，挖掘隐含在数据背后的真实情报，需要数据思维逻辑和统计分析技能的支撑[4]。因此，大数据思维的课程教学体系改革已经提上日程。
一、面向大数据传统教学模式存在的弊端
在经管领域，统计分析的重要性被广泛认可。统计学已经成为高校经管类专业培养计划的必修课程[1]。但长期以来，传统教学模式的沿用，课程教学内容的固定统一，课堂集中灌输式的教学方法，学生的技能素养和创新潜能没有得到开发。
（一）课堂教学方式单一
受传统教学模式的影响，对于侧重概率论的统计学课程而言，“讲授式”教学方法仍居主导地位。然而，随着大数据与互联网+的不断渗透，技术创新频率和方法更新速度越来越快。在巨量信息、知识、数据借助互联网不断涌入校园的环境下，课程教学内容体系不断膨胀，仅仅局限于教师的“讲”，在课时有限的条件下，教师疲于追赶课程进度，忽视了对学生理解与应用能力的把握，导致学生对课程学习的关注全部放在了课堂聆听与硬性记忆[4]，会计算，会考试，但在需要实践应用时茫无头绪。另一方面，智能手机的普及，学生多种渠道、即时性地获取更多、更新、更生动的知识，对于枯燥、乏味、难懂的课堂内容自然兴趣不佳，沉迷于低头玩手机，教学效果不理想。此外，对于课程中包含的实验教学环节，仍然延续传统实验课教学方式，教师操作演示、学生练习、教师指导，整个实验教学过于程式化，学生仅仅掌握了软件操作流程，而对于软件与实践的有效结合欠缺独立思考的时间和空间。
（二）教材欠缺应用指导性
现有的统计学教材大多倾向于在简单阐述统计基本原理之后，随之给出相应的例题，给定数据进行解答[5]。对于为什么采用这种统计方法，在什么情境下应用该统计方法，还有没有其他方法，不同统计方法之间存在什么样的逻辑关系，对数据的获取与筛选有什么样的要求，如何选择适当的参数，计算结果如何展开分析，如何与实际问题相结合，如何给出恰当的决策建议等等，这些内容却很少涉及。同时，现有教材对于统计方法的应用，多以计算题的形式给出，数据多数都是给定的、孤立的，经管领域实践应用数据相对较少，抽象的统计方法与专业实际难以对口衔接，缺乏对数据库数据处理应用的操作技能。
（三）课程考核方式过于陈旧
大多数高等院校经管专业的统计学课程一直沿用传统的闭卷笔试的考试方式[6]，在考题设计中多采用选择、判断、填空、计算的题目类型。这种传统的考核方式只能测试出学生对该门课程基本理论的掌握情况与方法计算的能力，却不能反映出学生的统计实践应用能力和操作技能。因此，普遍存在统计学课程考试成绩不错，计算题目做的很好，但在综合运用时，尤其是经管类本科专业，很多学生对于实际问题与统计情景的衔接对应、实践数据与统计软件的融合运算，软件分析结果对现实问题的指导意义感到迷茫无措。课程考核方式过于单一守旧，导致学生“高分低能”，只知“所以”而不知“所以然”[7]，动手操作实践能力弱，与数据时代经管领域实践工作的需求相背离。
二、大数据思维下的课程教学目标与改革思路
统计学是一门应用型学科，是经管类学生工作实践中必备的知识与技能。面对大数据与互联网+的时代，信息、资料、数据爆炸式增长，不仅仅意味着对技术处理与更新的迫切需求，更多的是需要对数据逻辑思维的建立与扎根。与数据渊源颇深的统计学不能再是简单的“数据+公式+计算+笔试”，课程教学改革迫不及待。而经管专业的学生生源文理兼收、数理基础差异凸显，再加上活泼跳跃的性格特点，更需要将枯燥、抽象的统计理论中融入一些与他们相契合的时代元素。因此，经管专业统计学课程教学目标是通过课程学习培养大数据视野、建立大数据思维，具备数据分析实践应用能力，能够理性应对经济管理决策问题。具体而言，经管专业统计学课程教学的教学改革应向综合应用技能素养方向调整，要将数据分析与资源整合的思维意识灌输给我们的学生，要将现代学习技术、工具融入到课程教学过程中，研究实战性的实验教学，培养学生对数据的敏锐度，强调数据思维对经济管理现象的分析解读。经管专业统计学课程的教学过程，不仅要注重统计基础理论、方法的讲解与逻辑梳理，更应注重学生在信息资料搜集能力、数据高效处理能力、预测决策分析能力等方面的锻炼。
