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数据分析师统计学基础范文1
1.数据采集
了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：
Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。
2.数据存储
无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如：
数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。
数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。
生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。
生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。
接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。
数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。
不同数据库和库表之间的同步规则是什么，哪些因素会造成数据差异，如何处理差异的。
在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。
3.数据提取
数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。
从哪取，数据来源——不同的数据源得到的数据结果未必一致。
何时取，提取时间——不同时间取出来的数据结果未必一致。
如何取，提取规则——不同提取规则下的数据结果很难一致。
在数据提取阶段，数据分析师首先需要具备数据提取能力。常用的Select From语句是SQL查询和提取的必备技能，但即使是简单的取数工作也有不同层次。第一层是从单张数据库中按条件提取数据的能力，where是基本的条件语句；第二层是掌握跨库表提取数据的能力，不同的join有不同的用法；第三层是优化SQL语句，通过优化嵌套、筛选的逻辑层次和遍历次数等，减少个人时间浪费和系统资源消耗。
其次是理解业务需求的能力，比如业务需要“销售额”这个字段，相关字段至少有产品销售额和产品订单金额，其中的差别在于是否含优惠券、运费等折扣和费用。包含该因素即是订单金额，否则就是产品单价×数量的产品销售额。
4.数据挖掘
数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键，以下是算法选择的基本原则：
没有最好的算法，只有最适合的算法，算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。
没有一种算法能解决所有问题，但精通一门算法可以解决很多问题。
挖掘算法最难的是算法调优，同一种算法在不同场景下的参数设定相同，实践是获得调优经验的重要途径。
在数据挖掘阶段，数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识；二是熟练使用一门数据挖掘工具，Clementine、SAS或R都是可选项，如果是程序出身也可以选择编程实现；三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。
5.数据分析
数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。
6.数据展现
数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。基本素质要求如下：
工具。PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具，任意一个工具用好都很强大。
形式。图文并茂的基本原则更易于理解，生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。
原则。领导层喜欢读图、看趋势、要结论，执行层欢看数、读文字、看过程。
场景。大型会议PPT最合适，汇报说明Word最实用，数据较多时Excel更方便。
最重要一点，数据展现永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。
7.数据应用
数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。
数据沟通能力。深入浅出的数据报告、言简意赅的数据结论更利于业务理解和接受，打比方、举例子都是非常实用的技巧。
数据分析师统计学基础范文2
关键词：大数据 智能 数据分析
中图分类号：F503 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）04（a）-0021-01
对于数据分析来说，其主要的目的就是通过对数据的分析去发现问题或预测趋势。从数据钻取、大规模分析的技术手段、以及算法执行上来说，大规模分析是和小规模数据在技术上是有很大差异的。想要探究大数据下的智能数据分析技术，首先要对数据分析这一概念进行深入研究。
