隨著計算機網絡技術的發(fā)展和普及,傳統的統計學教學模式已經不能滿足當代經濟社會對財會人員的要求,增強網絡及計算機在教學活動中的作用變得極為迫切。下面是學習啦小編為大家推薦的統計學的論文，供大家參考。

　　統計學的論文范文一：經管類專業(yè)統計學課程體系構建

　　摘要：統計學是培養(yǎng)經管類專業(yè)學生定量分析能力的重要課程，大數據時代的到來對統計學提出了新的要求。本文圍繞大數據時代對經管類專業(yè)數據分析人才的需求，以專業(yè)特色為導向，運用“知識+能力+應用”模式進行統計學模塊化、層次化課程體系構建。

　　關鍵詞：大數據;經管類專業(yè);課程體系

　　大數據時代給社會經濟發(fā)展帶來了機遇和挑戰(zhàn)，社會各行各業(yè)對數據分析需求大幅上升，需要借助數據分析實現數據的增值，挖掘數據背后的潛在價值，為其經營管理決策、投資決策提供智力支持。隨著社會經濟發(fā)展對具有數據管理和數據分析能力的應用創(chuàng)新型經濟管理人才的需求逐漸攀升，也引發(fā)了對高校經管類專業(yè)學生能力的更高要求。面對紛繁復雜的社會經濟環(huán)境，經管類專業(yè)學生必須能夠廣泛應用定量分析技術，能夠從海量數據中獲取有效數據，運用科學的方法從這些數據中提取出有用信息，建立相應的模型，作出最優(yōu)決策。統計學是培養(yǎng)經管類專業(yè)學生定量分析能力的一門重要課程，是眾多高等院校經管類專業(yè)的專業(yè)基礎必修課，是以后深入學習相關定量方法類課程(諸如計量經濟學、管理運籌學、市場調查與預測等)的基礎。因此，統計學課程體系設置是否合理，將直接影響到學生獲取有效數據和分析數據應用能力的培養(yǎng)，進而影響學生定量分析能力的培養(yǎng)。

　　一、經管類專業(yè)統計學課程體系存在的問題

　　1.課程教學定位模糊。

　　我國高等院校經管類專業(yè)統計學教學中的最大弊端在于一直按照前蘇聯劃分方式將其歸類為一門偏重于簡單數據整理課程，而將相應的統計分析所采用方法和理論歸為數理統計，因此在教學中不重視對后者的學習。然而，西方發(fā)達國家的統計學課程是同時包括這兩個部分內容的，尤其是后一個部分內容是定量分析的重要基礎。因此，在傳統統計學教學定位下，學生只認識了基本理論與概念，卻掌握不了處理和分析數據的能力，這與經管類專業(yè)應用型人才培養(yǎng)目標相背離，難以適應大數據時代社會各領域對經濟管理人才素質的新需求。

　　2.課程體系有待完善，與經管類專業(yè)融合不夠。

　　目前，大多數高等院校經管類專業(yè)統計學課程設置只涉及理論統計學這一領域，未將統計分析方法與相關經管類專業(yè)知識有機結合。在這樣的課程體系安排下，學生雖然掌握了統計基本理論和方法，但難以體會到統計在本專業(yè)學習中的應用價值，當面臨現實的經濟、管理問題卻無能為力，不會運用所學統計方法，結合專業(yè)知識對實際問題進行定量分析。這種狀況與經管類人才定量分析能力培養(yǎng)目的相違背，難以實現具有創(chuàng)新能力的經管類人才的培養(yǎng)目標。因此，如能結合經管類專業(yè)特點，對統計學的課程體系進行優(yōu)化建設，勢必能夠培養(yǎng)出具有定量分析技能，滿足社會需求和企業(yè)需求，符合大數據時代人才素質要求的經濟管理人才。

　　二、大數據時代經管類專業(yè)統計學課程體系構建

　　1.明確課程教學定位。

　　目前，統計學教學中偏重于統計學基本概念、基本模型和基本方法的理論知識學習，系統性較強，有利于學生全面了解統計學的知識體系，但是對統計思維能力的培養(yǎng)和統計方法的應用重視不夠，這不僅會讓學生望而生畏，從而失去學習的主動性與積極性，更為重要的是學生不能夠學以致用，在自己本專業(yè)深入學習過程中不會運用統計學知識來解決實際的經濟管理問題，而在教與學中出現的這些問題源頭在于教學定位不夠準確。因此，本文提出新的課程教學定位：以應用創(chuàng)新型人才培養(yǎng)為導向，提高經管類專業(yè)學生定量分析能力為目標，結合經濟學科和管理學科的特點，通過統計學的理論教學、案例分析、課程設計、實驗(踐)等教學環(huán)節(jié)，培養(yǎng)學生統計思維能力和統計應用能力，具備運用統計學理論與方法，研究社會經濟管理領域有關數據收集、整理、分析等解決實際問題的綜合能力，以適應大數據時代對經濟管理人才的新需求。

