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統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)分析范文1

關(guān)鍵詞：聽障大學(xué)生； 教學(xué)評(píng)價(jià)； 統(tǒng)計(jì)分析

【中圖分類號(hào)】G762

學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)，即學(xué)生作為評(píng)價(jià)主體對(duì)教師的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。其主要目的是為教師的教學(xué)提供有用的反饋，以促進(jìn)教師提高教學(xué)質(zhì)量，從而為提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果服務(wù) [1、2]。聽障大學(xué)生，作為特殊的學(xué)生群體，日常教學(xué)應(yīng)賦予更多的關(guān)心和愛心。對(duì)聽障大學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的研究，可以促進(jìn)從事特殊教育的老師改善教學(xué)方法，調(diào)整教學(xué)態(tài)度，進(jìn)一步提高特殊高等教育的課堂教學(xué)質(zhì)量顯得格外重要。

數(shù)據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支，是指研究如何有效地收集和使用帶有隨機(jī)性影響的數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和問題的推斷[3]?，F(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析的一個(gè)顯著特點(diǎn)就是運(yùn)用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)有關(guān)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算與分析，目前也有許多應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件對(duì)于教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行分析討論的報(bào)道。本文利用SPSS軟件（Statistical Product and Service Solutions）對(duì)聽障大學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以更好的發(fā)揮評(píng)價(jià)的診斷、激勵(lì)和導(dǎo)向的作用。

一、數(shù)據(jù)分析來源

本文數(shù)據(jù)來源于某大學(xué)某學(xué)期聽障大學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，共涉及25門課程。教學(xué)評(píng)價(jià)分為十項(xiàng)指標(biāo)，分別為“tm1”：儀表端莊，教態(tài)自然，精神飽滿；“tm2”：上課準(zhǔn)時(shí)、足時(shí)，認(rèn)真負(fù)責(zé)，嚴(yán)格要求學(xué)生；“tm3”：關(guān)懷和尊重學(xué)生，有固定的輔導(dǎo)和答疑時(shí)間師生關(guān)系融洽；“tm4”：教學(xué)目標(biāo)、要求、考核形式明確，推薦有助我們學(xué)習(xí)的參考文獻(xiàn)；“tm5”：授課內(nèi)容充實(shí)，信息量大，重難點(diǎn)突出，進(jìn)度安排適當(dāng)；“tm6”：作業(yè)有利于我們掌握知識(shí)和自主學(xué)習(xí)，批改和分析認(rèn)真；“tm7”：思路清晰，闡述準(zhǔn)確，語言規(guī)范生動(dòng)；“tm8”：因材施教，注重學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)和能力培養(yǎng)；“tm9”：教學(xué)方法靈活，教學(xué)手段恰當(dāng)，注重互動(dòng)，課堂氣氛活躍；“tm10”：掌握了本課程的核心內(nèi)容，激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，提高了分析問題、解決問題的能力。

二、分析方法

本文主要使用了SPSS軟件中的描述性統(tǒng)計(jì)分析（Descriptive Statistics，得到原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化的取值，可以直觀了解數(shù)據(jù)的情況，同時(shí)便于進(jìn)一步分析）；K-S單樣本檢驗(yàn)分析（Kolomogorov- Simirnov One-sample Test，主要考察數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布）；主成分分析（Principal Component Analysis，將多個(gè)變量通過線性變換以選出較少個(gè)數(shù)重要變量）；K中心聚類分析（K-means cluster analysis，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，辨別樣本之間的親疏關(guān)系）；單因素方差分析（one-way ANOVA，調(diào)查按某個(gè)研究因素的不同水平分組后該因素的效應(yīng)）。

三、結(jié)果與分析

（一）學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)整體情況及正態(tài)分布分析

分析教學(xué)評(píng)價(jià)整體情況可以了解聽障大學(xué)生課堂教學(xué)質(zhì)量的總體情況。從表1可以看出，該學(xué)期聽障大學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)總分范圍在81.48-99.82之間，平均成績?yōu)?9.69±3.62。利用SPSS軟件進(jìn)行正態(tài)分布分析，得到表2及圖1。從表2得到單樣本K-S檢驗(yàn)Z統(tǒng)計(jì)值為0.500，漸近顯著性水平為0.964，遠(yuǎn)大于0.05，因此教學(xué)評(píng)價(jià)結(jié)果符合正態(tài)分布。

（二）學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)主成份分析

利用SPSS進(jìn)行學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)主成份分析后，得到表3。主成份分析法只提取到1個(gè)成分，且變量系數(shù)均接近1，因此可以認(rèn)定本體系10項(xiàng)指標(biāo)相互獨(dú)立，影響較小。

（三）不同課程學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)聚類分析

通過SPSS軟件K中心聚類分析方法，將25門課程進(jìn)行聚類分析，得到表4、表5。從表4可以看出，通過聚類分析，通過學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)成績將25門課程分為了2類，1類優(yōu)秀成績?yōu)?5門課程，2類良好成績?yōu)?0門課程。表5則表示每門課程所屬聚類。

（四）學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)的聚類分析

通過SPSS軟件K中心聚類分析方法，將學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)十項(xiàng)指表每門課程的得分進(jìn)行聚類分析，得到表6、表7。通過聚類分析，將評(píng)價(jià)指標(biāo)分為了2類，指標(biāo)1、2、3被歸為類別1，可以看出主要是指教師的教學(xué)態(tài)度；指標(biāo)4-10被歸為類別2，主要考查教師的教學(xué)業(yè)務(wù)水平。

（五）不同學(xué)科類別科目學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)差異性分析

根據(jù)課程不同性質(zhì)，將參與評(píng)價(jià)的25門課程分為了學(xué)生思政（兩課）類、文科（外語、語言等）類、理科（數(shù)學(xué)、物理等）類。

利用SPSS進(jìn)行單因素方差分析。文科類課程與理科類課程學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)成績有顯著性差異，且文科類課程得分要高于理科類課程。原因可能由于理科類課程需要大量邏輯思維能力，聽障大學(xué)生可能在這方面有所欠缺，因此課堂教學(xué)效果不如文科類課程。此外，學(xué)生思政類課程與文科、理科類課程均沒有顯著性差異，其得分介于兩者之間。

（六） 不同職稱教師授課學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)差異性分析

根據(jù)授課教師職稱不同，將參與評(píng)價(jià)的25門課程分為了教授授課、副教授授課及講師授課三類。

利用SPSS進(jìn)行單因素方差分析。教授授課類學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)得分與副教授、講師授課類直接均存在著顯著性差異，且總分均值要高于其他兩類?？梢?，教授因?yàn)樵谥R(shí)、授課經(jīng)驗(yàn)上的累積，其教學(xué)效果要好于副教授及講師。副教授及講師教學(xué)評(píng)價(jià)得分則無顯著性差異。

四、結(jié)語

本文通過計(jì)算機(jī)軟件等輔助手段，將原本多而無規(guī)律的教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析處理，獲得了許多有價(jià)值的信息，這些都有利于教育管理進(jìn)行優(yōu)化管理，更好的做出決策，為強(qiáng)化教學(xué)管理、提高教學(xué)質(zhì)量打下基礎(chǔ)。本文只是在聽障大學(xué)生教學(xué)評(píng)價(jià)過程中，利用計(jì)算機(jī)輔助手段進(jìn)行分析的初步探索。教學(xué)評(píng)價(jià)是一項(xiàng)非常復(fù)雜的質(zhì)量監(jiān)控的過程，如何進(jìn)一步利用計(jì)算機(jī)軟件等為教學(xué)質(zhì)量提供支持，有待我們繼續(xù)研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 魯進(jìn)勇，夏建剛. 本科教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)綜述[J].學(xué)問?科教探索，2008，18：24-25.

