大数据对高职统计学教学的影响

●杨潇伟

随着全面4G 通讯的成熟与5G 通讯的普及化开展，我们的生活已经不知不觉地依附于互联网了，生活习惯也因为互联网发生了巨大改变，而每当我们在互联网上留下一个足迹，就会以数据的形式保存在互联网上，并最终被收集分析，收集的数据的总称就是大数据，而分析则一般由统计学完成。没有被分析的数据是无用的，没有数据也无法进行统计学分析，因此统计学和大数据的关系是相依相村的。统计学是基于数据的基础上进行的对数据的采集、整理与分析处理的一门学科，其核心就是对数据进行分析处理，而随着大数据的逐渐成熟，大数据对传统的统计学教育也产生了巨大影响。

一、大数据的出现对传统统计学在数据采集上的影响

在互联网大数据出现前，传统统计学的数据采集是非常被动的。传统的统计数据采集一般是根据各种报表、统计年鉴等书面资料进行的人工采集，其数据来源存在着不稳定性，数据可靠程度一般。举个简单例子，某产品需要对自身产品购买人群的年龄进行统计时，一般需要对消费者进行以问卷调查的形式采集消费者的年龄数据，但是部分消费者并不愿意提供自己的真实信息，或者提供虚假的个人身份信息，给数据采集工作带来诸多不便，对统计结果的影响也比较明显。而在大数据的数据采集上，数据采集变得客观主动，能动性非常高。当消费者在网上购物时，我们就能够根据消费者留存的账号信息，收集到患者年龄、收入、爱好范围等一系列数据信息，非常方便快捷并且具有较高的准确性①。

在大数据出现前，当我们对某项数据的具体信息有需求，需要进行分析时，才会主动地发起对这项数据的调查，并人工进行数据收集，由于人工数据采集消耗的时间资源、人力资源和物资资源较大，因此数据的采集量一般不会太大，收集的数据类型也比较具有针对性。而互联网大数据的数据收集一般是建立在网民在互联上留存的信息以及网民在互联网上的浏览操作记录进行的数据分析，这就像对我们的出生信息、生活方式与摄入信息进行全方位的数据采集，比人工进行的具有较高局限性的数据采集有更高的数据价值，主要体现在数据类型上的全面与精准。

我们说对某一项数据进行统计分析时，收集的数据越多，对这项数据的统计分析得出的结果也就更精准，而人工采集的数据一般由于人力资源与物力资源有限导致采集数量也十分有限，而大数据的数据采集一般由电脑AI 完成，只需要人工设定数据收集的程序即可，这种数据收集具有持续性、全面性，能够对全部网民进行数据收集，收集的数据量十分庞大，统计分析的结果也更精确一些②。

大数据的出现对传统统计学的数据采集具有里程碑式的影响，它为统计学数据收集提供了一个更加便捷、更加全面、更加精确的数据采集方式，大数据对统计学的影响就如同人类有了火，使统计学在数据收集上的时效性、精准性、全面性有了质的提升。

二、大数据的出现对传统统计学在数据分析上的影响

在大数据出现之前，数据分析一般指的就是通过统计分析对收集到的数据进行整合消化，但由于数据采集方式有限，收集到的数据往往并不能全面正确地展示真实的数据信息，因此数据分析具有较高的错误性，需要人为地进行辨别有用信息和无用信息，给统计分析工作带来了极大的不便。大数据的出现，优化了数据采集的效果，为数据分析提供了良好的数据基础，使统计分析能够多方面同时进行，对分析对象的了解情况更明确，从而能够更好地对分析对象进行画像，掌握分析对象的变化规律。

统计学中有一个重要的概念叫作画像，即通过统计分析的结果对分析对象进行画像，例如如今比较火热的互联网自媒体粉丝画像，就是通过对自媒体的粉丝群体的年龄、爱好、浏览时间、打赏能力等进行分析画像，然后通过画像区分分析群体从而对这些用户进行某一类视频的推送。在大数据出现之前，这类统计分析的画像工作一般比较难展开，因为这需要十分充沛的数据作为支持，才能够得到具有使用价值的画像。而随着大数据的出现，数据采集变得更加简单，统计分析画像也变得更加简单了③。

