時間：2023-07-11 17:37:45
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篇統計學特征，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】統計學教學案例
案例教學法最先運用于法學界和醫學界，其后運用于管理界，它是通過對一個具體情境的描述，引導學生對這些情境進行討論的一種教學方法。《統計學》是高職院校經濟類專業開設的一門專業基礎課，與社會生活的關系密切。通過教學實踐我認為，在《統計學》授課中正確運用案例教學法，能得到比較好的教學效果。
一、運用統計案例教學的必要性
統計教學包括教學目的、教學內容和教學方法三個基本要素。教學目的是教學的核心，教學內容和教學方法都是為實現教學目的而服務的。統計教學以學生為中心，是統計教師的“教”和學生的“學”相結合的雙邊活動，因此既要調動教師的積極性，也要調動學生的積極性，這樣才能較好地實現統計教學的目的。
統計案例教學是指在教師的指導下，學生通過對案例情況的熟悉，運用所學的統計理論和統計方法對案例中待解決問題進行分析和研究，對計算過程和計算結果進行分析和評價，從而選擇一個最優解決方案的過程。
與一般的課堂討論不同，案例教學是以現實中的實踐問題和實際觀測數據為依據，以學生為主角，學生運用所學的統計理論和方法，對從社會實踐中獲得的第一手資料進行討論、分析、研究和論證，選取最優的解決問題的辦法，老師只起引導作用。統計案例教學本質上是一種模擬統計實踐的過程，它對激發學生專業學習興趣、培養學生專業素質、提高學生在實踐中探究學習方法的自覺性、有效地將理論知識轉化為專業技能等方面都發揮了重要作用。
二、統計學案例教學的特點
案例教學法改變了傳統教學方法教學內容死板、教學方式單一和教學效果不佳的缺點，從對學生進行素質教育和培養創造能力的角度，彌補了傳統教學方法的不足。與傳統教學方法相比，它具有以下幾個鮮明的特點。
1.強調學生學習的主動性和積極性。
傳統教學方法的主要目的是讓學生了解、掌握知識，其一成不變的教學內容和模式，學生味同嚼蠟，學生只是被動地吸收知識，最后得到的效果就是使其不思進取缺乏新意。統計案例教學是以學生為中心，學生是教學的主體，教師是組織者和引導者，引導所有學生積極參與在討論中，各抒己見。學生與學生之間有一種信息的交流，學生會積極思考，相互啟發、討論，他們會覺得這一學習過程很有趣，會主動積極地參與到這一過程中，對抽象的理論知識能有更直觀、透徹的理解。
2.重視學生分析問題、解決問題能力的培養。
傳統講授法是教給學生正確答案，下結論的教學方法。統計案例教學注重引導學生運用所學知識來解決實際問題，教學案例與教科書上的例題不同，例題的作用是單一的、有限的，通過例題只是掌握和熟練所學的統計方法及計算公式，而案例的作用是多方面的，它讓學生了解了分析問題的思路，要解決什么問題，如何解決，應用什么理論和方法，需要什么數據，怎樣解讀計算結果，并根據分析結果，提出針對性的對策和措施，訓練學生綜合運用所學知識去解決實際問題的能力，激發學生學習的興趣和求知的欲望。
3.注重教師在教學中的“導演”作用。
在傳統講授法中，教師的教色是講解員，強調的是老師對學生的一種“單向”傳遞，教師的責任在于把自己知道的書本知識傳授給學生，師生之間互動、交流很少。案例教學中，教師的角色是導演者，其角色是指導案例教學的全過程，課前要有針對性地精選案例，課堂上組織案例討論過程，去解決討論中發現的問題，最后要進行總結，對整個討論情況做出評價，因此在案例教學過程中，教師和學生之間不是簡單的知識“單向”傳遞，而是師生之間思想、心得、智慧的“雙向”交流，教師和學生都承擔了更多的教與學的責任。
三、案例教學中應注意的幾個問題
案例教學法有很多自己的獨到之處，經過近百年的探索，在美國和世界各地得到了廣泛的應用，顯示了案例教學法的重要作用和強大生命力。但全面運用案例教學法時要注意以下一些問題。
1.首先應編寫出本專業特色的案例教材，建立教學案例庫。
教學案例應該本著“以用促學，學以致用”的原則，圍繞不同的教學內容建立。每個案例都必須是真實事例，并配有相應的數據庫以供選擇各種統計方法進行分析，為了使學生對案例有全面深入的了解，還需對每個案例所涉及的數據的取得程序和方法、調查表的表式、樣本點的分布、數據的含義以及案例的約束條件等作具體說明。
教學案例要突出“精”和“新”，所謂“精”就是不求量多，但求質高，所謂“新”就是案例要與時進步，具有時代特征。對此作者在教學實踐中有體會：如每逢年末，組織學生適時地搜集國家統計局、地方統計局、網絡系統等公布的有關統計方面的主要資料和數據做與教學相關的新的案例，學生在完成案例的編寫過程中，既鍛煉搜集資料、整理資料的能力，也提高學生們運用知識的能力，正是統計課的一個教學目的，因此這項工作能取得一舉兩得的效果。
2.統計案例教學方法應和傳統授課方法相結合。
案例是為教學目的服務的，應與所對應的理論知識有直接聯系，即案例教學一定要在理論基礎上進行。只有將基本概念、基本原理理解得透徹，才能充分開展案例討論，取得實效。而在理論知識普及和更新方面，傳統講授式教學法具有其獨到之處，它能全面、系統地向學員傳授基本概念和基本知識。但在講授中要注意理論部分力求少而精，并注意啟示學員學習的主動性、自覺性，使學員在系統掌握知識、技能的同時，提高分析問題和解決問題的能力。
3.統計案例教學方法對授課教師提出了很高的要求。
它要求統計教師不僅要融會貫通統計理論和方法，而且要對案例中問題的解決思路和方法有熟練的把握。在案例教學中學生是主角，教師起引導作用，針對不同的統計教學案例，教師只有事先親自采用各種方法進行計算和分析，才能對學生使用哪些統計方法和統計分析軟件進行計算和分析提出建議，并對學生采用不同的分析方法和得到的分析結果作出比較透明的比較和評價。因此加強師資隊伍的建設，提高教師的整體素質，是案例教學法對教師提出的更高的要求。
4.實施統計案例教學過程中采用多媒體輔助教學，可以增加教學效果。
多媒體輔助教學方式是在授課過程中利用計算機、投影儀、網絡等多種現代媒體，在多媒體教室進行授課的方式。國外學者的研究成果表明，人們的學習有1.0%是通過味覺，1.5%是通過觸覺，3.5%是通過嗅覺，11.0%是通過聽覺，83.0%是通過視覺取得的。因此在實施統計案例教學的過程中，通過采用多媒體手段配合案例教學，能方便快捷地處理統計圖形、統計圖表，使教學過程變得直觀、形象，與傳統黑板加粉筆教學相比，多媒體教學還能節約板書時間，增大課堂信息量，而且圖文并茂、動感力強的課件又能增強學生的注意力和提高學習興趣，使教學效果達到最佳。
【參考文獻】
[1]閆曉波。非統計專業統計課程的建設問題[J].北方經貿，2002,（2）：116～117.
