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统计学的数据分析范文1
【摘要】本文基于高中生个性化学习，我们认为，链源：“数据收集”链宿：“数据分析”，链节为“数据描述”的“内容数据链”，通过各种形式的数据联动，使统计内容数据链外化为“统计能力链”，内化为“统计知识链”，发展为“统计素养”链，成为对高中生有重大影响的“统计思想链”。
【关键词】大数据 高中统计 数据分析 内容数据链
大数据的价值性，快速性，大量性，多样性，和预测功为教育提供了一种可能目前教育的形式多种多样，慕课、微课、网络公开课等等。大数据时代下的教育是怎样的呢？是基于个性化学习，是量化的，自我组织学习内容的教育，不仅要了解学生“心声”，认知水平和学习兴趣，而且要师生互动、合作探讨学习内容，将传统课程、教学、教材的内容数据化，利用可视化技术，提高学习兴趣。提升内容吸引力。高中统计内容必须系统化、过程方法直观化，这对高中的统计内容提出了挑战。使专题块和课程案例集以数据知识链为核心，使教育在大数据时代下的“量化”。
一、高中统计内容的新契机是大数据
使教育由数字支撑变化到数据支撑。高中统计教学场景布置，统计内容设计，学习场景的变革等等过去靠“敲脑袋”或者“理念灵感加经验”的东西，在背景为物联网、云计算、大数据下，变成一种由数据支撑的“行为科学”.用数据分析的方法对高中统计内容进行分析、挖掘，利用大数据更改高中统计内容，建立主线为“统计知识链”、目标为培养“数据分析能力”首尾呼应内容数据链，使高中统计内容的系统更加优化。
由于各种原因使高中统计内容，没有得到较好的发展.直到国家教育部颁布了各种政策，统计才得以发展.然而各种问题的存在仍然困扰着我国统计教学发展。大数据关注每一位学生的个性化需求与发展，关注学生的自我意识，分析群体心理，让教师关注学生的兴趣爱好，选择适合学生的方法，让学生自主的、创新的学习。
正如教育家张韫所说：“大数据时代的到来，让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个人的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能.对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。”大数据在充分了解学生各种需求，目前处于的状态的情况下合理运用各种统计内容，各种现代化的教学方式，不拘泥于传统化教学方式，利用各种资源形成螺旋式上升的统计内容数据链。使每一位学生都乐于学习，其个性化学习需求成为可能。
二、高中统计内容数据链在大数据视域下的内涵
数据高中统计内容的核心研究对象，数据分析是重点，统计学习是在初中的基础上，进一步学习数据统计方面的各种方法；用各种操作培养学生的归纳推断能力、统计思维、数据分析素养，提升学生在数据分析方面的能力，统计内容数据链为学生统计能力的提升提供了研究平台。把课程目标，学生需求、与大数据算法，数据链式结构有机结合起来是大数据视域下的统计内容数据链核心思想，利用大数据，将统计内容数据化，增强内容的可读性，衔接性、合理性、连贯性，织成统计知识，形成统计内容数据链。例如：具体环节为：链宿是“样本估计总体、”等数据分析方法，链源是“系统抽样，等距抽样、分层抽样”，链节是的数据描述、统计图形.通过统计知识的实际应用使“统计知识链”为统计内容数据链的内化，“统计能力链”为其外化，“统计能力链”，“统计素养链”为其发展，成为对学生产生重大影响的“统计思想链”所以，利用大数据的科学方法可使统计内容体系最终形成的统计思想体系；数据结构的链式模型，将促进学生创新思维，增强学生的参与积极性，使高中统计集“知识链、能力链、素养链、思想链”于一体。
三、高中统计内容大数据视域下下的数据链设计
（一）高中数学统计内容知识结构
各种版本的高中数学统计内容都介绍了基本的获取样本数据的获取，提取方法，就是我们常说的用样本推断总体，部分推断整体.统计知识注重培B学生数据分析的能力，利用实例讲解数据的各种思想，方法结合在一起，提高学生的综合能力。例如：结合具体问题情境，学习如何进行数据收集，分析，如何思维理解其含义。
