時間：2023-07-11 17:37:20
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇計算機統計學，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：統計學；教學模式；計算機化
一、統計學教學的現狀
1.學科的不斷融合使教學內容日臻豐富。長期以來，在國際統計界存在兩門相互獨立的統計學，即比利時數學家阿道夫•凱特勒創立的數理統計學和美國統計學家瓦爾德創立的社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀 80 年代以后，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為國際統計學界的共識。首先，數學的理論和方法越來越多地介入了統計學；其次，以數理統計、特別是推斷統計為基礎的應用學科不斷形成。隨著大統計學思想的建立和統計學在實際工作中應用的需要，大多數學校和老師在統計學教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容。
2.豐富的內容使得學生的學習難度加大。對于高職生而言，統計學的學習難度之大尤為突出。首先，與本科生相比，高職生的生源復雜，數理基礎知識相對較為薄弱，且知識結構參差不齊，很難針對一個層次實施教學；其次，統計學具有概念多且關系復雜、公式多且計算量大、理論深且數理性強的課程特點，學生不易理解和掌握；再者，《統計學》作為專業基礎課，一般按照教學計劃大都安排在二年級第一學期研修，在這個學習時段也是大多數學生為將來就業需要忙于計算機、英語、營銷、會計等許多資格證書的考證時段，并且在考證方面義無反顧。同時，二年級其他專業課的學習壓力同樣也很大，所有這一切對于學生學好統計學課程面臨的困難是可想而知的。
3.豐富的授課內容使教師的教學難度加大。隨著高職院校擴招速度的加快，專業課教師授課班級學生人數越來越多，專業也越來越雜。在大多數學校，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。同時，豐富的授課內容使課程難度加大，課程難度太大又有可能導致學生興趣下降，特別是統計分布、假設檢驗、方差分析、相關與回歸、統計決策等內容，對高職學生而言不易理解和掌握。因此，教師在不同層次和不同專業領域要把統計課的理論知識和具體應用向學生講解清楚是由相當難度的。
二、計算機化改變了統計學教學的模式
1.統計計算機化使統計學逐漸從數學技巧轉向數據分析。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味生動。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。例如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等等就可以了，大量的數理統計計算工作讓計算機去完成。
2.創新教學模式，讓學生通過統計實踐學習統計理論。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法，全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。例如根據同學們在學習調查問卷和調查方案設計的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次諸如食堂飯菜價格調查、大學生月消費水平調查、學生工作滿意度調查等實實在在的統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定、樣本的抽取、問卷的發放、回收與審核、數據輸入與資料整理、估計與分析，一直到調查報告的編寫、調查總結或體會的形成，全部由學生們自己來完成。這樣，他們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析的整個過程，會取得理論認識和應用實踐的雙重收獲。
三、統計學教學計算機化的主要工具----EXCEL
讓學生實現從煩瑣的數理統計技巧向數據處理的轉變，同時還要使廣大學生容易掌握并有機會輔之于實踐，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中能夠被廣泛采用，這一點對統計學教學來說是至關重要的。專業的統計分析軟件SPSS、SAS等其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的電子表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握，無疑是我們最好的選擇。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已完全能滿足統計計算方面的要求。
1.教學內容需重新整合。在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學的基本理論和方法，需要重新整合教學內容。傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述。另外現有統計學教材在講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。
2.改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，距離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于高職學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。
總之，計算機化不僅賦予統計學教學新的生命力，也給教師提供了一個教學創新的平臺，給學生提供了一個可操作性極強的學習形式和專業拓展空間。
作者單位：許昌職業技術學院
參考文獻：
一、目前統計學教學存在的問題
1.教學思想陳舊，教學觀念無法與時俱進
學校、教師和學生對于統計學的教學目的認識不足，重視程度不夠。目前無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法。統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。而目前很多學校非統計專業的教師往往只是孤立地看待統計學，對于統計學在建立學生完整知識和能力體系兩方面的重要性認識不足，從而造成學校對于統計學研究和教學資源的投入不足，以及教師對統計學教學熱情不高的現象。
2“.重知識，輕能力”和“重理論，輕實踐”的思想仍然十分嚴重
在這種觀念下，學校只能培養出高分低能的學生，而學生的統計思維和能力很難有效地建立起來。統計學作為一門實用性很強的學科，如果教學中缺少了實踐環節的支撐，教與學的效果將會大打折扣，教師的熱情和學生的興趣也很難被有效調動起來。
3.教學內容綜合性、應用性和先進性嚴重不足
