统计学的数据分析范文

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第1篇

关键词：大数据时代；大数据；统计学；

一、大数据与统计学

（一）大数据与统计学关系密切

简单来说，我们可以分为两个方面来理解大数据：若“大数据”作为形容词，则描述的是大数据时代数据的特点；若“大数据”作为名词，则体现的是数据科学研究的对象。对大数据的定义有非常多，不同领域不同专业对大数据的界定都会有些许不同。通俗地说：大数据是目前人类所有可抓取、可记录、可存储的信号集合。这个包含了一切信号的集合将非常非常之庞大、多样、繁杂，并且还在不停地、迅速地增加。现代互联网和信息技术的飞速发展，使得人类开始有能力收集、储存、分析、处理这些从前无能为力的数据，从中挖掘出有用的信息促进社会的发展。迈尔•舍恩伯格说：大数据发展的核心动力就是人类测量、记录和分析世界的渴望。而统计学正好是收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。由此可见大数据与统计学关系密切，将大数据与统计学结合发展潜力无穷。

（二）大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合

对接统计研究可根据自身的目的收集总体数据或样本数据，但如果总体太过庞大，以过去的技术方法来收集总体数据成本会很高，受于限制统计研究更多收集得是样本数据。如今，人类已经开始能够在合适的成本下获得大数据，大数据的广博给统计研究带来了新的发展方向。我们需要着重研究的一个方向就是如何将结构化数据和非结构化数据对接。大数据的核心是数据，统计学的研究对象也是数据，但是它们获得的数据性质有所不同：大数据收集的多是半结构化和非结构化的数据，通俗地理解，先获得数据，再整理结构（如声音、图片、视频等信息）；传统统计学收集则主要是结构化数据，先定好结构，再根据目标结构收集数据（如数字、符号等信息）。拿非结构化数据和结构化数据来说：大数据时代使得我们有更多可以分析利用的数据，使得统计研究不仅可以在有更多的结构化数据的情形下进行；对于一些领域的研究工作还可以设法将非结构化数据和结构化的数据结合起来分析。如何实现非结构化数据与结构化数据的结合？首先，完善非结构化数据的整合，然后我们可以用结构化数据做数量说明，非结构化数据加强描述；或是提高数据处理技术，实现结构化数据与非结构化数据的互相转化，选择能更好说明问题的数据形式作为后续分析基础。这都是值得再深入思考研究的新问题，而且这不仅仅是大数据和统计研究的事，同时需要计算机技术的一同创新发展。统计研究的范围在大数据时代越来越大，能用数据说明的问题越来越多。

（三）大数据时代下的相关分析与因果分析发展并重

《大数据时代》一书中表示：大数据时代的一个显著变化是：相关分析比因果分析更重要。我的看法是：大数据时代下，市场确实会对相关分析有着更强的关注度，但这并不意味着因果分析的重要性会有褪色。统计学中既有相关分析，也有因果分析，要对它们有合理的了解，首先需要明确的是相关关系和因果关系之间的联系，简单说：有相关关系不一定有因果关系，有因果关系则一定有相关关系。大数据时代，相关关系变得比以前更加为人所关注的原因：一方面，在很多领域的应用里，相关分析比因果分析更简单可行；另一方面，因为相关关系足以体现事物之间的一定联系，在商业效益上更为经济有效。因此在商业利润的推动下，相关关系也会更加受到青睐。但是我们不能就此否定因果关系的重要性，因果关系是对数据更加深度地分析：相关关系让我们知道了“是什么”，因果关系是让我们知道了“为什么”。倘若只是在商业经济上的利用和成本考虑，“是什么”在很多时候就以足够；但如果是在科学研究领域，“知其然而不知其所以然”就远远不够了。结合现实发展需要，可在分析确定相关关系后，根据情况研究因果关系，若能够得出因果关系，那肯定是更具价值和意义的。探求“为什么”始终是人类探索世界的动力,因果分析是人类永恒的使命。

二、结语

大数据时代的到来几乎对每个领域都有着不可忽视的影响。大数据与统计学关系密切，大数据的出现对统计学的意义是非凡的，我们应把握住大数据时代和统计学的可结合点。其一，完善非结构化数据的整合，深入研究如何实现非现结构化与结构化数据的对接，都需要我们思维上的创新、数据处理技术上的提高。其二，在注重相关分析的同时，不能丢掉对因果分析的研究，应合理并重，实现大数据的进一步利用，真正挖掘出数据的价值。对于以数据为研究对象的统计学科，大数据时代就是统计学变革创新的时代，统计研究工作人员也应把握机会思考创新，为统计学增添新的生命力。

参考文献：

[1]朱建平,张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究,2016(02):3-9.

