数据分析论文范例

摘要:文章以WebofScience数据库为基础，以2015—2021年大数据领域高被引论文为样本，运用知识图谱软件VOSview-er对样本中的关键词频次进行统计，对关键词数据进行手动预处理后生成科学知识图谱，然后从研究热点、研究前沿以及演进路径对大数据技术进行量化和聚类分析。结果表明，大数据技术前沿有三个研究方向，分别是大数据开发与挖掘技术、大数据分析与管理技术、大数据运维与云计算技术。数字化、智能化、网络化是大数据技术的未来发展方向，大数据运维与云计算是大数据技术的研究前沿，数据安全是大数据技术的未来研究热点。随着人们对大数据技术研究的不断深入，大数据理论体系和大数据治理体系会更加完善和成熟，人类将进入信息技术引领下的万物互联新时代。

关键词:大数据技术;VOSviewer;热点研究;高被引论文;数据安全

引言

大数据这一科技术语并不是近几年才出现的。2008年9月，Nature杂志推出Bigdata:ThenextGoogle专刊，讨论大数据技术用于处理未来可能会遇到的问题，其中便首次使用了“大数据”的说法［1］。而首次提出大数据的定义是在2011年，麦肯锡全球研究院(MGI)在其发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》(Bigdata，Thenextfrontierforinnovation，competition，andpro-ductivity)研究报告中清晰表述:大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集［2］。随着信息和通信技术的发展，大数据不再只是一个概念，而是逐渐融入人们生产和生活的方方面面，社会呈现出万物互联的趋势。大数据技术的繁荣与各个国家的政策和经济投入密切相关。2020年3月，数据首次被纳入生产要素范围，成为继土地、劳动力、资本和技术之外的第五大生产要素［3］。数字技术发展到今天，计算机算法越来越复杂、稳定和科学，数据的产生、传输和处理的方式也发生了翻天覆地的变化，深刻地影响着人们的生活方式。大数据的基础技术是基于云计算对数据进行存储、管理、挖掘和分析，核心技术包括数据采集、机器学习、数据预处理、数据库等。大数据技术意味着数字化进程的新阶段，驱动人类社会发展，推动社会生产格局的调整。《2021年IDC全球大数据支出指南V1》(IDCWorldwideBigDataandAna-lyticsSpendingGuide，2021V1)［4］中，对全球大数据市场的未来发展做出推断，称到2025年IT投资规模将得到巨幅增长，数额将超过3500亿美元，其复合增长率(CAGR)也将达到12．8%左右。IDC中国新兴科技研究组分析师王丽萌认为，随着互联网经济的升级和加速发展，政府、企业等终端用户正在广泛开展数字化转型，完善数据全生命周期管理，运用大数据分析和解决方案提升管理决策水平、改善内外部用户体验、支持创新应用，中国大数据市场支出将在五年内稳定增长。政府、企业对大数据技术投之以更多的关注。信息和数据规模增长，人们的思维方式也受到大数据技术的影响发生改变，学界也涌现出大量大数据领域的相关研究。随着国内外研究深度和广度的不断延伸，形成了复杂的研究网络，这些庞杂的文献数据信息亟需梳理和总结。知识图谱法和文献计量分析方法中的共词共现法是分析学术领域研究态势的基本方法，科技术语和高被引论文可以在一定程度上代表学科领域的研究内容，显示出该学科领域的学者对某一方向的重视程度和研究倾向。因此，本文以VOSviewer可视化软件为工具，以WebofScience核心合集检索到的大数据领域的高被引论文为数据源，构建关于大数据领域的科技术语知识图谱，然后对该领域的前沿和热点进行挖掘、分析和解读。

1数据准备

1．1数据收集

研究数据来源于2015—2021年WebofSci-ence核心合集中大数据领域的文献，通过主题字段检索，检索标题、摘要、作者关键词和KeywordsPlus，以“bigdatatechnology”作为主题词，截止到2022年4月9日，共检索出8944篇文献，为了使数据分析的结果更有意义，对这些文献进行清洗，过滤掉信函、会议摘要、综述论文、被撤回论文等无效文献，最终以7169篇文献为样本。然后根据被引频次从高到低进行排序，选取出前1000篇高被引论文。最后将这些文献数据信息以纯文本文件的格式导出，作为本文的数据源。

