数据分析师统计学基础篇（1）

中图分类号：G420 文献标识码：A

文章编号：1009-0118（2012）04-0101-01

一、统计学的性质与特征

根据《不列颠百科全书》的解释，统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。著名的《韦伯斯特大词典》指出，统计是一门收集、分析、解释和提供数据的科学。美国著名统计学家MarioF.Triola在其《初级统计学》里也写到：“统计指的是一组方法，用来设计实验、获得数据，然后在这些数据的基础上组织、概括、演示、分析、解释和得出结论”。综合来说，统计学就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。其中数据收集主要是通过各种调查以获取数据，数据处理是将数据用图表等形式展示出来，数据分析是选择适当的统计方法研究数据，数据解释是对数据理论分析结果的说明，最后就是从数据分析中得出与实际结合的客观结论。

统计学的性质决定了其既重理论又重实践的特征。统计学有较强的理论性，统计理论分析所用的方法基本上属于数学的范畴，因此要学好统计学必须要求学生拥有较扎实的数学基础，同时对统计分析数据的解释大多也要结合所研究问题的专业理论；统计学同时又有较强的实践性，因为统计分析的基础是数据，而数据都是来源于对社会实践的调查所得，最重要的是统计分析的结论是要用来解决实际问题的。

二、高校统计学教学存在的主要问题

（一）培养计划设置不合理。统计学的理论基础主要来自于数学中的概率论，因此学生在学习统计学这门课程之前必须要求已经掌握基本的概率论知识，否则就会导致学生的知识体系产生跳级现象。这种情况不乏实例，有高校的培养计划里就出现过统计学与概率论两门课程基本同时进行（如安排在同一个学期），甚至先上概率论后上统计学，这种不合理的课程顺序设置给教师教学带来了很多痛苦和无奈。

（二）只重数理推导忽视专业理论分析。很多统计学教师自身是学数学出身的，因此在给学生教授统计学时非常热衷于数理统计理论和公式的推导，而对统计分析数据的解释及结论的得出寥寥数言即告完毕，学生感觉不像是在学习一门专业基础课程，反而感觉像是在学公共基础课——数学，这不仅会造成学生学习很吃力，而且会严重挫伤学生学习该门课程的积极性。

（三）过分强调应用和应试，忽视理论基础。这种现象和上述的刚好相反，很多经管类专业的统计学教师自身数理统计基础并不扎实，所以在教授统计学时往往会侧重应用和应试，比如只要求学生记住某个公式、怎样套公式等等，但从应试的角度考虑这种方法有一定的效果，但是从根本上讲违背了教学的初衷，学生虽然可能会考试及格但不一定真正掌握了统计学的知识，不利于其今后的长期成长。

（四）教材依赖性严重，不结合实际。这种问题不仅出现在统计学教学中，很多高校老师长期上某一门课程，但连续多年都使用同一本教材，不仅自身知识结构不断老化，而且无法及时将社会上的新兴现象与专业课程理论相结合。任何专业课程的理论知识体系都是随着社会实践的发展而不断更新和完善的，而且任何一本教材都不可能将该门学科的知识体系概括得完美无缺，因此依赖单一教材上课既不利于学生学习，也不利于教师自身素质的提高。

三、完善高校统计学教学的对策

（一）改革专业培养计划和课程设置。作为经管类专业基础课程，统计学的主要先行课程是概率论与数理统计，其他相关先行课程包括高等数学、线性代数、经济学、管理学等等，这些先行课程大部分要到大二上学期才结束，因此在设置专业培养计划时应考虑将统计学课程最早只能安排在大二下学期，或者靠后。同时，在统计学理论课结束后可相应安排一门统计软件分析之类的实验课程，以强化学生对统计知识的理解和应用。以笔者所在的广西工学院管理系为例，该系六个本科专业均在大二下学期开设有《统计与统计分析》和《统计与统计分析实验》两门课程，其中《统计与统计分析》一般排在前十周教学，而相应的实验课则排在后十周，这种连串的课程设置既有利于学生对统计学理论的理解和巩固，也有利于对统计分析方法应用的掌握，通过这种训练学生会把自己学到的统计学转化成一门实用技术，终身受益。

（二）完善教师的知识体系，全面培养学生的知识和能力。统计学的性质告诉我们，它是一门理论和实践结合非常紧密的学科，数理基础决定了对理论的掌握熟练程度，而专业理论是实践分析的依据，二者均不可偏废。作为统计学的专任教师，应在这两方面强化自身的基础。因此，文科专业出身的统计学教师可适当加强概率论等课程的深入研究，而纯粹数学出身的统计学教师应该强化对所教授专业主要理论的系统学习，只有这样学生才能得到全面的统计学教育。

（三）抛弃教材依赖，积极尝试案例教学。传统的教学方式过于依赖教材，而鉴于很多教师习惯使用同一本教材的弊端，一方面应建议教师尝试更换新的教材，另一方面应积极鼓励教师引入案例教学。案例教学是对社会实践的一种模拟，它非常有利于训练学生理论联系实际的思维，让学生在课堂上就能够接触到各种类型的实际问题，培养学生综合运用理论知识去解决实际问题的能力；同时，大多数案例问题的解决方案不是惟一的，具有挑战性和灵活性，这也有利于调动学生学习的积极性和主动性。

参考文献：

数据分析师统计学基础篇（2）

中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2015）10-0013-03

随着大数据时代的到来，各行各业都在利用大数据推动本领域的发展。常熟理工学院自2009年开展教育信息化建设以来，在数据分析方面进行了不断地探索与实践，目前广泛应用于教学和管理中。

一、数据分析的必要性和可行性

高校内部一般都建有：教务系统、科研系统、学工管理系统、人事管理系统、资产管理系统等独立业务系统。这些系统都各自记录着学校方方面面的数据，却都静静地躺在服务器硬盘里，犹如埋藏在地下的金矿，不能为高校全局决策提供支撑。

数据分析的目的就是要让数据发声，通过直观的数据图表来为高校管理提供辅助决策。例如：对教师的专业与学校开设专业的统计分析可以为人才引进提供参考；对学生的校园卡使用记录和校内上网认证记录结合起来，可以为判断学生的行为指明方向；对各二级学院的资产数据统计分析有助于学校对二级学院进行成本核算。

二、数据仓库的建立

数据库是数据分析的源头，数据仓库的建立是数据分析的基础。

建设过程中，首先要统一数据标准，只有准确的数据才是有价值的，如果各系统的数据标准不统一，就会造成不准确的数据分析结果，也就无法为高校管理提供真实有效的统计数据；

其次要建立公共数据平台，公共数据平台是指实现校园内各种信息系统的互通互连和数据共享，包括多个系统业务数据集中存储、备份、数据共享和数据管理的公共平台，为学校各应用系统提供基础数据；

三是要规范数据流程，把各业务系统中形形的数据按标准定期抽取到学校公共数据平台中。确保任何业务系统的添加和修改不影响其他系统的正常运行，同时新建应用系统应建立在统一的数据规范基础和统一身份认证基础上，调用公共数据平台的基础数据（如部门、教工、学生等基础信息），应用系统产生的数据也应成为公共数据平台的基础数据，可供数据平台共享访问。确保提供反映学校全面情况的数据信息，为整个学校提供决策支持所需的数据信息，为今后应用系统的建设和信息服务奠定良好的数据基础。

图1为数据架构图，最底层的是各业务系统，他们产生的数据按编码标准经过抽取、转换、加载到数据中心，数据中心再按需要把相关数据同步给相应的应用数据库或各数据集市，最后形成各类主题数据分析或综合决策系统。

三、基于数据仓库的数据分析

在统一数据仓库的基础上，我们利用数据仓库技术（ETL、OLAP、REPORT）和数据挖掘技术，对多种数据集市进行数据分析，建立了校情综合统计分析系统。该系统从学校基本情况、教职工信息、学生信息、教学信息、科研信息、资产与设备信息、图书资料信息与师生消费等方面进行统计分析，为学校管理提供辅助决策支撑数据。

该系统从学校全局出发，通过多元主题展开分析，以文字、报表、图表等多种形式展现分析成果。

该系统的推出实现了教学质量、学生学习、生活行为等各种信息的监控与分析，对高校资源配置优化、提高高校管理科学化等方面具有不可估量的重要意义。这里笔者将以校园卡和教务数据分析功能为例进行阐述。随着校园卡在校园生活中使用范围的日益扩大，在应用过程中产生了大量数据。校园卡仅仅一年的交易数据就有大约1000万条记录。

校园卡数据分析主要实现以下五大类的分析功能：

（1）各时间段消费情况分析

①从“月、季度、半年、年”的角度来查询消费总额、消费用户数和人均消费等，反映出用户消费支出的趋势，也可反映出物价的变化情况。

②从“几点几分”的角度查询消费人数可反映用户在时间点上的消费习惯，对于各营业部门来说可以合理地调整工作时间、工作人员等，以加强服务。还可根据教职工就餐时间点来分析他们是否严格遵守学校作息时间。

③从“早、中、晚”的角度统计分析学生早餐、中餐、晚餐的就餐率。

（2）各类消费人群消费情况分析

①对于学生工作管理层来说，从“个人、班级、院系”的角度来查询消费金额作为发放贫困补助的依据。

②通过查询一个时间周期内（三天）学生消费人数，起到了解学生是否在校的危机预警作用。

③从学生所属院系、专业、年级等角度来查询消费人数、消费金额和分布情况。

④从学生性别、来源地区（省、市、区）、年龄等人的自然属性来查询消费人数、消费金额和分布情况。

⑤分析教职工的消费水平。

（3）各营业单位消费情况分析

从各个营业单位角度来查询校园用户消费人数，消费金额和分布情况。

（4）各交易类型消费情况

从消费类型角度来查询用餐、购物、上网、上机、水电消费等情况。

（5）工作站、终端个数统计

为直观反映上述消费数据，我们除用表格形式将分析结果展现在用户终端外，还提供了柱状图、饼图、曲线图、点图等形式来展现。图2展示了我校2010年至2014年学生早、中、晚三餐平均价格，呈逐年稳步上升状态，这给餐饮部门提供准确统计数据的同时，也稳定了学生就餐消费水平的承受心理。

高校教学信息化建设积累了丰富的业务数据，根据需求，教务数据分析功能主要包括三大类：教学任务、学生成绩和教学评价。图3为教务数据分析数据源视图，围绕教师的教学工作量、学生取得的成绩以及学生对教师的评价等，我们做了一系列的报表。例如：教学场地信息、学生情况、任课教师情况、各学期教学任务情况、成绩信息、教学评价、历年各专业招生人数、各学院历年教学情况、各学院历年学生对教师评价。

另外，为满足各二级学院要求，做了学业预警方面相关报表，各二级学院可根据年级、专业，通过总学分排行、课程门数排行来关注排在后面的学生情况。

数据分析表明，教师平均教学任务逐年增多，教师总体比较年轻，平均年龄男教师比女教师高，年龄在30-39之间的教师平均课时最多。管理学院历年招生数比其它学院明显高出很多，其中财务管理专业的学生数百分比最高。我校学生的成绩也完全符合正态分布曲线要求。

四、结束语

大数据分析是一种发展趋势，我们目前也仅仅就单项主题进行了逐个分析，如果把这些主题串起来，进行关联分析，将会得出更有趣更有价值的结果，这也是将来我们努力的方向。

参考文献：

[1]戴红芳，冯翔，先晓兵等.商业智能在校园一卡通中的研究与实践[J].微电子学与计算机，2012，29（7）：175-179.