統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)分析范文2

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)專業(yè) 核心

中圖分類號(hào)：G632 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2117（2014）10-0008-02

1 大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)涵義

通常來說，凡是數(shù)據(jù)量超過一定大小，導(dǎo)致常規(guī)軟件無法在一個(gè)可接受的時(shí)間范圍內(nèi)完成對(duì)其進(jìn)行抓取、管理和處理工作的數(shù)據(jù)即可稱為大數(shù)據(jù)。業(yè)界通常用4個(gè)V（即Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數(shù)據(jù)的特征：數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、價(jià)值密度低、處理速度快。

大數(shù)據(jù)潮流讓我們獲得了海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為相關(guān)行業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的重要資源。因此，許多IT企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都已將業(yè)務(wù)范圍延伸至大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，探索大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)模式。2012年，美國政府投資2億美元啟動(dòng)的“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，更是將大數(shù)據(jù)的研究上升到國家戰(zhàn)略層面。然而，大數(shù)據(jù)的真正意義不在于數(shù)據(jù)量的巨大，而在于對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行專業(yè)化的處理，核心是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。面對(duì)大數(shù)據(jù)，越來越多的領(lǐng)域都開始運(yùn)用數(shù)學(xué)特別是統(tǒng)計(jì)學(xué)的工具，挖掘大數(shù)據(jù)中真正蘊(yùn)藏的價(jià)值。正如西內(nèi)啟在《看穿一切數(shù)字的統(tǒng)計(jì)學(xué)》書中所指出的，“從數(shù)據(jù)中得出有意義的結(jié)果，關(guān)鍵在于控制和減少誤差，得出因果關(guān)系，單純收集數(shù)據(jù)并加以全部量化分析在很多情況下會(huì)得出謬誤結(jié)果，”而科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法是得出因果關(guān)系的最佳方法。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度看，一方面，大數(shù)據(jù)具有類型繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體量巨大等特點(diǎn)，海量數(shù)據(jù)以分布式方式進(jìn)行存儲(chǔ)，特別是圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的廣泛存在，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和統(tǒng)計(jì)分析工具已無法滿足大數(shù)據(jù)分析的需要，亟需統(tǒng)計(jì)方法的革新。另一方面，數(shù)據(jù)分析結(jié)果需要用生動(dòng)、直觀、容易被接受的方式展示給讀者，可視化分析能夠直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，闡釋數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)要挺立大數(shù)據(jù)潮頭，創(chuàng)新統(tǒng)計(jì)分析工具、可視化分析方法，以大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用為核心，將傳統(tǒng)文本、圖像的統(tǒng)計(jì)、分析向數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展及其對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)帶來的挑戰(zhàn)。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)教育面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)

據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（Internet Data Center）預(yù)測(cè)，中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)市場(chǎng)將會(huì)從2011年的7760萬美元快速增長到2016年的6.16億美元，而據(jù)業(yè)界專家估算，中國大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的人才需求量至少為100萬人，其中統(tǒng)計(jì)人才、技術(shù)更是捉襟見肘。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和分析技術(shù)的知識(shí)結(jié)構(gòu)已不能滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的要求，多家企業(yè)在面對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展時(shí)遭遇人才瓶頸。大數(shù)據(jù)相關(guān)人才供給不足將會(huì)成為影響大數(shù)據(jù)市場(chǎng)發(fā)展的一個(gè)重要因素。

當(dāng)前，全世界范圍內(nèi)已有數(shù)百個(gè)高校開設(shè)了大數(shù)據(jù)分析專業(yè)。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和新澤西州立大學(xué)在培養(yǎng)目標(biāo)和課程設(shè)置上項(xiàng)目設(shè)置偏重于計(jì)算機(jī)方向。課程設(shè)置偏重統(tǒng)計(jì)學(xué)與運(yùn)籌學(xué)（包括決策科學(xué)）的典型學(xué)校有田納西大學(xué)和約克大學(xué)。2013年，北京航空航天大學(xué)與慧科教育合作開辦了國內(nèi)首個(gè)“大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用”軟件工程碩士項(xiàng)目研究生班，這是目前國內(nèi)唯一一個(gè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)行業(yè)專業(yè)型人才的項(xiàng)目，但其培養(yǎng)目標(biāo)、知識(shí)體系是面向計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，而立足統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)項(xiàng)目，在國內(nèi)可謂是鳳毛麟角。

知者隨事而制。高等院校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)要通過有效利用和整合人才培養(yǎng)資源，承擔(dān)大學(xué)人才培養(yǎng)的責(zé)任，駕馭大數(shù)據(jù)的浪潮，占領(lǐng)大數(shù)據(jù)發(fā)展人才培養(yǎng)的制高點(diǎn)，體現(xiàn)高等院校向社會(huì)、企業(yè)提供智力支撐，輸送企業(yè)亟需的復(fù)合型、實(shí)用性大數(shù)據(jù)分析人才的載體作用，確保產(chǎn)業(yè)科學(xué)、持續(xù)、高速的發(fā)展。一是教育資源的整合，走在前列的首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、北京大學(xué)、中國人民大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)、中央財(cái)經(jīng)大學(xué)五所應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士培養(yǎng)單位在北京成立了“中國大數(shù)據(jù)教育協(xié)同創(chuàng)新體”，在高校之間實(shí)現(xiàn)學(xué)科融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，通過共享優(yōu)質(zhì)資源平臺(tái)、共同建立課程體系、共同建設(shè)案例資源庫、聯(lián)合搭建實(shí)踐實(shí)訓(xùn)平臺(tái)等多種形式，創(chuàng)新人才培養(yǎng)體制機(jī)制。二是高等院校教育資源與業(yè)界資源的整合，通過與國有超大型企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)翹楚的協(xié)同培養(yǎng)，立足應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士教育，建立人才培養(yǎng)基地，進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新，探索構(gòu)建應(yīng)用統(tǒng)計(jì)（大數(shù)據(jù)分析）專業(yè)碩士人才協(xié)同培養(yǎng)模式。以緩解當(dāng)前大數(shù)據(jù)人才供需矛盾為目的，建立“校校協(xié)同、校企協(xié)同、院系協(xié)同”的大數(shù)據(jù)分析方向人才協(xié)同培養(yǎng)模式，最終實(shí)現(xiàn)協(xié)同培養(yǎng)“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的目標(biāo)。[5]

3 面向大數(shù)據(jù)分析方向的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士培養(yǎng)模式的構(gòu)建

本研究認(rèn)為，可以將大數(shù)據(jù)分析及相關(guān)的案例教學(xué)模式融入應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士學(xué)位研究生的培養(yǎng)過程，進(jìn)而打破統(tǒng)計(jì)學(xué)傳統(tǒng)的以闡述統(tǒng)計(jì)理論、公式推導(dǎo)、數(shù)學(xué)計(jì)算為主的教學(xué)模式。以情境浸潤為基礎(chǔ)，為學(xué)生呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用為核心的教學(xué)模式，可以培養(yǎng)學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘、整合、分析價(jià)值的能力，以期更好、更快地適應(yīng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。