[2]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(02):10-19.

第2篇

【关键词】数据分析；实践；统计 

中图分类号：G635.5 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2015）36-0122-01 

我国相关教学制度规定，在数学教学中，必须重视对学生空间观念、数据分析观念及推理观念等的培养。数据能够帮助学生正确判断学习及生活中的相关问题，从而做出正确抉择，数据现已充斥着整个社会，因此，现代公民必须重视对数据分析、数据收集及数据整理等能力及观念的培养，从而提升自身决策的合理性与准确性，实现数据的有效传输与表达。 

一、数据分析观念内涵 

数据分析观念主要是指现实生活中人们在解决相应的问题时，需要对与问题相关的数据等进行调查研究，同时，通过对相关数据的分析理解其中的内涵，找到解决问题的方法。在数据分析过程中，同样的数据有多种数据分析方法，这就需要相关人员根据相关问题的具体要求选择合理的分析方法。数据分析是统计的核心要素，因此，数据分析内的相关要素及相关内涵主要包含以下几个方面： 

1. 具有数据相关意识 

数据的应用充斥着人们的现实生活与学习，要合理、准确地解决现实问题需要有数据意识。在解决问题之前，需要对信息及数据进行收集，同时，学生根据数据提炼内部的相关信息及有效数据，帮助学生高效解决相关问题。 

2. 选择合理的数据搜集与分析方法 

分析与整理相同数据具有多种分析方法，这就需要学生对相关问题进行分析从而选择最合理的方法。例如，在对数据统计中的统计图表进行绘制时，往往具有多种图表表现形式，但是学生在进行相关统计图表选择时会选用最佳的统计图表，如在对相关数据中的数量关系进行统计时，则可选用条形统计图，若表现各数据在整体数据中所占比例时，则可选用扇形统计图。 

3. 通过数据分析体验随机特征 

数据的随机性主要是指在解决同一问题时，其收集到的数据可能存在差异性，另一方面是指足够的数据中具有相关规律。例如，探究数学学习中关于学习知识点需要用多长时间时，就可以对数据进行统计。在统计过程中，会发现每天的知识点、学习时间具有差异性，但在多次试验之后便可发现其中的相关规律。数据虽然具有随机性，但在多次试验验证后其数据又具有相对稳定性。 

二、在统计教学中培养学生数据分析观念的途径分析 

1. 引导学生基于现实参与数据收集及分析活动 

在统计学教学中，教师可以积极引导学生参与数据收集及分析活动，促进学生数据分析意识及分析观念的形成。学生数据分析观念的养成首先需要数据分析意识的养成，学生在遇到困难时，可产生利用数据解决问题的意识，因此，教师在具体教学中可依照实际生活设计具有现实意义的数学实际情境，这样可以最大限度地激发学生完全投入到统计活动中，使学生通过实际情景对数据进行收集、整理、分析并做出解决问题的最终决策，通过在活动中的实际体会逐步促进自身数据分析观念与分析思维模式的养成与提升。 

2. 重视情感作用，激发学生的求知欲望 

在统计教学中，学生良好的学习情绪以及强烈的求知欲对其学习进步以及智力开发具有非常重要的影响，在数据分析观念的培养过程中，重视对学生情感的教育与引导可使学生尽快进入学习状态，营造轻松、和谐的教学氛围，将学生带入教学情境中，不仅有利于教学工作的开展与教学任务的实现，同时还有利于良好师生关系的形成。 

在“统计”课程教学之前，教师在课堂中可以进行情境创设。例如，周末组织班级学生外出郊游，要求学生思考郊游的地点及郊游活动应怎样选择。此时，学生因听到有关游玩的话题比较兴奋，便积极地展开讨论，教师再对学生进行统计课程带入教学，这样，不仅使得课堂变得生动、活跃，使学生的积极性增强，为课程的展开创造了良好的环境，使教学内容更易开展。 