数据分析师统计学基础篇（3）

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2015）20-0047-04

随着课程改革体系的进一步深化，教师队伍建设是学生全面发展、学校办学质量稳步提升的保障。但教育不是一种显性特质非常突出的行业，决定了教师成长过程的慢热化，这在很大程度上导致了教师对自身特质的不明确，导致教研组对自身团队建设的迷茫，学校管理层在规划教师队伍建设的时候凭借自己的主观判断。在教育不断走向现代化的道路上，如何打造一支和谐发展、专业化明显的教师队伍是摆在每个学校管理层面前的一项重大课题。

现象一：教师对职业特征的模糊性

除去学科教学知识不同外，大部分教师在学校里做着类似的事情，经过几年几十年的积累后也很难对自己的职业生涯进行量化评定。尤其是同一学科的教师，因其日常工作任务的重叠性，更难明晰自己的职业特征。面对自己的职业生涯，很多老师很难概括自己的特质，有些老师感觉自己课堂教学能力比较强，有些老师感觉自己的科研能力比较强。同时相比于其他同类型的教师，感觉自己和他们差不多，又觉得有所不同。于是会出现很多教师“日复一日，年复一年”的工作状态，对自己的职业特征的模糊也导致了他们对未来的迷茫，看不到发展的明确方向，不仅慢慢丧失职业理想，也逐渐降低了职业幸福感。

现象二：教研组对团队建设的迷茫性

教师对自身职业特征的模糊也延伸到教研组的建设，很多教研组长目前只承担承上启下的事务安排工作，组长对教研组内部教师个体的特征不了解，不知道他们的薄弱点是什么、优势在哪里，教研活动的开展也变得流于形式，虽然很多学校都会制定教研组工作计划、工作小结，定期开展主题研讨，但很多都是临时想出来，长效性不明显。教研组团队建设的迷茫很大程度上是因为对教研组自身分析的缺失，对组内教师的年龄结构、专业特长、研究方向、个性特征等方面缺乏客观的数据支撑，对现状的分析缺失无法构建教研组团队建设的框架，更谈不上通过各种研讨培训等平台来发挥团队的特长、弥补不足，也无法让组内每个教师朝着不同的专业方向发展，构建多彩的教研团队。

现象三：管理层对教师队伍建设的主观性

学校高质量办学需要一支稳定和谐的教师队伍，随着学校特色化办学思路的不断推广，要求教师队伍建设朝着科学配置、专业突出的方向发展。但是学校管理层在规划教师队伍时往往是基于行政领导对教师的个人了解的基础上进行主观判断，在教师的科学配置、教师绩效考核、人事任命上，缺乏科学客观的数据支撑，往往借助一个或者几个行政领导的主观判断来决定教师的职业方向发展，显得太过主观。由于每个人的个性特征不同，其所表现出来的职业特性并不相同。管理层更应全面掌握教师个体、教研组团队的发展历程，借助科学的数据分析做出判断，这样才能关注到每个个体，引领教师队伍的和谐发展，打造良性发展的教师团队。

一、基于管理层级化的电子成长档案袋系统设计

基于以上的现象设计一个教师个人成长档案袋系统就显得非常有必要，通过数据积累和大数据分析来明晰教师个人职业特性，科学规划教师队伍。在设计教师电子成长档案袋时必须牢牢把握教师个体为记录主体，必须突出教师的主体地位，简化教师记录的工作量，同时信息的采集要科学合理，并通过分析后能帮助其进行改善的，并要求推行一定的行政机制保障电子成长档案袋的有效实施。

1. 成长档案系统功能设计

电子成长档案袋所登记的信息是要能直观反映教师成长历程的各项数据，因此和教师的职业特征紧密相连。根据前期调研基础，主要分成基本信息、个人特征、教学能力、科研能力、德育能力、管理能力、学生辅导、后勤辅岗等与教师工作密切相关的数据为基础。对于信息的登记采集要求简单，方便教师对登记规则的了解，结合简易化和网络化的特性，通过网络平台教师可以随时随地对自己的信息进行登记和更改，保障信息录入的及时。当教师在平台上注册登记后，通过表格的形式，把教师的一些最基本信息呈现出来，点击教师名字进入到教师个人详细内容页面，以信息类别、时间段等作为划分区块罗列教师的全部信息。

2. 系统运行管理权限划分

在对电子档案袋系统功能划分时要设计不同身份教师的管理权限，使学校管理层能从上至下对教师的个人数据、教研组团队数据做到第一时间的掌握，便于科学规划教师队伍。教师数据的登记是第一步，在此基础上形成团队数据和教师群体数据，不同身份的教师角色有不同领域的管理空间和职能。如图2所示，基于目前的学校管理体制，建议分成教师、教研组长、中层干部、校级领导等四类权限，每类权限分别有各自不同的功能模块。也可以根据学校自身行政管理体制进行权限的划分。

3. 操作实施行政推行机制

电子档案袋系统对于教师队伍建设而言是一个新的项目，开始推行的时候由于教师个体对传统档案袋的依赖性和对陌生事物的恐惧感，往往会有排斥，这对电子档案袋的推行是不利的，因此也需要一定的行政机制助推电子档案袋的正常运行。

考核配套：在绩效工资范畴内，把电子档案袋的记录作为期末考核的一份子，学校行政领导对教师个体的期末考核依靠电子档案袋数据作为唯一基础，借助此项措施保障每位教师重视电子档案袋的使用。同时推行过期作废制度，本学期获得的信息数据要求在期末考核之前完成更新，保障信息录入的及时性。

奖励配套：在个人数据登记时，尤其是一些公开课优质课信息登记时，由于教师对个人信息的保密性，往往不愿意把教案、课件等内容上传，推行优质信息奖励配套制度，让更多地教师愿意分享自己的优质资源，对优质资源库的建设是有极大促进作用的，同时也可以让年轻教师对名优教师分享的资源进行再学习，快速提升个人素质。

二、基于信息采集的大数据分析整理及评价制定

在电子档案袋系统建立后，通过行政制度推动保障档案袋系统的正常运行，让每位教师及时准确的录入有关自己的各项数据，完成数据采集的关键一步，进而在此基础上通过大数据的分析原理对教师个体、教研团队、全校教师队伍做全方位的分析，明晰在发展历程中的优势和不足。课题为保障信息收集的全面，通过行政制度推行要求教师录入近五年的个人发展数据作为第一手的底层数据支撑。

1. 教师个体综合数据分析

教师个人数据分析在数据模块的基础上进行分化，根据前期对电子档案袋系统规划的基础上以教学能力、科研能力、德育能力、管理能力、学生辅导等五大方面作为教师综合数据积累分析的主要模块，教师在对自己进行信息完整录入后各项数据进行等值折算，就能自动形成一份以雷达图呈现的数据图表。

同样在数据积累的基础上，可以针对时间段对某位教师进行全面统计，分析五年内教师在各方面的成长情况，通过以年或者学期为单位对各项数据进行梳理，以折线统计图的形式呈现，在个人统计的基础上，通过综合特性分析、年度分析等多种方法给教师以直观的数据分析，让教师能及时了解自己的优势和不足之处，便于明确目标实现进一步提升。

2. 教研团队综合数据分析

教师个人数据作为教研组数据的一部分，教研组内多位教师通过自己不同数据的整合形成教研组数据，并对其进行整体分析，梳理教研组发展过程中的优势和不足之处。除了对整个教研组的综合分析外，组内教师由于学科特性相同其工作任务也基本相似，如何区分组内教师不同的专业特长，寻找其适应的发展方向是教研组内部建设的重要课题，在电子档案袋中根据多位教师的综合数据比对，分析其数据积累后的不同特质。

通过对教研组团队的分析，不仅可以让教研组长对本团队的综合实力有一个明确的定位，在后期的教研组工作计划中有所侧重，也可以分析组内教师的不同专业特长方向，做定向培养，使整个教研组的发展不至于偏科，而能打造一个全能型的教研团队。

3. 全校教师队伍数据分析

教师数据分析是个体行为，教研组分析是小团队行为，而全校教师的数据分析则是教师队伍和谐发展的基础，是管理者制定相关政策的导向，也是建立一支优质高效的教师队伍的保障。全校教师队伍的数据分析相较于个体分析和团队分析，更偏向于基本信息的分析整理，对教师队伍有一个宏观上的梳理，包括教师队伍的年龄层次、专业技术职务等方面，通过数据观察分析教师队伍建设过程中的问题。

在对教师队伍基本数据进行分析的基础上，电子档案袋的数据收集还可以结合教师或者教研组的特征属性进行交叉分析，从不同纬度来分析个体或者团队目前的现状及存在的问题，通过在电子成长档案袋中对全校教师数据的分析和整理，在基本信息的收集整理上梳理教师队伍横向发展的情况，在此基础上再进行交叉分析，看出针对不同特性的教师队伍发展显现出的问题，针对此类问题寻求原因，是电子成长档案袋对数据分析的价值所在，也是教师队伍建设必然要求。

三、基于多元化研训平台搭建的载体创新和实践

在电子成长档案袋数据收集、分析的基础上，结合传统的各类研训平台，创新研训载体，针对数据分析结果，做定向的策略实践研究，让电子成长档案袋作为各类平台开展的基础，帮助教师队伍建设更有针对性，让每位教师明确自身的优势及不足，在开展研训活动中发挥优势弥补不足。