1 数据分析
数据分析的过程其实简单的说就是做报告，做什么样的报告反映什么样的指标。最开始的时候基本上是data processing。例如零售行业来说，最主要的指标就是库存、销售同比增长情况、利润同比增长情况、促销率等等。对于不同的行业会有不同的相关的KPI需要跟踪，所以报告的内容也会有所侧重，但是只要你一个行业做久了，熟悉了套路之后，基本上就是以同样的方法开展。
对于数据分析，如果公司部门分的比较细的（例如可能有建模组），那么做数据分析可能永远都是做data processing了。对于模型的分析，需要你对业务有了深入的了解就可以建立一些模型出来（例如推荐模型）等等。
数据分析主要涉及的技能：
（1）数据库的能力。越全面越好，如果不是理工科的，最起码要会select那些简单的查询语句。
（2）EXCEL、PPT的能力。报告的呈现一般都是Excel+PPT的形式，最好VBA，这样就可以将很多人工的工作转化为自动化的能力，提高工作效率，领导也对你刮目相看，自己也有更多空余的时间准备其他方面的知识。
（3）市场分析能力。学会观察市场的走向和关注的内容，例如零售行业，现在大家都对CRM很热衷，那相关的分析方法和方式是怎么样的，你要自己去了解。从来不会有人手把手的将所有东西都告诉你，你必须自己学会去增长知识。
（4）一些会计的知识。因为通过以上分析，就是会计管理的一部分内容，最后还是公司盈利问题。有兴趣的也可以去看看战略管理方面的，对于做数据分析也很有好处的说。
综合来看，可以说数据分析=技术+市场+战略。
2 如何培养数据分析能力
理论：
基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
（2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
（3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
实践：
（1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
（2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
（3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
（4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
3 大数据
大数据就是通过统计分析计算机收集的数据，在人们可能不知道“为什么”的前提下，了解到事物的状态、趋势、结果等“是什么”。
对于大数据，一直来说，数据规模导致的存储、运算等技术问题从来不是最重要的瓶颈。瓶颈只在于前端数据的收集途径，以及后端商业思想引领的模型和算法问题。早期的各类OLAP工具已经足够了，后来类似海杜普这样的研究则彻底降低了分布式数据的架构成本和门槛，就彻底将大数据带入了一个普及的领域。
从技术层面说，大数据和以前的数据时代的最大差异在于，以前是数据找应用/算法的过程（例如各大银行的大集中项目，以及数据建仓），而大数据时代的重要技术特征之一，是应用/算法去找数据的过程，因为数据规模变成了技术上最大的挑战。
大数据的特点：
（1）大数据不等同于数据大，我们处理问题是根据这个问题的所有数据而非样本数据，即样本就是总体；不是精确性而是混杂性；不是因果关系而是相关关系。
（2）大数据应用的几个可能：当文字变成数据，此时人可以用之阅读，机器可以用之分析；当方位变成数据，商业广告，疫情传染监控，雅安地震时的谷歌寻人；当沟通变成数据，就成了社交图谱。一切都可以量化，将世界看作可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从来未有过的审视现实的视角。
（3）数据创新的价值：数据的再利用。例如重组数据：随着大数据出现，数据的总和比部分更有价值，重组总和和本身价值也比单个总和更大；可扩展数据：在设计数据收集时就设计好了它的可扩展性，可以增加数据的潜在价值；数据的折旧值：数据会无用，需淘汰更新；数据废气：比如语音识别，当用户指出语音识别程序误解了他的意思，实际上就有效的训练了这个系统。
总之，大数据是因为对它的分析使用，才产生和体现它的价值，而不是因为其用到了突出的技术和算法才体现了它的价值。
4 大数据下的智能数据分析
在大数据的背景下，必须考虑数据之间的关联性。一个单独的数据是没有意义的，实际中，选择处在两个极端的数据往往更容易找出它们之间的联系，把它们放在一个框架中看才能发现问题。因此，可以用以下四种方法在大数据背景下进行智能数据分析：
（1）从解决问题的角度出发收集数据；
（2）把收集的数据整理好，放入一个框架内，并利用这个框架帮助决策者做出决定；
（3）评估决定与行动的效果，这将告诉我们框架是否合理；
（4）如果有新的数据出现，我们将考察能否利用它对前面三步做出改进，以及我们今天是否还需要收集更多种类的数据。
5 结语
数据分析的最终目的是帮助业务发现问题并解决问题，提升公司价值，而这些是从数据发觉的，而不是盲目下结论。每家公司都有自己业务生产的数据，通过数据分析、同比环比、漏斗分析及模型等，发现业务上存在的问题，帮助公司业务的优化。
参考文献
[1] 李贵兵，罗洪.大数据下的智能数据分析技术研究[J].科技资讯，2013（30）.
