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數據分析師統計學基礎范文1
1.數據采集
了解數據采集的意義在于真正了解數據的原始面貌，包括數據產生的時間、條件、格式、內容、長度、限制條件等。這會幫助數據分析師更有針對性的控制數據生產和采集過程，避免由于違反數據采集規則導致的數據問題；同時，對數據采集邏輯的認識增加了數據分析師對數據的理解程度，尤其是數據中的異常變化。比如：
Omniture中的Prop變量長度只有100個字符，在數據采集部署過程中就不能把含有大量中文描述的文字賦值給Prop變量(超過的字符會被截斷)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，單條信息默認最多只能發送不超過2K的數據。當頁面含有過多變量或變量長度有超出限定的情況下，在保持數據收集的需求下，通常的解決方案是采用多個sendinfo方法分條發送；而在325之后的Pixel版本，單條信息默認最多可以發送7K數據量，非常方便的解決了代碼部署中單條信息過載的問題。(Webtrekk基于請求量付費，請求量越少，費用越低)。
當用戶在離線狀態下使用APP時，數據由于無法聯網而發出，導致正常時間內的數據統計分析延遲。直到該設備下次聯網時，數據才能被發出并歸入當時的時間。這就產生了不同時間看相同歷史時間的數據時會發生數據有出入。
在數據采集階段，數據分析師需要更多的了解數據生產和采集過程中的異常情況，如此才能更好的追本溯源。另外，這也能很大程度上避免“垃圾數據進導致垃圾數據出”的問題。
2.數據存儲
無論數據存儲于云端還是本地，數據的存儲不只是我們看到的數據庫那么簡單。比如：
數據存儲系統是MySql、Oracle、SQL Server還是其他系統。
數據倉庫結構及各庫表如何關聯，星型、雪花型還是其他。
生產數據庫接收數據時是否有一定規則，比如只接收特定類型字段。
生產數據庫面對異常值如何處理，強制轉換、留空還是返回錯誤。
生產數據庫及數據倉庫系統如何存儲數據，名稱、含義、類型、長度、精度、是否可為空、是否唯一、字符編碼、約束條件規則是什么。
接觸到的數據是原始數據還是ETL后的數據，ETL規則是什么。
數據倉庫數據的更新更新機制是什么，全量更新還是增量更新。
不同數據庫和庫表之間的同步規則是什么，哪些因素會造成數據差異，如何處理差異的。
在數據存儲階段，數據分析師需要了解數據存儲內部的工作機制和流程，最核心的因素是在原始數據基礎上經過哪些加工處理，最后得到了怎樣的數據。由于數據在存儲階段是不斷動態變化和迭代更新的，其及時性、完整性、有效性、一致性、準確性很多時候由于軟硬件、內外部環境問題無法保證，這些都會導致后期數據應用問題。
3.數據提取
數據提取是將數據取出的過程，數據提取的核心環節是從哪取、何時取、如何取。
從哪取，數據來源——不同的數據源得到的數據結果未必一致。
何時取，提取時間——不同時間取出來的數據結果未必一致。
如何取，提取規則——不同提取規則下的數據結果很難一致。
在數據提取階段，數據分析師首先需要具備數據提取能力。常用的Select From語句是SQL查詢和提取的必備技能，但即使是簡單的取數工作也有不同層次。第一層是從單張數據庫中按條件提取數據的能力，where是基本的條件語句；第二層是掌握跨庫表提取數據的能力，不同的join有不同的用法；第三層是優化SQL語句，通過優化嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷次數等，減少個人時間浪費和系統資源消耗。
其次是理解業務需求的能力，比如業務需要“銷售額”這個字段，相關字段至少有產品銷售額和產品訂單金額，其中的差別在于是否含優惠券、運費等折扣和費用。包含該因素即是訂單金額，否則就是產品單價×數量的產品銷售額。
4.數據挖掘
數據挖掘是面對海量數據時進行數據價值提煉的關鍵，以下是算法選擇的基本原則：
