摘 要 當前大數(shù)據(jù)發(fā)展對經(jīng)管類本科專業(yè)統(tǒng)計學教學已經(jīng)帶來一定影響，傳統(tǒng)的統(tǒng)計學教學內(nèi)容不能很好的反應(yīng)時代變化帶來的新要求。本文從數(shù)據(jù)性質(zhì)差異、獲取數(shù)據(jù)方式的不同、研究對象重點的差異和統(tǒng)計分析思路差異四方面，闡述了傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學內(nèi)容對大數(shù)據(jù)的不適應(yīng)。最后提出應(yīng)在相應(yīng)的教學內(nèi)容部分增加補充有關(guān)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識，完善教學內(nèi)容。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計學 教學內(nèi)容

統(tǒng)計學是教育部規(guī)定的經(jīng)濟管理類專業(yè)的核心課程之一，是所有經(jīng)管類本科專業(yè)的專業(yè)必修課。統(tǒng)計學課程主要是培養(yǎng)學生的統(tǒng)計思維和基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力，同時為其他專業(yè)課程的學習做好知識準備。

大數(shù)據(jù)的量、數(shù)據(jù)獲取方式以及數(shù)據(jù)分析的方式等方面對傳統(tǒng)的統(tǒng)計學教學帶來不小的影響，尤其是近兩年在教學過程中學生對所學內(nèi)容的有用性產(chǎn)生質(zhì)疑，無疑使得對經(jīng)管類本科專業(yè)統(tǒng)計學教學內(nèi)容的改革和完善變得迫切和必要。但是具體探討統(tǒng)計學教學內(nèi)容中增加關(guān)于大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容的研究還比較缺乏。

1 大數(shù)據(jù)及應(yīng)用對社會發(fā)展的影響

大數(shù)據(jù)從“Big Data”直譯過來，是“海量數(shù)據(jù)”的升級版，最初主要指數(shù)據(jù)量龐大和復雜。維基百科給出的定義：“大數(shù)據(jù)是指無法使用傳統(tǒng)和常用的軟件技術(shù)和工具在一定時間內(nèi)完成獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集。”相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，大數(shù)據(jù)具有：數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)價值密度低、數(shù)據(jù)增長速度快和時效性高、能隨時調(diào)用和計算等特征。當前“大數(shù)據(jù)”一詞的內(nèi)涵延展至“大數(shù)據(jù)時代”：代表大數(shù)據(jù)帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)和困難；大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)和方法；大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用帶來的新發(fā)明、新服務(wù)和新的發(fā)展機遇。

從理論來講，大數(shù)據(jù)發(fā)展能惠及所有產(chǎn)業(yè)。目前我國的零售業(yè)、金融業(yè)、政府政務(wù)、醫(yī)療行業(yè)、能源行業(yè)、制造業(yè)、物流行業(yè)以及媒體傳播等領(lǐng)域已經(jīng)有很多具體的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用呈現(xiàn)出較快的發(fā)展趨勢。伴隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)發(fā)展的深化，大數(shù)據(jù)應(yīng)用將會成為影響社會發(fā)展的重要因素。

2 統(tǒng)計思維的建立對經(jīng)管類專業(yè)學生培養(yǎng)的重要性

統(tǒng)計思維是人們主動運用數(shù)據(jù)對客觀事物進行描述、分析、判斷和推理，進而發(fā)現(xiàn)事物發(fā)展規(guī)律的思維方式，是比形象思維和邏輯思維更為復雜的一種思維方式，本質(zhì)上屬于創(chuàng)造性思維。大數(shù)據(jù)時代，人們對數(shù)據(jù)的重要性認識已經(jīng)上升到一個新的高度，而統(tǒng)計思維是在對數(shù)據(jù)不斷的分析和應(yīng)用中逐步培養(yǎng)形成的。

從專業(yè)角度講，經(jīng)管類專業(yè)的學生未來大部分將會從事經(jīng)濟管理類的工作，而經(jīng)濟管理類的許多工作需要一定的數(shù)據(jù)理解能力和分析能力。在大數(shù)據(jù)時代，這種要求會更加廣泛。