1. 规划式――电子成长档案袋+诉求体系

教师的专业成长需要教师对个人有个清晰的分析，学校才能针对个体或教研组整体来提供便利性条件，因此设计教师个人诉求平台和教研组的团队诉求平台为教师向学校领导进行意愿反馈的非常好的渠道。但教师在对自己做清晰的分析之前没有确切的数据支持是很难做到的，必须借助强大的数据作为支撑。

教师通过诉求表分析个人的优势特点和不足，并提出本学期的诉求和需要学校提供的帮助，在填表的同时教师就对自己的个人情况有个全方位细致的分析，结合学校的支持就能让自己在本学期更上一层楼。电子成长档案袋+诉求体系可以帮助教师个人和教研团队科学规划自己的发展方向，在对现状充分分析的基础上做出的规划更合理客观，不会让诉求体系变成一纸空文，走形式路线，而能真正起到规划目标的作用。

2. 补差式――电子成长档案袋+教研活动

本校范围内的校本培训是扎实教师基本功能力的好平台，但是教研活动的开展如果没有针对性那只能是流于形式，而起不到实质性效果，这就需要教研团队能对自身进行科学有效的分析，分析自己的不足之处，通过互相研讨解决问题。

利用电子成长档案袋的数据积累和分析，对教研组整体综合实力进行现状分析，对组内教师的长处与薄弱环节有一个较好的梳理，结合日常开展的教研活动进行研讨提高。尤其是针对教研组的薄弱点和组内教师各自的薄弱点，更应设计具有针对性的教研活动内容，通过同伴间的互相帮助，通过专家的引领来解决问题，强化弱项环节。

3. 培优式――电子成长档案袋+强项展示

有些教师拥有较好的专业素质，除了在学校教学上课之外，让他们能有机会向社会展示，把他们的作品和所教授学生的作品向社会展示，不仅让老师感受到成就感，也能让社会了解学校了解更多的教师。

原来有很多教师不清楚自己的强项在哪里，不明确自己的优势，通过电子成长档案袋的整理和分析，给教师一个明确的方向，让教师明白自己相比于其他人而言更具有某一方面的优点，并要对此优点进行再提高，结合校级、区级及更高平台的活动，让教师走出校门，走向社会去发挥。明晰自身，凸显强项才能让教师的职业幸福感不断增强，也不会形成“日复一日，年复一年”的工作消极状态，而这也是需要能准确定位自己的强项所在，用好电子成长档案袋在教师职业成就感的提升上具有较大的作用。

4. 诊断式――电子成长档案袋+技能赛评

电子成长档案袋对教师数据的积累记录，让教师看到自己日积月累的进步点滴，看到与其他教师之间的差距，结合各级各类的技能赛评平台对自己的积累情况做一些诊断式排查，看看自己这段时间的进步在校内或其他领域的标尺在哪里。

在校内形成常规式的各种技能比赛，打通学科间的固有状态，以比赛促进教师的自主发展，多元发展。鼓励教师积极参与区、市、省甚至全国的各级各类公开课、教师技能大赛、微课制作比赛等，通过各级各类的技能赛评，再与自己在电子成长档案袋中的数据积累做一些比对，重新来对自己的职业生涯进行度量，做数据的更新记载，形成新的发展方向，日积月累下，教师必能不断修炼内功，达到真正突破自己。

在传统成长档案袋的基础上，基于软件研发配合研训活动的一次新尝试，在研究过程中也遇到过一些问题，但总体来说本次研究是一次有意义有价值的研究，对于科学规划教师队伍建设，提升教师专业成长等方面具有较大的作用。针对电子成长档案袋，结合其对学校教师研训活动的补充和加深开展研究，通过对电子成长档案袋系统的设计和研发、数据采集和分析、结合数据分析结果的研训活动开展等内容，帮助教师队伍规划自身发展，协助教研团队梳理现状，为学校管理层提供政策制定的数据基础和报告分析，为科学配备学校师资，提升学校各项工作实效做出了一定的贡献。

参考文献：

[1]董奇.成长记录袋的基本原理和应用[M].西安：陕西师范大学出版社， 2002.11.

[2]钟启泉等.基础教育课程改革纲要（试行）解读 [M].上海：华东师范大学出版社， 2001.

[3]赵德成，徐芬.成长记录袋应用的反思与改进[J]. 人民教育，2002.7.

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[5][美]Giselle O .Martin―Kniep著，夏惠贤，杨超等译.捕捉实践的智慧――教师专业档案袋[M].北京：中国轻工业出版社，2005.

[6]张德锐.教学档案袋：教师专业发展[M].台北：高等教育出版社，2004.

数据分析师统计学基础篇（4）

中图分类号：G4

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.071

0引言

多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合自然科学和社会科学的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关（Ⅰ）和（Ⅱ）、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。

多元统计分析是一门研究多指标随机现象统计规律的统计学科，随着计算机的普遍应用和软件的迅猛发展以及大数据时代的来临，使得自然科学和社会科学的各个领域都广泛的用到多元统计分析方法，比如在经济、金融保险、生物医学、环境数据、管理工程等相关领域。尤其是多元分析方法在处理多维数据时，它必不可少的分析工具。作为统计学的主要分支，多元统计分析方法正在向人类生活和生产的每一个角落渗透，其分析理论也在实际应用中逐步的完善和发展。多元统计分析也可以对国家的宏观经济形势进行深入分析，并以直观的方式进行宏观经济建模，为经济决策提供了理论支持。

所以，作为讲授多元统计分析这门课程的老师，扮演着相当重要的角色，那就是如何引导学生学习和掌握这门课程，为学生进入理论研究部门和实际应用部门打下夯实的基础。培养应用型统计学人才，应当是既能够胜任企事业和行政职能部门的统计人才，又是能从事市场调查与分析、经济统计与预测的经济人才。于是本了如下的践与探索。

1《多元统计分析》课程实践教学现状

1.1数理统计学基础知识不足

《多元统计分析》是运用数理统计学的方法来研究多指标随机现象统计规律的一门统计学科。它是一元统计分析在维度上的推广。同时，《多元统计分析》也是数理统计学的一个重要分支。所以数理统计学基础是至关重要的，而数理统计学基础偏理论一些，不会有太多的应用题，抽象的概念很多，之所以感觉抽象是因为忽略了定义的来源和下定义的出发点，这样就很难理解抽象的概念，运用就更谈不上了；很多同学在学习过程中不注重各种定理的来源和证明，其实这些定理的证明过程也是必须要理解并能掌握其证明方法的。整个几门数理统计学基础课程线性代数基础、矩阵论、概率论与数理统计基础知识的不牢固，更何谈融会贯通了，而多元统计分析这门课程是建立在有一定数理统计学基础上的，尤其是概率论与数理统计方面的基础知识，因为教材中都是一些联系很紧凑的理论，而且有些推证简化了过程的证明和计算，如果没有一些数理统计学基础，就不知道定理结论的来源，这样只能是死记结论，导致不能很好的应用所学知识，如果没有这些就不能更好的掌握多元统计分析的理论与方法，也不能更好的理解多元统计分析中的基本概念。

1.2重传统的数理逻辑的推证，轻统计思想的讲解

我们在整个实施教学过程中，经常使用的教学方式是强化传统的数理逻辑的推证，简化对统计方法适用性的变别能力以及利用这些方法分析经济数据能力的练习，这是老师们在讲授多元统计分析这门课程时经常会忽略的问题。学习多元统计分析的最终目的是要应用于现实，分析和解决现实问题。老师在讲授这门课程时往往侧重在数理方法的推导上，这也导致很多同学把重点放在反复推敲理解这些证明过程上，而对于分析方法和公式在现实中的应用并不重视。因此学生只是被动性学习，没有主动去探索问题，最终也不知道如何使用统计分析方法。

课程教学方法还是照搬我国传统的理科教学方法，即“重点知识+例子说明+技巧解题”，这种固定的教学过程，看似完成了教学任务，但是学生的学习效果不能得到保证，这些技巧大多情况是学过之后很快就会忘记，所以我们也可以感觉到，当前多元统计分析在教学中存在一些问题，我们只是一味的强调怎样运用技巧解题，不去教学生如何用方法处理实际问题，这样的教学失误只注重理论上的教与学，既缺乏探究性和开创性，又缺乏实际运用训练。很多学生反映总是有种学到的不能用到实处的感觉，学习也是为了应付考试，所以这种传统的教学方式难以培养应用技术型统计学人才，与其他先进的学科教育相比缺乏生动性与普遍性。

1.3案例教学中存在的问题

案例教学法的采用给多元统计分析学科的教学实践带来很多好处，然而，如果运用不适当，其好处和作用就不能真正体现出来。但是如果忽略理论知识的学习，只是重视案例的学习，此类主要体现在学生身上。例如在教学实践中老师们经常会遇到学生建议少讲理论知识，多增加案例分析的情况。在学生们看来，理论性的概念和统计原理太单调乏味，然而忽视理论知识的学习，没有牢固的基础，不能积极参与到具体案例分析的讨论中来，听而不思考，思维过程就难免具有依赖性，即被动的接受学习，这类学生普遍缺乏体验性学习和研究性学习。而且，目前大多数高校统计学科教师在案例教学中所采用的案例素材也有不少问题，主要体现在以下几个方面：第一，不能很好地结合教学目的选择案例。任何学科案例教学所使用的案例都应该服务于教学目的，若是不能明确案例教学要解决的是统计领域内什么层次的问题，要提高的是学生哪方面的能力水平，案例教学就无法达到预计的效果。第二，教学实践中使用的案例时效性较差。没有结合社会经济的热点问题开展案例教学，难以被学生理解、接受和认可。在这种传统教学案例中，我们只看到知识的积淀而感觉不到对求索的追求；只看到记忆与理解而感觉不到质疑与批判；只看到“学会”的成果而感觉不到“会学”的收获、“乐学”的体验。

2应用技术型统计学人才培养中《多元统计分析》课程实践教学的创新研究

我们要以统计学思想的培养以及统计学方法在经济管理领域中的应用作为本R到萄У幕本目标，推动教学方法的改革。我们经过自己的教学实践与思考指出了多元统计分析学科教学中存在的问题，并就改进多元统计分析学科教学提出了若干建议。

2.1以我国经济真实数据编写案例，结合社会热点开展案例教学

在进行案例教学的过程中，多元统计分析要注意以我国现行经济运行中的真实数据为素材编写案例，并结合社会经济的热点问题开展案例教学。比如“以我国2013年-2015年的社会消费品零售总额的真实数据为样本建立统计预测模型，并利用该模型对2015年-2017年进行社会消费品零售总额的预测分析”；“以我国2013年1季度至2016年4季度的GDP季度真实数据，建立统计预测模型，估计与检验，然后预测2017年1季度至4季度的GDP。”如果我们准备这样的案例进行教学，就能使学生对所学的东西感兴趣、有好奇心和探究欲。