数据分析师统计学基础范文3
关键词：实验室建设；计算机专业；大数据分析
“十二五”期间，我国信息产业迅速扩大、信息技术快速发展、互联网经济日益繁荣，并积累了丰富的数据资源，比如面向公众的政府网站达8．4万个、智慧城市试点近300个、网民数量超过7亿、移动电话用户突破13亿等［1］；技术创新取得了明显突破，应用势头良好，电信、金融、交通等行业利用已积累的数据资源，积极探索行业大数据的应用和行业服务优化；为“十三五”时期我国大数据产业快速发展奠定了坚实基础。目前，大数据在电子商务、金融、物流、电信、医疗、教育、智慧城市等领域的应用蓬勃兴起［2－4］，产业发展如火如荼，以Hadoop、Spark等开源技术为代表的技术发展日新月异［5］。由于大数据技术属于近几年的新兴技术，目前部分高校缺乏高层次的大数据技术专业人才培养的课程体系和师资队伍；同时，大数据不仅是停留在课堂教学层面上的技术知识，更是需要在实践中学习的一项技能，因此为师生提供一个大数据实践教学平台势在必行。
1大数据分析实验室建设的必要性分析
1．1大数据社会产业需求分析
“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能转换的关键时期，也是全球新一代信息产业处于加速变革期，以及国内市场需求处于持续增长期。我国大数据产业面临重要的发展机遇，抓住这一机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义［1］。随着新一代信息技术的迅猛发展，互联网与社会各领域、各行业交融、交汇日益深化，一个以大规模产生、分享和应用数据为特征的大数据时代已经到来。2014年是进入大数据应用市场的快速增长期，同比增长80％以上，2015年后进入平稳增长阶段，预计2018年全球大数据市场规模将达到超过2500亿元，2015—2018年的增长率为21．8％，我国大数据市场规模将超过500亿元，增长率为47．0％，是全球增长率的2．2倍［6］。
1．2学生大数据就业需求分析
目前，大数据在各个行业都得到了充分的重视，也急需大数据方面的人才。大数据人才是一个非常宽泛的概念，根据具体从事岗位不同，技能要求也会不同。从大数据岗位和技能需求的角度来划分，大数据人才分为3类［7］：第一类是数据分析师，要求熟悉大数据的概念和原理，具有一定的数理和统计学知识，能够熟练操作和使用数据软件和工具，是从事大数据的初级人员；第二类是数据工程师，能够开发和搭建数据平台和应用，并且熟悉数据挖掘的流程和原理，为大数据技术应用在各个领域提供解决方案，要求具有软件开发和数据分析的能力；第三类是数据科学家，要求熟悉各种大数据技术的原理和相对的优劣势，合理利用各种技术来设计大数据平台的架构，根据数据挖掘的使用需求和商业理解来设计和开发算法，是对数学、统计学、机器学习等多方面知识的综合掌控的复合型人才，也是大数据分析的高级人才。大数据人才在“领英”（linkedin）和“玻璃门”（glassdoor）等人力资源和招聘网站上，长期处于供不应求的状态。麦肯锡咨询研究指出，到2018年仅在美国，大数据人才短缺就达到50％～60％。今日美国和彭博社等媒体一致认为，大数据人才短缺的问题短期内只会加剧而不会缓解［7］。如何从纷繁复杂的海量数据中提取有用的信息，变数据为财富，挖掘数据中的金矿，提升企业竞争力以及提高企业风险管理水平，是当前企业和院校教育工作的重要课题。
1．3学生理论学习与实践相结合
院校开设大数据相关课程，涉及到的课程内容有数据分析、数据挖掘、编程语言、机器学习等，这些课程均需要学生具备很强的实践动手能力，如果只是停留在理论知识上，学生也只能纸上谈兵。因此，学校在开设大数据课程时，只有为学生提供配套的实践课程，才能真正达到学以致用的目的［8－9］。建设大数据分析实验室，从学生学习角度来讲，迫切性和必要性主要在于以下几点：第一，加强学生对知识的吸收与应用，萌发学生的创新精神，激发学生的学习动力，在实践中，通过有趣并结合实际的案例，提高学生的兴趣和分析问题的能力；第二，有利于提高学生解决问题的实践能力，通过实验室模拟环境，使学生能够将理论知识用于解决实际问题；第三，增强学生的社会适应性与竞争力，通过实际案例及应用场境，使学生毕业后能够很快融入行业环境，掌握和具备相应的技能。