目前，學科間的交叉融合和統計研究領域的拓展使統計學理論和實踐本身有了很快的發展，同時計算機的廣泛使用使統計學在其他學科中得到了廣泛應用。而目前教材內容往往不變，陳舊的內容缺少學科的交融。
4.教學方法和手段上的不足
傳統“重知識，輕能力”的觀念以及“填鴨式”的教學模式，使教師教學的方法簡單化，主要表現在以下四點。
（1）案例的時效性和針對性差。教學案例基本上是重復其他教材上的例子，嚴重缺乏時效性，即使舉例也是經過處理的簡化例子，與當前的經濟生活差距很大。而統計學中的教學重點又要求有很強的時效性，缺少時效性和針對性的案例使學生很難有學習熱情，學到的知識很難應用到實踐中去，嚴重影響了學習效果。
（2）教師偏重理論知識講授而忽視了理論的應用以及培養學生的實踐能力。教師往往過分注重知識的培養，對于理論和實踐的結合往往不夠重視，從而造成學生對案例教學的效果不滿意。學生在學習其他課程時，不能熟練地使用統計這一基礎手段進行分析，使統計學的應用效果大打折扣。教學方法上是以老師的講授為主，缺乏師生互動、缺乏對統計方法的實際應用。在教學過程中對學生興趣的激發，特別是在對學生的思維方式及創造能力的培養上都缺少有效手段。
（3）單一的教學形式嚴重制約著教學效果。在目前學校有限的條件下，教師基本采用案例講解法，但未與多媒體教學和計算機實驗相結合，導致教學缺乏生動性、形象性和實用性，使學生的學習效果受到影響。雖然計算機已相當普及，由于教師的知識結構不足和學校計算機環境建設上的滯后，導致統計軟件在統計課程教學中的應用遠遠不夠，教學效果與教學目標相差較遠。
（4）考核手段落后，教學效果評價動力不足。統計課一直沿用期終閉卷筆試方式。這種方式對于教與學起到了一定的促進作用，在一定程度上保證了基礎理論部分的教學質量。但是這種考核手段忽視了對于學生實踐能力的考核，在全面測試學生分析解決問題的能力上存在著缺陷。學生為了應付考試，基本靠死記硬背學習統計學，沒有從本質上抓住統計學的知識精髓，沒有形成靈活運用知識和分析方法的能力。學生畢業走上社會后，缺乏正確選擇和靈活運用理論、方法解決現實問題的能力，
二、統計學教學的發展趨勢分析
1.統計學與實質性學科的結合更加緊密，統計學更加重視應用性研究
從統計方法的形成歷史看，統計方法來自于實質性學科的發展，并逐漸形成與經濟學、哲學和數學等并列的一級學科的發展趨勢。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系是相交的，統計學與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科的發展為統計學的應用提供了“基地”，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學研究將會沿襲這種發展模式，統計學與實質性學科的結合將更加緊密。統計教學如何適應時代的要求、培養當前社會需要的人才，是統計學教育改革應該關注的問題。
2.計算機科學與統計學緊密結合，為統計學帶來了革命性的發展電子計算機技術的發展，使統計所涉及的復雜數據處理工作變得非常容易。統計軟件的發展使各種統計方法有了高速計算的支撐手段，其他專業的工作者也可以憑借統計軟件進行各類現實問題的數據分析，而不必對復雜理論背景進行研究。統計軟件的使用不僅使統計計算變得簡便、準確，同時也使教學由抽象繁瑣變得生動、輕松。所以說計算機和統計軟件的使用對統計學發展是一場革命，現代統計學已經離不開計算機和統計軟件，計算機教學已經成為統計學教學的一個重要環節。
三、統計教學改革的主要措施
1.教學理念
與時俱進，培養復合型和應用型經濟與管理類高素質統計人才。統計學教學重要的不是只幫助學生了解統計方法的數學細節和數學證明，而是要不斷提高學生的統計思維和理解能力。在教學過程中，要從“重知識，輕能力”的教學觀念向著重提升學生統計素質和統計分析能力轉變。其中學生的統計能力包括兩個方面，一是數據處理能力，二是調查研究能力。
2.教學內容
教材是統計學教學的基礎，在統計學教改中尤其要重視教材的改革。教材改革主要包括以下六個方面。其一，在教材中，除了包括原有的基礎理論和案例以外，還需要增加一些在經濟社會分析中具有清晰應用前景的統計理論與方法，以及統計學最新進展的內容。其二，要加強與其他實質性學科的相互融合，增加應用實例以及這方面的最新進展。其三，要加強與計算機技術的結合，教材中需要增加計算機的案例與練習，幫助學生真正掌握使用計算機進行統計分析的技能。其四，重視統計學案例庫的建立。案例教學是一個全面提高學生分析問題、解決問題能力的教學方式，而案例庫的質量將直接影響著教學的質量和效果。其五，應選擇容易理解、與
實踐銜接密切的教材，或參與教材的編寫工作。這有助于教師掌握教材的精髓，對于課下學生的預習和復習提供幫助。其六，加強科研攻關，更好地開展“統計學”課程多媒體教學，對多媒體技術進行系統研究。了解并熟悉多媒體教學特點、功能及主要目的，突出教學重點、難點及教學總結等部分。加入實際的案例，講究圖像色彩和動態效果，突出重點、化解難點，形象直觀地表現教學內容，有利于師生之間知識交流。
3.教學方式
（1）堅持集體備課制度，在集體備課活動中交流經驗。這樣使教師們看問題的視角更開闊，理論研究深化了，形成一批有益的教學成果。同時有助于改進教學方法，提高講課技能。
增加啟發性教學的比重，要教會學生收集、整理數據的技術，還要教會學生統計分析的方法，讓學生能夠通過思考，透過現象看到本質，能夠通過演繹和歸納的方式，舉一反三、觸類旁通。
（2）多采用互動式教學，在課堂上以案例分析的方式提高學生的參與率，通過問答或者小組討論的方式啟發學生的思維，調動學生獨立思考的積極性，讓教與學共鳴。
（3）建立統計學習題庫。習題庫根據教材各章的內容，以標準化的單項選擇題為主，判斷題和應用題為輔，使學生在學習完每章課程之后，能自行了解對所學部分的掌握情況。同時還應提供練習題的詳細解答，給教師提供方便，也可以供學生參考。
（4）改進考核方式，進行綜合應用能力考核。一方面，改進原來單一的閉卷筆考方式，采用撰寫調查報告、案例分析、計算機操作、社會實踐與筆試結合的立體式考核方式，從知識和能力兩方面來考查學生對課程內容的掌握程度。另一方面，考試要與其他相關的專業結合，有條件的學校，可以通過寫調查報告、大作業或者是社會實踐的方式，考查學生在統計綜合應用方面的能力。
4．教學手段
（1）加強案例教學的比重和質量。案例教學是一個全方位提高學生分析和解決問題能力的教學手段，它在整個統計學原理的教學中可以起到主導作用，貫穿于教學的全過程。所以，教學改革可從幾個方面加強對案例教學的研究。首先要針對重要的知識點和綜合應用的知識設計專門的案例，使案例教學的范圍覆蓋這些知識點。建立統計學案例分析輔導材料，案例素材的選取與教材每章的內容相對應。其次，加強使用現代技術手段，借助計算機和網絡進行案例教學，減輕學生進行復雜計算的壓力，讓學生的主要精力放在案例的分析上，提高教學的效率和效果。最后，教師可以選用案例在課堂上講授，也可以布置給學生作為案例作業，從而加深學生對教材中統計方法的理解。