關鍵詞：非星級旅店；問卷；顧客；社會統計學
一、研究背景
作為現代住宿業的重要組成部分，非星級住宿業承擔著旅游接待的重要職能，在我國經濟快速發展的過程中發揮了重要作用。隨著經濟和社會的發展，我國非星級住宿業成長迅速，規模不斷壯大，經營方式更加豐富，越來越多的得到人們在旅行、商務等過程中的住宿青睞。同時，在非星級住宿機構的裝飾風格、設施設備、產品功能、服務質量等方面的發展都有了明顯的進步。然而，隨著市場競爭激烈，企業的發展越來越需要對市場進行定位和劃分，為企業創造更多的經濟效益，同樣非星級旅店也不例外。本文選取非星級旅店作為研究對象，具有重要意義。
二、數據的獲取
為全面掌握成都市非星級旅店顧客社會統計學特征，本文主要采用了問卷調查法、訪談調查法、實證調研等方法。在問卷發放過程中，按照全市非星級住宿業分布進行抽樣，對成都市一圈層、二圈層、三圈層的1500余名非星級住宿機構的顧客進行了面對面訪談調查，共發放問卷1500份，收回問卷1387份，經檢查剔除重要信息回答不完全、回答內容完全相同、抗議性回答等問卷，最終形成有效問卷分別為1128份，有效率分別為81.3%。
三、數據分析
1.被訪顧客社會統計學特征統計分析
被訪顧客社會統計學特征是住宿機構在營銷工作中進行市場劃分的重要標準。本次被訪顧客社會統計學特征如表3-1所示。就受訪顧客性別而言，男性（52.1%）顧客略高于女性（47.9%）；年齡結構方面，受訪顧客年齡集中在19到40歲，占比高達79.3%，18歲以下（3.5%）和61歲及以上（1.4%）占比均不足5%；文化程度方面，擁有大專（31.5%）和本科（35.4%）學歷的顧客最多，其次是中專（高中）學歷（23.1%），初中及以下學歷和碩士及以上學歷均在5%左右；就受訪顧客的職業而言，各職業則分布比較均勻，公司職員和自由職業者的顧客相對較多，占比分別為23.9%和22.5%，學生顧客其次，占比為15.8%，其余職業占比則相對較少；受訪顧客年住宿次數方面，次數與頻率呈現反比例趨勢，即年入住次數越多的特征，所占比重越少，受訪顧客年住宿率主要集中在1到5次，占比高達74.1%。
2.被訪顧客住前行為特征分析
顧客住前行為特征分析對于住宿機構對外宣傳、市場定位和營銷策劃有著重要作用。本次被訪顧客住前行為特征分析如表所示。就受訪顧客住宿原因而言，分布相對均勻，干凈整潔、方便安全、物美價廉所占比重分別為24.6%、30.4%、30.8%，服務可靠所占比重則僅有11.9%；住宿時間方面，打算住宿1晚和2晚的占絕大多數，占總比重的84.7%，其次為3晚的，占比為11.7%，打算住宿4晚的所占比重不足5%；住宿目的方面，選擇休閑目的的顧客最多，占比達44.2%，其次是商務會議和探親訪友，分別為22.4%和24.3%。
3.顧客滿意度住后行為特征觀察變量的統計分析
一、熟悉統計學的含義
正常情況來看，統計學是對各種統計對象的數據資料進行搜集、整理、研究和分析，以表現其總體的特征和規律性的學科。 統計學的分析對象是客觀事物的數量特征和數據資料，它主要培養學生搜集、整理、研究和分析等統計本領。學生要通過對所分析對象的總體數量關系和數據資料去偽存真、去粗取精，從而找出分析對象的特征、變化趨勢和規律等。因此，初中數學課堂教學中的統計學實際上便是統計學課程，它是本文由收集整理根據生活中的各種具體現象，聯系學生實際，并讓學生收集、整理和研究統計數據的科學。其目的是讓學生探索數據的內在規律性，以達到對客觀事物的科學認識。
二、統計學與初中數學的關系
1. 數學是統計學的基礎
數學是統計學的形成基礎，統計學中諸多的基本理論都是以數學的演繹推理為支撐，而統計學又是數學書本知識在生活領域的具體應用和延伸。
2. 統計學是數學的一個分支學科
數學逐漸發展成為具有多個分支學科的大家族，統計學就是其中一個分支。這些年以來，隨著社會的不斷發展進步，統計學與人們的實際生活越來越密切，統計學也變得越來越重要。初中統計知識教學中，要經過分析大量的案例，使學生體會統計知識與生活生產和科技領域的密切關系，體會數學來源于生活，又用于生活，從而增強統計意識。因此，在授教課程時，教師應該放手讓學生經歷數據的收集、整理、描述、研究的整個過程，掌握統計的一般方法，建立統計的思想體系，從而提升學生研究難題、解決難題的本領。
三、初中統計教學應突出的重點
1. 帶領學生擺脫經驗的束縛，樹立統計觀念
在統計的入門教學中，通過簡單的實例體會統計知識在實際生活中的應用，認識數學與實際生活是密不可分的，經歷方差、研究數據、描述信息、進行判斷的整個過程，樹立統計觀念，使學生獲得一種新的解決難題的本領和方法，即把基本理論知識轉化為一種解決實際難題的本領。
2. 強化學生統計意識
統計主要是分析人們實際生活中的一些數據，研究某些規律和特征，并以此幫助學生處理生活中的具體難題。 用樣本估計總體是統計的基本思想，統計中常常采用從總體中抽出樣本，經過研究樣本數據來估計和推測總體的情況。教學中，教師要帶領學生體會統計這種歸納的數學思想，并針對不一樣的抽樣大概得到不一樣的結果，即對結論的“不確定性”有所感悟，使學生認識到統計知識是聯系實際的樞紐。
3. 重視實際難題隨機抽樣
統計學主要有關兩大類難題：首先是怎么樣抽取樣本，其次是怎么樣對所抽取的樣本進行整理、研究，從而對總體情況作出判斷。 而樣本的抽取是否得當，直接關系到對總體估計的準確度。
【關鍵詞】統計學;統計思想;認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學,既研究社會生活的客觀規律,也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果,堅持統計學的社會科學性質,使統計理論研究更接近統計工作實際,在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的,需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括,才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想,就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下:
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論,是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題,但要求觀察其一般發展趨勢,避免個別偶然現象的干擾,故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征,它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差,是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體,是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設:樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響,在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的,在變化中,經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況,總體又是由許多個別事務所組成,這些個別事物是相互關聯的,而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而,總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在,所有實際事物的關系都表現得非常復雜,這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型,反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的,其結論永遠帶有一定的或然性,基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信,檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學,它從數理統計學派汲取新的營養,并且越來越廣泛的應用數學方法,聯系也越來越密切,但在統計思想的體現上與通用學派相比,還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出:(1)統計思想強調方法性與應用性的統一;(2)統計思想強調科學性與藝術性的統一;(3)統計思想強調客觀性與主觀性的統一;(4)統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過:“統計學具有處理復雜問題的非凡能力,當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時,唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單,因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外,有些人認為方法越復雜越科學,在實際的分析研究中,喜歡簡單問題復雜化,似乎這樣才能顯示其科學含量。其實,真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是,有些人認為只有推斷統計才是科學,描述統計不是科學,并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的,至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論,并且注重于把統計學應用于人類事物,試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念,如GNP、人口增長率等等,均是凱特勒及其弟子們的遺產。新晨