（二）高中数学统计内容的教学要求
课标充分重视高中数学统计内容，并采取了有效的改进和创新措施。教学过程中，注重学生自我特长的发展，创新教学方式，不拘泥于传统的书本知识，强调以人为本，面向未来，让学生有数据意识，学会用数据说话，将统计知识运用于实践。
（三）高中统计内容在大数据视域下数据链设计
量化教育是大数据时代的可行教育，通过数据了解学生的个性化需求，促进学生的个性发展，注重创新式培养。结合教材利用现代化信息技术设计出学生乐于接受的教学方式。从“数据读心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最终形成“数据育心”的培养链是统计内容数据链的设计原则。例如：分层抽样内容数据链的设计.首先，将分层抽样知识系统化。其次，将分层抽样的过程方法直观化。最后，依据统计内容数据链的设计原则和学生个性化学习需求，动态生成分层抽样内容数据链。把具体问题数据化。使分层抽样内容数据链成为满足自我发展需要的“知识链、方法链、素材链”。
四、结语
综上所述，对统计内容数据我们应该就地取材，因地制宜，开创多种方式的教学方式，注重学生的个性化需求，不要拘泥于传统的教材，注重培养学生的创新思维和自主参与能力，要让学生发挥主观能动性，积极主动的自己去思索，发展自己的特长，学会将具体的事情数据化不用数据的思想去思考问题，去看世界，老师也要探索更好的教学方法。将现代化的科学技术与传统枯燥的教材相结合创造出一种能够发挥学生潜能，特长的教学方式，要循循善诱，引导学生。总之，统计内容数据链能更好地使学生不断提升自己的数据分析“能力链”使学生学会用统计思想、统计方法、统计思维、统计观念、统计意识来认识世界，改造世界。
参考文献：
[1]魏忠，何立友.大数据时代的教育革命[J].考试：理论与实践，2014，（4）.
统计学的数据分析范文2
一、“数据”是说明问题的“证据”
1.要让学生感受需要用数据来说话。
统计教学与其他数学内容一样，首先要激发学习的需求：为什么要统计？与其他数学内容所不同的是，统计是用“数据来说话”。
在《复式折线统计图》教学中，结合生活实际以及折线统计图的特点，我们创设了“常州气温是否变暖”问题。通过师生谈话聊出“气候变暖”话题，提出问题：怎样说明常州气温是在变暖？在现实且有意义的问题驱动下，让学生充分感受“数据”是说明问题有力的“证据”，以此认识到数据分析的重要性。
情境只是载体，想到需用“数据”说明问题是活动目的。随着一次次经验的积累，学生也就逐渐体会到“数据”能说明问题，说明问题需要统计数据，统计能帮助人们了解事情并做出判断，也就逐渐建立了统计意识。
2.要让学生明白用怎样的数据来说话。
在《复式折线统计图》教学中，为使学生感受怎样的数据才能科学地说明常州气温变暖问题，师生间进行了如下对话：
师：你们觉得要收集怎样的数据呢？
生：收集今天的气温。
师：单单收集现在的气温能说明这个问题吗？
生：不能，要现在的和以前的，这样才可以对比。
师：对比，是一种好方法！只是，气温有最高气温，有最低气温，还有平均气温，你们觉得这里用哪个气温比较合适？为什么？
生：平均气温。因为平均气温在中间，既不是最高的也不是最低的，比较公平。
师：是啊，在新闻中经常会出现在哪一年或哪一个月出现极端气温。为了避免这种极端数据影响我们的判断，所以要用“平均气温”来比更合适。但气温的变化很微妙，如果用今年和去年气温比，很接近，很难发现问题。怎么办？
生：相隔时间久一些。
生：调查年份多一些。
师：其实，气象工作者和你们的想法一样，一般用现在月平均气温与前几十年的月平均气温作比较。（出示在常州气象局查阅的常州1949年-2000年的50年月平均气温和常州2010年各月平均气温）
……
《课程标准》（修订稿）对统计教学明确提出：要会根据实际问题设计简单的调查表，能选择适当的方法（如调查、试验、测量）收集数据。很显然，如何收集数据、搜集怎样的数据是要求学生达成的能力要求，那么，数据的科学性教育也就显得尤为重要了。
二、“数据”是分析问题的“依据”
1.要让学生读懂数据表达的信息。
在《复式折线统计图》教学中我们设计了这么一道练习：下面两幅统计图，只有一副是真的，请同学们猜一猜那副是真的。