2大数据分析实验室建设目标与建设内容
大数据分析实验室的建设，应最终为该专业人才培养方案中相应的课程服务，而人才培养方案的制订，应该从社会需求和学生实际需要着手［10］，考虑学生学习基础，不能盲目追求高大上。我校为应用型本科院校，注重培养学生的实践动手能力，因此培养方案中课程的制定，也更注重实践部分。对于大数据技术方面，我们侧重于大数据的分析和挖掘，以及大数据技术和应用。课程方面，先从大数据分析和挖掘、大数据技术及应用等相关内容入手，使学生具备数据分析、数据挖掘的基本能力和大数据技术的基本原理，以及应用系统开发的能力。因而大数据实验室的建设，也将从数据分析挖掘算法、Hadoop生态系统及开发2方面进行建设。大数据分析实验室集硬件服务器、云计算技术、大数据技术于一身，便于计算机相关专业开设大数据教学课程。实验室的建设内容将包含以下3方面内容：（1）实验室硬件平台建设：为保证实验环境的整体搭建，需在现有实验室基础设备基础上，配备必要的服务器环境、网络环境，为搭建大数据分析实验教学平台，提供硬件支撑环境。（2）实验教学平台建设：充分利用现有硬件资源，通过Vmware等虚拟化技术构建云中心的资源池，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，在云平台上搭建统一的大数据分析与挖掘和大数据技术及应用的实验课程所需的实验平台。（3）课程资源建设：根据培养方案，开设大数据分析与挖掘、大数据技术及应用2门专业必修课程。为确保理论与实践的紧密结合，培养学生知识应用能力，积累工程项目经验，需要增设以上理论课程的配套实验课。
3大数据分析实验室实施方案
3．1大数据分析实验室建设思路
大数据实验室的建设是一个系统工程，主要服务于学生学习、教师教学；为了充分发挥大数据实验室的功效和作用，可以增加一项增值服务，即在满足学习和教学的基础上，进一步为教师和学生提供科研服务，使得教师可在该平台上进行科学研究和实验，进而反哺教学（见图1）。
3．2大数据分析实验室建设
实验室建设分3步走：（1）为满足教学的迫切需求，首先建设大数据分析教学平台，以及必要的软硬件支撑，如课程资源，可以是真实数据，也可以是模拟数据。在该平台之上建设数据挖掘分析平台和大数据开发教学平台，满足课堂教与学的需求。（2）沙盘模拟系统建设。为了积累更多的行业数据，更好地体现大数据的特性，需要建设沙盘模拟系统，更好地服务于大数据分析和大数据挖掘相关功能的实现和操作。（3）服务科研的高级应用。通过校企合作［11］，引入企业实际工程项目，随着系统的完善和数据的积累，教师和学生可以在该平台上进行其他行业的科学研究和算法优化等工作，一方面服务企业，另一方面也可不断服务创新。
4结语
数据分析师统计学基础范文4
一、阶梯型统计教育的层次划分
阶梯型统计教育的阶梯划分特别突出统计思想的应用：第一，阶梯型统计教育层次划分的理念：每个环节、每个步骤、每个活动，都要追问它的有效性，探求能得到什么，走向精致的统计教育，坚定不移地走出形式主义的统计教育误区。第二，阶梯型统计教育的有效性：阶梯型设计的立足点、出发点是促进循序渐进的学以致用。通过统计教育的阶梯设计，掌握了各阶梯的统计知识树，提升学习的能力，达到了自我实践。第三，阶梯型统计教育的创新性：统计应用于实际生活工作中，新手段在统计教育中的应用。根据统计教育内容与人才战略的关系，我们把阶梯型统计教育划分为四级层次来阐述。划分的原则遵循二元制统计教育体系，即重视统计职业教育、注重实际能力的培养，阶梯型统计教育的层次划分目的在于统计知识观重建与统计知识教育模式的变革。据此我们划分阶梯如下：第一阶梯“国民型统计教育”本阶梯以基础统计知识理论为基础，在中小学中推广统计知识，开设选修课程，在各级党政干部中普及统计知识理论，对社会公众进行统计宣传和教育，增强国民的统计素养，让他们将理解统计，从统计中获取资讯。