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知,邏輯推理方式主要有兩種:歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設,即以所掌握的數據信息為依據,歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化,尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面,具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著,但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面:一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論;二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性;三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的,讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段,分析的方法技術已經有了質的飛躍,但與人類不斷提高的要求相比,存在的問題似乎也越來越多。所以,我們必須深化對數據分析的認識,圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的,不斷拓展研究思路,繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
從總體來說，筆者認為基本的統計思想包括三條：一是數量觀。任何事物都是質量和數量的統一，數量觀要求統計學從事物的定性認識出發，研究事物總體數量方面的特征，從而達到認識事物的發展趨勢及其變化規律。因此，這不僅要求我們提高事物數量特征方面的認識，同時也提出了將數學知識應用于統計中的思想。二是總體觀。統計要認識的對象是一個總體，它必須是許多事物的集合。統計的總體思想使統計始終要站在研究對象的整體角度來看問題，要對總體中各單位普遍存在的事實進行大量觀察和綜合分析，得出反映現象總體的數量特征。總體現象是相對穩定的，表現出某種共同的傾向，是有規律可循的，所以社會現象的規律通常具有總體的性質。三是推斷觀。統計研究主要基于對現象的規律性的認識，從這個角度講，規律所寓于的對象是無窮無盡的，而我們所要觀察的群體總是有限的，總結出來的規律，對整體現象的判斷都是基于推斷。推斷思想告訴我們，認識的世界是無限的，如何利用已知的某些信息來推斷這無限世界中的一些規律、特征。推斷有兩種情況：由已發生事物的部分推斷整體；由已發生的事物推斷未發生的事物。但無論哪種情況，所推斷的對象和結論都是客觀存在的，只是人們還沒有認識而需要去認識而已。有些推斷是無法對總體進行全面檢驗，前者如驗血、破壞性產品試驗，后者如城鎮居民生活水平、價格變動調查等。推斷思想是一種利用現有信息進行的概率推理。抽樣推斷是統計推斷思想的集中體現。
筆者認為，說到統計思想就不能撇開統計學派別來孤立的談論統計思想。不同統計學派，他們的研究對象及研究方法有所差異，統計思想的體現也必然有所差異。認識他們有助于更好地理解和運用統計。現在普遍的觀點認為，統計學派大致有社會統計學派和通用科學派及方法論派之分。就通用科學派和方法論派而言，他們認為：統計學是通用方法論科學，在所有涉及實質性現象的領域中，統計方法都發揮著越來越重要的作用。這些統計方法具有內在聯系和邏輯關系，在認識事物時存在比較通行的模式，特別是能夠對觀察資料、實驗和試驗資料進行數學處理的數理統計方法，不僅應用于社會經濟的研究，而且應用于各個不同的學科領域。
筆者認為，統計思想在這里主要側重于數學方面的思想，有以下幾種體現：
一是均值思想。均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。它告訴我們統計認識問題是從其發展的一般規律來看，側重點不在總規模或個體，體現了數量觀和推斷觀。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
二是變異思想。統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。如果各單位之間不存在差異，也就不需要做統計，如果各單位之間的差異是按已知條件事先可以推定，也就不需要用統計方法。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。可以說，均值與方差這兩個概念分別起到“隱異顯同”和“知同察異”的作用。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
三是估計思想。估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質，樣本才能代表總體，但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
四、相關思想。哲學認為，事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，我們所研究的事物總體是在同質性的基礎上形成。總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間是相互關聯的。相關概念表現的就是事物之間的關系。
五、擬合思想。擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢，趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
六、檢驗思想。統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
以上分析可以看出，上述思想均體現了統計思想的數量觀、總體觀和推斷觀。
社會統計學派認為：統計學是一門實質性的社會科學,既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。社會統計學繼承和發展統計學的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在許多國家得到廣泛發展。
蘇聯科學院、中央統計局和高等教育部在1954年3月召開統計科學討論會，對通用科學派和方法論科學派的主張進行了批判。并根據多數意見作了如下的決定：“統計學是獨立的社會科學。它在質和量的密切聯系中研究大量社會現象的數量方面，研究社會發展規律在具體地點及時間、條件下的數量表現。統計學在社會生產力和生產關系的統一當中研究社會生產的數量方面。此外,統計學還研究自然和技術因素對于社會生活的自然條件的影響。統計學的理論基礎是歷史唯物論與馬克思列寧主義的政治經濟學,統計學根據這些科學的原理和法則,表明具體大量社會現象的量變,并說明它們的規律性。”這一觀點與我國現階段對社會經濟統計學的定義是一致的，即社會經濟統計學是關于國民經濟和社會現象數量方面的調查整理分析的原理原則和方式方法的科學，是一門應用科學。這就決定了社會經濟統計的研究對象是社會經濟現象總體數量特征和數量關系，通過這些數量方面反映社會經濟現象規律性的表現。從這里我們可以看出，它所研究的對象具有社會性、總體性、變異性等性質。
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。它包括：
一、調查思想。統計調查就是要把統計對象作為一個整體，按照預定的要求，對反映這個整體的有關標志的數值，有計劃地、系統地、科學地進行登記，取得真實可靠的原始資料。統計調查在統計工作的整個過程中，擔負著提供基礎資料的任務。所有的統計計算和統計研究，都是在原始資料搜集的基礎上建立起來的，例如我國的人口調查或普查。只有搞好統計調查，才能保證統計工作達到對于客觀事物規律性的認識，并制定相應的方針、政策。之所以有這一思想是由于作為一門應用科學的性質所決定的。