三、大数据思维下课程教学改革的主要内容
在大数据与互联网+的时代，经管专业统计学课程教学的改革并不意味着所有的问题都要用海量的数据的应对，并不意味着传统的统计理论与方法被削弱讲授，并不意味着所有的问题都要用大数据处理技术。而是，从单方面知识讲授向注重数据思维与统计技能培养的方向转变，需要在教学理念、教学内容、教学方法及考核方式等众多方面不断创新[1]，适应大数据时代专业人才培养的应用性需求。
（一）借力大数据平台优化课程资源
在信息爆炸的时代，仅仅依靠传统课堂教学，对课程内容的传授是苍白而紧促的，借助大数据平台，开发统计学网络课堂，将课堂教学与数字化学习相结合，一方面有效扩充了课程教学内容，丰富了课程教学资源，将老师从高压力、赶进度的紧张课堂氛围中解脱出来，将课堂讲授的重点放在基本原理与方法的适用情景、应用条件、数据诉求、结果分析和注意事项；另一方面，线上线下教学的融合，为学生提供了课程学习时间、空间的自由选择，无形之中搭建起教师与学生间的学习共同体，自主学习的同时，教学相长[5]。中国石油大学经管专业统计学课程尝试建立使用了统计学云课堂，将教学计划、电子教案、教学课件、专题视频、软件操作、答疑辅导、测验检测、教学互动等课程资源全部上传网络平台，并根据经管专业学生学习的诉求，精心设计了十大课程模块，包括课程认知、章节导学、软件应用、案例分析、研究型教学、课程作业、在线测试、知识拓展八个教学模块和答疑讨论、课程问卷两个互动交流模块，对教学资源进行了合理安排，如图1所示。这种公开化、生动化、系统化、精细化的网络课程界面设置，将大数据、互联网+的元素与课程教学相契合，尊重学生自主、沟通、成长、差异化的诉求，彰显了教与学的人性化特点。在当前经管专业统计学课程内容多、课时少、任务重、课堂互动有限的情况下，网络教学平台的实践应用大大提高了教学效率；同时，这种更加丰富、自主、生动的学习模式，激发了学生深入学习的积极性与能动性。
（二）配套教材建设
课程配套教材是实施教学活动的依据，是学生获取知识能力的重要工具，是进一步深化课程教学改革，培养专业人才的基本保证。传统统计学教材主要以培养学生学习能力为编写目的，近几年，随着对统计分析技能认知的不断加深，案例引用、软件操作等内容在统计教材中也逐步加入，但总体上依然以考试考核为目的认知，几乎所有的国内教材都以例题计算、习题练习的模式编写。这与大数据思维下统计学课程教学改革的目标与思路不相匹配，经管类非统计专业的配套统计学教材应有别于统计专业，应在遵循应用性、方法性、逻辑性、简明性的原则下确定统计学的教学内容[8]，以分析思路培养、知识逻辑应用、实操技能考核为编写目的，避免繁琐抽象的理论推导和数理证明，改变传统章节框架布局体例，而采用专题布局体例，将传统的统计学教材章节内容进行适当拆分、调整、组合，结合经管专业领域统计应用实践过程，设计经济管理实践情景专题，由认知到应用，由浅入深，由简单到复杂，逐步加深知识点的综合运用程度。这也是中国石油大学经管专业统计学课程“十三五”规划教材的编写初衷。
（三）创新适应大数据思维的课程教学方法
面对经管专业学生的特点，借力课程资源数据平台，创新适应大数据思维的教学方法。传统的以理论阐释、公式推导、例题计算为主的“填鸭式”教学方法已经不能满足学生的要求，借助数字课堂，充分利用院校地域优势与人才资源，将传统集体授课方法与大型开放式网络课程等新兴教学方法相结合，结合学生的专业兴趣爱好，确立学生的主体学习地位，发挥学生的主观学习能动性。在统计学课程网络资源平台的基础上，尝试翻转课堂、微课、MOOC等先进的教学方式，让手机在课堂上用起来，探索案例教学、模拟实验、社会调查、技能实训、论文撰写等方法，充分发挥教师自身主导作用，引导学生将统计理论方法与经济管理实践活动相结合，开通课程微信与在线互动，增加学生学习主动性和创新意识，培养学生对大数据的搜集、挖掘、整理、分析、处理和利用的能力，同时锻炼学生的团队意识、合作精神、组织沟通、交流互动能力[9]。