3.1 科學(xué)構(gòu)建課程體系，突出大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)具有強(qiáng)烈的行業(yè)特點(diǎn)，在充分借鑒國外大學(xué)成功經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)分析專業(yè)碩士的課程設(shè)置，強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，注重上述技術(shù)在金融等領(lǐng)域的應(yīng)用。必修課在講授統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)理論（描述、多元、時(shí)序、空間、可視化等）課程的基礎(chǔ)上，為增強(qiáng)學(xué)生的大規(guī)模分布式計(jì)算技能，引入主流的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)，如Hadoop分布式平臺(tái)、MapReduce并行編程算法。與此同時(shí)，為提高學(xué)生動(dòng)手能力，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型思維，開設(shè)《大數(shù)據(jù)分析案例》等多門課程。選修課方面，考慮到學(xué)生二次開發(fā)的需要，設(shè)置大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)課程，如C++、Java等。為突出應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士側(cè)重應(yīng)用的特點(diǎn)，開設(shè)面向數(shù)據(jù)的編程語言，如R、SAS、Python等課程。這些課程模塊的設(shè)置并非體現(xiàn)某一學(xué)科知識(shí)的縱深發(fā)展，而是將相關(guān)學(xué)科的知識(shí)融合，有利于突出大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)。

3.2 創(chuàng)新教學(xué)培養(yǎng)模式，注重培用結(jié)合

以“編組”方式開展教學(xué)活動(dòng)。授課教師和學(xué)生均采用團(tuán)隊(duì)編組模式，多名教師協(xié)同工作，共同完成一門課程的授課任務(wù)。打破原有學(xué)科思維、教材的束縛。采用導(dǎo)師指導(dǎo)與集體培養(yǎng)相結(jié)合的方式。教師不可照搬舊有的教學(xué)大綱、課程內(nèi)容，要學(xué)習(xí)和熟悉大數(shù)據(jù)相關(guān)知識(shí)體系與技術(shù)新進(jìn)展，充分結(jié)合大數(shù)據(jù)分析需求和實(shí)際案例，使課程內(nèi)容緊貼實(shí)際需求，注重培養(yǎng)學(xué)生對(duì)模型的理解，對(duì)數(shù)據(jù)的想象力，真正實(shí)現(xiàn)學(xué)以致用、培用結(jié)合。

采取“訂制化”培養(yǎng)模式，突出培養(yǎng)與應(yīng)用相結(jié)合的特點(diǎn)，力爭做到人、崗的高度匹配?！坝喼苹迸囵B(yǎng)模式打破了目前應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士統(tǒng)一培養(yǎng)、與市場(chǎng)需求脫節(jié)的模式壁壘，教學(xué)實(shí)踐以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，依照企業(yè)的崗位標(biāo)準(zhǔn)、用人要求，強(qiáng)調(diào)以崗位需求制定培養(yǎng)方案，更好地滿足用人單位對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求。

3.3 開展校企協(xié)同培養(yǎng)，構(gòu)建問題導(dǎo)向、項(xiàng)目牽引的實(shí)踐教學(xué)模式

根據(jù)國務(wù)院學(xué)位委員會(huì)的規(guī)定，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位研究生教育的目的是培養(yǎng)具有良好的統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)采集、處理、分析和開發(fā)的知識(shí)與技能，具備熟練應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理和分析數(shù)據(jù)的能力，能夠并適應(yīng)行業(yè)或職業(yè)實(shí)際工作需要的應(yīng)用型高層次人才。因此，要摒棄普遍存在的重理論輕實(shí)踐、重知識(shí)輕技能的教學(xué)方式。

協(xié)同創(chuàng)新培養(yǎng)在實(shí)踐教學(xué)中建立了以問題為導(dǎo)向，以項(xiàng)目為牽引的運(yùn)作機(jī)制，強(qiáng)調(diào)實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式要面向企業(yè)需求，讓學(xué)生參與到企業(yè)的項(xiàng)目運(yùn)行過程中，引導(dǎo)學(xué)生建立業(yè)務(wù)建模能力，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)資源整合能力，激發(fā)學(xué)生參與項(xiàng)目的積極性和自覺性。學(xué)生不拘泥于學(xué)校的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)基地和各類實(shí)驗(yàn)室，在第二學(xué)年中安排一定時(shí)間走出校門，進(jìn)入到企業(yè)的實(shí)際環(huán)境中，參與企業(yè)的項(xiàng)目組織、實(shí)施過程，在實(shí)踐過程中提升自我認(rèn)知能力，在實(shí)踐過程應(yīng)用知識(shí)和理論研究實(shí)際問題的能力，培養(yǎng)和鍛煉數(shù)據(jù)資源整合能力、溝通協(xié)調(diào)能力、IT支撐能力、業(yè)務(wù)建模能力，真正實(shí)現(xiàn)面向能力培養(yǎng)的目的。指導(dǎo)教師方面，在案例教學(xué)和實(shí)習(xí)階段引進(jìn)業(yè)務(wù)素質(zhì)高、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富、對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展有敏銳洞察力的企業(yè)高級(jí)數(shù)據(jù)分析人員，指導(dǎo)學(xué)生在實(shí)習(xí)實(shí)踐中提出問題、建立模型、解決問題的能力。

4 結(jié)語

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)（大數(shù)據(jù)分析）專業(yè)碩士人才協(xié)同培養(yǎng)模式，是一項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士人才培養(yǎng)的新模式，是專業(yè)碩士教學(xué)實(shí)踐的創(chuàng)新舉措，也是在全國率先建立起來的立足統(tǒng)計(jì)學(xué)，在大數(shù)據(jù)分析人才層面建立的校校協(xié)同、校企系統(tǒng)辦學(xué)體。體現(xiàn)了面向能力培養(yǎng)、面向社會(huì)需求培養(yǎng)、面向人才價(jià)值培養(yǎng)的“三個(gè)面向”的培養(yǎng)目標(biāo)，著重培養(yǎng)學(xué)生分析數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、展示數(shù)據(jù)的能力，對(duì)于培養(yǎng)“高層次、實(shí)用性、復(fù)合型、國際化”大數(shù)據(jù)分析人才意義重大，同時(shí)也是順應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)革命的浪潮，必將對(duì)大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入活力。

（首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，北京 100070）

參考文獻(xiàn)：

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統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)分析范文3

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)學(xué);發(fā)展

由于科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)席卷了全球，各行各業(yè)在經(jīng)營管理中都離不開大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，對(duì)于政府單位來說，大數(shù)據(jù)更如經(jīng)常便飯，大數(shù)據(jù)主要利用多樣式和多層次的采集方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，在分析數(shù)據(jù)時(shí)利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)手段和高速處理數(shù)據(jù)的信息系統(tǒng)，分析的數(shù)據(jù)結(jié)果為公司或者政府單位的決策做參照。大數(shù)據(jù)的發(fā)展給統(tǒng)計(jì)學(xué)不僅帶來了機(jī)遇，更重要的還有挑戰(zhàn)。一方面信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)科技的發(fā)展為數(shù)據(jù)收集和整理帶來了便利，另一方面由于近幾年電子商務(wù)的迅速崛起，數(shù)據(jù)量更加的繁雜，所以又給數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)帶來了麻煩，種類不斷增多的大數(shù)據(jù)資源，正在成為政府統(tǒng)計(jì)部門分析研究的重要領(lǐng)域。