一、統計學中的幾種常見統計思想
統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等。統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
1.均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
3.估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
4.相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
5.擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
6.檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
二、對統計思想的若干思考
1.要改變當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜，越科學。在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
2.要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設。即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
[關鍵詞]統計思想；企業；認識
中圖分類號：F27 文獻標識碼：A 文章編號：1006-0278（2013）03-050-01
企業統計由于受內外部各種因素的影響，工作質量不同程度地存在一些問題，應當引起有關部門的高度重視。主要表現在企業統計人員素質較低、統計數據質量有待進一步提高、企業統計服務職能不能充分發揮、統計指標體系與企業經營所需指標體系不一致、原始記錄不全及統計臺帳不規范。企業統計工作中存在的問題，是與特定的經濟環境、歷史條件、政治因素相聯系的。
一、關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
二、統計學中的幾種企業工作中統計思想
（一）企業工作中統計思想的形成
企業工作中統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。企業工作中統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的企業工作中統計思想。
（二）比較常用的幾種企業工作中統計思想
所謂企業工作中統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。企業工作中統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
1.均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
3.估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
4.檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
三、對企業工作中統計思想的一些思考
（一）要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
（二）深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析（DDA）、推斷性數據分析（IDA）和探索性數據分析（EDA）等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
四、統計工作如何改進
關鍵詞：統計學；問題；對策
中圖分類號：G420 文獻標識碼：A
文章編號：1009-0118（2012）04-0101-01
一、統計學的性質與特征
根據《不列顛百科全書》的解釋，統計學是收集、分析、表述和解釋數據的科學。著名的《韋伯斯特大詞典》指出，統計是一門收集、分析、解釋和提供數據的科學。美國著名統計學家MarioF.Triola在其《初級統計學》里也寫到：“統計指的是一組方法，用來設計實驗、獲得數據，然后在這些數據的基礎上組織、概括、演示、分析、解釋和得出結論”。綜合來說，統計學就是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。其中數據收集主要是通過各種調查以獲取數據，數據處理是將數據用圖表等形式展示出來，數據分析是選擇適當的統計方法研究數據，數據解釋是對數據理論分析結果的說明，最后就是從數據分析中得出與實際結合的客觀結論。
統計學的性質決定了其既重理論又重實踐的特征。統計學有較強的理論性，統計理論分析所用的方法基本上屬于數學的范疇，因此要學好統計學必須要求學生擁有較扎實的數學基礎，同時對統計分析數據的解釋大多也要結合所研究問題的專業理論；統計學同時又有較強的實踐性，因為統計分析的基礎是數據，而數據都是來源于對社會實踐的調查所得，最重要的是統計分析的結論是要用來解決實際問題的。
二、高校統計學教學存在的主要問題
（一）培養計劃設置不合理。統計學的理論基礎主要來自于數學中的概率論，因此學生在學習統計學這門課程之前必須要求已經掌握基本的概率論知識，否則就會導致學生的知識體系產生跳級現象。這種情況不乏實例，有高校的培養計劃里就出現過統計學與概率論兩門課程基本同時進行（如安排在同一個學期），甚至先上概率論后上統計學，這種不合理的課程順序設置給教師教學帶來了很多痛苦和無奈。
（二）只重數理推導忽視專業理論分析。很多統計學教師自身是學數學出身的，因此在給學生教授統計學時非常熱衷于數理統計理論和公式的推導，而對統計分析數據的解釋及結論的得出寥寥數言即告完畢，學生感覺不像是在學習一門專業基礎課程，反而感覺像是在學公共基礎課——數學，這不僅會造成學生學習很吃力，而且會嚴重挫傷學生學習該門課程的積極性。
（三）過分強調應用和應試，忽視理論基礎。這種現象和上述的剛好相反，很多經管類專業的統計學教師自身數理統計基礎并不扎實，所以在教授統計學時往往會側重應用和應試，比如只要求學生記住某個公式、怎樣套公式等等，但從應試的角度考慮這種方法有一定的效果，但是從根本上講違背了教學的初衷，學生雖然可能會考試及格但不一定真正掌握了統計學的知識，不利于其今后的長期成長。
（四）教材依賴性嚴重，不結合實際。這種問題不僅出現在統計學教學中，很多高校老師長期上某一門課程，但連續多年都使用同一本教材，不僅自身知識結構不斷老化，而且無法及時將社會上的新興現象與專業課程理論相結合。任何專業課程的理論知識體系都是隨著社會實踐的發展而不斷更新和完善的，而且任何一本教材都不可能將該門學科的知識體系概括得完美無缺，因此依賴單一教材上課既不利于學生學習，也不利于教師自身素質的提高。
三、完善高校統計學教學的對策
（一）改革專業培養計劃和課程設置。作為經管類專業基礎課程，統計學的主要先行課程是概率論與數理統計，其他相關先行課程包括高等數學、線性代數、經濟學、管理學等等，這些先行課程大部分要到大二上學期才結束，因此在設置專業培養計劃時應考慮將統計學課程最早只能安排在大二下學期，或者靠后。同時，在統計學理論課結束后可相應安排一門統計軟件分析之類的實驗課程，以強化學生對統計知識的理解和應用。以筆者所在的廣西工學院管理系為例，該系六個本科專業均在大二下學期開設有《統計與統計分析》和《統計與統計分析實驗》兩門課程，其中《統計與統計分析》一般排在前十周教學，而相應的實驗課則排在后十周，這種連串的課程設置既有利于學生對統計學理論的理解和鞏固，也有利于對統計分析方法應用的掌握，通過這種訓練學生會把自己學到的統計學轉化成一門實用技術，終身受益。
（二）完善教師的知識體系，全面培養學生的知識和能力。統計學的性質告訴我們，它是一門理論和實踐結合非常緊密的學科，數理基礎決定了對理論的掌握熟練程度，而專業理論是實踐分析的依據，二者均不可偏廢。作為統計學的專任教師，應在這兩方面強化自身的基礎。因此，文科專業出身的統計學教師可適當加強概率論等課程的深入研究，而純粹數學出身的統計學教師應該強化對所教授專業主要理論的系統學習，只有這樣學生才能得到全面的統計學教育。
（三）拋棄教材依賴，積極嘗試案例教學。傳統的教學方式過于依賴教材，而鑒于很多教師習慣使用同一本教材的弊端，一方面應建議教師嘗試更換新的教材，另一方面應積極鼓勵教師引入案例教學。案例教學是對社會實踐的一種模擬，它非常有利于訓練學生理論聯系實際的思維，讓學生在課堂上就能夠接觸到各種類型的實際問題，培養學生綜合運用理論知識去解決實際問題的能力；同時，大多數案例問題的解決方案不是惟一的，具有挑戰性和靈活性，這也有利于調動學生學習的積極性和主動性。
參考文獻：
\[1\]劉偉.高校財經類本科統計學教學改革初探\[J\].科教導刊,2011,(7).