摘要：商务经济学是一门国家新增设的学科专业，它的建设不仅需要有扎实的经济学理论知识，还强调以数据分析为基础的应用实践能力。如何结合目前互联网+，大数据和新零售等新趋势，打造一门应用型商科课程是一个值得关注的问题。本文以商业数据分析课程为例，介绍了如何基于计量经济学的相关知识，开设一门以stata软件分析为主要内容的商业数据分析课程。结果表明：首先，应用实践型课程的开设必须结合学科建设的方向，这样才能推动学科的整体发展；其次，选择一款学术界和数据分析工作领域常用的软件是保证课程实践性的关键所在；再次，包括stata教学在内的数据分析类应用实践型课程都应该大力发展配套数据库，在这方面，上海商学院“一带一路”数据库已符合相应要求；最后，通过“以文促教，以赛促学”可以加强师生对应用实践性技术的掌握程度。

关键词：商务经济学；商业数据分析；stata软件；学科建设；实践应用

一、引言

我校商务经济学是全国第二批批准增设的学科专业。本专业为教育部《普通高等学校本科专业目录（2012年）》中特设专业，学科门类为经济学，专业代码为020105T。截止到2019年上半年，全国已有19家高校开设了商务经济学本科专业，其中不仅有南开大学这样的综合类高校，还有兰州财经大学、哈尔滨商业大学、广西财经学院、武汉商学院等财经类院校。2015年上海商学院举全校之力成功获批开设商务经济学本科专业，经过学校近年来的大力建设和积极投入，2018年以商务经济学专业和学科为依托，获得了上海市高原学科（应用经济学学科商务经济学方向）项目的支持，同年06月经过中国商业经济学会与全国商务经济学专业学科建设研讨会一致推选我校为中国商业经济学会商务经济学委员会会长单位。我校是目前上海唯一一家开设商务经济学本科专业且获得学科类项目支持的高校，商务经济学院同时也是全国唯一以专业命名的二级学院。与全国其他十数所兄弟院校相比，上海商学院的商务经济学学科整体建设无论是在教学课程开展，人才引进、学生培养、科研平台搭建以及数据库和智库建设上都处于较为领先地位。围绕“一带一路”的国家战略，以及卓越全球城市的上海地方功能地位的要求，上海商学院商务经济学学科建设强调以商贸流通服务业为载体，不断改善上海营商环境为目标，使用大数据、互联网+和人工智能等先进方法为手段，以商务环境、商业模式和商业数据分析为发展方向，致力打造出“全国知名，上海一流”的品牌专业与学科。毫无疑问，互联网与数据分析已经进入了各行各业之中。基于此，数据在高校经管类学科和专业的教学和科研中承担的角色也越来越重要。除了高水平经管类论文包括大量的实证数据分析之外，许多高校还自主建立了大型数据库，例如北京师范大学中国收入分配研究院开展的《中国家庭收入调查》(CHIP)、中国人民大学中国调查与数据中心开展的《中国综合社会调查》（CGSS）、北京大学国家发展研究院开展的《中国健康与养老追踪调查》（CHARLS）和西南财经大学开展的《中国家庭金融调查》（CHFS）等。在教学上，培养并提高我国高校大学生数据分析能力已经成为了中国高等教育界的共识。张长亮等（2019）就从实践教学目标、实践教学内容、实践教学方式以及实践教学考核评价四个方面强调了中国高校与美国高校存在的差距，美国高校特别强调培养学生的实践能力和应用能力，因此他们认为大力发展数据素养教育正当其时[1]。在这样的背景之下，本文以上海商学院应用实践型课程———商业数据分析为例，详细描述了该课程的教学团队配备、软件使用、课程设计、数据支持以及课后激励等内容，不仅为商务经济学学科体系建设中应用实践型课程的设置提供帮助，也为国内数据分析类课程的发展提供相应的参考和补充。本文的结果表明：首先，商业数据分析的开设与本校商务经济学科商务环境、商业模式和商业大数据三个建设方向紧密结合，大力推动了整个学科体系的构成；其次，选择stata软件作为操作载体，这与学术界与数据分析工作领域所使用的软件相同，大幅度提升了老师和学生学以致用的可能性；再次，建立了具有商务经济学特色的“一带一路”沿线国家数据库，丰富了课程的数据来源并且为今后数据类工作的展开打下了扎实的基础；最后，通过“以文促教，以赛促学”激发了学生的学习热情和拓展了老师的教学内涵，同时也使得学生可以有的放矢。