　　2.課程體系優(yōu)化建設。

　　根據新的教學定位，統計學課程體系優(yōu)化建設的基本思路：一是課程體系設置要強調基礎知識、注重靈活應用、突出定量分析的教學理念和教學目標;二是課程結構上，突出專業(yè)針對性，強調統計學科和經濟學科、管理學科的有機結合，使課程特色化;三是建立實踐教學體系，加強學生實踐能力的鍛煉，為學生提供綜合素質和能力提高的實訓平臺;四是將統計分析軟件的運用融入到課程體系之中，加強統計分析軟件的技能培養(yǎng)。因此，本文將運用模塊化系統集成思想，根據經濟與管理類各專業(yè)的要求，提出按專業(yè)分模塊，按模塊分層次，按層次定內容的改革方案，構建“課程體系→課程子系統→課程模塊→具體內容”的遞階控制結構模型。在統計學課程體系優(yōu)化建設中，我們運用系統科學的方法構建出模塊化、層次化集成的課程體系在整體功能上達到了最佳狀態(tài)。課程基礎子系統是統計學理論基礎和統計思維培養(yǎng)階段，由統計學基本原理和基本理論構成，體現了“厚基礎”的功能。課程應用子系統和課程案例子系統是統計分析能力訓練階段，首先結合認知性案例模塊系統介紹統計分析方法，讓經管類專業(yè)學生了解統計分析方法的基本原理，其次進一步結合專業(yè)特色案例模塊和統計分析軟件模塊，通過分專業(yè)教學方式，使不同專業(yè)學生能夠體會到統計學在本專業(yè)中的應用，增強學生的學習興趣，體現了“強能力”的功能。課程實踐子系統是統計應用能力實踐階段，是培養(yǎng)大數據時代應用型經管人才的重要環(huán)節(jié)。課程實踐主要包括課堂實踐和實驗室模擬，課外實踐主要包括社會實踐活動、實訓實習和相關競賽，通過課程實踐和課外實踐兩大平臺訓練學生運用所學統計調查、統計整理和統計分析等知識解決實際問題的綜合能力。課程選修子系統是統計應用能力擴展階段，該階段在學生掌握統計學相關知識的基礎上，通過選修統計預測與統計決策兩大模塊，進一步培養(yǎng)學生的定量分析能力。

　　三、結束語

　　大數據時代經管類專業(yè)統計學課程體系構建，應注重強化基礎理論，突出知識的實用性和創(chuàng)新性，做到統計知識與實例分析相結合，與軟件應用相結合，理論教學與實踐教學相結合，與實際應用相結合。根據經管類各專業(yè)特色，以“知識+能力+應用”模式進行模塊化、層次化課程體系設置，從本質上提升學生的數據素養(yǎng)和信息素養(yǎng)，提高解決實際問題的定量分析能力，以適應大數據時代對人才素質的新需求，使具有數據管理和數據分析能力的經濟管理人才在就業(yè)市場上更具有競爭力。

　　參考文獻：

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　　統計學的論文范文二：統計學教學模式改革研究

　　摘要：作者從現實時代背景出發(fā)，分析大數據在各個領域的應用及價值，結合統計學專業(yè)的特點，總結所研究學校統計學專業(yè)教學模式的利弊，研究適合大數據時代背景下社會所需要的應用型統計人才的培養(yǎng)新模式.從而使統計學的學生真正會利用大數據這個工具，為社會各行各業(yè)培養(yǎng)應用型的統計人才.

　　關鍵詞：大數據;統計學;教學模式;改革;研究

　　1前言

　　大數據是指無法在容許的時間內用常規(guī)軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合.大數據具有數據體量巨大，數據類型繁多，價值密度低，商業(yè)價值高，處理速度快等特點.當前，大數據時代已經來臨，數據已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素.越來越多的政府、企業(yè)等機構已經開始意識到數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力.全國統計工作會議上國家統計局，局長馬建堂強調：“大數據時代”的來臨，對我們統計數據的生產方式帶來了很大的挑戰(zhàn).統計部門和相關高校科研單位要充分利用海量數據并對其進行標準化處理，發(fā)掘這一數據寶庫，認真把握好這一促進政府統計改革發(fā)展的難得機遇.統計學作為分析數據的一個重要學科，在大數據時代尤為重要.然而，在大數據時代，傳統的統計學面臨著以下的挑戰(zhàn)：(1)全樣而非抽樣.不再依賴于抽樣推斷總體，抽樣推斷是信息缺乏和信息流通受限制的產物(.2)效率而非精確.研究數據如此之多，不再熱衷追求精確度，當數據數量較小時，精確很重要，因為所謂“差之毫厘便失之千里”.但在樣本=總體的大數據時代，一方面有多少偏差就是多少偏差而不會被放大，另一方面快速獲得一個大概的輪廓和發(fā)展脈絡，就要比嚴格的精確性要重要得多(.3)相關而非因果.原來人們通過因果關系進行預測，但現在已經可以通過大數據的相關關系進行預測了，也即，大數據時代只需要知道是什么，而無需知道為什么.統計學從2011年2月后上升為一級學科后完全從數學和經濟學中獨立出來，成為了名副其實的一級學科.這是我國統計事業(yè)和教育工作的機遇也是挑戰(zhàn)，也是完善統計人才培養(yǎng)體系的上層設計.對于推動統計學科改革與發(fā)展具有十分重要意義.隨著大數據時代的到來，大數據的應用離我們越來越近，大數據在體育賽事，兩會提案，春晚節(jié)目收視率，春運出行等方面的應用說明大數據一定深入到普通百姓生活中，將來會成為一個最基本的統計工具，這為統計學的教學改革提出了嚴峻的問題，為解決這一問題必須從教學理念，教學模式等方面出發(fā).