關鍵詞：經濟學；統計思想；探討
統計學是對數據進行統計和分析，并從統計出來的數據內發現事物的規律。統計方法中蘊含著豐富的統計思想，只有對思想深入的了解，才能更好的運用統計方法。統計學的命脈是它與學科之間有著必要聯系，如果這種聯系不復存在，那么統計學就會英雄無用武之地，不能發揮出它應有的作用。統計學的應用廣泛，在一定程度上它已經成為了一種“萬能工具”，它對人類的發展都起到了巨大的作用。在人類發展探究中，都離不開統計學的參與。同樣在經濟學的研究中，也少不了統計學這個“萬能工具”。統計學的具體實施，第一步應用解決的就是研究的目標和對象。經濟學作為當今社會科學的重要組成部分，它的地位愈來愈高。想要在經濟學中有效的利用y計方法，那就要充分的理解認識統計思想。
一、經濟學的性質
經濟學是一門社會科學，它的研究對象主要是經濟行為和經濟現象。人和社會如何將稀缺資源運用到各類商品中，并使這些商品供人們消費之用，正是這些資源的稀少和人的欲望，經濟學應運而生。經濟學的出現，使人們用最少的資源來滿足人類的需求。經濟現象包含了許多的變量因子，各種變量之間的關系錯綜復雜，使得對經濟學的探索難上加難，所以要利用更多的方式方法來完成對經濟學的探索。
二、統計思想是經濟學中的重要組成部分
數學與統計學都是現代經濟學的重要組成部分。對于數學的利用可以發現定性和定量之間的經濟模型；對于統計學的利用可以在大量的數據中提取有用的信息。減少經驗性分析的不準確性。經濟系統中的不確定性使我們沒有一個精準的方式來進行研究。所以統計思想在經濟學中的地位居高不下。在經濟學中，利用科學的統計方法能建造出一個數學模型，從而對經濟關系進行分析。一些獲得諾貝爾獎的經濟學家們，都是通過利用統計思想來完成他們對經濟學做出的杰出貢獻的。可見統計思想在經濟學中的重要性。如果用分析法來研究經濟問題，那么就必須涉及統計學的應用，因為統計學主要的功能就是收集數據和對數據進行整理和分析。所以在經濟學實際理論中，用到統計方法是毋庸置疑的，統計思想可以將經濟學分成兩個階段：第一階段就是準備數據階段，這其中包括收集與整理；第二階段是分析數據階段，利用統計方法的多樣性，來進行數據分析。
三、經濟學中的統計思想
（一）數據收集的統計思想
宏觀數據和微觀數據共同組成了經濟數據。其中宏觀數據大多數是又政府部門進行收集和，而宏觀數據只有利用現有的數據，所以從某種程度上說，宏觀數據主要是二手數據。微觀數據中大多數數據都沒有進行過專業的統計，所以只要涉及到微觀數據的經濟研究就要對數據重新進行整理，來確保數據的準確性。經濟學原始數據的收集往往是采用抽樣調查法，抽樣調查法就是從眾多的數據中，隨機挑取幾個數據，通過少量的數據反映總體數據的特征。可見抽樣調查法中蘊含著豐富的辯證統計思想。
（二）數據預處理的統計思想
無論是一手數據還是二手數據，都可能數據不能滿足分析要求的情況，所以就需要對數據進行預處理工作，避免在工作中出現數據缺少的情況，而影響正常的分析工作。對數據進行預處理的過程中就會發現這其中包含著很多統計思想，其中信息分析是監測數據的可信度，效度檢驗是通過數據來反映研究主題是否有實際意義。插補方法是對數據進行補充，從而完成全局性思想。數據轉換是在不對數據進行改動的情況下，用另一種方式來進行數據變換，展現出靈活性的思維模式。宏觀數據平衡是使指標之間達到平衡，來從中找到數據的準確性，將平衡協調的思想發揮到極致。
四、經濟學實證分析的統計思想
（一）經濟現象描述出的統計思想
描述性方法是將統計指標、統計表、統計圖中的數據進行加工融合，來分析出這些數據特征。統計指標的最明顯特點就是可以將大數據轉換成容易理解的模式，用簡單的數字來展現數據的重要特征，幫助總體想法的形成。統計表能替代較長的文字描述，通過更直觀的方式進行分析和對比。統計圖更能生動的表達數據，給人留下深刻的印象。描述統計是一種比較常用的經驗思維，通過分析個體的過去、現在、及未來，來對事實進行整理、歸納，并歸納出一定的發展趨勢。顯而易見，描述統計方法屬于推理性邏輯，不具備科學性和準確性。
（二）計量經濟分析出的統計思想
經濟學研究如果只是對數據研究，那是遠遠不夠的，所以對數據的總體進行推斷是有必要性的，從中體現推斷性統計思想的重要性。推斷統計是以樣本觀測數據作為基礎來對總體特征做出的估計，其中包含了區間參數和總體參數兩部分內容，從中可以展現出估計與檢驗的統計思想。參數估計是通過樣本中的數據來對總體特征進行推斷，其中的準確率較低，其結果大概就是區間內的概率。樣本推斷總體是在認識方法中將同類事物進行推斷。只有樣本和總體的性質相同，得出的數據才能代表總體。但是其中的樣本可能帶有偶然性，在估計理論中在樣本的數據是非常嚴謹的。經濟學的統計思想還包括必然性和偶然性。必然性體現在對社會經濟學的認識，理論模型是必然經濟規律的呈現，在理論模型轉化為計量模型時，必須將隨機性的因素考慮進去。經濟預測中對必然性的要求很高，但是預測中都含有一些不確定性，因為并不是每個預測數據都是準確的。只有對偶然性充分正確的認識，才能為必然性打下夯實的基礎。在計量模型估計參數的方法思想中，都是平均的在統計資料中，提取出有用的信息，從而消除偶然性，獲取必然性。在統計預測中會發現，大部分的規律都存在概率特征，未來的發展空間也只能給予適當的區間限定，從而體現出或然性統計思想。
五、分析經濟學中的統計思想
（一）經濟學和統計學的不同
經濟學和統計學中最大的不同就是邏輯形式的不同，經濟學偏重于演繹邏輯，是在理論的指導下收集數據，從分析結果中找出事前提出的假設，最終得出結論。經濟學研究的思路往往是：首先學習一定的理論知識，在構建假設的數理模型，從假設的模型中得出數據，最后形成一個二手數據，最后得出結論。而統計學大多數是利用歸納邏輯，以數據作為研究中心，通過描述磣齔鱟畛踅崧郟通過對樣本的分析推斷出總體特征。統計學研究的思路往往是：針對于經濟學中的問題，先進行數據收集，通過對數據的分析來得出相應結論，最后根據統計方法制定最后的結果。