一、大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別

我們就大數(shù)據(jù)自身而言，要想在信息化迅猛發(fā)展、數(shù)字爆炸式增長的現(xiàn)代信息平臺(tái)中尋找到自己想要的有效數(shù)據(jù)，就必須依靠數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來完成。這就充分證明了關(guān)于大數(shù)據(jù)的相關(guān)研究是要和統(tǒng)計(jì)學(xué)緊密的聯(lián)系在一起的。但是其與統(tǒng)計(jì)學(xué)也存在巨大的差別，它的使用模式和運(yùn)用方式是不一樣的。統(tǒng)計(jì)學(xué)需要依靠樣本抽樣的方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)整體和提煉的，這就意味著會(huì)有人力、物力以及財(cái)力的投入，其成本相對(duì)于大數(shù)據(jù)來說是比較高的而且過程是相對(duì)比較繁瑣的。而大數(shù)據(jù)主要依靠網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)，在海量的電子數(shù)據(jù)信息中查找自己所需要的數(shù)據(jù)，具有來源廣、數(shù)據(jù)量大、整體性的特點(diǎn)，其是以整體的數(shù)據(jù)作為一個(gè)大樣本進(jìn)行工作的，數(shù)據(jù)相對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)來說更加的精確化及標(biāo)準(zhǔn)化。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合過程中，要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)全面性和統(tǒng)計(jì)學(xué)高效性的特點(diǎn)，在利用統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行大數(shù)據(jù)樣本的統(tǒng)計(jì)過程中要對(duì)整體的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行選擇和篩選，這樣能避免樣本統(tǒng)計(jì)的弊端，還可以把樣本統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下統(tǒng)計(jì)學(xué)教育的發(fā)展

（一）培養(yǎng)全方面素質(zhì)人才

統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生與文管專業(yè)的還不一樣，文學(xué)專業(yè)的以及管理專業(yè)的學(xué)生都比較善于交際，善于溝通，而統(tǒng)計(jì)學(xué)是理科專業(yè)，很多學(xué)生只善于埋頭做題計(jì)算，這樣的話在以后的工作崗位就會(huì)感覺吃力，因?yàn)樽鰯?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，必須要與其他部門學(xué)會(huì)溝通，協(xié)同工作這樣才能把數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析的準(zhǔn)確。要鍛煉自己的交際能力和溝通能力，針對(duì)不同數(shù)據(jù)信息做出不同的溝通與交流，從數(shù)據(jù)中挖出有價(jià)值的信息，需要本身具有數(shù)據(jù)敏感性，但是對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度也不是先天所帶來的，更不是一朝一夕就能鍛煉出來的，而是要經(jīng)過時(shí)間的積累和數(shù)據(jù)分析工作的磨練，同時(shí)也可以根據(jù)案例型的數(shù)據(jù)分析材料，積累閱歷，提升對(duì)數(shù)據(jù)資源的敏感程度。

（二）培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的應(yīng)用型人才

大數(shù)據(jù)時(shí)代下培養(yǎng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用型人才應(yīng)該具有兩方面的基本素質(zhì)，第一是概念性的，也就是說統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)人才應(yīng)該掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論知識(shí)和基本素養(yǎng)，這是基本要求，也是培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)人才的前提。第二就是實(shí)踐性，也就是本文中我們提及的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的應(yīng)用型人才，就是在實(shí)際操作中處理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)的能力，應(yīng)用型人才需要利用理論知識(shí)解決實(shí)際問題，也需要有較多的經(jīng)驗(yàn)與閱歷，不能只會(huì)紙上談兵。在高校開展大數(shù)據(jù)分析學(xué)科中，最大的問題就是沒有真是可用的案例和數(shù)據(jù)，這就需要學(xué)校與公司企業(yè)走合作道路，這樣一來不僅可以得到真實(shí)有效的數(shù)據(jù)，還能將學(xué)生送到企業(yè)去實(shí)習(xí)，進(jìn)行校企聯(lián)合，注重學(xué)生的實(shí)際操作能力，這是培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)應(yīng)用型人才的關(guān)鍵點(diǎn)，也是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才培養(yǎng)模式中的重點(diǎn)。

（三）促進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息計(jì)算科學(xué)的融合

在大數(shù)據(jù)的分析與研究時(shí)，僅僅憑借統(tǒng)計(jì)學(xué)科的支撐是不夠的，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性特征已經(jīng)拋棄了傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)分析模式的非智能化框架，而且數(shù)據(jù)分析需要利用新型的數(shù)據(jù)運(yùn)算方式以及計(jì)算機(jī)技能分析，這也是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的問題所在，因此要想做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析工作，只單單依靠單一的統(tǒng)計(jì)學(xué)科知識(shí)的人學(xué)習(xí)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，其需要的是數(shù)學(xué)，信息技術(shù)，統(tǒng)計(jì)學(xué)三門學(xué)科的融合發(fā)展，緊密結(jié)合三門學(xué)科之間的交叉發(fā)展，融會(huì)貫通，利用各科優(yōu)勢(shì)資源相互彌補(bǔ)不足，這樣才能為大數(shù)據(jù)的收集，統(tǒng)計(jì)，分析做出科學(xué)準(zhǔn)確的結(jié)果。

三、結(jié)語

學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的優(yōu)勢(shì)在于：我們可以利用統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行大數(shù)據(jù)的有效整合和利用，使得我們?cè)谑褂脭?shù)據(jù)時(shí)可以更加的便利和高效。隨著信息科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，來自各方面的數(shù)據(jù)出現(xiàn)井噴的狀態(tài)，這就增添了我們?cè)跀?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和信息處理時(shí)的困難。在現(xiàn)在這個(gè)信息化數(shù)據(jù)爆炸式增長的形勢(shì)下，我們要充分全面的利用各方面的數(shù)據(jù)資源才能充分發(fā)揮統(tǒng)計(jì)學(xué)的優(yōu)勢(shì)，做好預(yù)測(cè)和分析，同時(shí)充分將統(tǒng)計(jì)學(xué)的優(yōu)點(diǎn)與完備的大數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)有效的整合，讓統(tǒng)計(jì)變得通俗易懂。

參考文獻(xiàn)：

統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)分析范文4

（池州學(xué)院數(shù)學(xué)系安徽池州247100）

摘要：隨著我國社會(huì)的不斷進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)理統(tǒng)計(jì)也處于一種不斷完善和發(fā)展的過程中，在當(dāng)前眾多領(lǐng)域得到了普遍的應(yīng)用。因此，如何加大數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，保障統(tǒng)計(jì)工作高效的進(jìn)行，是當(dāng)前迫切需要解決的問題。本文研究探討信息時(shí)代背景下數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，首先從數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究內(nèi)容分析出發(fā)，然后對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)進(jìn)行了簡要的闡述。最后對(duì)信息時(shí)代背景下數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用進(jìn)行了深入的分析。希望為今后數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮出更大的應(yīng)用作用，奠定一個(gè)具有參考價(jià)值的文獻(xiàn)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：信息時(shí)代；數(shù)理統(tǒng)計(jì)；大數(shù)據(jù)分析；應(yīng)用研究

在進(jìn)行科學(xué)研究的過程中，經(jīng)常會(huì)遇到描述兩個(gè)及以上的隨機(jī)變量、描述隨機(jī)變量的分布特征、離散性質(zhì)或變量大小等等相似的問題，如果不借助于數(shù)理統(tǒng)計(jì)，就不可能有效的解決這些問題。數(shù)理統(tǒng)計(jì)這一數(shù)學(xué)工具的出現(xiàn)，在我國社會(huì)的不斷進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展的過程中處于一種不斷完善和發(fā)展的狀態(tài)之中，在當(dāng)前眾多領(lǐng)域得到了普遍的應(yīng)用。眾多學(xué)者開始考慮如何更加有效的應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法去解決具體的數(shù)據(jù)分析問題，這成為了數(shù)據(jù)分析過程中非常關(guān)鍵的部分，也是當(dāng)前針對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究最多的一類問題。