沒有最好的算法，只有最適合的算法，算法選擇的原則是兼具準確性、可操作性、可理解性、可應用性。
沒有一種算法能解決所有問題，但精通一門算法可以解決很多問題。
挖掘算法最難的是算法調優，同一種算法在不同場景下的參數設定相同，實踐是獲得調優經驗的重要途徑。
在數據挖掘階段，數據分析師要掌握數據挖掘相關能力。一是數據挖掘、統計學、數學基本原理和常識；二是熟練使用一門數據挖掘工具，Clementine、SAS或R都是可選項，如果是程序出身也可以選擇編程實現；三是需要了解常用的數據挖掘算法以及每種算法的應用場景和優劣差異點。
5.數據分析
數據分析相對于數據挖掘更多的是偏向業務應用和解讀，當數據挖掘算法得出結論后，如何解釋算法在結果、可信度、顯著程度等方面對于業務的實際意義，如何將挖掘結果反饋到業務操作過程中便于業務理解和實施是關鍵。
6.數據展現
數據展現即數據可視化的部分，數據分析師如何把數據觀點展示給業務的過程。數據展現除遵循各公司統一規范原則外，具體形式還要根據實際需求和場景而定。基本素質要求如下：
工具。PPT、Excel、Word甚至郵件都是不錯的展現工具，任意一個工具用好都很強大。
形式。圖文并茂的基本原則更易于理解，生動、有趣、互動、講故事都是加分項。
原則。領導層喜歡讀圖、看趨勢、要結論，執行層歡看數、讀文字、看過程。
場景。大型會議PPT最合適，匯報說明Word最實用，數據較多時Excel更方便。
最重要一點，數據展現永遠輔助于數據內容，有價值的數據報告才是關鍵。
7.數據應用
數據應用是數據具有落地價值的直接體現，這個過程需要數據分析師具備數據溝通能力、業務推動能力和項目工作能力。
數據溝通能力。深入淺出的數據報告、言簡意賅的數據結論更利于業務理解和接受，打比方、舉例子都是非常實用的技巧。
數據分析師統計學基礎范文2
關鍵詞：大數據 智能 數據分析
中圖分類號：F503 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）04（a）-0021-01
對于數據分析來說，其主要的目的就是通過對數據的分析去發現問題或預測趨勢。從數據鉆取、大規模分析的技術手段、以及算法執行上來說，大規模分析是和小規模數據在技術上是有很大差異的。想要探究大數據下的智能數據分析技術，首先要對數據分析這一概念進行深入研究。
1 數據分析
數據分析的過程其實簡單的說就是做報告，做什么樣的報告反映什么樣的指標。最開始的時候基本上是data processing。例如零售行業來說，最主要的指標就是庫存、銷售同比增長情況、利潤同比增長情況、促銷率等等。對于不同的行業會有不同的相關的KPI需要跟蹤，所以報告的內容也會有所側重，但是只要你一個行業做久了，熟悉了套路之后，基本上就是以同樣的方法開展。
對于數據分析，如果公司部門分的比較細的（例如可能有建模組），那么做數據分析可能永遠都是做data processing了。對于模型的分析，需要你對業務有了深入的了解就可以建立一些模型出來（例如推薦模型）等等。
數據分析主要涉及的技能：
（1）數據庫的能力。越全面越好，如果不是理工科的，最起碼要會select那些簡單的查詢語句。
（2）EXCEL、PPT的能力。報告的呈現一般都是Excel+PPT的形式，最好VBA，這樣就可以將很多人工的工作轉化為自動化的能力，提高工作效率，領導也對你刮目相看，自己也有更多空余的時間準備其他方面的知識。
（3）市場分析能力。學會觀察市場的走向和關注的內容，例如零售行業，現在大家都對CRM很熱衷，那相關的分析方法和方式是怎么樣的，你要自己去了解。從來不會有人手把手的將所有東西都告訴你，你必須自己學會去增長知識。
（4）一些會計的知識。因為通過以上分析，就是會計管理的一部分內容，最后還是公司盈利問題。有興趣的也可以去看看戰略管理方面的，對于做數據分析也很有好處的說。
綜合來看，可以說數據分析=技術+市場+戰略。
2 如何培養數據分析能力
理論：
基礎的數據分析知識，至少知道如何做趨勢分析、比較分析和細分，不然拿到一份數據就無從下手；