從素質(zhì)培養(yǎng)角度來講，統(tǒng)計思維本質(zhì)上屬于創(chuàng)造性思維，統(tǒng)計思維的建立過程是對經(jīng)管類專業(yè)學生學科知識融通能力、觀察能力和抽象能力的綜合培養(yǎng)。

從統(tǒng)計學課程教學角度來講，教學的主要目的就是幫助學生建立統(tǒng)計思維，培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)解讀和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用能力。以提高學生自主利用統(tǒng)計分析方法解決專業(yè)學習以及日常生活遇到的經(jīng)濟和管理實際問題的能力。

3 大數(shù)據(jù)發(fā)展對傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學的影響

3.1 數(shù)據(jù)性質(zhì)差異

傳統(tǒng)統(tǒng)計學所涉數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要先轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；另外，對于傳統(tǒng)統(tǒng)計對數(shù)據(jù)錯誤容忍度很低。在教學過程中很明確地告訴學生對于不能轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，是無法處理的；對于有錯誤的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析結(jié)果是不能采信的。

大數(shù)據(jù)則包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中絕大部分數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且很多用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法是無法轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的。另外，大數(shù)據(jù)分析有高度容錯機制，更為接近現(xiàn)實世界存在大量錯誤和混亂數(shù)據(jù)的實際。因而，大數(shù)據(jù)預測比傳統(tǒng)統(tǒng)計預測有更高的精度。

3.2 獲取數(shù)據(jù)的方式不同

傳統(tǒng)統(tǒng)計學教授的數(shù)據(jù)獲取方式為定向式搜集，不論是一手的調(diào)查和實驗數(shù)據(jù)，還是二手資料的獲取，都是為了明確目的而去主動搜集獲取的，對數(shù)據(jù)來源的可靠性有很高要求。

大數(shù)據(jù)屬于多源數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)來源和產(chǎn)生沒有過多要求，也不是為了特定的目的才產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用普及，數(shù)據(jù)實時產(chǎn)生。隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)增速大幅提升，主動連接、定向匯集和數(shù)據(jù)共享將更加明顯。

3.3 研究對象重點有差異

傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學內(nèi)容中有關(guān)抽樣分析的比重很高，這與數(shù)據(jù)的可獲得性有極大關(guān)系：隨機樣本數(shù)據(jù)較總體數(shù)據(jù)更容易。通過較低成本的隨機抽樣，實現(xiàn)以樣本數(shù)據(jù)窺探研究總體的面貌。但是要從實際總體中進行完全隨機抽樣又是相當困難的，結(jié)果往往不能很好反映總體全貌，調(diào)查分析結(jié)果缺乏延展性。

大數(shù)據(jù)的多源性、實時性和可被共享性等特征使得大數(shù)據(jù)分析可以不再依賴隨機抽樣，實現(xiàn)“樣本即總體”的全數(shù)據(jù)分析模式。避免了傳統(tǒng)統(tǒng)計中樣本代表性不強產(chǎn)后的“后遺癥”，也不再需要根據(jù)分布的假設(shè)來推斷總體特征。

總結(jié)來講，傳統(tǒng)統(tǒng)計學是先直接研究樣本，在間接研究總體；大數(shù)據(jù)分析則是直接研究總體。另外，大數(shù)據(jù)分析更注重不同總體間相關(guān)關(guān)系的研究，而傳統(tǒng)統(tǒng)計對因果關(guān)系更為看重。

3.4 統(tǒng)計分析思路有差異

傳統(tǒng)統(tǒng)計分析思路是先假設(shè)再進行驗證。具體來說，就是先根據(jù)研究目的提出假設(shè)，然后在通過收集來的數(shù)據(jù)進行驗證假設(shè)是否成立。傳統(tǒng)統(tǒng)計研究方法較為單一，主要是依據(jù)統(tǒng)計方法和相關(guān)理論建立模型，而后進行分析。如果假設(shè)本身存在問題，或者樣本數(shù)據(jù)有問題，那么統(tǒng)計模型必將產(chǎn)生偏差，影響結(jié)果分析。