3. 引导学生掌握数据收集、整理及分析等方法 

在数学统计学教学中，常用的数据收集方法一般为直接获取数据的方法，包括实验、调查，等等，同时也包括资料翻阅等间接获取方法。收集数据工作结束之后，需要对看似杂乱的数据进行整理、分类，在对数据进行描述时，常用的方式主要有计数、统计图等，因此，需要学生认识条形统计图、扇形统计图及折线统计图等统计方法，并运用以上方法对数据进行有效分类，同时还可运用自身语言知识解释其含义，分析数据主要是指对数据进行简繁分析并达到交流作用。数据分析过程是复杂的思维分析过程，在问题解决的过程中，教师应引导学生根据问题的具体情况选择合理的分析方式，从而使学生在学习中不断完善自身的想法并实现对数据分析方法的有效掌握。 

例如，对班级学生身高进行分析与相关问题探讨：某小学某班级中学生的身高在134～160cm之间，学生根据班级身高记录单对班级中学生的身高进行分析统计，从而得出学生中最低身高为134cm，最高身高为160cm，若要选择参与跳高的运动员时，学生可以通过数据进行探讨，并对学生的身高按照从高到低的顺序进行排列后选出多名身高最高的学生，之后再对整理数据的作用进行相应分析。 

4. 引导学生重视数据随机性，使学生全面认识数据 

教师在对学生进行数据分析观念的培养中，需要选择适当的问题对学生进行数据随机性体验。例如，在对学校校门口一天之内各个时段的人流量统计活动中，教师可引导学生选用合适的方式进行人流量的统计与记录，同时在开展该活动中，学生还应考虑数据的有效性及数据所需时间，等等，引导学生在所监测的不同数据中找寻相应规律，最终顺利解决问题。 

在数学统计教学中，学生数据分析观念的培养，是统计学与概率学教学的开展基础，同时也是数学问题解决的有效观念之一。在对学生进行数据分析观念的培养中，教师应重视对学生具体实践教学的开展及数据统计方法的教授，使学生选用最合理的数据整理、分析等方法，从而促使学生数据分析统计思维的养成，实现数学教学的最终目标。 

参考文献： 

[1] 范明明.中小学生数据分析能力的培养研究[D].武汉：华中师范大学，2014. 

第3篇

关键词：数据分析；统计学；课程体系；大数据

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）49-0248-02

随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、互联网应用的丰富，更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。“大数据”时代已经来临，它对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据是指海量数据集，其来源包括动漫数据、企业IT应用带来的数据、博客、点击流数据、社交媒体、机器和传感数据等。它是互联网、电子商务的又一次重大革命，对数据处理、数据挖掘、数据分析提出了新的挑战。如今互联网行业、电子商务行业中的数据应用及分析已经相当普遍，为了应对大数据时代的要求，同时要具备较强的统计学功底和娴熟的计算机软件运用能力，而今完全具备这些能力的数据分析专业人才是极其匮乏的。数据分析师便应运而生，不仅互联网行业、电子商务行业需要大量的数据分析师，近年来项目数据分析事务所不断涌现，而项目数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐，以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，也被视为我国21世纪的黄金职业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行，《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱职业。本文就如何在统计学专业开展数据分析方向进行了阐述，首先论述了数据分析的重要意义，其次讨论了数据分析方向的课程构建，最后分析了如何加强理论与实践环节的结合。

一、数据分析的重要意义

大数据预测美国总统：美国时代周刊报道称，数据驱动的竞选决策才是奥巴马竞选获胜的关键。数据分析团队在筹集竞选经费、锁定目标选民、督促选民投票等各个环节的决策中都发挥了重要作用。这意味着华盛顿竞选专家的作用极具下降，能够分析大数据的量化分析家和程序员的地位却大幅提升。如今从事专业数据分析工作的企业如项目数据分析师事务所、数据挖掘公司等都应市场需求而大力发展，并且受到风险投资的青睐。如美国社交数据挖掘公司Datasift于2012年宣布，获得1500万美元风险投资。2013年，DataSift成为Twitter的“认证合作伙伴”，主要负责海量微博社交数据分析。这是该公司今年第二笔融资，五月份其曾融资720万美元。又如面向开发者的大数据应用软件平台服务提供商Continuity最近获得1000万美元的融资，目前融资总额已经达到1250万美元。