　　2研究對象與方法

　　2.1研究對象

　　統計學專業(yè)的教學模式.

　　2.2研究方法.

　　2.2.1文獻資料法

　　針對研究所涉及的內容，查閱與其有關的文章和書籍及職能部門文件，并在中國知網查閱相關文章并加工處理.

　　2.2.2專家訪談法

　　通過參加統計教學研討會和教學改革方面的專家座談和通過電話訪談，廣泛征求對本研究的意見看法.

　　2.2.3問卷調查及統計分析法

　　問卷調查.針對統計學學生喜歡的教學手段，教學模式及社會需求的身材類型等設計問卷調查.調查的對象是企事業(yè)單位、政府部門從事統計工作的人員和一部門學生.問卷結構上采取分制評價量表、自由選擇、強制性選擇、自由問答等幾種方式.問卷內容包括各單位對統計人才的需求量、工作能力的認可程度、知識結構的評價與期盼等.

　　3研究結果與分析

　　3.1統計學專業(yè)的人才培養(yǎng)嚴重滯后于市場需求，即需求和供給信息不對稱

　　主要表現為：社會需要大量的統計人才，而一般理工院校畢業(yè)的統計學專業(yè)學生又沒法就業(yè).2010年5月，教育部陽光高考網站公布了中國大學“紅黃綠牌”專業(yè)名單，統計學被列為黃牌專業(yè)之一，意味著該專業(yè)學生失業(yè)量較大，就業(yè)率持續(xù)走低，且薪資較低.需求與就業(yè)方面的矛盾主要原因在于培養(yǎng)統計人才的過程中，沒有與時俱進培養(yǎng)的統計專業(yè)的學生和社會需要的統計人才差距太大.一般理工科院校的統計專業(yè)都比較弱，實習條件差，學生基本處于簡單的理論了解上，根本沒上升到應用上.具體表現首先是教學模式單一，目前主要是以課堂教學、理論講述為主，課程設置不合理，課程設置單一大數據統計相關支撐學科涉及的太少，學生的統計軟件研發(fā)和應用能力低，編寫統計程序的能力太弱，導致了大部分統計專業(yè)的學生畢業(yè)后根本不會做具體行業(yè)的統計，其次是教學實踐環(huán)節(jié)弱，單一的理論教學，沒有相應的教學實踐，學生不能完成知識到能力的轉化等.

　　3.2實際工作中統計的原始數據準確性不高，統計結果精度低、統計出的結果與實際相差大

　　統計的目的是做推斷和預測，為相關決策提供依據和參考.因此，高質量的統計數據是決策正確與否的保證.但當前，由于各種原因，統計數據與實際出入很大.以國家統計局的官方數據為例，國家統計局每年對于工資、房價等統計出的數據普遍會受到民眾的質疑，質疑的原因在于統計數據與民眾的切身感受差距很大.造成這個問題的深層次原因主要在于現行的統計方法在重要數據上大多沿用計劃經濟之初的統計方法，很多公眾的統計數數據受社會政治影響較大.

　　3.3大數據時代交叉統計人才緊缺

　　統計學是一門系統學科,只有與其他學科縱橫交錯,才能發(fā)揮自己的作用.在大數據時代，需要我們對“海量”的數據進行處理、分析、挖掘，那就需求充分掌握統計和信息技術的復合型人才.而目前研究的高校的統計人才培養(yǎng)主要是從數學角度出發(fā)課程設置僅涉及到到統計學專業(yè)知識,而對技術、分析、管理技能;深度定量研究技能;其他跨學科技能，如生物學、社會學、經濟學、環(huán)境學;數據開發(fā)的倫理觀念;以及發(fā)現數據缺陷的洞察能力都沒有涉及到，這樣以培養(yǎng)的統計人才在統計時不會處理數據，等方面都很弱.