（2）加強計算機教學。首先注重統計學教學與統計軟件的有機結合。圍繞教學大綱，在每一個知識點上都充分發揮計算機的作用，設計相應的教學方案，使學生通過統計軟件和相關的練習掌握這些知識點。加強學生使用計算機解決統計問題的能力，使其成為學生的一個最基本技能。一方面要幫助學生掌握統計分析軟件（SPSS，SAS）和數據處理軟件以及其他預測軟件的使用，另一方面要通過案例、課外作業、上機考核的方式使學生能夠靈活運用這些軟件處理實際問題。
（3）加強教師隊伍的培養是順利進行統計學教學改革的重要前提。教師是統計學教學中最重要和最能動的因素，教師的綜合素質與統計學的教學質量息息相關。隨著統計學的不斷發展，客觀上增加了“統計學”課程的深度與難度，提高教師的專業知識水平、
摘要：要培養出新型的21世紀的人才，統計教育必須高瞻遠矚。本文從統計學的發展趨勢談了統計教育急需改革的幾個方面。
關鍵詞:統計學；發展趨勢；統計教育改革
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有"雙重"屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯"數據掏金"）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號"要學會拋棄信息"。人們考慮"如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？"面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。
[參考文獻]
[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計,2001.9.
[2]袁衛.國外統計高等教育發展的趨勢及對我國統計教育改革的思考.中國統
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。
[參考文獻]
[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計,2001.9.
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Data mining，又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Data mining的視角不完全相同，但可以說，Data mining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。
[參考文獻]
[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計，2001.9.
[2]袁衛.國外統計高等教育發展的趨勢及對我國統計教育改革的思考.中國統計，2001.10.
【關鍵詞】《統計學》 發展趨勢 EXCEL軟件
一、《統計學》的發展趨勢
1、《統計學》與實質性學科相結合的趨勢
《統計學》是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如：最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家，不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究，他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，《統計學》與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的。統計方法與相應的實質性學科相結合產生了相應的《統計學》分支，如《統計學》與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是《統計學》的分支；另一方面也是相應實質性學科的分支。所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于《統計學》，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是《統計學》的分支，也是生物學的分支。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法則在這一應用過程中得以完善與發展。因此，《統計學》與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統，更是《統計學》發展的必然模式。實質性學科為《統計學》的應用提供了基地，為《統計學》的發展提供了契機。21世紀的《統計學》依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
2、《統計學》與計算機科學相結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段的發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代，第一臺電子計算機的誕生給《統計學》方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然在處理多變量的種類數據問題上有很大的優勢，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好地推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法得以推廣與應用。《統計學》越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入也同樣離不開統計方法的發展與完善。充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類專業的學生來說，一方面要學好統計方法，另一方面更要學會利用統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題。學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
二、《統計學》課程教學中存在的問題
1、教學內容多
長期以來，在我國存在兩門相互獨立的《統計學》――數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科，而且社會經濟統計學又形成了許多分支。20世紀 80 年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大《統計學》，逐步成為我國《統計學》界的共識 。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業統計學教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如《統計學》的研究對象、方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等，同時也系統地充實了統計推斷的內容，如統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要，同時也增加了《統計學》的教學內容。