一、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究內(nèi)容分析

數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究內(nèi)容，主要包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)在數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)處理中的基本定義、概念，以數(shù)據(jù)分析中數(shù)理統(tǒng)計(jì)的廣泛應(yīng)用為重點(diǎn)。此外，對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)理論進(jìn)行深化，總結(jié)數(shù)理統(tǒng)計(jì)及實(shí)踐操作的特點(diǎn)等等也是當(dāng)前關(guān)于數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究的重要方面。同時(shí)，如何有效的將數(shù)理統(tǒng)計(jì)應(yīng)用于企事業(yè)單位當(dāng)中以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)對(duì)企事業(yè)范圍統(tǒng)計(jì)工作的價(jià)值也是一個(gè)重要的方面。

二、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)

數(shù)理統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)主要是基于數(shù)據(jù)分析而言的，具體表現(xiàn)為通過參考數(shù)據(jù)資料，將對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型應(yīng)用到隨機(jī)現(xiàn)象中，借助于有價(jià)值的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用于數(shù)學(xué)模型的檢驗(yàn)，從而對(duì)數(shù)據(jù)背后主體的規(guī)律、性質(zhì)以及特點(diǎn)等等內(nèi)容進(jìn)行反饋。另外，數(shù)據(jù)分析以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)二者之間有著非常大的關(guān)聯(lián)，不僅僅是一個(gè)簡單的、固定形態(tài)的統(tǒng)計(jì)來的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。因此，由于數(shù)據(jù)分析的需要而逐漸演化出來的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)主體到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)主體的循環(huán)路徑，為最大程度的發(fā)揮出數(shù)據(jù)價(jià)值奠定了一個(gè)非常重要的基礎(chǔ)條件[4]。

三、信息時(shí)代背景下數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用

數(shù)理統(tǒng)計(jì)對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理主要可以通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)。在當(dāng)前，每一個(gè)學(xué)科對(duì)于數(shù)據(jù)的處理都有自己對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分析方法，而數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法就是眾多學(xué)科中交叉的方法，對(duì)研究社會(huì)活動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域和不同學(xué)科之間的研究有著非常大的幫助[5]。因此，數(shù)理統(tǒng)計(jì)在數(shù)據(jù)分析中占據(jù)的重要的地位。隨著其不斷的發(fā)展，也慢慢形成了數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論，并有效的應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析。通過大數(shù)定律，數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析之間產(chǎn)生了相互依賴的關(guān)系，總體的相對(duì)數(shù)及平均數(shù)等等相關(guān)性指標(biāo)在數(shù)據(jù)分析中都可以發(fā)揮作用，同時(shí)也是建立在大量觀察的基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)的。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)在數(shù)據(jù)分析的過程中發(fā)揮重要作用的同時(shí)，也會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生一定的影響，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。一是數(shù)理統(tǒng)計(jì)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的總體分布形態(tài)、方差分析以及正交設(shè)計(jì)、相關(guān)分析等等產(chǎn)生顯著的影響，可能是正向的回歸效應(yīng)，也可能是負(fù)面的偏離效應(yīng)[6]。二是數(shù)理統(tǒng)計(jì)還可以通過其模型的構(gòu)建去修正，對(duì)數(shù)據(jù)分析的均值以及方差等等統(tǒng)計(jì)學(xué)變量產(chǎn)生不同程度的影響。

四、結(jié)語

作為一項(xiàng)重要的工作，統(tǒng)計(jì)工作必須要依靠數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法和模式，才能夠充分發(fā)揮出應(yīng)用價(jià)值。數(shù)理統(tǒng)計(jì)這一工具的出現(xiàn)，成為了解決數(shù)據(jù)分析中常見問題的有效手段。在我國社會(huì)的不斷進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)理統(tǒng)計(jì)也處于一種不斷完善和發(fā)展的過程中，在當(dāng)前眾多領(lǐng)域得到了普遍的應(yīng)用。因此，如何加大數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，保障統(tǒng)計(jì)工作高效的進(jìn)行，是當(dāng)前迫切需要解決的問題。本文研究探討信息時(shí)代背景下數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，首先從數(shù)理統(tǒng)計(jì)的研究內(nèi)容分析出發(fā)，然后對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)進(jìn)行了簡要的闡述。最后對(duì)信息時(shí)代背景下數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用進(jìn)行了深入的分析。希望為今后數(shù)理統(tǒng)計(jì)在大數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮出更大的應(yīng)用作用，奠定一個(gè)具有參考價(jià)值的文獻(xiàn)基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

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統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)分析范文5

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)時(shí)代；大數(shù)據(jù)；統(tǒng)計(jì)學(xué)；數(shù)據(jù)分析

引言：

目前階段，在計(jì)算機(jī)處理技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，在對(duì)規(guī)模較大并且較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理過程中，人們已經(jīng)逐漸掌握了方法與技能，并且能夠在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中找出具有一定價(jià)值的信息，所以，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨。在數(shù)據(jù)時(shí)代中，在人文社科與人類自然科學(xué)技術(shù)等方面都會(huì)有較大的發(fā)展，同時(shí)也會(huì)一定程度上改變?nèi)藗兊纳钆c工作方式。除此之外，大數(shù)據(jù)時(shí)代也同樣為統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了良好的發(fā)展機(jī)會(huì)，但也存在一定的挑戰(zhàn)。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的概念

大數(shù)據(jù)時(shí)代的提出者是麥肯錫，他認(rèn)為數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸進(jìn)入到各個(gè)行業(yè)與各業(yè)務(wù)職能的領(lǐng)域中，并且逐漸成為了主要的生產(chǎn)因素[1]。因此，人們?cè)趯?duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與應(yīng)用的過程，也就意味著新的生產(chǎn)率增長的來臨。雖然“大數(shù)據(jù)”在眾多行業(yè)被廣泛應(yīng)用，但是，特別是在信息與互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)域中應(yīng)用突出。

二、怎樣理解大數(shù)據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)概念界定與構(gòu)成

大數(shù)據(jù)，即由于日常產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量快速增長，使得數(shù)據(jù)庫無法利用相應(yīng)的管理工具對(duì)其進(jìn)行管理與收集，最終導(dǎo)致在進(jìn)行搜索、分析、存取、共享數(shù)據(jù)時(shí)具有較大的困難。

大數(shù)據(jù)的構(gòu)成包括四部分，并將其總結(jié)為4V，即Volume，Variety，Value，Velocity[2]。第一部分是價(jià)值密度低，將視頻作為具體實(shí)例來說，實(shí)現(xiàn)連續(xù)并且不間斷的監(jiān)控，其中有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息只有一兩秒。第二部分是數(shù)據(jù)體量極大，已經(jīng)從TB實(shí)現(xiàn)了PB的躍升。第三部分是數(shù)據(jù)類型眾多，主要包括視頻、圖片、網(wǎng)絡(luò)日志以及地理信息等。第四部分是處理的速度超快，可以用一秒定律來解釋。

（二）海量數(shù)據(jù)帶來哪些挑戰(zhàn)

第一，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。由于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模是PB級(jí)別，所以，存儲(chǔ)的系統(tǒng)也需要進(jìn)行等級(jí)的拓展，并且可以通過磁盤柜或者是增加模塊實(shí)現(xiàn)容量的增加。然而，目前階段，數(shù)據(jù)的增長速度驚人，所以系統(tǒng)資源的消耗也不斷增加，導(dǎo)致系統(tǒng)的運(yùn)行效率有所下降[3]。因?yàn)閷?duì)海量數(shù)據(jù)始終停留在分布式的存儲(chǔ)階段，所以，對(duì)于爆炸式的數(shù)據(jù)增長，原有的存儲(chǔ)方案已經(jīng)無法滿足現(xiàn)有的數(shù)據(jù)變化需求。