第二阶梯“基础型统计教育”本阶梯以统计学为基础，辅助以实施调查、完成报表等实际技能，主要针对统计从业人员及与统计相关的人员，这是统计教育中的基础，必须要重视统计理论知识的学习，只有这一阶梯知识牢固才能为人才的发展提供坚实的基石。第三阶梯“应用型统计教育”本阶梯以统计学和数学、计算机技术为基础，运用统计思想结合计算机应用能力，处理分析能力，设计调查和报表，通过统计学、数学和计算机的学习，在本阶段打下扎实的基础。不论是在国内和国外继续深造学习，还是走向实际工作部门都有较大的可塑性，而且可以适应生物、教育、心理等广泛的统计应用。第四阶梯“领军型人才统计教育”本阶梯主要针对有高深的学术造诣，在统计科学研究方面取得国内外同行公认的重要成就；具有创新性、战略性思维，具有带领本学科赶超或保持国际先进水平的能力；具有较强的领导和协调能力，能带领学术团队协同攻关的统计学科带头人。由此定义我们可以看出：科学研究能力和成果的国内外同行认可度、带领本学科赶超或保持国际先进水平的能力和带领学术团队协同攻关能力是领军型人才统计教育的人物要素。统计教育方面通过资助海外留学交流，鼓励参加国内外统计及相关学科的学术会议，加强不同领域领军型人才之间的信息渠道建设，进而推动统计学科领军型人才的不断涌现。
二、阶梯型统计教育的实践思路
显然，阶梯型统计教育强调的是重结论的教育，而适应未来的统计教育不仅重视结论，而且强调过程。实践的思路：一是搭建由政府统计精英、高校专家教师、企业资深从业人员组成的阶梯型统计教育师资体系。划分教育层次，选拔统计行业专家，组建不同阶梯的导师团，负责该层次的统计教育定位及职业规划等，以及能力提升培训；二是建立分层递进统计教育机制。为每个层次的人员制定成长成才计划，根据统计知识结构及能力素养分别安排基础培训、提升培训、拓展培训，实现培训模式与个人需求有效统一。三是规范统计教育体系、建立统计教育档案。由导师团作为培训课程设计者，收集、整编不同层次培训内容，形成统计业务知识学习手册，用于各层次统计教育活动。成长成才计划及统计教育实际情况也可以作为人才筛选的重要依据。四是科学测评、分层测试。每个层次阶梯都要设计不同的职业发展路线，引进新的统计教育方法，时刻关注统计知识的前沿，将信息技术和计算机技术与统计学科相结合，如利用R、Python等新手段进行数据处理，而且统计的发展也随着在各种各样的新兴行业中的应用得到拓展，包括大数据和新的数据挖掘、分布式计算Hadoop和Spark等实时数据的处理统计，这些也衍生出互联网数据分析师、精算师、量化投资分析师等不同的职业发展方向。每个层次阶梯都要设计社会实践教育，这是现代统计教育改革的必由之路。在强化实践过程中,更有效的训练方式是让我们真正参与社会活动，参与企业活动、参与政府统计。社会实践我们重点设计三个结合的办法,就是“统计社会实践与当地政府统计部门、国家组织的各项统计普查和重点调查工作相结合,与院校科研课题相结合，与企业的实际应用相结合”。
三、统计教育服务于统计人才发展规划
数据分析师统计学基础范文5
关键词： 统计学 专业人才 培养模式
近年来我国的统计学教育事业取得了长足的进步，但是和国外发达国家比起来，仍然存在着非常大的差距，我国在统计学教育方面仍然存在着不少的问题，严重的阻碍了统计学人才的培养和就业能力。因此，在新形势下，我国必须在统计学人才的培养模式上发生一些转变，加快统计学教育改革的力度，集中统计学教育的中心思想，使我国统计学教育和统计学人才和国外的差距进一步的缩小。
一、我国目前统计学教育现状
通过调查研究和理论分析相结合的方法，2010年5月27号对厦门大学统计学专业的大学生进行了访谈和以调查问卷的形式对大学统计学专业的课程体系情况、实践性教育环节、综合素质培养等各方面情况进行了调查。
本次发放的调查问卷总共有500份，主要的调查目标是大三、大四的群体，回收有效的调查问卷420份。通过对回收调查问卷的数据进行分析整理之后，总结出来了统计学专业学生存在的问题：第一，对本专业的就业方向问题，即毕业之后自己到底能干什么，干些什么。第二，对本专业的了解不够透彻，认识模糊。第三，有一半的学生认为自己对于本专业的只是掌握程度欠佳，只有少部分的学生认为自己掌握的情况比较好。第四，同样对于自己的动手实践能力，大部分的学生认为自己只是处在一般的水平，这部分同学占到了40%以上。第五，对于专业的教学效果，30%的认为教学效果一般，不是很理想。