二、应用实践类课程与商务经济学科建设的关系

与传统经济理论相比，实证数据分析包含大量实时性数据，通过分析这些数据可以有效地考察和探究经济主体的偏好，以及在市场中的行为。无论如何，实施实证数据分析都离不开扎实的数学和统计学基础，目前经济学界中的计量经济学已经成为了即微观经济学和宏观经济学之后，经济学又一重要的组成部分。从内容上来看，它就是通过数学和统计学的方法来描述经济变量之间的关系。应该说，计量经济学是实证数据分析的前提条件，而实证数据分析则是目前主流经济学界分析所使用的重要工具，因此作为应用经济类学科的一个门类，本校在确定商务经济学的学科方向时也将数据分析作为了其中之一。与其它行业的数据分析相比，商贸流通行业的数据分析研究可以分为两个阶段，一是通过科学的方法收集数据，并且建立有效实用的数据库；二是利用计量经济学理论配合相应的统计分析软件对收集到的数据进行分析。许多国内高校已经开设了初级、中级或者高级的计量经济学课程，这为学生进行商业数据分析打下了理论基础，但是真正要完成数据分析的全过程，单一地依靠理论是远远不够的，熟练掌握一款统计软件的应用将会给数据分析带来极大的帮助。不少高校已经认识到了这一点，例如北京理工大学在建设数据科学与大数据专业建设过程中，数据软件的应用是必修课程之一（王国仁等，2018）[2]；清华大学、厦门大学、中山大学以及上海财经大学等经济学重点高校也都将stata、spss、R语言等经济类统计软件列入了教学计划之中。为了契合上海商学院商务经济学学科建设方向，并且与其它国内经济学重点高校看齐，本校也推出了基于stata软件的商业数据分析课程。该课程与传统的经济学课程相比，旨在教会学生如何将理论知识应用到统计软件之中，帮助学生进行大规模的数据分析；同时，该课程与计算机学科的课程相比，它又强调了数据分析背后的经济学逻辑和含义。商业数据恰恰具体反映了商贸流通行业中不同主体在商业交易过程中的行为信息，通过stata商业数据分析，可以让学生通过数据去验证经济理论的正确性，让学生学会使用数据来诠释经济理论，用数据来证明经济理论。从教学和科研的角度综合来看，这个课程可以被看作是整个学科体系构建中教学与科研之间的桥梁，前沿的数据分析知识可以通过它传导给学生，学生也可以将这些学到的理论知识通过软件应用到日常工作和生活之中去。而对于商务经济学学科而言，它也可以将学生对数据分析的掌握情况如实地反馈出来，帮助教师完善整个学科的发展体系。

三、基于stata软件的商业数据分析课程设计

随着科技的发展和进步，各种各样的自媒体涌现出来，微信也进入千家万户。微信公众号作为新媒体的自媒体平台，在宣传自身的同时，又开辟了一个与广大客户沟通的渠道，并在各个行业中被广泛应用。医学学术类期刊中，已有不少的期刊开通了微信公众号，但营运情况不容乐观，关注度低是普遍存在的问题。官方网站作为自媒体的首要工具，是展示自我风采最直观、最详尽的“大舞台”，但要做到真正合理地利用官网，发挥其最大的作用也是很多期刊要慎重思考的问题。《现代医药卫生》（以下简称本刊）从2015年开通微信公众号（订阅号），推送的信息有期刊动态、投审稿相关指导、学术性会议播报、专业性课程学习等，不停地在尝试创新内容，但关注效果仍未得到有效提升。本刊官网在2017年进行了改版，整体色调、首页显示、功能加强都做了新的改变，从阅览量可以看出效果明显。现从本刊微信公众号及官网后台大数据进行分析，以期挖掘更多信息，针对性地开设栏目，创新内容，提高关注度，同时提升医学学术期刊的传播力。