作为一种综合分析方法，多元统计分析只能作为一种定量和定性分析的工具，对案例进行深刻剖析。在案例教学实施中，应当以学生为主体，教师处于主导地位。任课老师需要及时掌握案例教学的进度，把握住同学们课堂讨论的内容和方向。案例教学法有利于激发学生学习的积极性和主动性，我们学习多元统计分析这门课程就是要学会处理数据并能进行定量分析，如统计预测法、核算的方法、指数模型方法、经济计量方法等，因此，在教学实践中任课教师需充分利用案例法开展教学活动，注重对学生们进行统计方法适用性的识别能力以及利用这些方法分析数量经济数据能力的训练。而在选取教学案例方面则应该注意把握选取案例的目的性、时效性和实用性，即要使所选取的案例既符合理论知识一致，服务于教学目的，又能紧跟当前社会经济发展，同时还一定要选择教师自己能够把握，学生便于理解、掌握和认可的案例。

2.2积极开展实验教学，将理论教学与实验教学相结合

实验教学是多元统计分析课程教学中必不可少的环节。学生通过亲自操作，能够加强对各统计分析方法的理解，并从中探索出一些新问题。然而，在教学过程中也出现了一些新问题。具体的来说，理论教学和实验教学有些脱离，理论教学的原理及其步骤的推导与实验基本脱节，使学生感到理论推证的没必要，实验教学中，使用统计MATLAB软件、SPSS软件、SAS软件、R软件等的缺点是只求结果不论原因和运行环境，理论的学习得不到实践环节的练习和巩固，使学生难以琢磨，就像“雾里看花”，这样实质上没有达到课程教学真正的要求。作为一套可以提供一些集成的统计工具，统计软件更重要的是它可以提供各种数学计算、统计计算的函数，并使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至还可以创造出符合需要的新的统计计算方法。例如MATLAB软件就是借助软件的统计工具箱中计算的函数完成，在实验教学过程中，我们强调训练对实验结果详细的统计分析能力，要学生根据所学的多元统计分析方法的理论步骤，分步骤编程独立完成。这样不仅使学生确实掌握各个多元统计分析方法的基本原理与步骤，而且也有针对性的使学生学习了MATLAB软件中相关基本的操作方法，真正地做到掌握该软件，在实验环节又一次巩固了学生对理论问题的学习，在实验完成后要求同学根据自己的亲自体验写实验报告。这样在每次实验中，大多数学生在实验中都有收获而且会有更深刻的思考，从而达到了教学目的。

2.3拓宽学生视野，加强师资建设

除了从实践中寻求帮助外，还应尽可能给学生们提供与统计学专业相关的、教师交流的机会和平台，使学生们切身感受到学习多元统计分析的重要性，从而调动学生学习统计学的积极性；适当吸纳优秀学生加入到教师的相关科研活动中，充分挖掘学生学习和研究的潜力，这样不仅注重了学生的“学”，同时还让学生体会到学习不仅是学的过程还是一个探究的过程，这样不仅优化了教学质量，还能取得更佳的教学效果。与此同时，统计学教师要保证有充分的时间去学习和掌握经济统计领域相关的实务操作，因此学校可适当安排教师分批去企业培训和锻炼，以此提高教师自身在统计实务方面的处理能力，增强教师的实践经验；有条件的学生还可以定期组织部分教师外出培训学习，提高教师在统计实践方面的水平，鼓励专业教师积极参加统计专业相关的技术资格考试以取得相应资格证书，达到“双师型”教师的要求；聘请国内高校相关专业知名教授做学校的兼职教授来指导青年教师，通过与本专业知名专家学者的亲身交流和学习提高青年教师的专业理论水平和实践教学水平；在教学实践方面，学校可以充分调动各方资源，如聘请公司、企事业、地方统计部门等实践能力强的专家或青年教师担任学生专业实践的指导教师，开阔学生们的眼界，帮助提升统计学课程实践教学的质量。

2.4在教学中融入数学建模思想

数学建模方法侧重于对实际问题的处理，在实际问题中庞大的信息数据量往往在对数据的处理和分析上提出更高的要求，要从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出有规律性的结论，必须要掌握必要的统计分析工具，一些具有实际意义的数学建模实例，成为多元统计学分析应用的经典材料，这正是多元统计分析的“用武之地”，用多元统计分析方法解决了实际问题，这也正是多元统计分析解决了数学建模问题，即所谓融入数学建模思想，也提高了学生处理实际问题的能力。在讲授多元统计学分析课程中融入数学建模思想与方法，结合元统计学分析中基本概念、公式、统计理理以及分析方法的教学，鼓励学生积极运用统计软件和工具，对现实生活和产生的真实现象和数据等信息加以整合、归纳，经过演绎、求解以及推断，从统计学专业角度给出分析与预测，再经过翻译和解释，返回到实际生活中，用实践来检验这些数据的准确性。通过“实践―理论―再实践”的循环，让学生采用数学建模的理论与方法在平常的学习中掌握多元统计分析。

3结束语

通过《多元统计分析》课程实践教学的创新研究，一方面，可以理清今后统计类专业建设的方向，即以培养学生综合运用统计理论知识和方法解决实际问题的综合能力和实践能力，作为统计人才培养改革与专业建设的导向。另一方面，通过对统计类专业实践教学创新模式的探索，可以使该专业的课程实验、毕业设计、生产实习等与统计实际工作联系较密切的环节既按照教学要求实施，又能有针对性地增强教学效果，这对提高该专业的实践教学质量具有关键的教学研究意义。更重要的是，对实践教学创新的探索，能够充分体现该专业产学研结合的统计人才培养特色，进一步推动该专业教育教学改革和发展，也更加拉近该专业学生与经济管理部门、相关企业的距离，进一步消除学生对统计工作的陌生感，缩短毕业生进入统计工作岗位的适应期，这对扩大毕业生就业面，增强毕业生就业能力，提高该专业以及学校的社会知名度，也具有现实意义。此外，统计学是作为我校学科整体布局中的一个重要组成部分，构建培养技术应用型人才的统计学专业实践教学体系，将推动统计学专业的教学模式改革，也将给其他学科专业的教学改革以一定的示范和启发。

参考文献

[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2005.

[2]王静敏.多元统计课程的创新改革研究[J].统计教育，2007，（10）：2425.

数据分析师统计学基础篇（5）

中图分类号：G424 文献标识码：A DOI：10.16400/ki.kjdkx.2015.10.041

Research on Higher Vocational College Economics and Management

Professional Statistics Teaching Reform

SHAN Qinqin

（School of Economics and Management， Yiwu Industrial and Commercial College， Yiwu， Zhejiang 322000）

Abstract Statistics courses are vocational colleges professional courses a professional basis. Improve the teaching level and teaching quality of the course， for students of statistical knowledge and statistical skills， improve their application and innovation ability is very important. Currently， there are students low interest， ignore the practice of teaching， teaching tools and methods is relatively backward， the overall quality of teachers needs to be improved and so on Teaching Statistics. Higher Colleges should be combined with their own reality， to build statistical science teaching system， improve the ability of students to use statistical theory to analyze and solve practical problems.

Key words vocational college; economics and management professional; statistics; course teaching

高职高专教育是我国高等教育的重要组成部分，培养适应生产、建设、管理、服务第一线需要的全面发展的高等技术应用性专门人才。统计学是一门收集、整理、分析和解释统计数据的方法论学科，因此统计学课程是经管类专业必须开设的一门学科基础性课程。我校从2010年开始，在市场营销、工商企业管理、电子商务、金融保险等经管类专业中开设了统计学课程，并进行了针对性的教学改革，取得了较好的教学效果。

1 统计学课程教学改革的目标

（1）使学生掌握统计学的基本概念和基本理论，树立统计思想，培养统计意识。高职院校应根据经管类专业就业的特点，根据就业需求确定统计学课程教学的主要内容，难度适中。既要注意基本概念和基本理念的讲解，又要开拓学生的视野，激发学生的学习兴趣，培养学生的统计意识和统计观念。

（2）培养学生掌握统计的基本技能。高职院校的特点就是要加强学生应用能力的培养，在统计学中我们可以设置实验、实训、调查等实践性环节，培养学生统计的基本技能。如利用EXCEL、MINITAB、SPSS等常用统计软件进行上机操作，使学生掌握绘制统计图和统计表，编制统计指数，对时间序列数据进行分析，对变量之间进行相关分析和回归分析等基本技能;通过统计调查环节，培养学生设计调查方案，实施统计调查，搜集和整理统计数据等基本技能。

（3）培养学生应用统计学知识分析和解决社会、经济、管理等实际问题的能力。统计学课程是一门方法论学科，结合专业的特点，可以设置综合性训练项目，提高学生分析和解决实际问题的能力，如大学生兴趣调查，新产品市场调查，顾客满意度调查，行业发展趋势预测等。

2 统计学课程教学存在的问题

（1）学生基础较差，学生学习兴趣较低。由于高职院校的学生生源质量不高，经管类的学生以文科为主，统计学又是以概率论和数理统计为基础，有大量的数学公式和计算，要求学生有一定的数学基础，部分学生对学习统计学有畏难情绪，学习兴趣较低，学习动力不足。

（2）偏重理论教学，忽视实践教学，学生应用能力较差。由于某些客观原因，在人才培养计划中未设置实践教学环节或实践教学课时偏少。如缺少实际操作课程，学生在课堂学到的知识难以消化和巩固。另外，在经管类其他课程教学中也不重视学生统计技能的培养和统计学知识的具体应用。

（3）教学手段和方法落后，教学效果不佳。部分教师采取传统教学形式，不能激发学生的学习兴趣。课堂讲授满堂灌，没有采取有效的教学方法（如案例教学、互动式教学）。

（4）教师的自身素质和能力有待提高。部分教师所学的专业不是统计学专业，自身统计学的功底较差。有些教师不熟悉EXCEL、MINITAB、SPSS等统计软件，不能正确指导学生上机操作。有些教师组织能力较差，不能合理地安排和控制教学活动和教学过程。

3 统计学课程教学体系的构建

高职院校经管类专业统计学课程的教学目的，是培养学生运用统计学的基本理论和基本方法分析和解决实际问题的能力。学校应根据课程教学目的，岗课结合，从培养学生的实际应用能力出发，构建统计学课程教学体系。统计学课程教学体系主要包括理论教学和实践教学两大部分：