这道题是根据苏教版小学数学教材中的练习改编而成。改编后的练习不仅丰富了统计内涵，更重要的是通过游戏的形式使学生产生对数据的亲近感，让学生感觉数据并不枯燥乏味，数据分析也不仅仅是计算，数据是蕴含信息的，数据是能表达生活实际，每幅统计图其实就是告诉我们一个生活故事。
2.要让学生体悟数据有助于分析问题。
发展统计意识、培养学生的数据分析观最有效的途径就是让学生体会统计的价值。数据是能表达信息的，数据所表达的信息是能够帮助人们做出决策的。
在《复式折线统计图》教学中，为使学生认识到统计对决策的作用，设计这样的题目：完成某地区7-15岁男女生平均身高统计图。
（1）给出7、8、9岁男女生平均身高的相关数据，要求学生独立描点、连线完成部分统计图，并交流绘制的过程。
（2）进行分析和推测。
看着7-9岁的身高图，先猜一猜9-15岁男女生的两条折线会有怎样的发展趋势。然后出示9-15岁的折线统计图，说一说男女生7－15岁身高有怎样的变化。再想一想，如果接着画下去，男女生的两条折线还会怎么样？
两次猜测都旨在建立“图表意义”与“现实问题”间的思维链接。第一次猜测直接出示统计图得到验证，重在读懂统计图；第二次猜测重要的不是结果，而是要让学生理解后面两条折线到底怎样变化，需要再调查数据，分析数据才能做出判断，重在统计思想的渗透。
统计学的数据分析范文3
关键词：信息素养；研究生；数据；北京交通大学
中图分类号：G643 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）18-0245-03
信息素养是指人们在解决问题时利用信息的技术和技能。这个概念是1974年由美国信息产业协会主席保罗·泽尔斯基首次提出后又经该协会定义的。随着计算机等现代技术的发展，信息量以几何级数的方式递增。一方面，准确完整的信息是做好决策的基础，另一方面，如何进行有效的检索，是利用信息从而解决问题的关键，这两者均取决于人的信息素养。
研究生教育担负着为国家建设发展培养高素养、创造型人才的重任。现代管理学之父德鲁克曾经说过：“知识工作者的生产率是21世纪管理的最大挑战。”
在北京交通大学，早在2004年，便把信息素养的教育列入了研究生学期教育的内容，为了全面掌握研究生信息素养情况，使信息素养教育更具有针对性，我们于2011年9月对北京交通大学的博士研究生和学术型硕士研究生进行了抽样调查，并结合访谈的形式对于相关重点问题进行了确认。
一、样本与调查维度说明
调查根据各院系学术型研究生数量的相对比例，共随机抽取360位研究生进行调查。经检查核对，最后共获得有效问卷343份，有效问卷回收率为95.27%，样本总量占6 847名学术型研究生总量的5.3%。有效样本在各学院的分布情况为：电子信息工程学院50人，计算机学院29人，经济管理学院97人，交通运输学院29人，土木建筑工程学院39人，机械与电子控制工程学院20人，电气工程学院20人，理学院21人，人文社会科学学院11人，软件学院17人，建筑艺术系5人，语言与传播学院5人。在全部被调查者中，硕士研究生为主体，占84.54%，其余为博士研究生；从年级分布看，一年级占45.18%，二年级研究生占43.73，三年级研究生只占11.07%；从性别构成看，男性占57.73%，女性占42.27%，与我校男女生总体比例58.4∶41.6持平。
调查的维度包括研究生信息素养教育基础、获取并利用专业信息的途径、对提高自身信息素养的途径选择与期望三个大的方面，共包含22个问题。
二、调查结果
1.研究生信息素养教育基本情况。调查表明：近四成研究生在本科阶段没有受过正规的信息素养教育。有34.74%的被访者在本科阶段没有学习过科技信息检索或类似的课程；有40.12%的被访者没有学过学术论文和学位论文写作的课程或听过相关讲座。
2.获取并利用专业信息的途径。在使用各种信息资源方面，以图书馆资源配合网络搜索引擎为主；将近1/3的学生经常使用纸本书和期刊，并通过专业相关论坛学习；还有一小部分学生利用免费的（见表1）。