大数据的出现对传统统计学的统计分析具有分析结果更直观、更准确的影响，它建立在大数据提供的充沛的数据支持上进行的分析，对反映当下网民的各项数据有着更具有时效性的统计分析结果。

值得一提的是，数据和分析的关系是相依相存的，有海量的数据信息如果不进行分析的话，那也只是储存盘里的KB，而分析如果没有数据支持，也只是纸上谈兵罢了，而大数据为统计学分析提供了充足的数据资料，因此，数据分析的发展也变得更加精准直观具有时效性了。

三、大数据对高职统计学教育的影响

传统的高职院校统计学教育，更多的是停留在理论知识的教育，且由于教学材料的更新速度慢，对统计学教育的与时俱进的要求产生了非常大的不利影响，很多统计学教育甚至停留在几十年前的水平水准，造成长期原地踏步现象。

高职院校的统计学教育受教材影响，教学时间一般比较紧凑，因此很难有机会进行社会实践，应用教育非常少，老师在进行统计学教育时，往往教授的只是理论知识。但统计学是一门实践性要求非常高的学科，对使用者的数据采集、数据分析的实际操作经验要求非常高。这一点是非常容易理解的，传统的统计学由于其数据收集的信息普遍存在虚假性和欺骗性，需要统计人员人为地对数据的有效性进行判断，才能得到更精准的结果，而如果统计人员实践经验较少，就很有可能造成这些虚假信息被当作真实信息进行统计分析，使分析结果不准确。

长期接受理论知识教育而没有进行实践操作，渐渐地会使高职院校的统计学专业学生对统计学的兴趣降低，纯理论知识教育会提高专业的难度，造成学生知道理论，却不知道该在什么时候运用理论的现象出现，打击学生自信心。而当学生进入工作岗位后，一般需要从零开始获取实践经验，造成高职院校统计学专业的学员流失率较大。

大数据的出现，极大地避免了这些不良现象的发生。统计学有一个基础的理念，那就是从数据中看问题，即通过数据了解一个事物。互联网是非常能够吸引人注意力的一件事情，因为其包罗万象，每个人都能够在互联网上找到自己感兴趣的东西，因此每个人都会在互联网上留下痕迹，AI 就可以进行数据收集。这种数据收集的方式非常简单且快捷，使高职院校也能够具备课堂实践的条件与能力，能够很大程度上提高高职院校学生的实践能力，使学生从数据中看问题的能力得到充足的锻炼。

而大数据的出现对统计学来说具有跨时代的意义，基本将统计学区分为传统统计学和与互联网结合的大数据统计学两种，使高职院校的教材能够得到更新以方便学生能够紧随时代的步伐。教学材料不再局限于基本概念、基本公式，而是结合实践对符合互联网大数据环境的各种数据进行分析，通过这种方式获取教学材料，加上一部分传统统计学中不可抛弃的教材进行综合教育，最终达到调整教学重点、提高实践教育、提高学生主观能动性的目的。

四、结语

高职院校的统计学专业教育，是培养新一代大数据统计学专业从业人员的重要场所，是保证对将来不断发展的互联网大数据进行有效分析的重要前提。随着互联网大数据提供的更多、更广泛、更精准、更具有时效性的数据，统计学教育也存在着培养出对大数据分析能力更高的人才的要求。因此对于高职院校来说，只有掌握好机会，跟上大数据发展的脚步，提高教学质量和实践能力，才能够培养出综合能力更强的学生，以促进统计学的发展。

注释：

①王丽伟. 大数据背景下高职院校统计学教学改革研究[J].今日财富,2019(21):209- 210

②时光. 大数据背景下高职统计学教学改革研究[J].现代职业教育,2018(36):252- 253

③祁艳艳,张晶晶,张晋.大数据背景下高职院校统计学教学改革研究[J].农村经济与科技,2018,29(06):289