2、學習難度大
首先，《統計學》的課程概念多而且它們之間的關系十分復雜，公式多且計算有一定難度，如果學生不做必要的課外閱讀、課前預習、課后練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。其次，對于財經類專業的本、專科學生來說，其本專業的課程體系要求決定了學生的數學或者數理統計的基礎不是特別扎實，對于專科學生來說更是如此，學習起來非常困難。再次，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段，如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。
3、教學難度加大
授課內容越來越豐富，課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，大多數學校學生人數激增，班級專業增加，由于師資力量一時沒有跟上，直接導致教師教學工作量加大，負擔加重，而且一個教師經常跨越不同專業授課。這要求授課教師必須深刻領會授課內容，學會控制和駕馭課堂教學，激發學生的興趣以及注重《統計學》在不同專業領域的具體應用。
三、《統計學》課程教學的發展方向
1、教學重點應從數學計算技巧轉向數據分析
在計算機及計算機網絡非常普及的今天，《統計學》教學的重點不再是統計計算技術，而是統計思想、統計應用。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計的基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教授實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設在K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等問題就可以了，大計算量的工作則讓計算機去完成。
2、教與學要與參加統計實踐相結合
以學生為中心，通過課堂現場教學，引導學生先讀后議、模擬實驗、利用課余時間完成項目，利用假期參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等。通過實踐全方位地激發學生的學習興趣，培養學生的專業能力、實用能力和社會能力。比如在同學們設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由學生自己來完成。這樣，學生就能親身參與統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程。
3、在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用各種統計分析軟件
專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT功能雖然強大，但是在沒有開設《統計學》專業的院校，這些軟件并不常用，因此微軟公司開發的EXCEL軟件是較好的選擇。這是一款優秀的表格軟件，比專業統計軟件易學易用、便于掌握，在Windows操作系統中極為普遍。在教學內容上，可以依據EXCEL的函數、電子表格和數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如現有《統計學》教材在講根據整理的數據計算平均數時，都采用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上，實際數據往往不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，那么還有沒有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數，有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列，有沒有必要按加權的方法計算平均數。我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用。加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析。
4、引入案例教學
案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小。對于經管專業的學生，可以精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量、經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想，并用EXCEL進行分析。這樣既能激發學生的興趣，又擴大了學生的視野。
在高等院校中非統計學專業開設統計學的主要目的是為學生學習專業理論知識提供數量分析的理論和方法，為學生運用統計學的理論和方法分析研究本專業的理論和實務提供方法論基礎。為此，統計學教學目標首先要突出學生統計應用能力的培養，把培養學生分析和解決實際問題的能力和滿足本專業需要放在首位。其次要求學生既掌握一定的理論基礎和統計專業知識，同時又要掌握計算機知識。要具備應用現代計算機技術進行統計綜合分析的能力，只有這樣才能適應市場經濟的需要。為此，我們可以從以下幾個方面來改革并優化統計學的教學。
一、正確處理好傳統知識和新知識、傳統教學方法和新興教學方法的關系
傳統知識和新知識、傳統教本文由收集整理學方法和新教學方法之間，應當是繼承和創新發展的關系。自國家教委修改統計學教學大綱之后，對原來的統計學教學內容進行了很大調整，增添了數理統計的內容，加強了計算機在統計學中的應用。那么，在實際教學中，對于教師來講應當怎樣處理好傳統知識和新知識、傳統方法和新興方法之間的關系呢？首先，我們應清楚地認識到，傳統并不等于過時；其次，應當正確地將新知識、新方法融入到傳統中去，使原有知識和方法得到繼承、更新和發展。比如，統計學中非常傳統和經典的相關與回歸分析。在教學中，我們不僅要傳授它的基本理論和方法，還應當與現代計算機技術結合起來，運用相應的計算機軟件對具體問題進行相關回歸分析，具體可以體現在：相關回歸分析、相關回歸模型建立、模型檢驗、參數檢驗、方差分析以及回歸預測等，通過這樣的教學，使學生既掌握了該部分的理論知識和基本方法，同時也培養了學生如何運用現代信息技術來解決實際問題的能力。
二、將科研與教學有機結合，培養學生的科研能力和創新能力。
統計學作為一門專業基礎課，其理論性和應用性都非常強，它是科學研究的基礎，具有很強的工具性。因此，在我們的教學中，可以適當引導學生進行一些科研活動，比如將教師的一部分科研工作讓學生配合完成，讓他們學會收集數據、結合計算機進行數據處理、進行數據分析和理論研究、撰寫分析報告和研究論文等。這樣可以提高學生學習統計學的積極性、能動性和創造性。對學生科研能力和創新能力的培養很有幫助。