3.1 理论教学

（1）教学内容。统计学课程的教学内容，应根据高职院校的特点，内容适宜，难度适中，以岗位应用为导向，适当选取学术前沿内容。主要内容可包括：绪论，统计数据的收集，统计数据的整理与显示，统计数据分布特征的度量，时间序列分析，统计指数分析，抽样与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，相关分析，回归分析等。教学课时60～80课时，其中理论教学40～50课时，实践教学20～30课时。

（2）教学方法。统计学课程的教学方法比较适用的有案例教学法、任务教学法、互动式教学法等。

案例教学法是通过对一个具体教育情景的描述，引导学生对这些特殊情景进行讨论的一种教学方法。因此，教师在统计学课堂教学中，除了讲授统计学的基本方法和原理外，必须结合学生所学的专业，从社会经济生活中选择或编辑适合的案例，引导学生对案例进行分析讨论，教师最后总结评价，从而提高学生分析和解决实际问题的能力。如在统计数据分布特征的度量一章中，可以以一个网店为例，对商品的销售量或顾客进行分组，通过频数分布表或直方图，对商品的销售趋势或顾客的偏好进行分析和预测。任务教学法又称任务驱动教学法，是美国教育家杜威以实用主义作为教育理论基础而提出的“学生中心，从做中学”的教学模式，他主张教育的中心应从教师和教科书转到学生，教学应引导学生在各种活动中学习。因此，在统计学各章中，可以设计一个特定的任务，让学生分组完成。如在统计数据的收集一章中，可以让学生去收集高职生日常消费数据，兴趣爱好数据等。互动式教学法，指通过营造多边互动的教学环境，在教学双方平等交流探讨的过程中，达到不同观点碰撞交融，进而激发教学双方的主动性和探索性，达成提高教学效果的一种教学方式。因此，在统计学课程教学中，教师应设计具体情景，通过设问，与学生展开双向交流。如在假设检验一章中，可以对统计决策究竟是确定性决策还是非确定性决策进行分析讨论。

（3）教学手段。目前统计学的运用一般是基于常用的EXCEL、MINITAB、SPSS等统计软件，因此统计学课程教学应选择多媒体教学系统，如电子白板教学系统。教师可以在多媒体上展示统计软件的操作过程和操作结果，还可以通过互联网提供教学视频、教学案例等。

3.2 实践教学

统计学是一门实践性很强的学科，因此，实践教学课时的比例较大（高职院校一般为40%～50%）。统计学课程的实践教学一般采用以下形式：

（1）统计调查。统计调查是根据调查的目的与要求，运用科学的调查方法，有计划、有组织地搜集数据信息资料的统计工作过程。统计调查的步骤包括确定调查目的和调查对象，设计调查方案，实施调查，对调查数据分类整理，数据分析和预测，并写出调查总结报告。如在学校内部，可以进行学校环境调查、学生食堂调查、学生网购情况调查等。另外，在其他的专业课程（如市场调查）、社会实践、实习实训、毕业设计（论文）等教学环节中，学生也可以进行统计调查。

（2）实验。统计学课程实验一般借助计算机软件进行，有验证性实验、综合性实验等实验类型。常用的计算机软件有EXCEL、MINITAB、SPSS等，EXCEL 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种基本的统计计算和统计分析，在企事业单位经营管理中得到广泛应用;MINITAB软件和SPSS软件的功能较EXCEL强大，但MINITAB软件相对来说操作简单，深受非统计学专业人员喜爱。统计学课程实验的项目较多，主要包括：数据的整理与显示、数据特征的度量、统计指数的计算和分析、时间序列分析、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析等。

（3）大作业。统计学课程在讲完某一个章节后，教师可以布置一个大作业，让学生主动完成，以提高学生的实践能力。某些大作业可以由一个小组完成，以培养学生之间的协调能力和合作能力。如让学生小组进行某一个统计调查，再对统计数据进行分析，得出统计结论，并提出改进建议。

4 统计学课程教学改革的对策和建议

（1）紧跟社会需求，构建科学的课程教学体系。高职院校应根据经管类专业的就业需求和岗位需要，分析学生应掌握的知识和能力，确定统计学课程教学体系。一是在人才培养方案中合理确定课程的总课时（包括理论课时和实践课时）和开设时间，二是编制课程教学大纲及实验（实训）教学大纲，明确课程教学的目的、教学要求及主要内容。

（2）加强多媒体和实验室等教学基础设施建设，提高教学水平。一是采用多媒体教学系统（如电子白板教学系统），提高教学效果;二是建设高水平实验室，配置先进的统计学教学软件和计算机设备，满足统计学实验的需求，并为统计调查分析等提供服务。有条件的学校，可以开设一些开放性实验项目，由学生自主进行实验，以提高学生的实践能力和创新能力。

（3）加强统计学教师的培养，提高教师的综合素质。一是采取进修和培训等手段，提高统计学教师的知识水平;二是统计学教师应掌握多媒体教学系统和统计学软件的操作，提高操作水平;三是掌握有效的教学方法，加强与学生的互动，及时发现教学中存在的问题，并进行改进。

（4）激发学生的学习兴趣，提高学生的学习积极性。一是培养学生具有远大的理想和目标，提高学生的学习动力;二是教师在课堂教学中要生动有趣，善于提问，积极引导学生进行思考;三是教师要有责任心，对学生要求要严格。

5 结论

统计学是高职院校经管类专业的一门专业基础课程，必须依据岗位需求确定统计学课程的教学目的、教学目标和主要教学内容，构建科学的课程教学体系（包括理论教学和实践教学体系），以培养学生收集数据、整理数据、分析数据、解释数据等基本技能，提高学生的就业能力，满足社会需求。

参考文献

数据分析师统计学基础篇（6）

全球知名的麦肯锡咨询公司最早提出了“大数据”的概念，宣告了大数据时代的来临；IBM公司指出了大数据的4个特点：数据体量巨大、数据类型繁多、数据产出速度快、数据价值密度低。[1]大数据对高等学校人才培养的影响表现在以下方面：1.思维方式与认知模式的改变；2.海量的学习对象与辅助教学资源；3.开源课程（慕课，微课、翻转课堂）的教育方式对传统教学模式产生冲击；4.新媒体模式的社会化互助学习打破教学界限；5.网络思维拓展了个体思维。[2]在这个意义上，大数据时代对高校人才培养提出了新的要求。对于统计学专业建设而言，大数据的背景既是一个机遇也是一个挑战。高等学校统计学专业需要通过整合现有人才培养资源、建立创新人才培养平台，承担起大学人才培养的责任，紧随大数据的发展趋势，占领大数据发展人才培养的制高点，体现高等学校满足社会需求、提供智力支撑的载体作用，确保大数据产业科学、健康、持续、高速地发展。本文拟从统计学专业的培养目标出发，研讨在大数据时代统计学专业学生培养各个环节的问题。

一、关于培养目标

统计学专业的培养目标是：培养德、智、体、美全面发展，掌握坚实的数学、统计学基本理论，具备扎实的经济学基础和数据分析技能，能够熟练地运用统计方法和数据分析软件进行数据分析和数据处理，能在企事业单位和经济管理部门从事统计调查、数据分析、风险决策、质量管理等工作，或者在科研单位、高等学校从事统计学研究和教学工作的高级专门人才。本专业学制四年，通过四年的学习，统计学专业的毕业生应具备以下能力：

1.掌握坚实的数学、统计学基本理论。掌握数学、统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作基本技能；具备数据采集、调查问卷设计和数据处理的基本能力；了解与经济统计、生物统计、医学统计或社会统计等有关的自然科学、社会科学某一领域的基本知识，具备利用统计学专业知识，发现、分析、解决某一领域实际问题的基本能力；了解统计学学科的发展前沿及其应用前景。

2.具备扎实的经济学基础和数据分析技能。具备扎实的经济学基础，了解国家经济运行的基本方针、政策、法律、法规；掌握R语言，精通Python、Spark、SAS、SPSS等流行大数据处理软件中的一种，有较强的统计计算能力；掌握资料查询、文献检索及数据获取的基本方法；具有一定的从事科学研究和实际工作的能力；英语达到四级水平，计算机达到二级水平。

二、关于课程设置

1.专业主干课程包括：数学基础部分（数学分析，高等代数与解析几何）、C语言、数据库、概率论与数理统计、统计学、微观经济学、计量经济学、时间序列分析、多元统计分析、市场调查方法与抽样技术、实验设计、统计预测与决策、数据挖掘、随机过程、统计分析软件。

2.充分调研市场需求，在保证基础课程的前提下，灵活设置选修课程，机动调整培养计划及课程设置。

3.对高年级实行模块式分流，包括数据处理、数理金融等防线，并与数据分析师、市场调查师等一些职业资格考试接轨，开设相关选修课。

三、关于师资培养

师资方面，要培养、引进并举，以培养为主。主要立足于现有师资队伍，同时积极引进国内外统计学专业优秀人才，充实、提高教学研究水平。1.努力为教师的成长创造条件，支持和鼓励教师攻读统计学博士学位；积极引进国内外统计学博士。2.加强在职培训提高，深入有效地开展统计学教研活动，教师相互学习，在教学过程中不断学习，促进教师教学科研水平同步提高。3.结合课程教育，以单位进修方式对教师进行短期培训。鼓励教师外出学习，要求每人掌握\精通一门课程或一门外语；通过培训学习最新统计学，数据分析教育理念、方法、技术，提高教师的教学水平，以满足不断变化的教学需要；积极开展科研立项及学术交流活动，积极组织教师申报部级、省级教学改革项目，并积极开展学术交流活动。4．对于实战中比较流行的软件、算法、设备，聘请具备丰富经验的数据分析公司工程师来校为学生授课。

四、关于课堂教学

实践性、动手能力培养贯穿教学始终，除基础课程外，其他课程都在实验室进行教学，学用结合。数据分析语言\软件教学贯穿课程教学，如：1.基于R语言的时间序列分析；2.基于SPSS的多元统计分析；3.高等统计与SAS语言，等等。每门课程完成一个案例报告。

五、关于实践环节

（一）3+1模式

学生前三学年在学校，第四学年在实习单位学习。在实习单位的前四个月，学习数据分析实践技能，以案例教学为主；后8个月在公司、企业接触具体工作。冶金工业过程湖北省系统科学重点实验室、统计学专业实验室、湖北省统计局、武汉市统计局、广发证券等实习实训基地是学生开展实践活动的硬件保障及重要保障。