二、统计学教育模式的改革
从以上的调查数据分析可知，我国的统计学教育仍然存在着很大的问题，统计学人才对于自己的未来仍然存在着比较模糊的认识。在我国由精英教育向大众教育转变的大背景之下，个人认为大学统计学人才的培养应该做到以下的转变。
1、结合学校的实际特点确定统计学的教育方向
过去得几十年来，各大高校为了适应社会对于统计学人才的需要，都设立了相应的统计学专业，为我国统计学事业的发展奠定了很好的基础。但是，各大高校在统计学专业设立的时候没有充分的考虑到本学校的特点，比如说师资力量、学校的优势等等，导致了培养出来的统计学人才并不能适应社会的需要。因此各大高校在培养统计学人才时，应该结合自身的优势特点，使学校的优势更加的明显。
2、对统计学课程进行合理的规划
对统计学课程进行合理的安排是促进和培养统计学人才的有效模式。本人根据多年的教育经验和调查结果，认为在统计学课程安排上应该涉及到一下几个方面的内容：第一，理论课程的教学，理论的教学是培养统计学人才的基础，是必不可少的内容。在国内的大学当中，在这方面做得比较好的大学有中国人民大学和上海财经大学，在这两所大学当中均有开设数学的基础课程和统计学理论课程，为该学校的学生在统计应用方面的继续学习奠定了良好的基础。第二，经济理论课程，对经济规律进行适当的了解是统计学教育的重要保障，使得经济学和统计学教育之间能够交叉渗透，使统计学人才更能适应社会的发展。第三，要勇于的进行创新，对统计课程的内容应大胆的进行改革，删掉部分课程的门类，对统计学的分析方法等进行重点的突出教育。第四，统计学软件的应用和有关统计理论和统计实践中的前沿问题进行介绍。
3、构建实践的教育体系，提高学生的综合素质
为了使统计学人才更加的适应社会的发展和需要，应构建实践的教育环节。和社会上的一些信息咨询公司、数据处理公司或者政府部门进行合作，提高理论教学转化为实践成果的能力，构建丰富多彩的实践教育环节，同时还能够提高学生的实际处理能力和适应社会发展的能力，实现高校、企事业单位互利、多赢的教育培养模式。
4、加强师资队伍的建设，丰富教学方法
在新形势大环境改变的背景之下，要求统计学教育的师资力量也能够适应这种大环境的转变，及时的更新自己的知识，提高自己的专业素质，对世界统计学前沿领域有着清楚的认识。另一方面，在教学的过程当中，不仅应该教会学生统计学方面的知识和能力，还应该让学生有能力读懂数据背后隐藏的意义，开启学生积极动脑的思维习惯。在统计学教育发展到今天，我国统计学教育师资力量的建设仍然任重而道远。
5、加强统计学教材的建设
统计学教材的选择应该根据学生的特点和能力选择合理的教材，目前国内大多数教材停留在理论阶段的解释、说明上, 案例较少, 从而导致学生无法开阔视野, 不能真正理解到某些方法的内涵及其应用价值。因此, 教育部提倡使用英文原版教材, 是很有道理的。
三、统计学人才培养模式的讨论
根据国家统计行业技能资格及其专业的特点，应对教育观念进行及时的更新，对高校统计学人才的培养方案进行修订，制定出一套完善的、能够适应社会发展需求的统计学人才培养模式，对于学校表现优秀的学生，还应该颁发统计师或者调查分析师资格证。另外，对于教学质量应该及时的进行反馈，使得每一个教育环节都能严格的进行落实和补充，建立教学质量的评估体系，全面的监控人才培养模式的实施过程，使得统计学人才的培养模式能够发挥出其重要的作用。
综上所述，本文扼要的对我国统计学教育现状进行了调查分析、教育模式上的改革及其应该注意的问题。总的来说，我国的统计学人才培养模式的研究主要是为了培养出适应社会各行业需要的统计学专业性人才，使得统计学高校毕业生不仅具有良好的专业知识，同时在统计设计、调查和整理分析等一些实践性环节上有着良好的适应能力。因此，只有对现有的统计学人才培养模式进行改革，有效的培养出统计学学生的创造能力和适应能力，以更好的适应社会的发展需要。
参考文献：
[1] 伍长春,宁自军,杜欢政. 应用型统计学专业人才培养模式的优化与实践――以嘉兴学院为例[J]高教论坛, 2010,(11) .