（二）統計方法在經濟學中的應用
統計規律是人們在一些雜亂無章的狀態下，去尋找一些帶有規律性的東西。統計方法是在具有一定數據的基礎上去研究問題，找出一些可能存在的規律。統計方法是研究中比較常用的一種方法，單純的從數量關系上去尋找規律難免會產生誤導的問題。而統計學是教會人們如何運用正確的方法，來進行結論的解釋。在一個好的經濟學實證分析中，最重要的就是不要把實證搞的過于復雜，把時間精力浪費在研究實證的正確性上，要從一開始就避免這種情況的發生。
六、結語
綜上所述，經濟學的研究離不開統計思想的參與，所以要正確的認知統計思想，在經濟學的實際運用中，使用正確的統計方法，在這個過程中要明白經濟學和統計學在邏輯推理方面存在著怎樣的不同，不要一概而論。從某種程度上講，目前的統計方法在經濟學中存在著一定的局限性，在經濟學的理論研究中要注意正確的運用統計方法，避免一些統計方法的誤用造成的惡果。
參考文獻：
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大數據時代的到來，給與之密切相關的統計學專業帶來了前所未有的機遇與挑戰。本文針對統計學專業的自身特點，分析了專業中存在的問題，并從人才培養目標的定位，課程的調整與設置，教學手段創新和完善教學評估體系等幾個方面提出了一些合理化的建議。
關鍵詞：
大數據；統計學；教學改革
一、引言
最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。大數據具有以下的鮮明特點：第一個特征是數據量大。第二個特征是數據類型繁多，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。第三個特征是數據價值密度相對較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。第四個特征是處理速度快，時效性要求高，這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。統計學專業是與數據分析處理聯系最為緊密的學科之一。大數據時代的到來不僅為統計學專業的發展帶來的前所未有的機遇，同時也帶來了巨大挑戰。傳統的統計學專業已不再適應大數據時代的信息爆發式增長的要求，這就要求我們應該對統計學專業進行重新定位，并在此基礎上調整相關課程，改革傳統的教學手段以及完善教學評價體系，以適應大數據時代的到來。
二、統計學專業改革的建議
(一)人才培養目標的重新定位如果說以往的統計學專業是以培養簡單的“應用型”人才為目標，那么隨著大數據時代的到來，社會不僅僅需要會應用基礎統計知識處理相關領域的問題的單一的應用型人才，而是對人才提出了更高的要求：大數據時代下的統計學專業的人才除了應該具備基礎的數據收集，處理和分析的能力之外，還應該了解相關應用領域的背景知識，而且應具備很強的自我學習能力，以適應大數據時代數據量大，總類繁多，時效性高等發展特點。因此，統計學人才培養目標應該重新作出調整，應該以培養全新的“復合型”統計人才為新的目標。
(二)課程設置的調整隨著人才培養目標的重新定位，隨之而來的就是應該對不再適應時展要求的課程進行必要的調整。首先，大數據的分析和處理與以往的經典分析方法有很大不同，以往的統計分析方法主要是建立在抽樣基礎之上，而大數據時代信息處理迅速，信息獲得途徑廣泛，而且信息價值密度低，這就要求數據處理時，可以以全體作為樣本，而不是進行抽樣；分析時必須考慮所有數據而不是剔除所謂的異常數據。因此，以往的經典統計分析方法已不再適應大數據的處理和分析，必須適當的調整經典分析方法的課程設置，增加新的適用于大數據分析的課程。其次，隨著數據量的爆發式增長，所有的統計工作對計算機的依賴程度越來越高，這就要求統計學專業的學生不僅掌握統計學專業的基礎知識，同時應該熟練掌握計算機專業知識相關知識，因此，在課程安排時，應注意計算機相關課程的適當增加。基于上述原因，可以考慮增加如下課程：機器學習，模擬算法，數據挖掘，R語言軟件分析等課程，同時適當降低傳統分析方法課程的學時比重。此外，為了使學生能夠對相關應用領域的背景知識有所了解，可適當增設與應用領域相關的通識課程。
(三)教學模式與手段的創新以往的教學模式，通常是以課堂教學，掌握書本經典理論為主。雖然，傳統教學手段有著學生理論基礎扎實等諸多優點，但是同時也存才學生過于偏重理論知識的掌握，動手能力不足，理論與實踐脫節等缺點。隨著社會的發展，尤其統計學專業自身具有鮮明的應用專業特點。只采用傳統的教學模式和手段顯然不再適合大數據時代的需要；同時，隨著大數據時代的到來，多媒體手段日益豐富多彩，為傳統教學的創新提供了必要的支持。因此，為了適應大數據時代人才的要求，必須改革傳統的教學手段和模式，在傳統教學基礎上，加大實驗教學的比重，在傳統教學外，增加社會實踐環節，引入微課慕課，翻轉課堂等全新教學模式，以提高學生的學習興趣，鍛煉學生理論應用于實踐的能力，從而為以后使用大數據時代的工作打下堅實的基礎。
(四)教學評價體系的完善傳統的教學評價體系，通常是采用書面考核的方式對學生的學習進行評價，隨著時代的發著，單純的筆試評價不足以衡量學生的全面能力，最后導致出現高分低能的情況的出現。為了適應大數據時代對人才多方面能力的需求，必須對傳統的考核評價體系做出適當的調整，以評價學生的多方面能力，尤其是動手能力，學習能力和應用相關理論處理實際問題的能力。具體可以采用多種考核方法相結合的方式。如：增加平時的考核力度，增加實踐項目的考核，通過布置適當的項目論文，采用答辯的形式，以鍛煉學生適應以后工作，獨立分析解決問題的能力。此外，傳統教學評價體系通常是單方面的，只有對學生成績的評價，為了適應大數據時代的到來，全面提高教學質量，可采取雙向教學評價體系，如：增加學生對教學環節的評價體系。以及教師間同行間的評價體系等。