在对既有资源的深入使用方面，对我校图书馆的使用情况的调查表明：有80.62%的学生使用过借还书服务；61.67%的学生做过电子数据库检索；44.49%的学生进行过书刊阅览；只有36.12%的学生使用过学术资源门户；26.43%的学生做过信息咨询；17.62%的学生使用过馆际互借；甚至有20%未使用过借还书服务（见表2）。
计算机技术发展到今天，涌现出很多面向公众的免费软件，这些开源软件除了在社交网络方面，在各专业领域里也层出不穷，熟练运用这些免费软件将是对我们当前有限资源的一个有效补充。但使用情况并不普遍。有15.42%的学生没有用过任何一款开源软件（见表3）。
研究生对本专业领域内优秀文献及前沿信息的掌握情况在一定程度上决定其创新力。研究生对其专业核心期刊及网站信息的掌握途径如下：60.79%的学生请教导师或同学，46.26%的学生利用期刊导航系统，28.63%的学生利用CSSCI或CSCD获知，11.45%的同学咨询图书馆员，其他途径为4.41%（见表4）。
从外文数据库的使用情况来看，有3.08%的学生从不使用本专业外文数据库；有43.17%的学生不熟悉外文数据库但常用Google找英文文献阅读；只有29.52%的学生经常使用本专业的外文数据库。由此可见，我校的专业外语和外文数据库的培训亟须加强（见表5）。
学术数据库的便捷和及时已成为研究生学习、研究过程中不可或缺的工具。随之而来的大量电子文档如果得不到系统的管理，会浪费掉很多时间和精力。与国外学校情况相比，我校研究生对参考文献管理工具的认识和使用情况令人担忧。以三种最广泛使用的管理工具为调查对象，使用过endnote、noteexpress或 refwork这三种管理软件的学生分别占16.74%、12.33%和8.81%，竟有近63.88%的学生没有使用过任何参考文献管理软件（见下页表6）。
3.提高研究生信息素养的方向与途径选择。调查显示：31.42%的被访者不太能对所浏览的网站的权威性作出判断，2.65%的被访者完全不能判断出所浏览网站的权威性；有40.27%的被访者回答能够判断网站的权威性，但根据的是模糊的经验；只有25.66%的被访者因为听过有关讲座，从而能够准确判断所浏览网站的权威性。
信息搜索能力提高途径方面，43%的同学希望采取听主题讲座的方式；22%的同学选择上选修课；20%的同学选择自学；15%的同学愿意请教导师和同学。
三、分析与建议
1.需强调信息技术教育与信息素养教育的结合。近四成研究生在入学之前没受过正规的信息素养教育，这样的数据映射了中国对于信息素养教育的认识严重不足。国外对信息素养问题的研究可谓由来已久。20世纪60年代至今，相关的研究已相当深入。通过Elsevier、Infotrieve等检索系统都可以检索到众多的研究文献。而通过“google”进行网络检索则返回了1 180 000条记录。这些记录中包含大量的信息素养研究组织、论坛、专门研究网站和资源网站，可以找到数量丰富的研究报告、论文、会议文献及有关的项目和计划等资料。资料还反映出信息素养概念的内涵逐渐由最初单纯的信息技能掌握到人的整体素养层面的演进以及信息素养重要性被广泛认可的过程。
相对而言，国内信息素养理论研究比发达国家滞后得多。1984年，教育部《关于在高等学校开设〈文献检索与利用课〉的意见》，奠定了《文献检索与利用课》作为中国高校大学生用户教育主要形式的地位。此后，受国外影响，中国图书情报界对用户教育活动的理论思考逐渐演变上升为信息素养层面的研究。就发文量而言，中国对信息素养问题的真正研究始于20世纪中期。1995年首次在研究文献中出现了“信息素质”和“信息素养”的概念，但之后发文数量一直非常有限，到2011年一共682篇。反映出中国对信息素养问题的研究多年来一直徘徊在较低的水平。
在对被调查者的访谈中，他们接受的信息教育要么就是计算机教育（简称为“计算机课”、“电脑课”）和在此基础上有所发展的信息技术教育，并以掌握计算机、网络等信息技术的知识和技能为最终目的；要么就是信息化教育，即将计算机、投影仪等设备用于辅助教育。从2000年开始，信息素养概念已进入一部分信息技术教育研究人士的视野，在国家信息技术教育相关政策中也出现了“信息素养”的提法，但基本上是将信息素养的培养局限于信息技术教育之中。而图书情报界则主要是从原有的用户教育、尤其是文献检索课的视角来看待信息素养。