三、理論教學與實踐教學的相互協調，增強學生的動手能力和應用能力。
當前，統計教學的實踐環節訓練普遍較少，學生的實踐能力的培養不太理想。而統計學是一門方法論性質的科學，其應用性非常強，我們不希望學生只會做書上的習題，只知道書上的案例分析，而不會做社會調查，不會進行實際問題的分析和研究。因此，我們在教學中可以加強學生的實踐教學環節，比如，可以鼓勵學生參與一些社會實踐調查、數據收集等活動，同時，可以布置一些需要學生通過實際調查分析才能完成的作業。如關于統計數據的收集和整理一章的作業，如果教師布置書上的作業，太簡單、缺乏挑戰性。但如果我們讓學生先通過自己在實際中對某個現象進行觀察、設計調查方案和收集數據，然后運用計算機對數據進行整理、分組，編制頻數分布數列，繪制統計圖表，并做分析研究，這樣既掌握了理論知識，又使得學生通過實踐環節將所學的統計調查方法和整理技術等理論知識得到了很好的應用，同時還可以避免學生之間相互抄作業的現象。
四、信息技術與統計學教學方法的整合
信息技術與統計學課程學習過程的整合是讓學生在課程的學習過程之中，使用信息技術，通過信息的收集、分析、處理實現統計學學科內容的有效學習。在這樣的學習過程中，應特別關注利用信息技術支持學生實現知識的探究、創新精神和實踐能力的提高。具體
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可通過以下方式來實現：
第一，結合多媒體，進行綜合體驗式課堂教學。制作統計學教學課件，運用網絡，達到教育技術的現代化。由于統計學與計算機科學的密切聯系，在教學中運用現代教學技術顯得更重要、更必要。在各章節教學中，我們不僅要運用傳統的教學手段講解它的基本理論和基本方法，同時也要運用現代教學技術制作課件，這不僅可以豐富課堂氣氛，還有利于幫助學生形成概念，掌握規律，方便教師在課堂教學過程中突出重點、突破難點，提高學生對知識的鞏固程度；更能使學生明白相應知識和方法與計算機的密切聯系。比如，在統計數據的整理這一節，在介紹相關知識點的同時，我們可以通過課件演示，讓學生學會如何通過計算機軟件來完成復雜數據的整理與圖形顯示。
第二，利用計算機網絡，實現課后網絡交互式輔導。設立一些適合由特定的學生對象來解決的問題，通過網絡向學生，要求學生解答。與此同時，提供大量的、與問題相關的信息資源供學生在解決問題過程中查閱。
五、正確處理教與學的關系
由于統計學中所涉及的概念、方法、公式特別多，在教學中，如果我們的教學模式單一，教學方法死板，采用滿堂灌、注入式的教學，很容易使學生產生疲勞、注意力不集中，因而，上課講話、打瞌睡的現象就很難避免。出現這種現象，有的教師又往往把原因歸結到學生身上，其實，問題的關鍵還出在教師身上。因為我們的教學模式、教學方法不能激發學生思維，不注重學生創新精神和創造能力的培養。同時，由于我們教學觀念落后，也不利于學生學習能動性的發揮。為此，我們應當提倡一種新的教學模式：統計學教學要以教師為主導，以學生為主體，尤其要充分發揮教師教的主動性和學生學習的主動性。提倡討論式、研究式、互動式、體驗式的教學方式，豐富課堂教學內容，活躍課堂教學氣氛。
六、改革現有的考核和成績評定
目前，統計學的考核方法和考核內容缺乏創新。最顯著的特點是，重結果，不重過程。在學生的考試成績的評定上，期末的卷面考試成績仍然占了絕大比重，平時成績一般占10%～30%，而且期末考卷的內容也源于學生手中的教材，從而引導學生死讀書本。對學生的評價主要以課程考試分數定優劣，束縛了學生的創新意識和創造能力的發展。為此，有必要改革當前的成績評定方法，在學生成績評定中，增加平時成績的比重，可以將其提高到50%～60%，這其中包括：平時作業、平時社會實踐、平時上機操作、撰寫的統計研究論文或分析報告、參與科研的數量和質量等。在期末，根據該學科教學大綱的要求，舉行統一考試，其比重大致占40%～50%。通過這樣的考核辦法，不僅可以促使學生在注重理論學習的同時，也要加強統計實踐、統計研究方面的訓練，這對學生的素質培養非常有利，也培養了學生的學習能力。同時，也對教師提出了更高的要求。
七、提高統計學教師的整體素質
21世紀的統計學教學給統計學教師的素質提出了更高的要求。作為一名統計學教師，不但要有深厚的統計理論、經濟理論基礎，而且還要熟練掌握計算機技術，具有一定的實踐經驗、教學經驗和科研能力，才能很好地完成統計學教學任務。為此，針對當前統計學教師的實際情況，可采取各種有效措施定期或不定期地對統計學教師進行業務本文由收集整理再培訓，鼓勵和支持統計學教師尤其是青年教師到高等院校進修深造，并為教師接觸社會實踐創造有利條件，為他們從事科研工作提供一定的支持和幫助，同時還要注意吸收高學歷、高學位的統計人才加入統計學教師隊伍中來。
八、不斷豐富和完善統計學教材
一、大數據時代的內涵及其意義
(一)大數據時代的內涵
大數據其實就是一個大樣本和高維便利的數據集合，針對一些樣本的問題，利用統計學原理進行抽樣、分析，來達到所需要的精度，但是對于一些維數高的問題需要運用統計學原理進行選擇降維、壓縮、分解。從另一種角度講大數據包含很多方面，它是多領域的數據綜合，其中包含自然科學、人文科學等一系列的混合數據，各個學科之間進行融會貫通，相互穿插。一些傳統的統計學方法只適合分析單個計算機的數據存儲，然而目前的大數據環境下改變了這一現象。如今大數據環境下包括了數據流環境、磁盤存儲環境、分布存儲環境、多線條環境等。目前大數據環境下最主要的目的就是把數據轉變為人們容易懂得的知識，來探索數據產生的源頭和機制，從而制定相應的對策。由于要把信息轉變為知識需要一個漫長的時間，因此如今有很多人搜集當今社會的大量的數據存放在相應的存儲器中，甚至有些人并不知道如何去分析所搜集的數據，但是他們把這些數據當成一段發展的歷史，把如今高速發展的過程記錄下來，供以后應用。
(二)大數據時代給社會帶來的變革
如今大數據環境下給人們帶來了很大的變革，目前各行各業的勞動者們都開始利用研究問題來驅動搜集數據，利用搜集來的數據進行分析來解決問題。因此以這種發展的趨勢可以看出，在以后人們會慢慢地利用搜集數據來驅動問題的解決，就像我們出門查天氣、查交通一樣，未來的勞動者們會通過大數據的分析來決策一些研究性的問題。現在國內外很多統計學專家、甚至一些大學教授都開始利用計算機中相應的軟件來搜索、分析一些研究性成果。在古希臘哲學家是百科全書式的人物，在文藝復興時期開始細化了一些單一科學的科學家。如今大數據時代勢必會再次產生百科全書式的人物，大數據將慢慢地減弱專家在各個領域的影響，甚至導致專家的消亡，比如，現在很多統計學家、物理學家、計算機專家等開始利用他們敏銳的數據處理和分析能力進入生命科學界，在以后假如我們有成千上萬本書和它的外文譯本，即使我們不懂外文也能夠通過一些翻譯軟件進行翻譯，把它翻譯成我們懂得的語言，大數據中包含很多數據集，為我們以后的生活提供很大的便利。
二、大數據的研究動向、信息問題
(一)研究動向