三、啟示
關鍵詞：統計；數據；對象；調查ExcelR語言；SASSPSS
一、統計學的內涵
統計學是關于收集、整理、分析和解釋統計數據的科學，是一門認識方法論性質的科學，其目的是探索數據內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。統計學的研究對象是指統計研究所要認識的客體。一般來說，統計學的研究對象是客觀現象總體的數量特征和數量關系，以及通過這些數量方面反映出來的客觀現象發展變化的規律性。它是一門研究隨機現象，以推斷為特征的方法論科學，“由部分推及全體”的思想貫穿于統計學的始終。具體地說，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數字資料，并以此為依據，對總體特征進行推斷的原理和方法。
二、全面了解統計研究對象，做好統計準備工作
要做好統計工作我們首先要全面了解研究對象所具有哪些特點，以便有針對性地更好地開展我們的工作。數量性是統計學研究對象的基本特點，統計學以客觀現象總體的數量作為自己的研究對象的，是對總體普遍存在著的事實進行大量觀察和綜合分析，得出反映現象總體的數量特征和資料規律性。自然、社會經濟現象的數據資料和數量對比關系等一般是在一系列復雜因素的影響下形成的。在這些因素當中，有起著決定和普遍作用的主要因素，也有起著偶然和局部作用的次要因素，對于每個個體來說，就具有一定的隨機性質，而對于有足夠多數個體的總體來說又具有相對穩定的共同趨勢。我們研究總體的統計數據資料，不排除對個別事物的深入調查研究，是為了更好地分析研究現象總體的統計規律性，統計研究對象的總體各單位，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要有差異，而且這些差異并不是由某種特定的原因事先給定的，總體各單位除了必須有某一共同標志表現作為它們形成統計總體的客觀依據以外，還必須要在所要研究的標志上存在變異的表現，否則就沒有必要進行統計分析研究了。
三、在統計工作中采取的調查方法
統計學常用的統計調查方式有定期統計報表、普查、抽樣調查、重點調查、典型調查等。定期統計報表是我國統計調查工作的一種重要的組織形式，它是按照國家有關規定，自上而下地統一布置，自下而上逐級按照統一要求提供基本統計資料的一種報告制度。普查是專門組織的一次性的全面調查。重點調查是一種非全面調查，它是對所要調查的總體中選擇一部分重點單位進行調查。抽樣調查是從研究的總體中按隨機原則抽取部分單位作為樣本進行觀察研究，并根據這部分單位的調查結果來推斷總體，以達到認識總體的一種統計調查方法。典型調查是根據調查的目的與要求，在對被調查對象進行全面分析的基礎上，有意識地選擇若干具有典型意義的或具有代表性的單位進行的調查，還有就是各種統計調查方式要根據不同的情況加以結合運用。其中重點調查和典型調查都是非全面調查，不能混淆，比如一個公司底下有若干個相同子單位，有目的的抽取幾家具有代表性的進行調查稱為典型調查；如一個公司開展調查活動，領導會安排要對哪幾項工作是當期比較急或重要的，然后重點調查哪幾項工作就稱為重點調查。簡單地說典型調查是有目的的對具代表性的事物進行調查；重點調查是在調查范圍內需要調查更仔細的事物。
四、運用計算機軟件做好統計工作
我們針對統計研究對象的特點，采用適當的調查方式，要得出精確的統計結果，這無疑離不開計算機軟件的應用。在統計研究對象中，我們利用統計自身特有的方法，探索現象去發展規律，對于最基本的統計圖表，微軟公司辦公軟件Office中的Excel就可以完成。對于Excel2007以前的版本只能畫簡單的柱狀圖、餅圖、圓環圖、散點圖等，還能運用統計函數做一些相關的計算，生成數據匯總表或數據透視表。Excel2007以后的版本在做統計分析前，要安裝一個“數據分析”功能包，安裝好后它會出現在數據菜單下的“分級顯示”模塊的右邊。有了這個數據分析包就可以做時間數列分析（如：移動平均法、指數平滑法、趨勢推測法）、假設檢驗（如：均值的假設檢驗、兩樣本方差的F檢驗、獨立性卡方檢驗）、相關與回歸分析等。我們也可以使用R、SAS或SPSS。R語言給人的第一印象是免費開源，它小巧好用，源代碼開放，可以根據自己的需要進行更改，也可以在R的綜合檔案網絡CRAN中下載安裝不同的功能包，R語言也是現今統計學界比較流行的工具軟件，廣泛被用于經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智能，但由于隨意性大對于非常用函數還是自己寫比較好，下載別人的函數包使用風險比較大，要做好統計工作我們應該很好的掌握并運用它。
SAS是由美國Northcarolina州立大學1966年開發的統計分析軟件。SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務，數據訪問、數據管理、數據呈現和數據分析。但是由于它專業性強，需要一定的編程基礎，而且要付費購買正版軟件，所以只適用于大型公司或企業里進行統計分析。
大數據時代給統計學的發展帶來了巨大的機遇和挑戰，對統計數據的收集、整理和分析等方面都帶來很大的影響。為了適應大數據的需要，高等院校經濟管理類專業統計學課程教學改革勢在必行，文章給出了相應的教改思路。
關鍵詞：
大數據時代；統計學教學；課程教學改革