因而，针对于研究生的信息素养教育，应该强调信息技术与人的学习、生活和工作的联系，强调信息和信息技术在各个层次上的学习与应用，特别强调信息素养在终身学习与自主学习中的作用，强调信息素养与个人发展的关系。
2.有待建立统一的信息素养标准，涵盖教育的全过程。信息素养标准是信息素养评估的依据，也是信息素养教育的课程目标。因此，各国积极建立适合本国国情的信息素养标准。在这一方面，美国、英国、澳大利亚制定的信息素养标准都对其他国家产生了一定的影响。美国最具有影响力的信息素养标准分别制定于1998年和2000年。1998年美国学校图书馆协会与教育交流技术协会制定了《学生学习的九大信息素养标准》，并且涵盖了教育的全过程，是从中小学基础教育到高等教育的一个重要主题。
中国的信息素养教育研究起步比较晚，目前还没有制定出一套全国通用的信息素养评估体系。《北京地区高校信息素养能力指标体系》是中国第一个正式的并且比较有权威的信息素养评价标准体系。该指标体系参照了美国、英国和澳大利亚高校的信息素养评价标准，共分为7个一级指标、19个二级指标、61个三级指标。
信息素养教育和其他任何一种教育领域一样，素养的提高是多个相互联系的因素持续作用、形成合力的结果，局部的强化难以实现。且研究生中的绝大多数毕业后便要走向职场，与其他层次的教育相比，除了传统意义上的学习的压力，还有面临从学生到职场人的转变的压力。如果单纯从研究生阶段加强信息素养教育，即使体系完备，也难以避免学生现学现用，不成系统的弊端。
3.信息素养教育亟待与学科课程整合。最新的研究文献数量表明：国外的信息素养教育的重点已经转向培养学生的终身学习能力和评判性思维能力，探讨促进图书馆、学生、教师及管理层的密切合作、谋求多学科的信息素养教学已经是研究重点之一。
统计学的数据分析范文4
1 引言
甘肃省作为我国西部经济欠发达省份，以教育信息化带动教育现代化发展，坚持以深度融合、机制创新、企业参与、应用驱动为导向，在教育管理信息化基础建设、深化应用、创新融合方面，克服基础条件差等困难，努力实现跨越式发展。
认真贯彻落实《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》精神，(简称《十年规划》)。《十年规划》提出了我国教育信息化未来十年的8项任务和5个行动计划，这8项任务和5个行动计划又被概括为“三通两平台建设”。三通即：“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”，两平台即“教育资源公共服务平台、教育管理公共服务平台” [1]。
2 甘肃省教育管理公共服务平台顶层设计
“十二五”期间，重点建立覆盖全省各级各类教育的基础数据库及其管理信息系统，为各级教育行政部门和各级各类学校提供教育管理基础数据和管理决策平台。
按照教育管理信息系统“两级建设、五级应用”原则，坚持“核心系统国家建、通用系统省级建、特色系统本级建”的建设模式。以甘肃省教育数据中心为依托，集中省级硬件基础环境、人员技术力量，统筹建设教育管理公共服务平台和教育资源公共服务平台，两平台硬件环境共建共享，充分发挥效益，为全省教育管理和应用提供服务。国家级核心系统全面部署，省级通用系统基本完善，各级特色系统逐步推进。
在整体推进过程中，以硬件基础环境建设为基础，以保证国家核心系统部署与落地应用为第一要务，以省级通用系统建设与应用为特色，利用大数据统计分析为各级各类教育行政部门提供科学的决策服务，促进教育公平和教育现代化发展。
3 甘肃省教育管理公共服务平台基础运行环境[2]
为保障我省教育管理信息化的整体推进，向全省各级各类教育行政部门提供教育管理公共服务和基础数据支撑，从2010起，加强省级教育数据中心建设工作，为省级和不具备机房环境的市州提供网络基础环境。按照“国家教育管理公共服务平台《省级数据中心建设指南》”中总体要求进行建设，按照B类数据中心建设标准，建成了面积达250多平方米，安全、高效、节能、功能齐全、服务到位的省级教育数据中心。
4 甘肃省教育管理公共服务平台建设情况
从2013年截至目前，我省教育数据中心已部署的国家核心管理系统有：中小学生学籍管理系统、中小学校舍安全管理系统、学生资助管理信息系统、中等职业学校学生管理信息系统、学前教育管理系统、教师管理信息系统、基础数据库、应用支撑平台、安全运维监测平台等，基本完成了教育部要求的全部系统的部署。