1资料与方法

1.1一般资料

本刊微信公众号及官网2016年1—6月及2017年1—6月后台关于用户、图文、菜单的统计数据。

1.2方法

1.2.1收集数据

进入本刊官网数据统计后台及微信公众号后台管理账号，分别收集2016年1—6月及2017年1—6月后台统计的相关数据：一是用户分析，统计官网及公众号用户信息，包括用户的性别分布、地域分布等；二是图文分析，统计官网信息的浏览量及微信公众号推送信息的阅读量；三是菜单分析，主要统计官网栏目和公众号自定义菜单点击量。

摘要：本文以“财务数据分析”作为研究对象，对其展开研究。论文首先阐述了财务数据分析的内容及方法，然后结合现阶段高校财务数据分析的现状深入分析了其中普遍存在的问题，最后从运行机制、部门沟通、人才培养、综合利用等方面提出了财务数据分析的思路及具体对策。论文对于高等学校进一步加强财务数据分析工作提供了参考价值。

关键词：新会计制度；财务数据分析；高校

一、引言

网络信息技术、数据分析技术和云计算技术在信息处理、信息传输、信息挖掘上呈现出巨大的优势，势必推动高校的财务数据分析工作。而新政府会计制度的实施，对高校的财务管理工作提出了新的要求和标准，通过财务数据分析为高校财务管理和决策提供有价值的信息，进而提高高校财务管理水平的需求凸显，然而目前高校财务数据分析却存在许多问题，为此论文基于新会计制度背景，深入研究高校财务数据分析面临的问题及对策。

二、高校财务数据分析概述

1.高校财务数据分析含义

财务数据分析是数据分析技术在财务工作领域的应用。高校财务数据分析就是对高校的预算、账册、报表等资料中列示的各项数据指标，采用一系列的专业方法，进行总结与比较，对学校一段时期内的运行和管理状况进行客观的分析、评价，从而在相关联的数据中发现存在的问题，为学校日常管理和决策提供建议。

摘要：现代教育是多元化的，在这个多元化的教学中，如果我们仅仅只看学生毕业论文成绩的总分或平均值来为学生排名，而不看学生在论文中的运用，这样单纯的排名并不能让我们能很清楚的了解这个学生的能力，全面地了解学生对毕业论文的运用与掌握。因此，本文运用多元统计中的因子分析法，通过SPSS来实现学生毕业论文成绩评定中的应用，通过实验来解决论文成绩评定的问题。因子分析法是多元统计分析中非常实用的方法，因子分析从众多的变量中提取公共因子，特殊因子，通过公共因子线性关系与特殊因子之和来观察分析数据。可以全面分析数据，更直接地了解学生在毕业论文中的实际情况，易于分辨出学生在论文质量的优缺点，全面了解学生的能力。

关键词：毕业论文成绩；因子分析法；SPSS

1引言

毕业论文是大学生对4年所学的一次总结，学生运用自己所学的专业知识以及通过查阅文献了解相关的专业知识来书写论文。毕业论文成绩的考核是有一定的流程的，一般是先由指导老师评分，指导老师评定各项分数后，将各项分数相加，得到一个总分，然后交由答辩小组，在答辩小组中，先由评阅人进行评分，再在答辩的过程中进行评分，判定学生毕业论文的成绩，答辩完成后，将材料交由学校毕业论文指导委员会，最终由学校毕业论文指导委员会评定最终成绩，评定学生的毕业论文成绩分数，为学生进行排名。这种方式只能出现终极的成绩，但是并不能分析学生的个人能力和成绩差异的原因。因此，对学生的成绩的数据分析是非常必要的。找出一种合理的分析方法对学生毕业论文成绩进行评定，综合地分析学生毕业论文成绩，从而合理地评定学生的毕业论文成绩等级，让我们能更加清晰明确地了解学生的个人能力。若要将数据处理与分析和学生的毕业论文成绩分析相结合，需要一种综合地多元化统计分析方法。在这种大量复杂的学生成绩数据中进行分析和处理，找出影响学生成绩的各项因素，对数据的深度挖掘和分析就尤为重要。而因子分析是多元统计学中非常实用的数据分析处理方法，这种数据分析处理方法是非常深入以及有着科学地解释性的依据。