（二）校内实习

以数据挖掘技术为依托，每年为校内教务处、研究生处、招生就业处、校医院、招投标办公室、后勤等部门出具一份完整、精确的数据分析报告，确实对学校各个部门的决策起到积极作用。以项目形式申报，每年以此类项目作为统计学专业的固定训练题，或专业实践题目。

（三）参加数据分析、数据挖掘

竞赛学科竞赛为创新统计学科人才培养模式，进一步提升大学生调研能力、数据分析能力和处理实际问题能力，促进学校应用型人才的培养，同时为社会实际工作部门和高校人才培养的衔接提供一个良性平台。[5]我们要求统计学专业的学生在读期间都必须参加至少一次数据分析、数据挖掘类竞赛，通过竞赛提高学生分析、解决实际问题的能力，并以此作为创新学分的得分依据。目前学生参加的相关专业竞赛有：

1.全国大学生数据挖掘挑战赛。竞赛由全国大学生数学建模竞赛组织委员会主办，广州泰迪智能科技有限公司承办，广东省工业与应用数学学会、华南师范大学数学科学学院协办。从2015年开始，我们组队参加这一比赛，成绩逐步提高。2015年虽然没有获得很好的成绩，但却锻炼了学生，激励了教师。参加了竞赛的学生，数据分析能力有了明显的长进，论文撰写水平也提高不少。这些学生的本科学位毕业论文内容充实，条理清晰，答辩时胸有成竹，语言流畅。一些学生因为参加过这一赛事，在找工作时增分不少，顺利签下了数据分析师的就业合同。我们教师也从这一赛事中了解了目前数据分析领域的前沿知识，感受到了和兄弟院校的差距，这促使教师积极参加国内数据分析的各种培训，钻研数据分析的最新方法与技术，提高数据分析教学能力。2016年，我校再次组队参加该项赛事，获得国家三等奖两项。

2.中国高校SAS数据分析大赛。这是由SAS中国公司发起的专门针对中国高校数据分析相关专业的一次非营利性的公益大赛。2016年，我校首次组织统计专业本科生、研究生混合组队参加了这一比赛，总共3队参加华中区初赛，1队参加复赛，在比赛中表现良好，最终获得“汇丰杯”2016中国高校SAS数据分析大赛决赛百强，并被授予“大赛优秀组织奖”。

六、就业前景

武汉科技大学从2012年就开始培养统计学研究生，2015年本科也开始招生。实际上，我们从2001年就在信息与计算科学本科专业开设了经济统计模块，2002年就开始招收数理统计方向的研究生，已经有了10届毕业生，这些学生的就业单位有政府统计局、金融行业的证券交易所、保险公司、银行、软件公司、企业里的信息中心、高校等。还有部分优秀学生继续攻读了数理统计、经济统计、随机分析等方向的博士研究生，毕业后在政府部门、高校从事研究工作。我们通过对这些毕业生的社会调查与用人单位的信息反馈，对本专业学生的社会适应能力以及社会需求有了深入的了解。这也为我们做好教学改革工作指明了方向。在大数据时代，培养符合社会需求的统计学人才，这是高等学校的责任和义务。

［参考文献］

［1］陶皖，杨磊.大数据时代对高校人才培养模式的影响-以信息系统专业为例［J］.电脑知识与技术，2013（28）：6340-6342.

［2］黄河燕.大数据时代计算机专业教育探讨［J］.计算机学会通讯，2012（12）：47-50.

［3］袁卫.机遇与挑战———写在统计学成为一级学科之际［J］.统计研究，2011（11）：5-7.

数据分析师统计学基础篇（7）

中图分类号：G40-057 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）05-0001-03

大数据的出现为教育信息化的发展带来了前所未有的影响，基于大数据可以开展多方面的教育工作，如为学生的学习提供个性化的指导设计，为教师了解掌握学生特征提供帮助，为教育机构提供科学决策的有效依据等等。[1]从教师教学到学生学习、从资源建设到工作管理、从学校教育到终身学习等方面都在逐步进入大数据时代。高校教师作为高等教育中的重要力量，对其教学、科研等工作的绩效管理是教育质量的有效保障，但当前高校教师绩效管理工作存在着诸多问题和不足，大数据的出现为这一工作提供了新的思路和方法。基于此，本研究从当前高校教师绩效管理的现状和问题入手，借鉴大数据概念，分析了大数据思维对高校教师绩效管理的启示，并对高校未来实施基于大数据的教师绩效管理应当做的准备工作进行了阐述。

一、高校教师绩效管理的现状与问题

上世纪末，随着我国高校的快速发展，对高校教师的各种评价逐渐得以开展，到目前为止，对高校教师的业绩评价已相当普遍，并在一定的历史阶段、一定程度上对高校的发展起到了重要的促进作用。当前我国多数高校教师绩效评价主要是对教师的教学、科研等工作量进行等级划分，从德、能、勤、绩四个方面进行考察，同时随着人事改革的发展，多数高校采用教师自我评价、学生评价等多种方式相结合的综合考评。[2]从空间角度来看，各地院校的教师绩效评价“各自为战”，指标类型、划分标准、考核模式等均存在着一定的差异，尚未形成系统体系的绩效管理。[3]

结合当前部分高校的教师绩效评价体系，并查阅相关已有文献，可以将当前高校教师绩效管理存在的主要问题概括为以下三个方面：①绩效评价指标不完善、不标准：从指标内容上来说，教学指标主要是教师教学的工作量，科研指标主要是论文的发表数、专著数、课题数等，这种指标的确定，过于偏重于指标结果，缺少具体工作过程的评价；从指标评价标准来看，部分指标的数量并不能代表其所要体现的指标质量，特别是在学术指标上，过分强调年度成果数量的评价背离了学术研究的本质特征，同时在一定程度上会导致教师间的内耗、功利性日益强烈，严重影响了教师的身心健康和高校教师队伍的建设。[4]②缺乏有效的绩效管理手段：当前高校教师绩效评价主要通过人工填写、统计汇总的方式进行，基础数据的统计烦琐复杂，并且在统计过程中指标的审核工作费时费力，容易产生数据错误，且效率低下。在部分高校虽然已采取信息化绩效管理平台，但在实施中由于教师本身的信息素养不足以及平台人性化功能设置等的欠缺，导致绩效管理工作依旧效率不足。③忽视教师评价的发展性作用：绩效管理本身的目的是为了促进教师绩效和自身发展，以便高校行政管理和长期发展，但当前多数高校绩效管理难以为教师的发展提供借鉴或起到促进作用，导致绩效评价流于形式。[5]

二、大数据思维概述

“大数据”一词本身是计算机科学中的术语，最早由美国NASA研究人员迈克尔・考克斯（Michael Cox）和大卫・埃尔斯沃思（David Ellsworth）在1997年提出，用以表述计算机所产生的巨大数据量。[6]伴随互联网、云计算等技术的发展和分析工具的出现，大数据的产生、存储、整合，以及基于海量数据的计算分析成为可能。随着众多学者对大数据的不断深入研究，可以将其特点概括为“6Vs”，分别是大体量（Volume）、高速度（Velocity）、多样化（Variety）、真实性（Veracity）、价值（Value）和可视化（Visualization）。[7]总体而言，大数据是基于对基础性数据的海量采集、储存和管理，借助统计学、计算机科学等分析算法，挖掘并推测事物发展的规律和方向，为用户提供有价值的信息。

大数据在各行各业中的实践应用，逐步影响了人们日常的工作生活方式和知识体系，进而产生对问题思考解决的新方法和新的思维观念，即大数据思维，从根本上来说是大数据内在逻辑的深刻体现。近年来，越来越多的学者将大数据思维应用到各行各业中，如经济管理、制造业、农业、商业、金融业、交通运输业、影视制作、医疗卫生、体育等等，为行业发展提供了新的理念、方法，甚至开辟了新的领域。[8]大数据思维在教育中的应用研究目前主要在高校图书馆、学生信息管理、人事档案管理等方面。在高校教师绩效管理方面，笔者在CNKI中以“大数据”和“教师绩效管理”为关键词进行文献检索，检索文献结果为零（检索时间为2016年9月15日），说明关于大数据思维在高校教师绩效管理中的研究甚少，同时也反映出本研究具有一定的开创性。

三、大数据思维对高校教师绩效管理的启示

1.精细的评价指标体系设计与数据采集

相对于传统高校教师绩效管理的指标设计和数据采集，在大数据的支持下，可以进行更加精细的指标设计和数据采集。在教学工作的评价指标中，可以增设更多的过程性评价指标进行数据采集，如教师的出勤率可以更加精确到教师是否存在迟到、早退等现象，以及课堂教师讲授时间、课堂师生互动次数等等，从而可以有效避免学生评教的主观性和人情分；在科研工作上，除了科研成果的数量统计外，大数据还可以对教师科研成果的完成进度进行监控，特别是大数据可以对科研经费监督，对科研成果价值进行有效评估，而这些措施对于科研成就的评估具有重要价值；在其它服务工作上，大数据也可根据教师职务设置相应指标进行基础数据采集，如班主任对学生的日常班级管理工作等等。由于大数据对事物内在规律的探索上具有开放性，即不需对结论进行提前的预设，依据采集的精细数据进行研究分析，可以获得更多未知规律和多元体系。[9]因此，基于大数据的教师绩效管理可以根据这些原始数据进行更多的、意想不到的评估和预测。

2.便利的数据整合分析处理手段

在高校教师绩效评价中，指标权重的确定和计算是一项烦琐的工作，并且绩效结果的公示和监督也相对复杂。通过大数据技术，可以在基础数据采集后，通过系统云计算和大数据分析挖掘技术进行快速便捷的数据整合分析，并对异常数据进行报错。在高校中，通过大数据的互联互通，可以将学校各系统平台数据进行有效整合，如学工系统、一卡通系统、后勤服务系统等平台，甚至与教师个人网站、自媒体平台系统都可以进行数据整合分析，而τ谡庑┖A渴据资源的利用与分析，可以充分发挥大数据的特点。同时随着时间的积累、底层数据量的不断扩展，可以为每个教师构建自身的大数据系统库，从而可以更加有效地进行教师的绩效管理。

3.基于大数据预警与评估的个性化专业发展

大数据分析、数据挖掘等技术的支持，可以对事物发展的规律和方向进行有效评估和预测。在基于大数据的高校教师绩效管理中，既可以将各个教师绩效进行横向的对比分析，也可在时间维度上进行纵向的教师自身的自我发展评价，同时可以对每个教师的绩效建模，从而对教师的绩效规律进行分析利用，并可实时、有效地为教师的绩效发展进行预警与评估，进而为教师专业能力的发展提供帮助。从绩效管理的本质上来讲，绩效管理的目的是为了促进工作目标的达成，通过大数据对教师专业能力的发展提高可以进一步促进高校工作业绩的提升。