5 运用技术手段，实现各系统数据挖掘整合
2014年在国家核心系统建设的基础上，为了便于各业务系统数据分析报表的查看和检索，我省专门开发了甘肃省教育综合数据监测系统，通过统一的教育管理数据监测平台，对所有业务系统数据进行监测，通过统一的门户平台进行展示。
该系统设计面向服务的体系结构(SOA)，使用J2EE和HTML5程序设计并且在数据的抽取、转换和加载运用了目前先进的ETL技术，通过对中小学学籍系统数据库、教师管理系统、中等职业学校学生管理信息系统数据库、校舍安全管理系统数据库的关联，动态提取各种数据，生成教育行政部门所需的各种统计报表。系统通过学生、教师和学校三个横向维度，按照学前、基础教育、中等职业教育和综合四个纵向维度，把各业务系统报表统一进行展示，并跨系统进行数据关联和对比，按照教育决策部门需要，灵活方便地生成的各种类型报表，按照折线图、饼状图、柱状图和数据报表等形式直观方便地进行展示。
6 利用大数据分析共享，提高社会公共服务能力
按照“核心系统国家建、通用系统省级建、特色系统本级建”的原则，进一步落实“一库五应用”建设目标，甘肃省在国家核心系统建设的基础上，对各孤立分散的业务系统数据进行跨系统整合，科学、精准、可持续的获取数据，深度挖掘分析数据，从而打造甘肃省教育管理数据监测服务系统，为全省教育行政部门提供科学有效的决策数据。
根据我省当前的信息系统实际情况，结合今后教育信息化的长远发展和规划，将各业务系统数据通过抽取、转换、加载等环节，加载到甘肃省教育管理数据监测服务系统中，满足甘肃省教育管理数据监测及分析需要。如：学籍系统、教师系统、校安系统、学期系统、中职系统等都是原始的基础数据，如要跨系统进行数据分析对比和提取，应了解：①农村六年制小学按照学生人数统计教师的分配情况，初级、中级、高级教师的分配情况，教师的年龄结构情况，音体美艺术类专业教师的分配情况。②根据学校片区分布和片区学生教师人数，分析片区学校布局是否合理。③通过小学入学人数、幼儿园入园和毕业人数、义务教育人口监测中适龄入学人数对比，分析入园和入学情况。④查看全省大班情况等。要得到这些分析报表，必须通过对各业务系统源数据进行动态抽取、转换、加载和分析，最后生成所需要的报表。
7 结语
“三通两平台”的建设和应用是我省当前阶段教育信息化发展的战略重点，应用好教育管理公共服务平台是各级教育信息化工作者的愿望，通过对各孤立的管理系统的数据挖掘和分析，向各级决策管理者或专业人员提供及时、科学、有效的监测报告，从而为决策者科学决策提供服务。
统计学的数据分析范文5
关键词：应用统计学；生产过程；应用；校企合作
一、应用统计学的主要步骤和要点
1.1样本的选择
样本是应用统计学方法实践的首要要素。所有的统计归纳和对比分析都是建立在样本群的调查之上的。所以样本的选择至关重要，既需要具有随机性，又要有代表性，不能过于偏向某一领域又不能不顾及权重的配比。
1.2统计方法的确定
应用统计学科中有很多统计学的方法，可以对样本量进行多种处理与计算，既可以简单分析样本的分布特征，又能够从时间序列上获取其趋势。而一些复杂的统计学模型则提供了更加精确和量化的对比模拟方案。
1.3统计结果的分析
对统计结果的分析也是统计学应用的重要环节，在分析时不仅要考虑结果直接体现出来的表面特征，还要学会从表面特征挖掘出其背后可能存在的因素与条件，进而得到一个比较合理科学的解释。
二、应用统计学在生产实际中的应用表现
2.1应用统计学在经济学领域的应用
经济一直是我国发展过程中重点关注的对象，经济基础决定上层建筑，所以有效的把控经济走势，快速精准的判断经济拐点，果断坚决的进行经济指导和干预才是推动和保障我国经济稳步发展的关键。应用统计学作为一门需要使用统计学理论进行现状分析的学科，恰好可以满足经济学发展的需要。越来越多的经济分析实例需要建立在完善和科学的统计结果之上，而经济学专业的学生也不断加强自身的统计学相关知识。例如对于金融行业来说，无论是风险投资还是项目推广，都需要提前对市场进行预判，对受众和用户进行一个大概的了解。应用统计学就能够在进行样本选定和调查后，根据长期经验得到的指数建立模型，分析客户心理和消费能力等要素，进而为后续的发展指明方向。