大數(shù)據(jù)直接研究總體，分析思路是先發(fā)現(xiàn)再總結(jié)。具體來說，就是通過數(shù)據(jù)挖掘和智能算法，對海量數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，找出有用的特征和關(guān)系，進而發(fā)現(xiàn)事物或現(xiàn)象的規(guī)律，然后指導決策和判斷。大數(shù)據(jù)分析不需要先提出假設(shè)，也不需要理論模型，快速、高效，而且對數(shù)據(jù)有高的容錯度。

4 統(tǒng)計學教學內(nèi)容應(yīng)增加對大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識的補充

基于前節(jié)的分析和教學實踐反饋，現(xiàn)在統(tǒng)計學教學內(nèi)容急需補充大數(shù)據(jù)分析的一些基本知識，讓學生更好認識統(tǒng)計思維的重要性，數(shù)據(jù)量的變化帶來的只是統(tǒng)計分析方法的進步。在大數(shù)據(jù)時代對傳統(tǒng)統(tǒng)計的學習仍是必要的，兩者在現(xiàn)實世界都有重要價值。筆者認為可在以下教學內(nèi)容中進行補充：

4.1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型

在以往統(tǒng)計數(shù)據(jù)類型的不同分類中，增加按照數(shù)據(jù)量和處理方法不同，可將統(tǒng)計數(shù)據(jù)分為：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)。完善以前按計量尺度不同、按數(shù)據(jù)來源的不同、按數(shù)據(jù)的收集方法不同、按數(shù)據(jù)描述的現(xiàn)象與時空關(guān)系不同等數(shù)據(jù)類型分類方式。

4.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集

過去教學內(nèi)容中，這部分主要講第一手和第二手數(shù)據(jù)的搜集。大數(shù)據(jù)的搜集方式與其傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集顯著差異，但也有第一手（利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)直接收集獲?。?shù)據(jù)和第二手（間接收集獲?。?shù)據(jù)。

4.3 統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理

傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學中數(shù)據(jù)處理部分主要講述數(shù)據(jù)的預處理和數(shù)據(jù)的圖表可視化。在此部分可增加大數(shù)據(jù)處理的基本知識，如數(shù)據(jù)清潔、大數(shù)據(jù)可視化處理等內(nèi)容。

4.4 統(tǒng)計分析方法

在統(tǒng)計分析方法部分，傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學內(nèi)容主要分描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計兩部分內(nèi)容，重點講授推斷統(tǒng)計。推斷統(tǒng)計從基礎(chǔ)的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗出發(fā)，到方差分析、相關(guān)及回歸分析、聚類分析、因子分析等應(yīng)用方法。

大數(shù)據(jù)分析也要用到描述統(tǒng)計的內(nèi)容，但重點在數(shù)據(jù)挖掘。由于大數(shù)據(jù)使用全數(shù)據(jù)分析模式，所以假設(shè)檢驗及應(yīng)用方法就不在適用，但聚類分析等方法的原理仍然適用。另外，關(guān)聯(lián)分析、決策樹分析（原理在管理學課程有講授）、隨機森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘算法也可做簡單介紹。

4.5 應(yīng)用軟件介紹

傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學會介紹一些常用的統(tǒng)計應(yīng)用軟件，如Excel、SPSS、Eviews等。那么在這部分，也可以增加一些大數(shù)據(jù)研究常用的應(yīng)用軟件介紹，如做海量數(shù)據(jù)處理有優(yōu)勢的Python軟件和進行數(shù)據(jù)分析有優(yōu)勢的R軟件，引導和鼓勵學生自己探索學習。

5 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)正在影響和改變著我們的工作和生活方式。統(tǒng)計學作為經(jīng)管類專業(yè)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析類課程，其教學要能跟得上時代的發(fā)展，使學生統(tǒng)計思維的學習和培養(yǎng)能較好適應(yīng)時代的變革。傳統(tǒng)統(tǒng)計學仍有很大價值，大數(shù)據(jù)的發(fā)展將會促進和推動統(tǒng)計學科的更好發(fā)展。

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