发布时间：2020-09-18所属分类：教育论文浏览：1次
摘 要： 【摘 要】大数据是基于现今先进的计算机技术，对于传统时代的大批量数据的高效化、规范化及科学化的新型处理方法，一方面能够实现各个学科之间的融合以及贯通，另一方面能够为传统的统计学带来全新的机遇同时伴有挑战。本文将会基于现今所处的大数据时代进行
【摘 要】大数据是基于现今先进的计算机技术，对于传统时代的大批量数据的高效化、规范化及科学化的新型处理方法，一方面能够实现各个学科之间的融合以及贯通，另一方面能够为传统的统计学带来全新的机遇同时伴有挑战。本文将会基于现今所处的大数据时代进行分析，探究统计学专业的转型模式及转型方法。
【关键词】大数据; 统计学; 转型
1. 大数据时代的发展历程及其意义现今我们所处的时代为科技、交通、信息等无比便捷的时代，而随着人类之间、人与自然之间的联系越来越紧密，大数据便应运而生。在 2012 年后，“大数据”的概念才逐渐进入人们的视野，起初“大数据”一词仅仅用于描述在信息爆炸的时代的庞大的数据量，逐渐才与技术发展以及创新等方面挂钩。
随着数据量的与日指数级增长，数据的质量以及是否科学化的数据管理都潜移默化的决定着企业乃至一个国家未来的发展，而大数据时代中数据对于人类自身的重要性也将逐渐体现出来。正如《纽约时报》2012 年 2 月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
在现今的社会中，大数据正在以其与生俱来的优势扩张着我们生活中所触及的领域。大数据主要给我们带来了三个方向概念上的转变，首先是数据的覆盖面，大数据对于数据的处理是全部数据，而不是进行随机采样。因为身处于大数据时代，对于数据的处理速度以及处理量而言，其完全能够胜任处理与某个个别现象有关的所有数据而不是单纯的随机采样。第二是对于数据的处理结果开始向精确化追求。在以往对于大量数据的期间，人们往往因为追求数据的处理时间而忽略了对于数据处理的精确化，而在大数据时代便可以一方面追求宏观方向上的观察力，另一方面追求在微观层面的精确度。最后则是对于数据之间关系的考虑。以往人们对于数据的处理往往受求知欲的驱使而寻找因果关系，但在大数据时代，数据之间的相关关系逐渐显露出来。虽然事件之间的相关关系不能够准确说明事情发生的原因，但其能够预示某一件事件将要发生。
2. 大数据带来的变革
( 1) 建立统计学管理信息化制度
信息化是大数据时代的附属产物，也是大数据时代重要的组成部分，其给针对目标的管理带来的便利之处已经使给针对目标带来了诸多便利之处。一方面，目标内部的统计学管理环境的设置，不仅要考虑目标的内部实际情况，而且要考虑众多不定性因素给目标自身带来的影响以及改变。另一方面，信息化制度的建设是目标科学化管理的重要前提和决定性因素。在信息化社会的大前提下，以往的信息管理手段往往应付不了这种多元化且复杂的需求。而在大数据时代下，良好的统计学管理制度的设定是使目标实现科学化管理的重要前提，完善的制度也可以减少舞弊的可能性，在保证对资金管理的高效率的同时，通过先进的数据处理手段也同样能够保证数据的安全。
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与此同时，统计学信息管理平台的设定也是必需的。平台的设定，一方面需要管理企业的统计学包括财物数额、具体支出包括具体数额的预算等，另外则是具体应用于统计学管理的决策方法，将众多的决策方法纳入统计学信息管理平台，一方面是决策的集中化管理，另一方面也是针对以往稍有偏差的决策方法的总结以及改善，以便统计人员掌握到最新的决策信息。
( 2) 构建动态统计学管理系统
以往的统计学管理系统往往是单一化的、静态的，针对统计学管理的不同方面以及多个组织之间的统筹协作往往需要设置众多的统计学管理系统以应对多样化的需要。而现今的大数据社会提供给统计学管理以动态的、连续的，且保证了以往的统计学管理系统的准确性。
如今以大数据为基础的统计学管理系统的特点主要体现在如下几个方面: 首先就是统计学管理的实时查询。以往的统计学管理系统通过纸质记录册以记录相关的统计信息，而往往在查询具体数额的同时，会浪费大量的人力以及物力。而现今的统计学管理系统通过与云端的实时连接，能够在相当短的时间内准确获取需要查询的统计信息，大大加快了统计学管理的进程。另外，动态统计学管理系统给与统计学管理以额外的操作空间。以往的统计学管理系统只有单独的功能查询包括收入、支出等明细，而现今的动态统计学管理系统可以使用户以最新的统计学动态了解针对目标自身最真实的情况，另外可以根据关键词的筛选以定制自身所需的统计学状况，满足了用户对于统计学管理的特殊需求。
( 3) 加强统计学预算管理的信息化建设