2.2应用统计学在医学领域的应用
2020年一场突发的公共卫生事件牵动着全球人民的心，一种新型的病毒在人群中大肆传播，造成身体健康的严重损害甚至夺去生命，对医学领域带来了巨大的挑战。这时，应用统计学的知识和理论就为防疫战疫提供了重要的理论依据。通过前人对类似传染病的统计结果，建立一个传染病扩散速率和死亡率等的数量关系，各个参数都由经验给出，从而就可以针对不同的病毒传播特征得到一个模型，既可以比较早的对未来情况有一个把握，又能够为公众提供一个科普的窗口，提醒人们注意保护和预防。
三、统计学理论在大数据时代的应用
3.1数据分析、统计学理论之间的结合
应用传统统计抽样方式，无法对庞杂数据来进行分析、处理，也难以展现出大数据的知识密度，获取的分析结果自然不够精确，这无疑会影响数据的挖掘、使用成效。将数据分析、统计学理论之间结合，能够打破传统数据分析模式的限制，充分发挥出大数据的价值。大数据内容多元、混乱，对数据形式准确性要求不高，可以利用统计学分析方式来对比数据变化，同时，大数据对数据精度的要求并不是很高，而是“以量取胜”，更加侧重于整体研究，通过数据分析、统计学理论之间的结合融合了两者优势。
3.2创新数据分析理念
大数据具有价值、多样、高速、大量4个方面的特点。基于大数据分析的特点，既往相关专家总结出了如下公式，即：大数据=高频海量数据+复杂类型的数据。在大数据时代下，数据分析工作便是对海量数据的分析、归纳、统计、总结，挖掘出其中具有价值的信息和内容，进行对比，以得出具有价值的信息。在数据收集、处理环节中，需要进一步创新数据分析渠道，扩充数据来源，对于相关人员而言，要具备数据积累、处理的意识。大数据具有一定的流动性，在时间的流逝下，数据信息数量会继续增加，因此，相关人员要具备创新化的数据分析理念，让数据真正实现增值，以帮助人们更好地解决问题。
四、加强校企深度合作，构建统计专业学生的培养体系策略
4.1完善校企合作政策法规保障
首先，政府应以立法的形式完善专业教育校企合作相关法律法规，通过法律对院校与企业在开展合作中的责任、义务与权利加以确认，为校企双方在人才培养方面的深层合作提供制度保障。其次，保证政策“落地”，一方面可通过教育宣讲的方式，强化院校、相关企业以及社会组织等对有关政策的深入了解，从而获得合作各方的配合与支持；另一方面，在政策实施过程中还要及时收集反馈信息，并针对合作受阻原因，继续完善相关政策，保证政策真正“落地”。
4.2开创多元化的合作模式
第一，可通过“产教结合”的方式，这也是当前校企合作的主流模式，主要包括短期性实习、参观考察、专业技能竞赛等形式。第二，实行“订单式培养”模式，为企业定制输送专业人才，此模式只能应用于特定合作项目。第三，实行“校企共建”模式，校企双方通过整合资源，在合作中充分发挥各自优势，实现校企双方的良性互动。
4.3打造“双师”高校教师队伍
首先，学校每年要划拨用于“双师”教师培训的专项资金，用于教师委培、访问等教师培养项目，同时还要积极鼓励教师进行在职研修或者深入企业实践，提升高校教师的综合教学能力。其次，学校可以聘请企业高精端专业人才到学校参与实践教学，通过专题讲座、课程建设等方式，提升学生的专业能力，发挥专业示范与引领作用，与学校共同研究应用统计学专业人才培养方案。
统计学的数据分析范文6
【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
【论文关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：
（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；
（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；
（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；
（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