第二，處理技術(shù)。由于海量數(shù)據(jù)的分布性與數(shù)據(jù)量與以往存在較大的差異，所以，原有的數(shù)據(jù)管理技術(shù)已經(jīng)處于落后狀態(tài)。

第三，數(shù)據(jù)安全。在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模逐漸擴(kuò)大的情況下，數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)指數(shù)級(jí)別的增長，所以，對(duì)于數(shù)據(jù)安全的保護(hù)與監(jiān)控來說具有一定的難度。

（三）大數(shù)據(jù)相關(guān)應(yīng)用與實(shí)踐

第一，體育賽事應(yīng)用。以2014年的世界杯為例，在充分發(fā)揮記者與編輯敏銳度的基礎(chǔ)上，騰訊也利用對(duì)大數(shù)據(jù)的分析以及云計(jì)算等方式來為為其提供移動(dòng)與社交的數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，騰訊與IBM進(jìn)行合作，并通過文化、賽事與球迷三方面來對(duì)世界杯球迷的關(guān)注重點(diǎn)進(jìn)行信息的挖掘，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)新欄目的創(chuàng)作，并且在短時(shí)間內(nèi)贏得了廣大球迷的認(rèn)可與關(guān)注。

第二，產(chǎn)品推薦應(yīng)用。產(chǎn)品推薦的應(yīng)用比較廣泛，可以對(duì)客戶信息、交易歷史、購買過程等數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的分析，并進(jìn)行有價(jià)值信息的挖掘。同時(shí)，針對(duì)同一產(chǎn)品的不同客戶訪問信息也可以進(jìn)行挖掘。最終，通過對(duì)客戶行為的分析，來確定消費(fèi)者的共，這樣就可以更好的為客戶推薦產(chǎn)品。

除此之外，在產(chǎn)品推薦中，可以在對(duì)客戶社交行為進(jìn)行信息挖掘與分析的基礎(chǔ)上來進(jìn)行社區(qū)的營銷。對(duì)客戶微信微博以及社區(qū)活動(dòng)中的偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并為其提供符合客戶興趣愛好的產(chǎn)品。

圖一

三、如何分析大數(shù)據(jù)

（一）如何挖掘數(shù)據(jù)中價(jià)值

以匹配廣告為具體事例進(jìn)行分析，主要有兩種數(shù)據(jù)。第一種是廣告庫，其中包括廣告庫以及廣告的客戶信息[4]。但是這種數(shù)據(jù)信息比較適合在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用。第二種是用戶在觀看廣告后的行為?？梢园岩陨蟽煞N數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的結(jié)合，并通過相應(yīng)的算法來體現(xiàn)價(jià)值。在實(shí)踐應(yīng)用過程中，可以充分體會(huì)到第二種信息的重要作用。可以為用戶提供其所需的信息，并通過群體智能以及群體行為對(duì)之前用戶使用的效果進(jìn)行分析，最終通過具體的反饋機(jī)制，將最優(yōu)質(zhì)的信息提供給用戶，還可以進(jìn)行搜索或者是查詢信息。

（二）如何做處理與分析

第一，更新抽樣調(diào)查的工作理念。由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)樣本是以往資料綜合，所以，可以對(duì)相關(guān)事務(wù)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，進(jìn)一步對(duì)總體進(jìn)行了解，還可以更好的了解局部。同時(shí)需要解決以下問題：抽樣框架不穩(wěn)定，調(diào)查目的設(shè)定不合理、樣本量受限[5]。第二，積極改變對(duì)于數(shù)據(jù)精確度的標(biāo)準(zhǔn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，數(shù)據(jù)的來源比較廣泛，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的技術(shù)也有所提高，所以，可以允許數(shù)據(jù)存在不準(zhǔn)確的情況。大數(shù)據(jù)時(shí)代需要吸收多種數(shù)據(jù)，但并需要一味的要求數(shù)據(jù)精準(zhǔn)。第三，合理轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)關(guān)系的分析重點(diǎn)。由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)規(guī)模比較大，而且結(jié)構(gòu)也十分復(fù)雜，變量的關(guān)系也比較繁雜。所以，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程中，不應(yīng)該對(duì)因果關(guān)系進(jìn)行仔細(xì)的分析，而重要的是對(duì)事物相關(guān)的關(guān)系進(jìn)行分析。需要轉(zhuǎn)換思路，對(duì)事物關(guān)系的形式與目的進(jìn)行詳細(xì)的分析。

四、 大數(shù)據(jù)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)科和統(tǒng)計(jì)研究工作的影響

（一） 拓展統(tǒng)計(jì)學(xué)研究領(lǐng)域

因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代的到來，所以會(huì)對(duì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生一定的影響，同樣給統(tǒng)計(jì)學(xué)帶來影響。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，其主要的研究對(duì)象就是其所要認(rèn)識(shí)的客體，是客觀存在事物自身的數(shù)量特征與關(guān)系。其中，統(tǒng)計(jì)學(xué)研究對(duì)象最主要的特點(diǎn)就是數(shù)量性。然而，在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)中，數(shù)據(jù)主要是試驗(yàn)與調(diào)查的數(shù)值。在大數(shù)據(jù)時(shí)代中，統(tǒng)計(jì)研究的對(duì)象不僅包括以結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)度量的數(shù)量，此外，還可以包括一些無法用數(shù)量關(guān)系進(jìn)行衡量的半結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，其中可以包括動(dòng)畫、圖片、聲音、文本等等[6]。所以，可以說，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象領(lǐng)域有所擴(kuò)大。

（二） 對(duì)統(tǒng)計(jì)計(jì)算規(guī)范產(chǎn)生影響

在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)中，一般是使用方差、平均數(shù)以及相對(duì)數(shù)等數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)范來真實(shí)反映事物量特征的，同時(shí)還可以反映事物量的關(guān)系與界限，能夠通過數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)范來計(jì)算出具體的數(shù)值。但是，半結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)是無法通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)范進(jìn)行計(jì)算的[7]。所以，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)范也同樣遇到了難題。

（三） 對(duì)統(tǒng)計(jì)研究工作的過程產(chǎn)生影響

1. 數(shù)據(jù)整理和分析

第一，數(shù)據(jù)審核。原有的數(shù)據(jù)審核主要的目的就是對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性進(jìn)行嚴(yán)格的檢查。但是，在大數(shù)據(jù)的時(shí)代中，對(duì)數(shù)據(jù)的審核就必須要確保數(shù)據(jù)處理的速度以及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度，同時(shí)還需要對(duì)數(shù)處理的規(guī)模進(jìn)行準(zhǔn)確的確定，也就是數(shù)據(jù)量級(jí)別的確定。除此之外，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)自身具有不穩(wěn)定性，并且十分混亂。但是，即使是這樣，大數(shù)據(jù)也能夠挖掘出信息內(nèi)部存在的隱蔽關(guān)系以及有價(jià)值的知識(shí)。所以，大數(shù)據(jù)所反映的研究對(duì)象存在準(zhǔn)確與不準(zhǔn)確兩種，但是，任何一種的數(shù)據(jù)都具有一定的價(jià)值，通常情況下是不需要進(jìn)行替換或者是刪除的[8]。

第二，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在以往的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，審核、匯總以及編制的圖表等資料是重點(diǎn)資料，并且需要進(jìn)行保存起來的。然而，大數(shù)據(jù)保存最主要的目的就是對(duì)存儲(chǔ)的成本進(jìn)行有效的控制，同時(shí)需要根據(jù)相應(yīng)的法規(guī)計(jì)劃來確定數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的規(guī)模。