在现今竞争激烈的社会中，较小幅度的变革便足以引起较大幅度的经济动荡。以及在企业运转的过程中，一旦出现了因为诸如汇率下降等不可控的因素而导致公司自身无法在短时间内给出较为合理的应对措施和解决方案，家之公司内部人员突发变动等，突发状况的出现一方面考验公司内部的随机应变能力，另一方面伴随着大数据时代的到来，其能够大幅度增强公司内部的信息化管理以及建设方案。
统计学预算，主要是针对自身季度的统计学所需支出等的合理计算以及供给，加之小范围的动态调整。在统计学预算中，相比较以往的预算而言，新增加的控制模块能够针对预算项目以及合理的预算指标之间的关系进行较为连续的检索及匹配方案。所以在企业自身做出较大决策手段前，统计学预算往往能够具有较高的优先级以及较为统治性的主导权。而在预算的过程中，统计学预算能够充分根据财务部门在日常对企业项目的审批流程，以较为现今的分析方式做出具有科学性和规律性的统计控制。对于统计目标而言，统计学预算能够提供十分具有参考意义以及行业规范的统计目标。以及在做出不合理预算之后，统计学预算能够根据以往不合理的数据找到问题的根源所在，并提出合理可行的方法旨在为日后的统计学预算提供更为合理的参考依据。
( 4) 统一化管理机制
在以往的统计学管理过程中，较为零碎且缺乏科学性的管理方案使得企业在运行的过程中缺少众多与行业规范匹配的行业操作。而虽然富有多样化的管理方式对企业自身而言是充满特色的，但在实际的管理过程中，企业自身要付出成倍的人力物力以满足自身统计学的需要，且在真正做到一体化规范化的管理过程中，众多方面的管理皆需要企业自身探索。利用信息技术和大数据的最新概念来对针对目标进行合理有效的统计学管理，能够有效实现目标群之间的相互沟通与联系，即通过不同的数据获取其他目标的最新经济数据，而通过这种方式能够使得多方获得共同的利益。此外，包括针对目标的资金存储量、目标能够预支出的具体财物数额、当目标资金链出现缺口或者断层的情况时能否做出最及时的调整，这些方面在统一化管理的机制下，都能够迎刃而解。
3. 大数据时代统计学专业教学现状
现今社会的发展以及时代的进步决定着人类获取数据以及收集信息的方式正在发生改变。而电子商务的发展及各种高新科技的大规模投入使用也给传统的统计学专业教学带来了无比机遇同时面临着挑战。机遇在于数据量的指数级增长逼迫着人们要被动接收数据，所以统计学需要更新的数据处理方式以满足现今大数据时代的需要。另一方面人类在不断被动接收数据的同时，仍需要主动收集相关学科以及交叉专业学科的信息以满足日益增长的需求。其中对于数据的一方面由不同专业学科决定，另一方面由收集数据的方法决定。
而大数据时代给统计学专业教学带来的挑战在于: 将数据假想为一个三维空间，数据之间的层级以及不同关联数据之间构建出的数据结构决定着数据之间的复杂性; 对于数据来源的追溯及数据来源的安全性、可靠性; 数据之间的共享过程是否全程安全及数据在传输的过程是否能够保证数据的完整性、实时性; 在处理并行式数据开发的过程中所涉及到的算法等相关问题。国内亦曾对此进行过较为深入的探讨，但关于大数据背景下统计学专业教学的探讨还非常稀缺。
于此以及基于目前统计学专业教学的现状，本文进行了相应的初步探索。
改革的总体思路在于吸收集合现今大数据时代较为成熟的、处理数据的方法，具体来源包括论文、期刊等，加以通俗易懂的语言以形成较为完整的教学内容，以及针对相应的在大数据时代应用场景较多的编程语言进行资源的整合，合理应用于课堂教学中。
对于编程语言的选择，以 python 较为适宜。具体原因在于: 其不仅能够对于大批量的数据进行批量化高效化的处理，而且代码通俗易懂，加之其自身带有将处理好的数据转化为图像的特点，完全是用于大数据统计分析方法中的教学。
改革的具体内容如下:
( 1) 在《数据挖掘》课程中针对数据的处理方式，引入合理的处理方法并进行 python 代码的编写。
( 2) 在《非参数统计》课程中针对非参数进行多元化的统计方法探究并引入非参数回归模型，加之高效的 python 代码的实现。
( 3) 在《机器学习》课程中引入 bagging 回归、回归树、回归森林等相关概念以详细化引入数据处理的方法，并进行 python 代码的编写。
( 4) 在工科《概率论及数理统计》中引入 python 语言的代码实现。
4. 结语
大数据是现今新兴产业的产物，而大数据时代更是应运而生大势所趋。一方面，大数据对于各个领域的教学都有着一定程度的影响。另一方面，随着大数据时代的更迭，一些特定的领域即将面临的是大规模的转型，以适应现今世代快节奏发展的需要。对于统计学专业而言，受数据规模的制约，转型已成为了必然之举。在具体转型的过程中，传统的观念如抽样统计等要废弃，人类也需吸收和掌握大数据时代所引进的全新的观念。而在统计学专业教学过程中，具体的教学过程，亦是共同学习的过程。——论文作者：刘建蕊
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