發布時間：2020-09-18所屬分類：教育論文瀏覽：1次
摘 要： 【摘 要】大數據是基于現今先進的計算機技術，對于傳統時代的大批量數據的高效化、規范化及科學化的新型處理方法，一方面能夠實現各個學科之間的融合以及貫通，另一方面能夠為傳統的統計學帶來全新的機遇同時伴有挑戰。本文將會基于現今所處的大數據時代進行
【摘 要】大數據是基于現今先進的計算機技術，對于傳統時代的大批量數據的高效化、規范化及科學化的新型處理方法，一方面能夠實現各個學科之間的融合以及貫通，另一方面能夠為傳統的統計學帶來全新的機遇同時伴有挑戰。本文將會基于現今所處的大數據時代進行分析，探究統計學專業的轉型模式及轉型方法。
【關鍵詞】大數據; 統計學; 轉型
1. 大數據時代的發展歷程及其意義現今我們所處的時代為科技、交通、信息等無比便捷的時代，而隨著人類之間、人與自然之間的聯系越來越緊密，大數據便應運而生。在 2012 年后，“大數據”的概念才逐漸進入人們的視野，起初“大數據”一詞僅僅用于描述在信息爆炸的時代的龐大的數據量，逐漸才與技術發展以及創新等方面掛鉤。
隨著數據量的與日指數級增長，數據的質量以及是否科學化的數據管理都潛移默化的決定著企業乃至一個國家未來的發展，而大數據時代中數據對于人類自身的重要性也將逐漸體現出來。正如《紐約時報》2012 年 2 月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。
在現今的社會中，大數據正在以其與生俱來的優勢擴張著我們生活中所觸及的領域。大數據主要給我們帶來了三個方向概念上的轉變，首先是數據的覆蓋面，大數據對于數據的處理是全部數據，而不是進行隨機采樣。因為身處于大數據時代，對于數據的處理速度以及處理量而言，其完全能夠勝任處理與某個個別現象有關的所有數據而不是單純的隨機采樣。第二是對于數據的處理結果開始向精確化追求。在以往對于大量數據的期間，人們往往因為追求數據的處理時間而忽略了對于數據處理的精確化，而在大數據時代便可以一方面追求宏觀方向上的觀察力，另一方面追求在微觀層面的精確度。最后則是對于數據之間關系的考慮。以往人們對于數據的處理往往受求知欲的驅使而尋找因果關系，但在大數據時代，數據之間的相關關系逐漸顯露出來。雖然事件之間的相關關系不能夠準確說明事情發生的原因，但其能夠預示某一件事件將要發生。
2. 大數據帶來的變革
( 1) 建立統計學管理信息化制度
信息化是大數據時代的附屬產物，也是大數據時代重要的組成部分，其給針對目標的管理帶來的便利之處已經使給針對目標帶來了諸多便利之處。一方面，目標內部的統計學管理環境的設置，不僅要考慮目標的內部實際情況，而且要考慮眾多不定性因素給目標自身帶來的影響以及改變。另一方面，信息化制度的建設是目標科學化管理的重要前提和決定性因素。在信息化社會的大前提下，以往的信息管理手段往往應付不了這種多元化且復雜的需求。而在大數據時代下，良好的統計學管理制度的設定是使目標實現科學化管理的重要前提，完善的制度也可以減少舞弊的可能性，在保證對資金管理的高效率的同時，通過先進的數據處理手段也同樣能夠保證數據的安全。
相關期刊推薦：《知識經濟》(半月刊)是由重慶市科學技術協會主辦的專業性學術經濟期刊。本刊以理論探討和學術研究為主，致力于反映社會科學類、自然科學類諸多方面相關領域的理論研究與科學研究成果。
與此同時，統計學信息管理平臺的設定也是必需的。平臺的設定，一方面需要管理企業的統計學包括財物數額、具體支出包括具體數額的預算等，另外則是具體應用于統計學管理的決策方法，將眾多的決策方法納入統計學信息管理平臺，一方面是決策的集中化管理，另一方面也是針對以往稍有偏差的決策方法的總結以及改善，以便統計人員掌握到最新的決策信息。
( 2) 構建動態統計學管理系統
以往的統計學管理系統往往是單一化的、靜態的，針對統計學管理的不同方面以及多個組織之間的統籌協作往往需要設置眾多的統計學管理系統以應對多樣化的需要。而現今的大數據社會提供給統計學管理以動態的、連續的，且保證了以往的統計學管理系統的準確性。
如今以大數據為基礎的統計學管理系統的特點主要體現在如下幾個方面: 首先就是統計學管理的實時查詢。以往的統計學管理系統通過紙質記錄冊以記錄相關的統計信息，而往往在查詢具體數額的同時，會浪費大量的人力以及物力。而現今的統計學管理系統通過與云端的實時連接，能夠在相當短的時間內準確獲取需要查詢的統計信息，大大加快了統計學管理的進程。另外，動態統計學管理系統給與統計學管理以額外的操作空間。以往的統計學管理系統只有單獨的功能查詢包括收入、支出等明細，而現今的動態統計學管理系統可以使用戶以最新的統計學動態了解針對目標自身最真實的情況，另外可以根據關鍵詞的篩選以定制自身所需的統計學狀況，滿足了用戶對于統計學管理的特殊需求。
( 3) 加強統計學預算管理的信息化建設