目前美國一些機構開始提出了大數據環境下的一些挑戰性的問題，即處理高度分布的數據資源，追蹤數據的來源以及核實數據、處理樣本等。他們開始把數據處理的方式進行改進，開發并行和分布式的算法。我國也十分重視大數據科學的發展，國家多次組織召開會議探討大數據科學發展的前景，并且設立了大數據專項研究計劃。國家自然科學基金的一些專項科學項目開始設立，在業界以及一些咨詢公司都在尋找大數據合作的機會。大數據的分析需要多個領域進行結合，已經不是單一的一個科學領域，統計學家不但要認真研究計算機的實時決策還要把計算機與統計學的相關知識進行緊密的結合。相反計算機專家也要時刻了解統計學的相關知識。
(二)大數據的信息問題
隨著大數據信息時代的到來，人們也不斷地對大數據進行探究。由于大數據中不只是包含一種數據，它是很多數據的一個集合體。為了能夠把搜集到了各個方面的數據融合起來，必須對數據的來源以及數據的獲取方式進行探究，利用這些探究的結果來進行數據的分析。如今數據的來源一般都是多方面、多渠道的，難免會產生較大的誤差，這樣也就產生了一些問題，比如數據搜集的準則與決策不相符，甚至有些數據根本不是原始搜集的數據，而是經過分析推斷而來的數據，這種數據更會產生較大的誤差。由于數據的量是非常大的，然而并不是數據量越大所包含的信息就越多，如果所獲的數據中含有一些偏差較大的信息，就會破壞原始的數據，因此從這一方面我們應該意識到在數據的搜集過程中應該避免得到一些破壞性的信息。在大數據時代中會產生一些缺失的數據，數據的缺失難免會對數據的分析產生影響，不同的研究搜集的數據會有一些重疊的部分，比如經濟、社會、保險、醫學等研究的問題不同，搜集的變量和集合不相同，但是他們肯定會有一些共同用處的數據。在對數據進行分析時，其中有2種數據需要進行具體的分析，一類是觀察的數據，一類是試驗的數據，這兩種數據包含兩種不同的信息，這樣依然會導致一些人對數據的認知錯誤。由于數據的本身是有一定的范圍的，數據搜集以后就已經確定了它的這一屬性，因此如果想需要范圍以外的含義就必須進行推斷。
三、大數據的處理、抽樣與分析
(一)數據的預處理
大數據環境下對數據的處理包括很多方面，比如，數據清洗、數據矯正、數據填補等，其中數據矯正是一種非常有效的數據處理方式，它可以大大減少系統的誤差。如今互聯網領域中數據的獲取是非常復雜的，在大量的、復雜的數據進行分析時難免會產生一些差異性，為了盡可能地使得這些數據不產生偏倚性，就必須利用計算機來對這些數據進行矯正。矯正的方法就是把一些從互聯網上搜集的數據作為一些補充的資源進行更新，這種更新速度要快，而且是實時的更新。
(二)大數據的分析與整合
在對大數據分析時，針對一些高維的問題需要進行降維、分解。還要探究一些壓縮數據的方法，經過壓縮的數據可以直接進行傳輸和操作。這一系列的過程除了可以用常規的方法以外還可以利用一些數據的實時分析以及一些先進的算法進行操作。考慮計算機內存和外存的數據傳送問題、分布數據和并行計算的方法。如何無信息損失或無統計信息損失地分解大數據集，獨立并行地在分布計算機環境進行推斷，各個計算機的中間計算結果能相互聯系溝通，構造全局統計結果。研究多個數據資源的融合算法，研究利用數據流尋找模型變化時間點的動態變化模型。
四、結束語
關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL
進入21世紀,隨著我國市場化步伐的加快,社會對新知識的需求日益增加,無論是國民經濟管理,還是公司企業乃至個人的經營、投資決策,都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法,統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。
一、《統計學》課程教學面臨的挑戰
1、內容日益豐富。長期以來,在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來,建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學,逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月,國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。
2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。
3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？
二、《統計學》教學的發展趨勢分析
1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。
比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。
2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。
比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。
三、基于EXCEL的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇
專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。
（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想
1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。
2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例,深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。
3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。
參考文獻：
[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社,1999.
[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社,2000.
關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL
進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加， 無論是國民經濟管理，還是公司企業乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神。
一、《統計學》課程教學面臨的挑戰
1、內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀 80 年代以來，建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學，逐步成為我國統計學界的共識 。1992年11月，國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。