[2] 向书坚,平卫英. 30年来我国财经类院校统计学专业本科课程设置的历史回顾与展望[J]统计研究, 2010,(01) .
[3] 王花,吕洁华. 高等学校统计学专业人才培养新探[J]经济视角(下), 2010,(08) .
[4] 欧阳资生. 地方财经类院校统计学专业人才培养的探讨[J]科教文汇(上旬刊), 2010,(11) .
数据分析师统计学基础范文6
其实，不管是云计算本身，或是智能终端，还是凌驾于云和端之上的基于社会化网络的平台和应用，都会让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地地获取和产生新的数据，高性能计算设备进化的速度早已赶不上数据增长的速度，并且这一问题会日渐严峻——这样的背景下，唯有云才能解决“赋予数据以更大价值”的问题。
云计算和大数据将注定带来一次革命，无论是对社会、公司和个人来说，都是一次颠覆性的改变。互联网不再是一个展示公司的工具或平台，而是属于未来的生产方式，是关乎竞争和生存的关键。就像工业经济时代，人们无法拒绝用电；个人计算机时代，公司无法拒绝用电脑办公；大数据将带来的是竞争形态的改变，当你的客户都在互联网上，你的市场就在互联网上，如果缺乏对客户数据的判断及对市场的了解，缺少的就是核心竞争力——企业的IQ。政府和个人也一样，需要拥抱大数据时代的来临。借用黎叔的一句话就是：21世纪什么最重要？——数据！
何以跨越数据挖掘的鸿沟？
数据挖掘其实早已渗透到了人们生活的方方面面，如电子商务推荐引擎会根据用户浏览的历史记录，分析其偏好后，为用户推荐符合其偏好的商品；上海世博会期间也曾根据数据分析，明日入园客流量预报；还有城市电子医疗卫生平台、基于电子标签的食品安全追溯体系、水资源管理的智慧系统等，也都在数据挖掘领域大有可为。
尽管如此，目前大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。需要对来自网络包括物联网以及机构信息系统的数据附上时空标签，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
目前，越来越多的企业认识到数据在应用管理中的重要性，并希望将其运用到管理决策中来。从零售业到汽车行业，再到金融保险业，都在思考如何利用数据提升企业竞争力以及如何管理好并持续积累自己的数据战略资产。那么如何才能做好大数据的应用管理呢？其一，要有较强的整合数据的能力，整合来自企业各种不同的数据源、各种不同结构的数据，如客户关系管理、搜索、移动、社交、网络分析工具、普查数据以及离线数据，这些整合而得的数据是定向更大目标受众的基础；其二，要有研究探索数据背后价值的能力。未来营销管理成功的关键将取决于如何在大数据库中挖掘更丰富的营销价值。像是站内、站外的数据整合、多方平台的数据接轨、结合人口与行为数据去建立优化算法等都是未来的发展重点；其三，探索出来之后给予精确快速实时的管理指导。
在医疗领域，大多数人都拥有一份电子健康记录，不过其中的内容颇为有限，甚至只包含最近一次健康检查的基本结果。据国外媒体报道，目前足以支撑全世界健康记录资料库的工具与技术已经到位。这样的全球性数据库一旦出现，制药企业就能对其进行分析进而研发出人类最急需的疫苗及药物，即据供应链的实际需求进行优先选择。既然前景一片光明，为什么我们迟迟没有感受到由此带来的益处呢？主要是由于目前还缺乏一套访问全球数据的可行性机制。健康记录被保存在一大堆彼此隔离的系统当中，而资料持有者又没有足够的动力来分享这些信息，即使真的能把所有数据都聚拢在一起，也仍然需要通过机器学习算法及实时分析对其进行全面优化。而这也正是目前业界努力钻研的方向。
安全 不容忽视