2统计方法

运用因子分析针对学生的毕业论文成绩的构成，对数据进行分析，处理，为学生的等级评定和综合排名提供了科学合理的依据，对学生成绩的分析寻找各个影响因素，对学生的个人能力有一个全面的了解。这也为学校的教学以及对学生的个人能力发展提供了一个科学合理的依据与参考。因子分析是运用几个相互无关的因子来代替多个复杂变量去表示数据变量之间的关系，也就是说将数据的原始变量进行分解，将相关性比较密切的几个变量归在同一类中，这一类变量就称为一个主因子，用较少的几个主因子来反映原始数据的大部分信息以及如何使各个因子变量具有科学的依据的一种多元统计分析方法。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响数据的主要因素有哪些，以及它们的影响力。使用这种研究技术，我们还可以分析数据各个因素的相关性，可以科学地解决影响数据的问题，在复杂多维的数据中为我们研究大数据提供了便利。因子分析是根据数据变量间的相关性，运用几个因子来代表原来的初始变量，使这几个因子能用线性组合表示与初始因子的关系，这几个因子也称为公共因子，这种主因子是帮助我们简化了项目地复杂程度。因子分析不是简单地对数据原始变量进行组合，而是对数据原始变量进行分析，将多个变量分解为公共因子和特殊因子两部分。就是要找出数据中隐性的具有相关性的变量，利用少数几个变量在数据中独立的变量因子，然后利用各变量的测定来反映因子的情况。因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合。在因子分析中，是寻找公共因子的多元统计分析方法，它运用主成分分析方法确定公共因子，以公共因子来反映初始变量之间的联系。因子分析是为了减少分析初始变量的个数，利用变量间的相关性的关系，将变量分类，也就是说将相关联度高的变量分为一组，用共性因子代替该组变量。因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用分子分析模型去评价每个样品在整体中的地位，即进行综合评价。总而言之，因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释，然后根据步骤进行因子分析。

3实例分析

在电商无限发展的今天，面对着庞大、不规则的网络评论文本数据，如何从中寻找出对企业制作销售决策有用的信息，已成为当下各大商家的关注热点。本文就这一问题展开讨论，试图挖掘出对支撑车企制定或改善销售决策有重要作用的信息。论文主要引用BERT模型并计算相关指标值，同时利用ROSTCM6软件对负面情感文本进行社会网络和语义网络分析。结果表明，超过半数购车车主对轩逸汽车的态度明显持积极情感，即该品牌汽车得到了多数使用车主的认可。最后，还运用了4Ps营销理论对情感分析过程中发现的问题进行了总结，并提出相关建议。

1研究背景及意义

在经济全球化的背景下，随着人们生活质量的不断提高，人们对出行的代步工具的需求越来越大，在综合方便、舒适等条件下，汽车便成为了广大消费者的最优选择。据中国汽车工业协会统计数据显示，2020年汽车产销分别为2522.5万辆和2531.1万辆，产销量在全球连续领先。据太平洋汽车网销售统计数据显示，2020年热度最高的车型为东风日产系列的轩逸牌轿车，其2020年1～12月总销量在各大轿车车型中排名第一，在紧凑型车车型中排名第一，综合太平洋汽车网所提供数据分析，轩逸牌汽车已经受到了广大消费者的青睐。因此，本文将东风日产系列中的轩逸轿车作为研究对象。论文主要采用数据挖掘技术和数据分析方法，获取太平洋汽车网上的轩逸轿车论坛相关评论文本信息，并对这些评论文本信息进行预处理后，分析出消费者对该型汽车产品的积极、消极或中性的情感，引用BERT模型算法并进行指标值计算，利用负面情感分析和词云分析挖掘出消费者对车型本身的关注点，最后结合4P营销策略和情感分析结果，对车企提出相关建议。论文研究有助于对有购车需求的潜在消费者提供做出购买决策的重要依据；另一方面，还对汽车商家准确把握消费者的情感倾向、改善产品和服务、制定正确的销售决策和增强企业在行业中的竞争力具有重要的战略指导意义。