数据分析的应用无处不在，那什么是数据分析呢？数据分析就是用适当的统计方法对数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析技术不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。在提高工作效率的基础上，也增强企业管理的科学性。无论是在国家政府部门，还是企事业单位中，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前至关重要的一个环节。因此，针对项目可行性、风险承载力、投资回报率以及相关经济效益指标等方面的分析工作显得格外重要。在这个工作过程中，专业的数据分析人员扮演着无比重要的角色，数据分析成果的质量高低直接决定着项目投资、企业经营决策计划最终的方向。所以，各个行业对数据分析人员的需求之多是不言而喻的。传统行业，如政府机构：一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室，从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研，提供支持本部门的市场信息。而伴随着数据分析应用的扩大，其在新兴行业中也得到了发展，如计算机软硬件及IT行业、电子商务与网络游戏、金融保险、消费品、咨询业与广告媒体、大型设备与重工业以及房地产行业等对数据分析师的需求量很大，尤其是电子商务，由于利用互联网，能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力，能积累海量的数据，因此更看重从海量数据中挖掘出用户偏好和市场机会。研究机构：比如市场研究公司、咨询公司、证券公司、研究院。自主创业：取得注册项目数据分析师（CPDA）资格证可以自主创建或就业于项目数据分析师事务所等。所以，数据分析的行业应用是极其广泛的，并且随着大数据时代的到来，数据分析尤其是数据挖掘将借助互联网的发展，逐步形成人们依靠的重点，并可能成为未来发展与竞争的重点之一。由此我们可以看到数据分析师的就业前景是非常广泛而乐观的，无论是数学专业、统计专业，还是计算机专业的学生，都可以通过系统的学习数据分析课程来适应对数据分析人才的要求。

二、课程体系构建

1.主干课程。主干课程包含高代、数分、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列分析、市场调查与分析、统计预测与决策、数据结构、C语言、数据分析、数据挖掘、大数据分析与展示。理论课程的学习可以使学生了解数据分析的基本内容，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果。掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，并具备一定的分析论证能力。

2.实验课程。数据分析的操作离不开计算机。目前数据分析行业常用的一些统计软件有SAS、SPSS和R软件。SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用统计系统。它的功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SPSS软件是一个社会科学统计软件包，是采用图形菜单驱动界面的统计软件，SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，包括：数据存储和处理系统、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、可操纵数据的输入和输入等功能。这三个软件在数据分析中针对不同行业的需求有不同方向的应用。

3.专业课程。从数据分析的行业需求出发，好的数据分析人员不仅要有较强的数据分析能力，还要有该行业的背景及相关知识的储备，这样才能将数据分析与行业特性联系起来，发挥数据分析的最大功能，即所谓的“因地制宜”。同时要兼顾学生的兴趣与学习的联系，需提供多领域的课程选择，如：经济学、金融学、保险学、管理学、会计学等。而在软件学习方面也要拓宽渠道，除了实验课程安排学习的软件，学生可根据自身发展意向再多掌握一些软件如：SQL数据库，熟悉office常用功能，尤其熟练运用Word和PowerPoint、Excel图表及数据分析等。同时还应该结合对数据分析师的要求设置一些相关课程：投资数据分析、市场调研与预测、预测技术分析、现金流量表编制、风险投资项目筛选、不确定性分析、编制数据分析报告等。

三、实践环节

培养数据分析的专业型人才目的就是为了学以致用。数据分析本身就是为了从数据中发现问题、建立模型、预测收益风险企业决策进而做出合理正确的决策判断。因此，学习了基本的知识和技能就要运用到实际操作中。学校可以和本地的数据分析事务所，或者大量需求数据分析人员的互联网行业建立实训基地，进行合作式教学，使得学生在实习的过程中能够理论联系实际，切身体会数据分析的商业操作体系，这样就能够促进学生有目的、有取舍地针对自身情况学习钻研，继而就能够培养出适应经济发展，满足市场需求的应用型人才。

四、结语

在大数据时代到来之时，数据分析在互联网中的应用将会空前广泛，与此同时对数据分析师的需求也将会井喷，无论是在军事、工业、企业还是在政治上，大数据分析都将会十分紧缺。因此，目前对数据分析师的培养刻不容缓。本文从分析数据分析行业发展及其重要意义、数据分析专业课程设置以及教学实践环节方面对构建数据分析课程体系进行了探讨。不仅从教学课程的内容上予以安排，而且更加注重引导学生自主学习，特别强调理论结合实践的合作式教学。希望能够结合行业需求合理地构建课程，培养出专门从事数据分析的项目数据分析师，从而能够满足市场需求和自身发展。

参考文献：

[1]范金城.数据分析[M].科学出版社，2010.

[2]http：///jrt/120922/70953.shtml