四、高校教师绩效管理的“大数据”准备

从高校教师未来发展的趋势来看，全面实施基于大数据的高校教师绩效管理是毋容置疑的，但是需要较长时间的过渡和完善。从当前角度来看，高校应当为未来基于大数据的绩效管理做以下四个方面的准备工作：

1.基础性数据的采集积累

原始数据的采集积累是大数据分析的重要前提，因此从长远角度来看，教师绩效管理的实现需要基础性数据的大量积累与存储。教师的基础性数据主要包括个人基本信息、教学信息、科研信息、服务信息等，其中个人基本信息可以对接院校中的教工系统，而教学信息、科研信息以及服务信息等方面，以往的数据采集多为工作量、工作结果的采集，相对于未来大数据分析十分欠缺，应当进行更多过程性指标的设定，并进行原始数据的采集积累。从采集手段上来说，基于一卡通系统的打卡考勤等是当前相对便于实施的一种手段，同时随着当下技术的发展，可以基于校园网络做底层数据的采集，如对教师网络使用情况的监控、基于NFC（近距离无线通讯技术）定位的考勤分析等等，都可以进一步实施原始数据的细化采集，并且这种“悄无声息”的数据采集，可以避免烦琐的人工操作而引起教师的反感情绪。

2.信息资源的整合管理

相对于传统的高校系统平台，基于大数据的绩效管理平台需要对接多个相关系统，以便数据的共建、共享和共用，因此信息资源的有效整合是关键环节。当前各高校网络系统规模、水平参差不齐，并且各个子系统之间相对独立，大多只是职工账号的统一入口，而各系统的内容数据共享共用比较欠缺。一方面是系统建设本身功能的欠缺，一方面是院校对各个系统采购时的供应单位大多不一致，第三方公司出于对自身信息的安全考虑而不提供数据接口。这种系统的相对对立对后期大数据的分析是一个较大的障碍，因此应当逐步对各系统信息资源进行整合管理，特别是对已有的过往数据整合，可以进一步加快高校基于大数据的绩效管理的开展。

3.顶层设计、投入的逐步实施

当前高校教师绩效管理评价指标不同，评价内容各异，很大程度上是因为绩效管理机制不健全、不完善。随着教育信息化的进一步深入，大数据在高校教学和管理中的应用成为重点，但大数据对多数院校独立设计实施却难以操作，因此在政府层面需要进行顶层设计规划，并逐步投资实施。当然在具体实施方面，可以由第三方进行操作，但顶层规划、标准设计需要统一的行业标准进行规范，才能够为未来各高校间信息的共享提供基础，而单纯的市场行为很难在短期内形成符合高校需求的标准。

4.教师信息化意识与能力的渐进提升

教师既是高校绩效管理的主体，也是高校绩效管理的客体：作为主体，教师是绩效管理规则的制定者与实施者；作为客体，教师是高校绩效管理的对象。这一双重身份使教师在对新技术的介入和应用中具有关键的影响作用，因此基于大数据的绩效管理要求教师本身必须具有信息化的意识与能力，以便有效稳定地开展实施。当然技术的发展会使人机交互逐步走向自然化、人性化，因此大数据原始数据的采集在一定程度上并不会导致烦琐的人工操作，但作为教师应逐渐了解、认识“大数据”这一事物，进而在此基础上开展大数据的相关应用，促进自身能力的发展。

综上所述，本研究首先对当前高校绩效评价的现状和问题进行了分析，其次对大数据思维进行了阐述，之后对大数据思维对高校教师绩效评价的启示进行论述，包括精细的评价指标体系设计与数据采集、便利的数据整合分析处理手段、基于大数据预警与评估的个性化专业发展三个方面，最后针对未来大数据支持的高校绩效管理，提出了基础性数据的采集积累，信息资源的整合管理，顶层设计、投入的逐步实施和教师信息化意识与能力的渐进提升四个方面的准备工作，以期对未来高校基于大数据的教师绩效管理提供参考。

参考文献：

[1]Yu X，Wu S.Typical Applications of Big Data in Education[C].International Conference of Educational Innovation Through Technology. IEEE Computer Society， 2015.

[2]李志河.我国高校教学科研人员绩效考评研究[M].科学出版社，2012.

[3]吕志霞，陈伟.高校教师绩效考核：现状、问题与对策[J].现代教育管理，2013（8）：78-82.

[4]刘姗，胡仁东.对我国高校绩效管理的反思[J].教育探索，2015（10）：77-80.

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[8]邬贺铨.大数据思维[J].科学与社会，2014（1）：1-13.

[9]和婷.大数据思维对图书馆信息服务工作的启示[J].图书馆建设，2014（1）：64-68.

数据分析师统计学基础篇（8）

[作者简介]朱宇兵，广西财经学院党委组织部部长，副教授，广西　南宁　530003

[中图分类号]G642

[文献标识码]A

[文章编号]1672―2728(2009)06―0184―04

近年来，随着我国市场经济体制的不断发展和完善，对统计提出了更多、更新的要求，具体表现为：统计服务多元化、统计信息商品化、统计应用广泛化、统计分析深入化和统计交流国际化。这些新的要求无论对统计学科的地位、统计教育的规模、统计师资队伍乃至对统计学专业学生的生源和就业都产生了很大的冲击。因此，如何适应市场经济发展新要求，为社会培养高质量的统计学人才成为各财经院校统计学学科专业必须考虑和解决的重大问题，统计学专业人才培养模式需要改革创新。

一、财经院校统计学专业人才培养现状及成因分析

(一)培养目标过窄造成学生适应性不强

传统的统计学专业往往立足于为政府统计部门、企事业单位统计岗位及学校、科研部门培养人才，基本上是“一个钉子一个眼”，专业设置上有计划统计、商业统计、工业统计、金融统计等等，所学所用均过于专业化，学生知识面过窄，不能适应社会的实际需要。实际上，随着市场经济的进一步完善和发展，学生所学专业与就业单位不对口成了一对非常突出的矛盾。据有关问卷调查显示：高校统计学专业毕业生中到企业的占32％，到金融机构占的24％，到政府一般行政部门占的18％，到教学及科研机构占的13％，到统计机关仅占11％，到其他部门约占2％。虽然调查结果不足以代表全国的状况，但也可从一个侧面说明统计学专业学生的工作单位并非统计部门或统计岗位，而与所学专业相差甚远。这表明高校必须迅速改变过窄的培养目标，才能全方位满足社会的需要。

(二)课程设置不合理造成学生知识结构单一

统计学专业的学生，熟悉统计指标体系和基本的描述性的统计分析，但经济基础理论底子薄，现代化的统计调查、分析、预测方法也较为薄弱(这一点从目前大多数统计分析报告仅停留在一些简单的数量描述上可以得到明显的反映)，计算机的应用也不能满足要求。数理统计专业的学生虽熟悉各种统计方法(侧重于数理原理方面)，但与社会经济实际的结合较差。究其原因，在于传统的人才培养模式使课程设置步入误区，表现为以下几个方面：一是教学方案层次不分明，导致课程设置及内容在不同层次的统计教育之间无明显区别，降低了教学质量；二是专业基础课程的大量重复，应用统计分析方法进行社会经济问题研究的内容较少，学生能力培养不足，限制了学生向更深层次发展；三是教材内容陈旧，尤其是应用现代经济理论方法进行社会经济实证研究的内容过少。

(三)教学与实践相脱节造成学生操作能力差

统计具有很强的应用性及可操作性。然而目前许多高校统计教师仍然固守“一支粉笔一本书”的教学模式，碰到实际问题只对学生纸上谈兵。理论与实践的脱节使学生质量受到影响。除此之外，由于种种条件的限制，多年来学生实践教学环节存在一定的问题。学生的学年实习及毕业实习较难，平时接触社会经济实际更是不易，对基层单位的真实情况也很少了解。有调查显示，学生参加社会实践活动，主要是通过自己寻找的，学校组织的比较少。

(四)教师知识结构老化造成教师指导不力

客观地说，目前许多财经院校统计教学模式、教育方法滞后于市场经济的发展，学生知识面不宽，专业技能单一，适应性较差，学非所用现象较明显。调查结果表明有近50％已毕业的统计学专业学生认为自己在学校所学知识对所从事的工作指导作用不大，有48.1％已毕业的统计学专业学生通过实践工作发现自己所具备的知识结构存在不足之处。应该说，这种现象的产生很大程度上要归咎于教师的教学指导不力。据了解，目前多数学校仍是传统的老师讲、学生听的教育形式，现代教学手段与传统教学手段结合不够。部分统计教师是原来的计划统计专业毕业，比较擅长于社会经济统计，而对于广泛使用的现代调查、分析、预测、决策等统计方法较为欠缺，数理基础较为薄弱，计算机的应用也须加强。而经费的短缺在一定程度上又限制了教师的再进修和提高，这较大程度地限制了教师知识结构的更新和教育水平的提高，直接导致了对学生教学指导的影响。

二、构建财经院校统计学专业人才培养新模式的思路

(一)注重统计人才的动态培养

笔者认为，财经院校统计学专业人才的培养目标既是教育目标，又是经济目标，还是市场目标。教育是为经济发展服务的，专业教育与经济发展的关系更为密切。因此，确定财经院校统计学专业人才的培养目标必须进行市场调查，在调查分析的基础上按市场需求确定培养目标。财经院校统计学专业人才的培养目标是随着市场需求不断变化的动态过程，要根据市场需求的变化不断调整。财经院校统计学专业人才是具备一定能力和综合素质的全才基础上的专才，主要围绕宽口径，即知识面宽；厚基础，即基础扎实，根基牢固；广用途，即不仅仅能从事统计核算、统计管理工作，还能介入到其他经济管理工作中去；多层次，即能适应不同的社会需求为出发点确定财经院校统计专业人才的培养目标。而无论是口径、基础、用途、层次都是一个-不断变化的过程，这种变化使财经院校统计学专业人才的培养目标成为一个动态概念。