2研究现状

目前，国内外对情感分析的研究有很多，但大多都更偏向于社交网络（诸如微博、微信等）的文本情感分析，专门针对汽车行业的研究却寥寥无几。根据论文研究内容，由情感分析展开国内外研究现状的论述。情感分析又称意见挖掘，是对有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。在国内，情感分析领域的研究已经取得了巨大成果，有对微博等社交网站评论进行情感分析的，也有对互联网上某一具体产品的评论文本进行细腻度情感分析的，一些学者更是专门针对汽车领域，就消费者消费价值取向与对汽车产品的情感倾向等问题做出了深入的研究与探讨。苏菊芳通过对图书馆读者的评论文本进行情感分析，得出图书馆读者情感极性从而采用本体的形式构建图书馆读者情感画像库，为读者的个性化推荐提供了新的研究思路，实现了读者的情感知识语义检索与共享[1]。杨立公等则以文本颗粒度为视角，从情感词抽取等五个方面对文本情感分析文献进行了梳理，并指出了当前情感分析系统准确率不足的问题[2]。王献伟结合了Spark平台提出应用文本情感分析来挖掘商品评论中的特征属性信息，选取了京东商城上行业排名前五的智能冰箱评论作为研究对象，通过对评论语料中智能冰箱各属性的情感倾向进行分析，获取各属性在市场上的褒贬评价[3]。周立柱等则对情感分析的研究对象和目标进行了定义，详细地回顾和分析了主要的处理方法，简要的介绍了一些相关的情感分析问题，并对情感分析现有的成就、不足和挑战进行了总结[4]。王琛则通过获取了商品以及电影评论数据，提出了Word2vec的情感分析方法，并设计实现了一个在线实时情感分析系统，方便了用户实时查询，具有可操作性、准确性、直观性等优点[5]。

3BERT模型

DevlinJ等于2018年时提出了BERT模型，并指出模型是一种NLP领域的与训练模型。BERT模型的核心内容是找出目标文本中每一个词汇与其他任意词汇的关系，在这基础上，将词汇与句子中或文本中其他词汇的联系充分表示出来，即BERT模型能更清楚地展现出词汇在上下文的不同语义。其中，E1，E2，…EN表示需要进行训练的目标文本中的文字的输入，在经过编码层的双向的Transformer编码器后，输出的就是目标文本的向量化表示结果，即T1，T2，…TN分别对应输入字的向量化表示结果。BERT语言训练模型和其他模型相比，层数更深，对词向量表示的结果更加泛化，能够对目标文本中的任意词汇或句子之间的关系进行更详细地描述。但由于BERT模型在向量化时是经过编码层的双向Transformer编码器所进行操作的，其输出结果中的词包含了该词在其他句子中的所有语义，这对预测结果会产生影响。为解决此问题，BERT模型提出了两个预训练任务模型：Masked语言模型（MaskedLanguageModule，MLM）和下一个句子预测（NextSentencePrediction，NSP）模型。

摘要：目前，中职教师教育科研能力不强，存在发现问题能力不高，提出质疑问题的能力偏弱、信息资料搜索和处理能力欠缺、解决问题设计能力不强、实际或实训操作能力、数据分析能力和写作能力都有待加强，为此，本文提出了加强理论学习，加强实际操作，加强写作操作三条路径来提升中职教师的教育科研能力。

关键词：教育科研能力；中职教师

一、教育科研能力表现形式

“教师成为研究者”是新一轮国家基础教育课程改革的不断深入的结果。如果说教师具备的科研意识是教师开展教育科研的精神动力的话，那么教师的科研能力就是教师的教育科研走向成功的铺路石。科研能力通常包括很多方面的内容，笔者研究发现中职教师教育科研能力主要表现为教师发现问题能力，就发现的问题提出质疑问题的能力、信息资料搜索和处理能力、问题设计能力、实际或实训操作能力、数据分析能力和写作能力六方面。