在現今競爭激烈的社會中，較小幅度的變革便足以引起較大幅度的經濟動蕩。以及在企業運轉的過程中，一旦出現了因為諸如匯率下降等不可控的因素而導致公司自身無法在短時間內給出較為合理的應對措施和解決方案，家之公司內部人員突發變動等，突發狀況的出現一方面考驗公司內部的隨機應變能力，另一方面伴隨著大數據時代的到來，其能夠大幅度增強公司內部的信息化管理以及建設方案。
統計學預算，主要是針對自身季度的統計學所需支出等的合理計算以及供給，加之小范圍的動態調整。在統計學預算中，相比較以往的預算而言，新增加的控制模塊能夠針對預算項目以及合理的預算指標之間的關系進行較為連續的檢索及匹配方案。所以在企業自身做出較大決策手段前，統計學預算往往能夠具有較高的優先級以及較為統治性的主導權。而在預算的過程中，統計學預算能夠充分根據財務部門在日常對企業項目的審批流程，以較為現今的分析方式做出具有科學性和規律性的統計控制。對于統計目標而言，統計學預算能夠提供十分具有參考意義以及行業規范的統計目標。以及在做出不合理預算之后，統計學預算能夠根據以往不合理的數據找到問題的根源所在，并提出合理可行的方法旨在為日后的統計學預算提供更為合理的參考依據。
( 4) 統一化管理機制
在以往的統計學管理過程中，較為零碎且缺乏科學性的管理方案使得企業在運行的過程中缺少眾多與行業規范匹配的行業操作。而雖然富有多樣化的管理方式對企業自身而言是充滿特色的，但在實際的管理過程中，企業自身要付出成倍的人力物力以滿足自身統計學的需要，且在真正做到一體化規范化的管理過程中，眾多方面的管理皆需要企業自身探索。利用信息技術和大數據的最新概念來對針對目標進行合理有效的統計學管理，能夠有效實現目標群之間的相互溝通與聯系，即通過不同的數據獲取其他目標的最新經濟數據，而通過這種方式能夠使得多方獲得共同的利益。此外，包括針對目標的資金存儲量、目標能夠預支出的具體財物數額、當目標資金鏈出現缺口或者斷層的情況時能否做出最及時的調整，這些方面在統一化管理的機制下，都能夠迎刃而解。
3. 大數據時代統計學專業教學現狀
現今社會的發展以及時代的進步決定著人類獲取數據以及收集信息的方式正在發生改變。而電子商務的發展及各種高新科技的大規模投入使用也給傳統的統計學專業教學帶來了無比機遇同時面臨著挑戰。機遇在于數據量的指數級增長逼迫著人們要被動接收數據，所以統計學需要更新的數據處理方式以滿足現今大數據時代的需要。另一方面人類在不斷被動接收數據的同時，仍需要主動收集相關學科以及交叉專業學科的信息以滿足日益增長的需求。其中對于數據的一方面由不同專業學科決定，另一方面由收集數據的方法決定。
而大數據時代給統計學專業教學帶來的挑戰在于: 將數據假想為一個三維空間，數據之間的層級以及不同關聯數據之間構建出的數據結構決定著數據之間的復雜性; 對于數據來源的追溯及數據來源的安全性、可靠性; 數據之間的共享過程是否全程安全及數據在傳輸的過程是否能夠保證數據的完整性、實時性; 在處理并行式數據開發的過程中所涉及到的算法等相關問題。國內亦曾對此進行過較為深入的探討，但關于大數據背景下統計學專業教學的探討還非常稀缺。
于此以及基于目前統計學專業教學的現狀，本文進行了相應的初步探索。
改革的總體思路在于吸收集合現今大數據時代較為成熟的、處理數據的方法，具體來源包括論文、期刊等，加以通俗易懂的語言以形成較為完整的教學內容，以及針對相應的在大數據時代應用場景較多的編程語言進行資源的整合，合理應用于課堂教學中。
對于編程語言的選擇，以 python 較為適宜。具體原因在于: 其不僅能夠對于大批量的數據進行批量化高效化的處理，而且代碼通俗易懂，加之其自身帶有將處理好的數據轉化為圖像的特點，完全是用于大數據統計分析方法中的教學。
改革的具體內容如下:
( 1) 在《數據挖掘》課程中針對數據的處理方式，引入合理的處理方法并進行 python 代碼的編寫。
( 2) 在《非參數統計》課程中針對非參數進行多元化的統計方法探究并引入非參數回歸模型，加之高效的 python 代碼的實現。
( 3) 在《機器學習》課程中引入 bagging 回歸、回歸樹、回歸森林等相關概念以詳細化引入數據處理的方法，并進行 python 代碼的編寫。
( 4) 在工科《概率論及數理統計》中引入 python 語言的代碼實現。
4. 結語
大數據是現今新興產業的產物，而大數據時代更是應運而生大勢所趨。一方面，大數據對于各個領域的教學都有著一定程度的影響。另一方面，隨著大數據時代的更迭，一些特定的領域即將面臨的是大規模的轉型，以適應現今世代快節奏發展的需要。對于統計學專業而言，受數據規模的制約，轉型已成為了必然之舉。在具體轉型的過程中，傳統的觀念如抽樣統計等要廢棄，人類也需吸收和掌握大數據時代所引進的全新的觀念。而在統計學專業教學過程中，具體的教學過程，亦是共同學習的過程。——論文作者：劉建蕊
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