　　4結論與建議

　　4.1建立復合性、前沿性、符合社會實踐需要的人才培養(yǎng)目標

　　準確定位大數據時代統計專業(yè)人才的培養(yǎng)目標.人才培養(yǎng)目標不是一成不變的，而是應該根據市場的需求不斷調整變化的動態(tài)目標，培養(yǎng)目標的準確定位是提升統計專業(yè)人才培養(yǎng)質量的關鍵.培養(yǎng)目標的定位要有前沿性，對社會相關領域要有準確的預測.不能僅僅面對眼前，要做到著手眼前面向未來，隨著大數據時代的來臨，以往單一的培養(yǎng)目標在有些方面已經不和時宜.

　　4.2優(yōu)化課程設置，培養(yǎng)復合型人才，建立跨學院跨學校間的選課體系

　　大數據時代對統計人才的要求不僅僅停留在對統計知識的掌握，需要的是復合型人才，是對數學、統計學、機器學習等方面知識的綜合掌控.在這一前提條件下，課程設置應該有針對性的區(qū)分，做到針對不同領域的統計學課程設置，借鑒研究生的課程設置.可以在大一主要設置統計學的基礎知識的課程，大二，大三開始分不同領域的統計學配套專業(yè)知識的課程，這樣以來可以是學生根據自己的知識情況和愛好及社會需求向不同領域發(fā)展，例如喜歡對經濟學統計分析的學生可以學習經濟學方面的知識，喜歡對社會學統計分析的學生可以學習社會學知識等，要解決這一問題，應該形成跨學院選課制度體系或跨學校間的選課體系，目前研究的學校，學生選課主要局限在本學院，例如統計學在數學學院，那么統計學的學生只能選數學學院設置的課程，而數學學院的課程基本上是單純數學方面的課程，基本上沒有學生選經濟學院，生物學院等其他學院的課程.桂林是廣西高校相當集中的地方，有師范大學，航天類大學，醫(yī)學院，旅游類大學等如果能建立學生跨學校間的選課制度，就能實現統計和具體專業(yè)相結合，而打破純抽象的數據.

　　4.3更新教育理念，創(chuàng)新教學手段、教學方法、及考核體系

　　在大數據時代，統計學是一門應用性特別強的學科，統計與分析是人認識社會了解社會現實及其他領域的科學準確，具體的手段與方法，統計數據，統計圖可以使語言描寫不清的問題一目了然，分析與預測可以是決策層作出科學準確的決策.因此在教學中，教師要廣泛運用現代化的教學手段與教學方法，以增強其直觀性、可操作性和實踐性.突破“填鴨式”的教學方法，針對不同類型和層次的課程，可以采用多媒體教學、案例教學、項目教學、課堂討論、模擬實訓等方法與手段.特別是在現有課程設置的局限上應積極采用案例分析教學方法，同時要有教師在案例選擇上，針對的面要廣，涉及的范圍要全面，放開書本的條條款款，從案例入手，用案例貫穿整個知識，作業(yè)布置也應該以案例為主，應該把學生分成3-5人一組，每一組的案例所涉及的領域都應該不一樣，等作業(yè)完成后各組再互相交流討論.考核也不能只局限以卷面試，應該建立作用評議、考試、檔案袋評價法多種形式的綜合考評體系.

　　4.4積極創(chuàng)建實習環(huán)境

　　學校應該積極和社會聯系，取得社會對大數據統計分析的信任形成決策有據可參的社會工作作風.學生以青年志愿者組織形式定期對社會相關部門的數據提供分析，為部門反饋分析結果以供部門決策參考.例如環(huán)境部門，交通部門，醫(yī)院等，學生也應該時常深入社會和企業(yè)中去收集采集原始數據.

　　4.5建立一支優(yōu)秀的師資隊伍

　　要培養(yǎng)適合社會需求的人才，教師隊伍是關鍵.那么大數據時代背景下，統計人才培養(yǎng)模式中的關鍵因素是師資隊伍建設，師資隊伍建設應該首先發(fā)展，教師應該掌握各行業(yè)統計的規(guī)律，明確統計在各行業(yè)的作用和具體方法，掌握大數據在統計學發(fā)展的世界前沿知識.我們可以采用“引進來，走出去”的策略.一方面，積極爭取引進優(yōu)秀人才，聘任具有豐富的統計從業(yè)經驗的企業(yè)高層管理人員、高級技術人員擔任客座教授,也可適當聘請兄弟院校專家作為兼職教師.另一方面，可以選派優(yōu)秀骨干教師到到兄弟院?；驀鈱W習進修,不斷更新知識.同時,要注意國內國際統計學術動態(tài)和人才交流,密切與統計科研和應用部門的信息溝通,促進與國際統計接軌.

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