(二)加强学科之间的联系，发展“复合型”的统计人才

任何一门学科的教育都应把实现学生的能力培养和提高作为中心任务。统计学是一门方法论学科，只有与其他学科相结合，才能发挥自己的作用。如果统计毕业生仅学到统计学专业知识，而对于一些应用统计的具体学科如金融学、管理学、经济学、人口学等知之甚少，不论他对于统计方法多么擅长，也不能称作是一位合格的统计人才。因为统计人员若对其所研究问题本身缺乏足够丰富的知识，就不可能写出有深度、有力度的统计分析报告，甚至根本无法解释所得的统计结论，充其量只能是统计数据的堆砌。

统计行业的特点是实践性、操作性较强，但实践经验和操作技能须直接接受理论的指导。理论指导实践，实践验证理论，彼此互相促进、共同发展。因此，财经类院校统计学专业人才的培养应注意以下几个方面：一是培养学生全面掌握现代经济管理知识和相关统计知识；二是培养学生敏锐的观察能力和认识问题、分析问题、解决问题的能力；三是注意培养学生的实用技能，具备一定统计基础知识和统计专业操作技能，强化计算机的应用，能够依据需要设计统计软件或至少会使用各种统计软

件；四是培养学生的信息能力，包括获取信息的意识、手段、方法、技能和利用信息的能力。

(三)进一步探索实践教学新路子

学校教育的重点是学生能力和素质的培养。统计学的服务性使其应用显得尤为重要。当前，在教学过程中，打破传统的知识性教学，加强实践性活动，把传授知识和培养能力有机地结合起来，已普遍引起各国的重视，并成为当代高等教育改革的出发点。在教学计划中，实践性教学与理论性教学的学时分配比例，美国是1:3，英国是1:2，德国的一些学校甚至高达50％以上。相比之下，我国的实践性教学比例是很小的。我们应当从我国的实际情况出发，学习和借鉴国外教学改革的成功经验，并针对各校的具体情况，探索出一条适合于财经院校的学生进行社会实践的道路。同时，应重视学生实习基地的建立和稳定。事实证明，以实际工作部门作为实习环境方式较为有效。学生在此环境中接受培训，实习更有针对性和实战的感觉，对培养今后对实际工作的适应能力和解决问题的能力都大有好处。

(四)倡导自我教育、自我学习

任何教育只有转变为被教育者自身的能力活动，树立其主体意识，并体现为主体参与，其教育目的才得以实现。对财经类院校统计学人才的培养也必须积极倡导主体自我教育。当然，自我教育应在教师的指导下进行，并与必要的有重点的讲授相结合，从而形成一个有机整体。在教学过程中，教师可通过对教学内容中的重点或难点问题作比较深入的分析，引导学生发现问题、讨论问题。而且，还可通过教师的科研工作把学生带入研究领域，指导学生搜集有关研究资料，让学生参加讨论、研究，或让学生承担部分研究任务等，使学生主要靠自己独立的学习和研究，获取书本知识和对社会经济现象的分析研究能力。

三、构建财经院校统计学专业人才培养新模式的若干建议

由于目前的统计学专业人才培养模式中存在上述问题，导致高校培养的统计学专业学生不能完全符合社会的需要，因此，财经院校必须对目前人才培养模式进行改革，根据上述人才培养模式构建的思路，在人才培养目标、课程体系、教学方法、考核方法及保障体系等方面进行创新性改革，在知识与能力结构上适应社会发展的现实要求，培养出符合市场需要的、具有特色的应用型统计人才。

(一)统计学专业人才培养目标定位

根据教育部统计学专业教学指导委员会对统计人才的培养目标的界定，结合财经院校实际，按照上述思路，财经院校统计学专业培养目标可定位为：培养具有良好的数学和经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练运用现代信息技术进行数据处理和统计分析的复合型、应用型、创新型经济管理类专门人才。在此培养目标下，按照“宽口径、厚基础、重应用、强能力”要求构建教育教学体系。“重应用”是指所培养的学生主要是应用型经济管理统计人才。对于这一类人才而言，毕业之后大部分是在实际部门从事经济统计和其他经济管理工作。因此，要着重培养学生应用经济理论和统计方法去处理问题的能力，包括调查研究、分析和预测和参与政策咨询和决策的能力等。“强能力”是指所培养学生较强的获取知识和进行知识创新的能力，发现问题、分析问题、解决问题能力，可持续自我发展能力等，如统计应用写作、计算技术应用等。

(二)围绕培养目标调整、优化课程体系

课程设置和规范课程内容是人才培养的核心问题。课程设置主导学生的知识结构。根据培养目标定位，统计学专业人才应具备基础科学和人文科学、经济科学、管理科学、统计科学、计算机应用及实践知识等，与此相适应，课程体系可以分为公共基础课、专业基础课、专业核心课、按统计学不同的专业方向设置的模块选修课程、实验实践课。在课程的结构上，强调数学、经济学、统计学和计算机应用四个方面课程的有机结合显得尤为重要。所以，课程设置要体现经济学与理学的交叉渗透。强调既具有扎实的经济学、管理学基础，也应具有扎实的数学基础，实现在“大统计”背景下经济学、管理学与理学的融合；体现理论教学和实践教学相结合，引入ERP(企业资源计划)实验教学、创业创新教育等；体现统计方法、技能与计算机应用相结合，如SPSS、SAS等统计软件应用。在专业课程设置时，须保证专业核心课程有足够的学分和课时，如计量经济学、市场调查、多元统计分析等；其他课程尤其是统计学专业方向课，设置为选修课，由学生根据兴趣特长、人生志向等来选择。

(三)改革教学方法与手段，加强实践教学

高校教师应转变教学观念，由授课型教师转向助学、引导型教师，并努力改革教学方法和手段，充分调动学生学习的主动性、创造性，锻炼学生分析问题、解决问题、组织协调、团队合作的能力。在教学实施过程中，教师应改变原来的“填鸭”式教学方法，由静态方式向动态方式转变，让学生“动”起来，通过课堂讨论、案例教学、统计软件操作、小组调研、撰写统计课程小论文等形式，让学生充分参与教学活动，引发学生自己学习的兴趣，培养学生自主创新的意识和能力，在教学活动中将知识逐渐转换成能力；构建课程实验、独立实验与专业综合实验，校内实训与校外实践相结合的实践教学体系。实践教学以现场教学法为主，与当地政府统计部门相结合，与国家组织的各项统计工作相结合，与教师科研课题相结合，指导学生进行多层次社会实践教学活动。引导学生完成自行选题、设计调查问卷、搜集统计数据、数据录入、数据整理、数据分析、撰写分析报告等统计工作过程。在统计专业课程教学中，应充分利用EXCEL、SPSS、SAS等统计工具软件辅助教学，指导学生建立数据库。利用计算机的汇总功能和数据分析功能，实现计算机和统计分析方法的有机融合，不断提高学生市场调查、数据处理与统计分析能力。

(四)注重过程控制与评价，构建科学的考核评价体系

在教学过程中，根据不同教学内容的组织方式，理论和实验教学的不同特点，在学生成绩考试评定中，采取灵活的考试方式，如笔试、上机操作，撰写设计方案、调查报告、分析报告、专题论文以及统计信息系统设计等；注重对过程的控制与评价，将课堂讨论、案例分析、小组作业、调研报告作为考核的主要内容。笔试内容应与学生从事的社会实践内容紧密相关，主要考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

(五)建设专兼职相结合的师资队伍，不断提高教师业务水平

教师尤其是高水平的教师队伍是提高教学质量的基础，更是构建统计学人才培养模式的保证。近年来从事统计学专业教学的教师数量相对稳定，但总规模在减少，生师比大幅度提升。但由于教师知识结构老化，造成教师指导不力，以致对学生支持帮助力度受到限制，教学质量受到影响。为此，需要培养出一支敬业奉献、精通业务、水平高、素质好的教师队伍。要积极创造条件为教师提供教学、科研进修和到政府统计部门、企业统计业务岗位实践机会，不断提高教师业务水平。另外，也应从政府统计部门、企事业单位选聘统计、经济方面的专家充实师资力量，担任兼职教师，举办专题讲座，通过校内教师和校外专家的结合，落实应用型统计学人才培养目标。

[参考文献]

数据分析师统计学基础篇（9）

数据统计是初中数学的重要组成部分，与生活各方面息息相关.学生掌握数据统计的方法，对于今后的学习和生活有重要作用.教师有效实用的教学方式，对学生掌握数据统计具有重要影响.

一、通过讲解，使学生形成统计的基本概念

教师讲解是初中教育中必不可少的基本教学方式.初中阶段的学生往往缺乏自学能力，理解能力也有待于提高，对于统计的基本概念缺少基础的理解，所以教师的讲解是学生进入统计部分学习的第一步.随着科技的不断发展，当今世界已经成为一个信息化的世界，信息的表达主要是通过对数据的统计和分析，如天气预报、体育比赛等，都是通过对数据的统计和分析将信息传递给群众.在数学统计教学中，教师可以通过日常生活中的例子向学生解释统计的基本概念，包括统计学中的中位数、众数、平均数等，还要向学生举例解释统计学对生活的影响，如可以通过比分等对体育比赛中的胜负做出判定.在统计的基本概念教学中，教师可以通过写出大量10以内的数字，如3、2、4、6、8、6、6、4、3、3、9、9、2、0、8、7、7，事先向学生说明统计学中平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数、众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据，一组数据可以有多个众数，也可以没有众数等基本概念，与学生互动，提出问题：上面一系列的数字中平均数是多少？众数是多少？这样，在学生了解统计学基本概念的同时，使他们的应用能力得到提高.

二、引导学生进行探索，激发学生的学习热情

在统计教学中，激发学生的学习兴趣和热情，能够促使学生掌握知识.“兴趣是最好的老师”.因此，教师结合学生的实际生活来引导学生探索统计学知识对于激发学生的学习兴趣是十分有意义的.教师可以通过任何学生感兴趣的话题来激发学生的学习热情.例如，教师可以通过提问学生最感兴趣的运动是什么引起话题，吸引学生的注意力，之后举出一个有关足球比赛的例子，如甲队、乙队、丙队进行循环足球比赛，比赛情况为甲队：胜2，负零，平零，进球数为6个，失球数为2个；乙队：胜1，负1，平零，进球数为4个，失球数为4个；丙队：胜零，负2，平零，进球数为2个，失球数为6个.提问学生从中可以得出哪些信息，分析其提供的数据的正确性，得出最后的具体正确的比分.统计是建立在数据的基础之上，对于初中学生而言是比较枯燥无聊的.因此，由体育比赛吸引学生的目光，再通过学生对比分的好奇，促使学生积极探索，从而对统计知识的学习更加有兴趣.

数据分析师统计学基础篇（10）

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。部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