（四）强化统计技能实践环节
大数据思维下统计学课程教学更注重数据分析意识与处理技能的培养，强调数据统计分析的实践落地。尤其对经管这类偏文的专业而言，由于软件和硬件方面的限制，如何通过技能训练环节的教学提高学生动手能力是一个亟待解决的问题。对经管专业的学生而言，统计技能的培养主要通过三种途径：实验课程训练、实践项目申请、毕业设计撰写。在数字课堂和配套教材建设的基础上，统计学课程可以适当增加实验教学的课时，改变传统操作步骤讲授与单机练习的教学模式，以典型案例为素材，提前将问题交给学生，分组完成数据搜集、整理与讨论，教师提供解决问题的方法与线索，学生由被动听变为主动参与，教师的角色“讲述者”转变为“解惑者”。另一方面，随着高校“大学生创新创业项目”计划的推广和实施，鼓励学生积极申请、主动参与。通过项目和任务，在指导教师的指导下，完成实践问题统计分析全过程训练。此外，高校数据库的不断充实，实证论文的比例不断提升。论文撰写是培养学生使用统计分析方法、梳理已学过经济管理理论知识的良好途径。
（五）创新全过程考核方式
课程考试改革是统计学课程教学改革中不可或缺的环节。在对中国石油大学经管专业学生的调查发现，统计学课程在配套教材、教学方式与网络平台“多管齐下”的教改措施下，学生普遍反映课堂内能轻松听懂，方法都会运算，考试成绩感觉不错，学习自信心高涨。同时，随着统计学习兴趣、知识认知的大步提升，学生们认识到了统计应用的重要性，积极主动地在其毕业论文、创新创业大赛、国内外专业大赛（如：CMA、AMA、建模大赛等）中尝试应用统计方法分析解决问题。学生们这种意识的确立肯定了课程教学方向与内容改革的正确性，这是值得课程组老师欣慰和骄傲的。然而，在学生实践活动指导与交流中，普遍发现，学生们对于统计知识与分析方法的理论与计算说得头头是道，面对实际问题的综合情境，如何选择适当的方法体系，却是毫无头绪，一团乱麻，无从下手，无从选择，理论和实践没有充分结合，统计分析难以落地。因此，改革统计学课程考试方式，侧重考核学生的数据逻辑思维、统计应用技能、创新思维的能力，才能真正实现大数据思维下统计学课程的教学目标。大数据与互联网+时代，社会对人才综合素质的要求越来越凸显，统计学作为一门应用性强的专业基础课程，建立“以技能测试”为中心的考试改革理念，对技能人才培养和高校素质教育具有重要的现实意义。而统计学理论中所贯彻的或然性归纳推理思想与“技能测试”的考试改革理念不谋而合。建立以“技能测试”为中心的考试理念，打破传统“一锤定音”的考卷模式，将课程考试与日常教学相融合。设置日常教学过程中的考察环节，考核学生熟练运用统计知识开展分析，做出结论的分析应用技能；同时，辅之以期末考核环节，考核学生透彻理解统计知识内涵，辨析统计分析结果的应用判断技能。“双管齐下”的考核方式，实现了统计学课程学习的全过程评价，既要日常“做的好”统计分析，又要期末“看的明”数据结果。
四、结束语
在大数据与互联网+的时代，统计课程必须教会学生用数据进行思考。高校经管专业统计课程的教学重点应放在培养和形成学生的数据思维能力上，通过教与学，睿智的解读数据，挖掘经济现象背后的信息和情报，抓住管理决策的机会和机遇，最终从统计思维中获益，为今后的学习、工作和生活夯实基础。为此，高校经管专业统计课程的教学改革需要教师首先转变教学的理念，在课程资源建设、教学内容、教学方法上进行数字化创新改革，注重对学生数据思维逻辑的建立和统计应用技能的训练，同时建立全过程课程考核体系，真正实现经管专业统计学课程培养学生数据思维能力、提高学生技能素质的教学改革目标。
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