2. 數(shù)據(jù)積累、開發(fā)與應(yīng)用

第一，數(shù)據(jù)積累。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)工作主要是根據(jù)所制定的研究目的來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總與分類，并進(jìn)行保存，這樣可以更好的為后期數(shù)據(jù)的分析與查詢提供有利的條件。但是，在大數(shù)據(jù)的積累中，具有價(jià)值的信息需要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后才可以發(fā)現(xiàn)。不容置疑，大數(shù)據(jù)具有一定的復(fù)雜性，所以，在積累的過程中，不可以進(jìn)行簡單的處理。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的規(guī)模大，結(jié)構(gòu)也比較復(fù)雜，無法實(shí)現(xiàn)簡單的分類，而且，在對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單整理時(shí)非常容易使其混亂，對(duì)其真實(shí)性產(chǎn)生影響，可能會(huì)丟失具有價(jià)值的信息。

第二，數(shù)據(jù)開發(fā)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)流動(dòng)性極強(qiáng)，所以，其自身的價(jià)值有再生性。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)不會(huì)貶值，反而會(huì)增值。為了能夠?qū)λ芯康膶?duì)象進(jìn)行更深入的了解，就需要對(duì)其整合。

第三，數(shù)據(jù)應(yīng)用。對(duì)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)應(yīng)用主要是為了對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行解釋與預(yù)測(cè)。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心就是在相關(guān)關(guān)系前提下的預(yù)測(cè)。

結(jié)語

綜上所述，現(xiàn)階段我國社會(huì)正處于大數(shù)據(jù)時(shí)代，并且對(duì)于社會(huì)未來的發(fā)展具有重要的意義。文章對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的概念與定義以及構(gòu)成進(jìn)行了闡述與分析，同時(shí)，對(duì)大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用與實(shí)踐進(jìn)行了探討。針對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘與分析處理進(jìn)行了研究，最后列舉了大數(shù)據(jù)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)科以及統(tǒng)計(jì)研究工作的影響，進(jìn)而對(duì)今后大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析工作提供了有價(jià)值的理論依據(jù)，并積極的推動(dòng)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，進(jìn)一步促進(jìn)了社會(huì)的進(jìn)步。（作者單位：中國人民大學(xué)）

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統(tǒng)計(jì)學(xué)大數(shù)據(jù)分析范文6

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)分析；大數(shù)據(jù)；教學(xué)改革

作者簡介：王暉（1973-），女，黑龍江雞西人，北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，講師；段文軍（1969-），女，山東蓬萊人，北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，副教授。（北京 100192）

基金項(xiàng)目：本文系北京信息科技大學(xué)教學(xué)提高-專業(yè)建設(shè)項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：5028023501）的研究成果。

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0079（2013）25-0111-02

當(dāng)今時(shí)代不斷涌現(xiàn)各種新型信息方式，例如博客、社交網(wǎng)絡(luò)等；不斷興起各種新技術(shù)，例如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生不受任何的限制，數(shù)據(jù)以前所未有的速度不斷增長和累積，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來到。[1]《華爾街日?qǐng)?bào)》認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代是引領(lǐng)未來繁榮的三大技術(shù)變革之一。麥肯錫公司在一份報(bào)告中提出數(shù)據(jù)是一種生產(chǎn)資料。企業(yè)每天面對(duì)海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如超市的銷售記錄、銀行的交易記錄、淘寶網(wǎng)站數(shù)千萬筆交易記錄（產(chǎn)生量超過50TB，存儲(chǔ)量40PB①）。企業(yè)如能利用這些巨大的數(shù)據(jù)集挖掘出有價(jià)值的信息，那么企業(yè)就能掌控下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭和生產(chǎn)力提高的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)時(shí)代，尤其是財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)時(shí)代，呼喚創(chuàng)新型人才。[2]呼喚具備綜合財(cái)務(wù)分析能力的人才，利用財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造財(cái)富。

如何培養(yǎng)財(cái)務(wù)分析人才？在財(cái)經(jīng)類高校本科，一般都開設(shè)“財(cái)務(wù)分析”課程，該課程教學(xué)目的是培養(yǎng)學(xué)生對(duì)真實(shí)企業(yè)進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)分析，并能獨(dú)立撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告的能力。[3]本文以北京信息科技大學(xué)（以下簡稱“我?！保槔?，探討大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才的需求特點(diǎn)，對(duì)高?！柏?cái)務(wù)分析”課程設(shè)置的影響，并提出改進(jìn)“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)的建議。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才需求特點(diǎn)

相較于其他類型數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)更大、更復(fù)雜，蘊(yùn)藏著更多寶貴信息。麥肯錫公司2011年報(bào)告推測(cè)，利用大數(shù)據(jù)分析，零售商可增加運(yùn)營利潤60%，制造業(yè)設(shè)備裝配成本會(huì)減少50%。[2]在財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，如何整理與統(tǒng)計(jì)這些雜亂無章的數(shù)據(jù)？如何讓財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)開口說話為企業(yè)管理者經(jīng)營決策提供科學(xué)依據(jù)？朱東華（2013）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)不再適應(yīng)當(dāng)前的數(shù)據(jù)環(huán)境，同時(shí)，各種企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴與日俱增，甚至定量分析方法將逐步取代定性分析方法。[4]財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)和大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析需求助長了企業(yè)對(duì)統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)背景的人才需求。

可見，大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才應(yīng)該具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)功底，能夠熟練運(yùn)用定量分析方法分析數(shù)據(jù)以獲取信息，撰寫分析報(bào)告為企業(yè)相關(guān)利益人決策提供依據(jù)。

二、“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)現(xiàn)狀

張先治（2007）認(rèn)為，財(cái)務(wù)分析是財(cái)務(wù)分析主體為實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)分析目標(biāo)，以財(cái)務(wù)信息及其他相關(guān)信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用財(cái)務(wù)分析技術(shù)，對(duì)分析對(duì)象的財(cái)務(wù)活動(dòng)的可靠性和有效性進(jìn)行分析，為經(jīng)營決策、管理控制及監(jiān)督管理提供依據(jù)的一門具有獨(dú)立性、邊緣性、綜合性的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用學(xué)科。[5]財(cái)務(wù)分析課程是為我校經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院財(cái)務(wù)管理專業(yè)本科三年級(jí)開設(shè)的一門專業(yè)必修課。學(xué)生前期已經(jīng)學(xué)過數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理、統(tǒng)計(jì)學(xué)等課程。財(cái)務(wù)分析課程正是在學(xué)生掌握前期所學(xué)各門課程的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)專業(yè)知識(shí)，分析判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)存在的問題，提出解決方案。[6]為了更好地實(shí)現(xiàn)“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)目的，課程組的老師們經(jīng)過討論，決定修改2008級(jí)財(cái)務(wù)管理專業(yè)教學(xué)計(jì)劃，將原來課堂教學(xué)的方式改為1/2的學(xué)時(shí)用于課堂教授基本理論，1/2學(xué)時(shí)用于實(shí)踐教學(xué)。筆者自2011年開始，按照新的教學(xué)計(jì)劃給三屆學(xué)生講授了“財(cái)務(wù)分析”課程。

