探究大数据时代对统计学发展的新认识
2016-05-04周红
周红
摘 要:随着信息化时代的发展,数据的形式多样化,数据结构具有复杂性特征。这标志着大数据时代的到来,这一时代的数据具有处理速度快、数据量大、样本复杂但价值密度低的特点。大数据时代的到来,高校应对其产生新的认识,并根据实际状况及时调整统计学专业的建设策略,使统计人才的培养能够适应时代的需求。
关键词:大数据时代;统计学;影响
随着大数据时代的到来,各企业采用了新的策略,获得了更多的利润。对于统计专业来说,改变发展策略,使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前,高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性,并对专业建设进行了相关改革。
一、大数据时代对统计学的影响
大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击,要确保培养出来的人才能够起到应有的作用,首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。
(一)大数据时代使数据结构和数据性质发生变化
网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代,不再依赖于抽样调查的记录模式,网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说,如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征,往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性,才能实现其价值。
(二)大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新
大数据时代的主要特征为数据多且复杂,数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下,参数统计不再具有意义,假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击,要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析,并且树立新的统计方法。
二、大数据时代下的统计学发展新策略
为适应大数据时代的需求,统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前,多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此,本文提出了以下策略,以及能够帮助统计学取得更好发展。
(一)加强统计应用性教学
根据大数据时代数据的总体分析特征,数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中,应致力于培养实践分析能力,提高数据和资料收集能力,并且培养其强烈的数据价值观,使其能够从众多数据中找到所需的。另外,对传统模式进行改革,增加大数据统计内容,以适应时代的需求。基于大数据的结构特点,实施资料透视化教学,提高分析者对复杂数据的分析能力。
(二)培养大数据统计思维
在人才培养过程中,新的统计思维的培养具有重要意义,即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分,从而整理有效信息。在大数据时代,不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础,还要注重基于整体分析的大数据思维。另外,还要培养数据分者的复杂性思维,以应对复杂的数据库。总之,大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。
(三)强化基础性统计知识
统计学自身具有复杂性,其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础,可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此,应该采取深入浅出的方法,利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业,而是更倾向于一种技术,这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解,强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础,才能确保数据分析者大数据分析思维的养成,适应现代社会的需求。
(四)加强复合型人才培养
为适应大数据时代的需求,复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才,是指其不但要具有专业的数据分析能力,还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代,高校应建立全面的人才培养模式,注重培养人才的数据分析能力、编程能力等,使其真正了解大数据,懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之,大数据时代对综合性人才具有更高的需求,大数据时代不仅培养的是一种能力,而且是一种思维,是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地,其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。
三、总结
统计学是经济学的基础课程,传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来,数据产生的形式多样,且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在,而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代,传统的统计思维和统计方法发生了改变,统计人才培养方式的改革也就势在必行。(作者单位:海南师范大学)
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