二、中职教师教育科研能力存在主要问题

中职教师的工作重心往往在德育管理方面，教研科研的时间和精力相对较少，因此，大部分中职教师敏锐地发现教学中存在值得研究问题的能力不够，信息搜集和处理能力薄弱，缺乏通过中国知网、百度、高校的数据库查阅文献资料的能力，不善于从大量的文献资料中选择对研究课题具有参考价值的文献资料，部分教师对文献资料检索且资料整理归纳的能力偏弱，撰写文献综述的能力有待改善，借鉴和利用文献中己有的研究成果能力水平不高。大部分中职教师设计问题解决能力差，对研究结果或实验数据的假设和预测能力较弱，根据研究内容选择合适的研究方法往往束手无策。不少中职教师实际操作能力差，表现在不能根据研究计划按步骤有效实施教学研究，在研究中遇到困难时不能及时调整研究方案。教师对实验数据分析能力不高，撰写高水平论文能力差，不少教师不能够对研究资料进行定性归纳，不能够运用教育理论去分析阐述问题，不能较好地提炼并表达自己的观点。那么，提升教师科研能力，打造能科研、会科研、善科研的中职教师队伍真的很难吗？答案是，不！

三、中职教师的科研能力的提升路径

摘要：统计学是高校经济管理类专业的一门专业基础课，大数据时代，统计学实践教学体系需要变革和重构。本文首先分析了目前统计学实践教学体系存在的问题，然后提出了统计学实践教学体系的重构思路，并重新设计了与大数据时代相适应的统计学实践教学体系，旨在培养社会所急需的应用型经济管理类专业人才。

关键词：大数据时代；统计学；实践教学体系

大数据是从大量的、各种各样的数据源中使用一定的方法、工具快速地获取到有用的信息。大数据在数据的采集、清洗、分离、分析、展示等过程中需要使用统计学的基本原理和分析方法。大数据的发展为统计学提供更快捷更方便的数据分析和可视化工具。在大数据时代，高校经济管理类专业学生必须能够广泛应用数据分析技术，能够从大量数据中提取有用的数据，并运用一系列统计分析方法对数据进行整理分析，然后得出结论，做出科学决策。

1大数据时代统计学实践教学体系存在的问题

1．1统计学实践教学意识不强。当前，应用型高等院校经济管理类专业在统计学教学过程中普遍存在实践教学意识不强的问题，教师在教学中过于强调系统化的理论知识，讲解大量的公式、定理和推理过程，让数据基础较薄弱的学生失去了学习统计学的兴趣，同时忽视了培养学生运用统计学理论解决实际问题的能力，无法让理论教学活动与实践教学环节有效地结合起来。统计学本来就是一门实践性很强的方法论学科，其价值主要体现为用统计学分析方法来解决实际问题的实践操作能力，因此，统计学实践教学要解决的首要问题是加强实践教学意识。

1．2统计学实践教学课时不足。统计学教学总课时一般分为理论教学课时和实践教学课时两部分。如果统计学一个学期有48课时，那么实践教学课时只有8课时左右。实践教学课时严重不足，这使得统计学实践教学环节不能很好地衔接理论教学环节，不能系统地运用理论知识来解决实际问题，难以发挥统计学的实践教学效果。由于课时不够，统计学实践教学主要侧重于让学生做统计学软件的基本操作练习，没有足够时间来进行综合性实践练习，也无法运用统计学分析方法构建回归分析、时间序列分析等模型来解决实际问题，因此目前的实践教学模式与社会需求严重脱节。

1．3统计学专业软件训练不够。目前，一些学校因为财力的原因，没有购买统计学专业软件进行实践教学，对学生的统计学专业软件训练不够。由于实践教学课时不足，教师往往会选择EXCEL软件来进行实践教学，学生无法接触到SAS、SPSS等专业统计软件，从而实践能力较弱。另外，统计学实践教材也比较单一，能够适合经济管理类专业本科生，既有理论知识又有软件运用的教材很少，这也使教师在统计学实践教学中无法结合经济管理专业特点进行统计学软件的讲授，只是给学生讲解如何运用EXCEL软件做一些简单的统计分析。由于缺乏系统的统计学专业软件的训练，当学生进行调查研究活动时，就会出现不知道如何运用统计分析软件、如何选择适当的模型和方法来分析数据、对统计软件分析结果不能从经济管理角度进行合理解释等一系列问题。面对着大数据时代海量信息和复杂数据，要求经济管理类专业学生具备更高的统计软件应用能力。