1.理論教學(xué)部分

教材選用東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社出版，張先治和陳友邦主編的《財(cái)務(wù)分析》（第五版）。該教材體系完整，內(nèi)容豐富，全書以一家虛擬的ZTE公司為例，演示財(cái)務(wù)報(bào)告分析、財(cái)務(wù)效率分析和財(cái)務(wù)綜合分析。每章設(shè)有案例和復(fù)習(xí)思考題，該書還有配套的習(xí)題集。在課堂教學(xué)中，以教材為主線，突出介紹各種財(cái)務(wù)分析方法的使用，以及根據(jù)分析結(jié)果得出結(jié)論，提出解決方案。

2.實(shí)踐教學(xué)部分

一人一企，邊學(xué)邊分析。每位學(xué)生選擇一家上市公司作為分析對(duì)象，利用學(xué)校購買的金融數(shù)據(jù)庫以及相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源，結(jié)合所學(xué)財(cái)務(wù)分析理論知識(shí)進(jìn)行上機(jī)實(shí)驗(yàn)，在Excel內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析，并將分析結(jié)果形成財(cái)務(wù)分析報(bào)告。學(xué)生分析判斷和決策能力在實(shí)戰(zhàn)中得以鍛煉，教學(xué)效果得到改善。

但是，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，外部環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)分析能力要求的提升，僅僅學(xué)會(huì)利用Excel進(jìn)行水平分析、垂直分析、趨勢(shì)分析、比率分析和因素分析，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)對(duì)財(cái)務(wù)分析人才的需求，學(xué)生就業(yè)的競(jìng)爭力無從談起。結(jié)合前面大數(shù)據(jù)時(shí)代下財(cái)務(wù)分析人才需求特點(diǎn)，我校學(xué)生財(cái)務(wù)分析能力的培養(yǎng)存在著以下問題：

1.學(xué)生數(shù)據(jù)收集、整理和分析能力弱

定量分析方法應(yīng)用的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)分析人員必須學(xué)會(huì)從海量的網(wǎng)絡(luò)資源中搜集并篩選與自己的分析對(duì)象和分析目的相關(guān)性較強(qiáng)的資料信息，[7]這些資料信息可能是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如金融數(shù)據(jù)庫等；也可能是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁等。從實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)反映出學(xué)生數(shù)據(jù)收集和整理能力弱，分析其原因主要是：

（1）學(xué)生不熟悉對(duì)財(cái)務(wù)分析有幫助的網(wǎng)絡(luò)資源。搜集有價(jià)值的數(shù)據(jù)需要一定的技巧，其中最為重要的是熟悉一些重要的網(wǎng)站，知道相應(yīng)的數(shù)據(jù)應(yīng)該在哪里找到的概率比較大，做到有的放矢。

（2）學(xué)生無法將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)快速地轉(zhuǎn)換成所需的數(shù)據(jù)形式。類似金融數(shù)據(jù)庫這樣的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，學(xué)生基本能夠篩選出所需信息。但是，對(duì)于類似網(wǎng)頁這樣的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，他們就只能運(yùn)用最原始的復(fù)制粘貼的方法提煉數(shù)據(jù)信息，耗時(shí)且耗力。2013年2月1日，人保財(cái)險(xiǎn)執(zhí)行副總裁王和在中國第七屆“保險(xiǎn)業(yè)管理信息化高峰論壇”上指出，在過去的兩三年里，結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)發(fā)生了本質(zhì)性的逆轉(zhuǎn)。過去就整個(gè)社會(huì)來講，絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)正呈快速增長的趨勢(shì)，現(xiàn)在以及未來，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)將占到95%，甚至更多。

“財(cái)務(wù)分析”課程講授的基本方法主要是比率分析和因素分析法等。目前，無論是學(xué)術(shù)界還是業(yè)界，研究人員大量使用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，例如聚類分析、多元回歸、因子分析、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法等。因而，我校學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力急需加強(qiáng)，尤其是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)要扎實(shí)。

2.學(xué)生財(cái)務(wù)分析報(bào)告撰寫水平有待提高

財(cái)務(wù)分析的結(jié)果是以財(cái)務(wù)分析報(bào)告的形式展示給企業(yè)利益相關(guān)人，為其進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)決策、財(cái)務(wù)控制和財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)等提供可靠信息。財(cái)務(wù)分析報(bào)告是對(duì)企業(yè)經(jīng)營狀況、資金運(yùn)作的綜合概括和高度反映。李寶智（2012）認(rèn)為，報(bào)告應(yīng)具備八要素：準(zhǔn)確、完整、可比、用戶導(dǎo)向、相關(guān)、問題的解決方案、及時(shí)和易用。[8]從我校學(xué)生提交的財(cái)務(wù)分析報(bào)告看，與上述要求還有很大差距。

三、“財(cái)務(wù)分析”課程教學(xué)改革建議

1.培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)資源使用

重點(diǎn)介紹幾個(gè)數(shù)據(jù)庫的使用：

（1）金融數(shù)據(jù)庫。我校購買了兩款金融數(shù)據(jù)庫，北京聚源銳思數(shù)據(jù)科技有限公司金融數(shù)據(jù)庫（http：//）和深圳市國泰安信息技術(shù)有限公司CSMAR財(cái)經(jīng)系列研究數(shù)據(jù)庫（http：//）。登陸金融數(shù)據(jù)庫后，輸入查詢條件即可下載上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，速度快且數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)格式可以任意選擇。

（2）中國資訊行（國際）有限公司高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫（http：//），INFOBANK于1995年在香港成立，是一家專門收集、處理及傳播中國商業(yè)、經(jīng)濟(jì)信息的香港高科技企業(yè)，信息范圍涵蓋19個(gè)領(lǐng)域、197個(gè)行業(yè)。

（3）國務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)（國研網(wǎng)）（http：//.cn）。國研網(wǎng)已建成了內(nèi)容豐富、檢索便捷、功能齊全的大型經(jīng)濟(jì)信息數(shù)據(jù)庫集群，包括：六十幾個(gè)文獻(xiàn)類數(shù)據(jù)庫、四十多個(gè)統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)庫等。

網(wǎng)站資源：中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)（http：//）、上海證券交易所（http：//.cn）、深圳證券交易所網(wǎng)站（http：//）、巨潮資訊網(wǎng)（http：//.cn）和相關(guān)協(xié)會(huì)網(wǎng)站等。

2.培養(yǎng)數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模能力

收集到數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型。[9]學(xué)生在統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程中，已經(jīng)完成基本模型理論、SPSS或者Eviews三分析軟件的學(xué)習(xí)。但是，若想實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的整理和分析，應(yīng)該掌握R或者M(jìn)atlab統(tǒng)計(jì)分析軟件，同時(shí)，還要掌握一種編程語言，例如C++、JAVA、C#等。利用編程語言調(diào)用統(tǒng)計(jì)分析軟件，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析。另外，建議學(xué)生了解Perl語言編程，該語言擅長處理非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

3.培養(yǎng)文獻(xiàn)閱讀及財(cái)務(wù)分析報(bào)告撰寫能力

數(shù)據(jù)分析之后，需要撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告，為各方利益相關(guān)者的決策提供依據(jù)。不同財(cái)務(wù)分析的目的，形成的財(cái)務(wù)分析報(bào)告具體要求會(huì)有所差異，但是撰寫財(cái)務(wù)分析報(bào)告的基本步驟相同。首先查閱文獻(xiàn)，閱讀相關(guān)學(xué)術(shù)文章、財(cái)務(wù)分析師分析報(bào)告、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)報(bào)告等；其次，模仿寫作，組織財(cái)務(wù)分析結(jié)果，形成報(bào)告。此中沒有捷徑，需多看、多寫。

注釋：

①1TB 等于1000GB，1PB 等于1000TB。

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