如今，大数据发展的最大障碍在于数据的“流动性”和“可获取性”。2009年，美国政府创建了Data.gov网站，为大数据敞开了大门，公众能够通过这个网站获得各种政府数据。现在，在印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场数据的变革，首先从政府开始公开数据，其次是企业，最后是个人。开放的、流通的数据是时代趋势的要求。
大数据的利用首先要求政府数据原则上该公开的必须公开。大数据的挖掘与利用需要有法可依。我国需要尽快制定“信息保护法”和“信息公开法”，既要鼓励面向群体而且服务于社会的数据挖掘，又要防止针对个体侵犯隐私的行为，提倡数据共享又要防止数据被滥用。安全与隐私保护的隐患仍大量存在，重要的数据存储和应用不能过分依赖大数据分析技术与平台，需要重视信息泄密的风险。
众所周知，云计算、大数据、移动、社交是未来的重要发展趋势，越来越多的企业用户以及服务商开始进军这些领域来赢得市场的一席之地。对于众多的IT服务商而言，在每个领域都汇集着各自专注的产品及服务。然而，能够“通吃”这些领域的安全服务商或许是最受益的。
当前，我国对大数据的保护能力还十分有限，数据被恶意使用的现象仍然难以掌控。我国企业和个人对于数据资源的保护意识还比较薄弱。随着电子商务、社交网络、物联网、云计算以及移动互联网的全面普及，我国数据资源与全球数据资源一样，正在呈现爆发性、多样性的增长态势。但是，由于对数据保护的认识不足，以及对个人电脑的安全防护不当，企业或个人的隐私数据暴露在互联网上的现象十分普遍。2011年，我国最大程序员网站600万个人信息和邮箱密码被黑客攻击，进而引发了连锁泄密事件。2013年，中国人寿80万客户个人保单信息被泄露。这些事件都凸显出在大数据时代，信息安全管理面临前所未有的挑战。
大数据安全管理问题，是我国应用大数据面临的最大风险。虽然将海量数据集中存储，方便了数据分析和处理，但由于安全管理不当所造成的大数据丢失和损坏，将引发毁灭性灾难。相关人士指出：由于新技术的产生和发展，对隐私权侵犯已经不再需要物理、强制入，而是以更加微妙的方式广泛衍生，由此所引发的数据风险和隐私风险，也将更为严重。
正如任何事情“有其利必有其弊”一样，大数据也有它的弊端，即操作不当有可能侵犯公民的隐私权。国外有人在自己的网页上亮出极富个性的搞怪照片，结果在找工作时屡次被拒绝聘用，理由是这种打扮的人士是不适宜从事本公司工作的。这种做法到底对不对？可能一时难以得出结论。但是，防止大数据可能带来的副作用，确实是应该注意的。
大数据呼唤创新型人才
没有什么能够阻挡大数据的发展势头。大数据领域技术人才和商业人才匮乏，已是一个全球性的问题。根据麦肯锡的一项研究显示，仅美国每年就有14万到19万名数据科学家的缺口，预计到2018年将达到44万到49万，而数据科学家则更是严重缺乏。
在我国，大数据分析专业人才缺口究竟有多大，有专家粗略估算至少需要100万人。当前，具备综合掌控数学、统计学、机器学习等方面知识的复合型人才，同时又可承担数据分析和数据挖掘的数据科学家，在我国尤为奇缺。目前，我国初级的分析人员只能对数据进行简单的报表和进行描述性分析。而随着未来大数据应用的不断增长，我国大数据人才储备不足的问题将更加严重。既然如此，就应未雨绸缪，寻求对策。不难预见，在人才管理领域，十分需要培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专业人士。这种专业人士不仅具有较高的社会价值，而且能够承担起大幅度提升人才管理科学化水平的重任。
如同互联网创造了搜索、电子商务、竞价排名等一系列商业模式一样，大数据也会孕育出更多新的公司类型，这也是大数据最具投资潜力的原因。“数据金矿”就在那里等待挖掘，分析平台也日趋成熟，现阶段就是要用解决问题的视角，寻找数据分析师和懂得商业操作的人才，把数据分析产品化。