2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。
3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？
二、《統計學》教學的發展趨勢分析
1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。
比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。
2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。
比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。
三、基于EXCEL的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
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（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇
專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。
（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想
1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。
2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。
3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。
參考文獻
[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社， 1999.
[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社， 2000.
關鍵詞： 數據挖掘技術 計算機考試 數據處理 數據庫
信息化發展帶動了電子產品的生產，也可以說是計算機的普及帶來了信息化發展，兩者是相輔相成的。計算機被越來越多地運用到各行各業，本文主要分析的是計算機在教學中的使用。計算機的使用離不開數據庫的支持，信息數據處理是計算機教學研究的一項重大課題，數據挖掘作為一種新型數據處理技術，得到了廣泛關注。對數據進行處理、分析和挖掘的主要目的是發現學校教學管理和學生管理各個方面的有效信息，本文從計算機考試入手，進行深入研究分析。
一、數據挖掘技術概述
隨著信息技術的迅猛發展，各行各業每年都積累了大量數據，推動了數據的高效管理與應用。數據管理從最早的手工開始，后期發展為文件管理，再到現如今的數據庫管理。過去人們對現有數據管理還比較順利，但對過去幾年、幾十年甚至更長時間的數據管理起來就相當費事，甚至可以說是不太容易完成的任務。現如今計算機技術日漸成熟，大量信息數據給數據庫管理帶來大量工作量，此時數據挖掘技術就是為了數據處理而應運而生的。對于數據查詢而言，可以方便快捷地查詢出所需數據，遠遠超出人類所能理解的概括范圍。現有統計學和數據查詢分析技術能對數據進行綜合分析和查詢，一定程度上解決人們處理分析數據的需求。數據挖掘技術不僅限于數據查詢，還可以根據有效數據對非預期潛在有價值的信息進行再處理，從而得出更多有用的潛在信息。
人們日常生活中離不開數據挖掘技術的應用，如超市物品的陳列問題上，經營者想要把人們可能同時購買的商品擺放到一起，以便引起人們的購買欲望，增加銷售量。藥店經營者想要了解人們購買藥物時還會附帶購買的商品，將治療不同病種的藥物與可能購買的商品擺放到一起，附帶銷售。醫學研究人員希望從已有成千上萬份病例中找出某種疾病病人的共同特征，以便為治愈這種疾病提供一些幫助。企業管理者想要了解整體員工的平均收入水平，提取出業績較好員工的個人信息等。
從以上實例研究中得出結論，現有信息管理依靠數據查詢統計，并通過做報表對數據進行分析處理。先不說其潛在信息并不能很好地挖掘出來，就其工作量來講，也是一項繁重而復雜的工作，很難保證數據的有效性和實用性。為了滿足人們對數據管理的需求，從現有信息數據中提取出更有價值的信息，數據挖掘技術得到了充分應用。
數據挖掘技術可以從大量隨機數據中快速地進行信息數據歸納整理，并從中分析出有效的潛在信息。一般會采用統計型和人工智能型數據處理方法，共同完成對數據管理的分析應用。統計型數據處理采用傳統的統計學原理，對現有和過去很久的數據進行概率分析，從而推理出數據中隱含的潛在有用信息。統計學由來已久，其優點是精確度相對較高，簡單易懂，并且使用比較廣泛。數據挖掘技術統計型可以準確快速地挖掘出有用信息，大大提高工作效率，甚至大大減輕統計者的工作量。人工智能是在統計學原理基礎之上，通過訓練和學量樣品集得出需要的模式或參數。將有共同模式或參數的數據通過機器人工智能，發現有價值的潛在信息。但也存在一定的局限性，不同的樣品集有特定的應用領域，樣品集的選擇將直接影響數據結果，一般情況下會將多種技術結合起來使用，達到有力互補的目的，從而更高效準確地分析出數據結果。
二、數據挖掘技術在計算機考試中的應用
通過上述對數據挖掘技術的概述，對數據挖掘的基本原理有了初步了解，將其運用到教學中，必會事半功倍。數據挖掘技術運用到教學管理中，不僅可以完善教學管理體制，還可以客觀分析出教學管理中存在的問題。以教學管理中的計算機考試為例，分析計算機考試系統中數據挖掘技術的應用，從而得出以下結果：
本文通過實例驗證方法找出答案，首先是采用數據采集方法，從大量數據中提取出與所要挖掘的數據目標相關的數據子集，該數據樣本的精選不僅減少數據處理量，還突出相關性規律，表明數據樣本的代表性和質量尤為重要。在計算機考試系統中，會通過輸入考生信息進行考試，考生的每個信息都定義為不同變量。考生的姓名、性別、年齡、任課老師、所在班級等信息都是一個個不同的變量，這樣可以清晰地了解到每個考生的計算機考試情況。根據其做不同題型的長短分析出考生擅長什么樣的題型及在什么題型面前處于劣勢。根據其答題速度和準確率可看出考生掌握知識能力如何，任課老師可根據學生的不同學習程度逐個擊破，有利于提高班級整體學習成績水平，這就是數據挖掘技術挖掘出的潛在信息價值。
數據挖掘技術是信息化時代的產物，將其運用到教育教學中，可大大提高教學管理質量。可快速有效地了解到學生管理中出現的問題，有利于教師及時解決這些問題。計算機考試數據中應用數據挖掘技術，不僅可以精準地了解到學生潛在的學習問題，還可以幫助老師更快地找到提高學生學習成績的方法。