教育部規定，統計學是高等院校管理類和經濟類專業的核心課程之一。大數據時代的到來及其處理技術的日益更新，影響著當前各行各業、相關領域及學科的發展，尤其對統計學的影響更為深刻。統計學原有的結構架構、理論體系等都遇到了前所未有的沖擊和挑戰。如何提高經濟管理類本科專業的統計學教學效果，增強學生應用統計學的理論方法解決大數據時代實際經濟問題的能力，是目前統計學教學有待解決的問題。大數據時代背景下，我國高等院校經濟管理類學生開設的《統計學》課程教學改革已勢在必行。
一、大數據對統計學的影響
統計學是收集、整理和分析數據的方法論科學。大數據時代，統計學的研究對象依舊是數據。大數據對統計學的理論與方法具有多方面的影響和沖擊，具體表現在以下幾個方面:
1.大數據對數據收集的影響。以往統計數據主要是由統計調查和實驗獲得的。在大數據時代，統計數據的產生方式呈現多樣化，如由網站瀏覽痕跡、GPS系統、監控視頻等方式產生，由此數據量呈現幾何級數增長，使海量數據很容易獲得。在大數據時代，很多數據在收集的時候不像以往的統計調查那樣首先要確定收集數據的目的和用途，而是漫無目的地收集數據，事先并沒有確定性的用途，因此數據的價值密度很小。例如大街小巷布滿了監控錄像設備，幾乎公共場所所有發生過的事情都被攝錄下來形成了視頻數據，但如果想從中獲取某事件的線索，卻是大海撈針。不過大數據由于其數據量很大，通過各種統計分析后最終可能帶來很多意想不到的價值和效果。這對大數據的整理、分析、解釋和應用等都帶來了很大的挑戰。
2.大數據對數據整理的影響。以往通過統計實驗和調查得到的數據都是結構化數據，如時間數列等，可以很方便地用二維表格表示。而大數據時代的數據除少部分數據具有結構化特征外，更多的是非結構化數據，很難直接轉換成二維表格，例如文本、圖片、所有格式的辦公文檔、各類圖像和音頻/視頻數據、HTML等等。這些復雜結構的數據使得數據的整理過程要有所調整。傳統的統計數據整理包括數據的審核、篩選、排序等預處理，數據的分組、匯總與顯示等。大數據的獲取，使數據整理步驟更加復雜，需要應用更多的技術，例如數據的甄別技術、數據倉庫技術等等。
3.大數據對數據分析的影響。大數據時代由于數據是海量的，使數據具有樣本即為總體的特征。因此，數據分析不再總是對樣本分析，有些是直接進行總體分析。傳統統計學的樣本分析方法，例如假設檢驗、參數估計等方法，有的已不再適用。還應加入一些新的分析技術，例如數據挖掘技術的應用。
二、適應大數據時代需要經管類專業統計學課程教改思路
經濟管理類專業統計學教學主要包括統計學理論教學、實踐教學、案例教學等內容。為了適應大數據時代的要求，統計學課程教學改革可以重點從以下方面進行：
1.統計學理論教學改革大數據相對于統計學的發展既是機遇，又是挑戰，因此我們在教學過程中首先要夯實統計學基礎知識的教學，講清楚統計學的基本原理方法。結合大數據的特點，對統計學的基本內容進行拓展，引導學生思考怎樣把已學過的統計學基本方法和原理應用于大數據處理過程中，例如在大數據下怎樣完成進行數據的獲取、選擇與辨別、保存與處理加工等，怎樣確定可能的數據范圍與來源，怎樣建立指標體系并分類數據，怎樣調整或制定相應的統計參考標準，以及怎樣把非結構化數據進行結構化再統計分析等。另外，統計學教學，應該結合各專業的特點。隨著大數據時代的來臨，各行業對統計人才的需求量都會增加。《統計學》作為專業基礎課，要探究與經管專業學科的交叉性，使統計學基礎知識與學生的專業課程能有效地結合，培養出復合型人才。工商管理、會計、市場營銷、金融、國際貿易等專業，結合不同專業的人才培養方案，總結出能為本專業服務的可行的統計學課程教學模式和內容。例如對于會計專業的同學，通過解讀財務數據背后隱藏的內容引起學生對數據統計的興趣，在指標分析內容上著重講解財務分析指標以及在企業管理中的應用問題；再如進入網購時代后，電子商務日益壯大，對于市場營銷專業的學生，則鼓勵學生自己設計調查問卷，從身邊的同學入手收集自己所關注的數據，從中獲取專業信息。因此，一定要結合各專業的特征，以及“大數據”的特征，著力加強統計學的拓展教學和基礎知識教學。
2.統計學案例教學改革大數據產生和發展于規模經濟，每個大數據問題都與實際經濟或社會問題有緊密聯系，因此，在實際教學時，要突出案例教學，通過案例教學慢慢引入大數據的定義和相關的大數據處理技術，增強學生的實際分析能力。案例教學把學生引入具體事件，使學生直接認知和分析問題的原因和趨勢，從現實問題出發，尋找問題的各種解決方案，并進行最優選擇。老師可以設計一些題目，給出要求，讓學生自行設計方案，通過收集、整理和分析數據，撰寫研究報告，完成對實際問題的分析和解決等。案例教學比課堂習題更接近“實戰”，能激發同學們的積極性，幫助學生理解理論知識，也利于鍛煉學生的解決問題能力。
3.統計學實踐教學改革在案例教學中，同學們掌握了數據收集、整理、分析方法，需要進一步到相關領域中去實踐，如電商、企業、金融、營銷等需要決策的領域。實踐教學能考核應用型人才的綜合能力，把學過的基礎知識與相關行業聯系起來，面對大量數據辨別出有用的數據，深入處理，進行行業分析做出最優決策，最終完成行業分析報告。此外，還要加強統計軟件的實驗教學，使學生在實踐教學中使用Excel,SPSS，SAS等統計軟件，讓學生運用軟件來加工處理數據和分析數據。在講授理論內容時，與統計軟件操作同步講解，使學生能夠上機實現所有操作。給學生增加實踐機會和拓展的機會，滿足統計學實踐教學目的，讓學生不僅掌握理論知識，而且不斷地進行實踐操作，并在實際工作生活中充分的運用統計學方法解決現實問題。
三、結語
在大數據時代，我們要抓住機遇，在數據收集、數據整理和數據分析等方面進行改革和創新，促進統計學的發展。同時對統計學課程教學上，進行統計學理論教學改革、案例教學改革和實踐教學改革，以適應大數據時代的需要，為社會培養出復合應用型的專業人才。
參考文獻：
[1]張少杰.統計學教程[M]，科學出版社，2015年.