信息化發展使信息數據量急劇增加，這個數據處理造成了困擾，為了更好地對信息數據進行處理分析，從而準確快速地提取出有效信息，數據挖掘技術起到了重要作用。計算機考試系統的完善可提高考試效率，奠定數據挖掘技術在計算機教學中的重要地位。現代是不斷變化的時代，也可以說是信息化時代，時代離不開信息化發展，要不斷進步才能持續發展。數據挖掘技術勢必會成為計算機技術發展的第二大方向，是時展的要求所致。
參考文獻：
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隨著計算機的普及、網格技術和通訊水平的不斷提高，人類已經超越了時空的限制走進了全球一體化的信息社會。Internet技術的騰飛和廣泛應用對我國社會、政治、經濟、文化等，產生了廣泛而深遠的影響。辦公自動化、網絡化已經成為各行業改革的方向和發展的目標，信息化程度成為了衡量行業發展的重要標準之一。信息技術對統計的發展將產生深遠的影響，具體表現在以下方面。
1.現代管理的變革與統計需求
首先，電子政務、商務是現代組織管理觀念與信息技術的必然產物。隨著計算機的廣泛應用網絡互聯技術日趨成熟，電子商務時代已經來臨，統計信息的采集過程明顯復雜化，采集范圍大大擴展，同時也對統計部門提出了更嚴密和科學的組織要求。因此，統計信息化改革的戰略，就是廣泛采用現代信息技術、專注于自己的職能業務，通過統計工作網絡化進程，把包括組織資源、人力資源、業務資源(含調查方法、統計報表、統計標準、數據質量控制體系)、數據資源、統計調查對象(客戶)等統計資源，建成一個有機的統一體。要通過統計工作信息化平臺的建設，使統計工作的標準化、規范化、網絡化和社會化程度有明顯的提高，使統計部門能在政府職能轉型過程中繼續走在前面，進一步提高統計工作的核心競爭力和社會公信度。
其次，統計信息系統軟硬件建設。在任何改革中硬件是基礎，正所謂“工欲行其事，必先利其器”只有基礎設施建設好了才能保證在往后的改革中不處于被動狀態。雖然，近年來在基礎設施改革中投入了大量的人力物力，但微機的配置、網絡的規模、帶寬、技術標準、安全管理與實際需要和辦公自動化的目標仍存在較大差距。而且廣域網的建設是由各地自行組織，技術規程不統一，聯網方式五花八門(有DDN、ISDN、ADSL、幀中繼等)。因此,要提高統計的信息化程度加快網絡化建設還必須制訂統一技術標準和安全管理模式。完善的硬件設施還需要配套的應用軟件才能充分發揮它的作用。統計信息化建設要考慮的是大量數據如何組織、以什么樣的標準、采用什么樣的數據庫管理系統、如何保證數據的開放性和安全性等,這都是信息化改革中亟待解決的技術難點和重點。由于統計信息化建設正處于起步階段，軟件開發相對滯后，沒有形成行業規范，軟件的推廣和更新較慢，難于跟上國際信息技術的發展。因此，懂得計算機技術又精通統計專業知識的復合型人才的培養變得尤為重要。
從統計信息來源看,主要是由社會的統計調查人員和統計人員,按時間、按地點通過不同的方式來完成定期報表和不定期的專項報表的填報工作，報送方式各種各樣，數據的格式也各不相同，大大增加了統計整理和分析的難度，嚴重制約了信息化發展，只有通過繼續教育和培訓不斷的提高基層統計人員的信息處理技術，才能真正使每一個成員都成為統計信息化建設者的推進者。
2.信息技術對統計創新發展的要求
隨著計算機技術的飛速發展和企業界不斷提出新的需求，數據倉庫技術應運而生。傳統的數據庫技術是單一的數據資源，即數據庫為中心，進行從事事務處理、批處理到決策分析等各種類型的數據處理工作。近年來，隨著計算機應用，,網絡計算，開始向兩個不同的方向拓展，一是廣度計算，一是深度計算，廣度計算的含義是把計算機的應用范圍盡量擴大，同時實現廣泛的數據交流，互聯網就是廣度計算的特征，另一方面就是人們對以往計算機的簡單數據操作，提出了更高的要求，希望計算機能夠更多的參與數據分析與決策的制定等領域。特別是數據庫處理可以大致地劃分為兩大類：操作型處理和分析型處理（或信息型處理）。這種分離，劃清了數據處理的分析型環境與操作型環境之間的界限，從而由原來的以單一數據庫為中心的數據環境發展為一種新環境：體系化環境。
數據庫系統作為數據管理手段，從它的誕生開始，就主要用于事務處理。經過數十年的發展，在這些數據庫中已經保存了大量的日常業務數據。傳統的業務系統一般是直接建立在這種事務處理環境上的。隨著技術的進步，人們試圖讓計算機擔任更多的工作，而數據庫技術也一直力圖使自己能勝任從事務處理、批處理到分析處理的各種類型的信息處理任務。后來人們逐漸認識到，在目前的計算機處理能力上，根本無法實現這種功能，而且，另一方面，事物處理和分析處理具有極不相同的性質，直接使用事務處理環境來支持決策是行不通的。隨著數據庫技術的不斷發展及數據庫管理系統的廣泛應用，數據庫中存儲的數據量急劇增大，在大量的數據背后隱藏著許多重要的信息，如果能把這些信息從數據庫中抽取出來，將為公司創造很多潛在的利潤，而這種從海量數據庫中挖掘信息的技術，就稱之為數據挖掘。
數據挖掘工具能夠對將來的趨勢和行為進行預測，從而很好地支持人們的決策，比如，經過對公司整個數據庫系統的分析，數據挖掘工具可以回答諸如“哪個客戶對我們公司的郵件推銷活動最有可能作出反應，為什么”等類似的問題。有些數據挖掘工具還能夠解決一些很消耗人工時間的傳統問題，因為它們能夠快速地瀏覽整個數據庫，找出一些專家們不易察覺的極有用的信息。數據挖掘的核心模塊技術歷經了數十年的發展，其中包括數理統計、人工智能、機器學習。今天，這些成熟的技術，加上高性能的關系數據庫引擎以及廣泛的數據集成，讓數據挖掘技術在當前的數據倉庫環境中進入了實用的階段。商業數據庫現在正在以一個空前的速度增長，并且數據倉庫正在廣泛地應用于各種行業；對計算機硬件性能越來越高的要求，也可以用現在已經成熟的并行多處理機的技術來滿足；另外數據挖掘算法經過了這10多年的發展也已經成為一種成熟，穩定，且易于理解和操作的技術。
目前統計應用的應用趨勢是宏觀統計應用逐步完善、微觀統計需求快速發展,主要特征是：（1）數據量越來越大，需要廣泛使用計算機數據庫技術和數據倉庫技術。（2）數據分析方法更加豐富，需要廣泛使用計算機統計分析軟件和數據挖掘軟件產品。（3）與統計業務長期緊密聯系：單純的一次性統計分析報告不能滿足市場化運營的統計應用的要求，需要廣泛使用計算機信息系統技術，將大規模數據量、統計分析軟件和統計業務管理集成為客戶長期可用的產品形式。
3.信息技術對統計教育的挑戰伴隨著信息技術的變革和統計應用的發展、推廣，統計作為處理和分析數據的方法和技術已成為現代社會中每個人必備的知識。然而，高等學校統計學的教育始終面臨著三大挑戰：第一，統計學方法不斷在應用中的創新與發展導致統計學內容體系的變化；第二，信息技術發展導致的統計學軟件工具的不斷創新；第三，以學生發展及及社會需要為中心的教育理念變革。這些挑戰要求高等學校的統計教學要通過案例教學吸收新方法、使用新工具、面向應用與實踐。近年來，在總結高校統計學教學改革與實踐的基礎上，一批高質量的教材已先后出版使用，但由于缺乏配套的實驗教材，教學實踐中的效果受到很大局限。鑒于以上情況，應嘗試通過實驗設計、案例分析介紹基礎統計方法的應用技術，培養學生的實踐應用能力。教學的內容按照數據的收集、整理、顯示、分析和解釋的過程來組織，重點在于加深對概念、原理的理解，掌握統計方法的應用和統計分析工具的使用。#p#分頁標題#e#