（2）基礎的統計學知識，至少基礎的統計量要認識，知道這些統計量的定義和適用條件，統計學方法可以讓分析過程更加嚴謹，結論更有說服力；
（3）對數據的興趣，以及其它的知識多多益善，讓分析過程有趣起來。
實踐：
（1）明確分析的目的。如果分析前沒有明確分析的最終目標，很容易被數據繞進去，最終自己都不知道自己得出的結論到底是用來干嘛的；
（2）多結合業務去看數據。數據從業務運營中來，分析當然要回歸到業務中去，多熟悉了解業務可以使數據看起來更加透徹；
（3）了解數據的定義和獲取。最好從數據最初是怎么獲取的開始了解，當然指標的統計邏輯和規則是必須熟記于心的，不然很容易就被數據給坑了；
（4）最后就是不斷地看數據、分析數據，這是個必經的過程，往往一個工作經驗豐富的非數據分析的運營人員要比剛進來不久的數據分析師對數據的了解要深入得多，就是這個原因。
3 大數據
大數據就是通過統計分析計算機收集的數據，在人們可能不知道“為什么”的前提下，了解到事物的狀態、趨勢、結果等“是什么”。
對于大數據，一直來說，數據規模導致的存儲、運算等技術問題從來不是最重要的瓶頸。瓶頸只在于前端數據的收集途徑，以及后端商業思想引領的模型和算法問題。早期的各類OLAP工具已經足夠了，后來類似海杜普這樣的研究則徹底降低了分布式數據的架構成本和門檻，就徹底將大數據帶入了一個普及的領域。
從技術層面說，大數據和以前的數據時代的最大差異在于，以前是數據找應用/算法的過程（例如各大銀行的大集中項目，以及數據建倉），而大數據時代的重要技術特征之一，是應用/算法去找數據的過程，因為數據規模變成了技術上最大的挑戰。
大數據的特點：
（1）大數據不等同于數據大，我們處理問題是根據這個問題的所有數據而非樣本數據，即樣本就是總體；不是精確性而是混雜性；不是因果關系而是相關關系。
（2）大數據應用的幾個可能：當文字變成數據，此時人可以用之閱讀，機器可以用之分析；當方位變成數據，商業廣告，疫情傳染監控，雅安地震時的谷歌尋人；當溝通變成數據，就成了社交圖譜。一切都可以量化，將世界看作可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從來未有過的審視現實的視角。
（3）數據創新的價值：數據的再利用。例如重組數據：隨著大數據出現，數據的總和比部分更有價值，重組總和和本身價值也比單個總和更大；可擴展數據：在設計數據收集時就設計好了它的可擴展性，可以增加數據的潛在價值；數據的折舊值：數據會無用，需淘汰更新；數據廢氣：比如語音識別，當用戶指出語音識別程序誤解了他的意思，實際上就有效的訓練了這個系統。
總之，大數據是因為對它的分析使用，才產生和體現它的價值，而不是因為其用到了突出的技術和算法才體現了它的價值。
4 大數據下的智能數據分析
在大數據的背景下，必須考慮數據之間的關聯性。一個單獨的數據是沒有意義的，實際中，選擇處在兩個極端的數據往往更容易找出它們之間的聯系，把它們放在一個框架中看才能發現問題。因此，可以用以下四種方法在大數據背景下進行智能數據分析：
（1）從解決問題的角度出發收集數據；
（2）把收集的數據整理好，放入一個框架內，并利用這個框架幫助決策者做出決定；
（3）評估決定與行動的效果，這將告訴我們框架是否合理；
（4）如果有新的數據出現，我們將考察能否利用它對前面三步做出改進，以及我們今天是否還需要收集更多種類的數據。
5 結語
數據分析的最終目的是幫助業務發現問題并解決問題，提升公司價值，而這些是從數據發覺的，而不是盲目下結論。每家公司都有自己業務生產的數據，通過數據分析、同比環比、漏斗分析及模型等，發現業務上存在的問題，幫助公司業務的優化。
參考文獻
[1] 李貴兵，羅洪.大數據下的智能數據分析技術研究[J].科技資訊，2013（30）.
數據分析師統計學基礎范文3
關鍵詞：實驗室建設；計算機專業；大數據分析
“十二五”期間，我國信息產業迅速擴大、信息技術快速發展、互聯網經濟日益繁榮，并積累了豐富的數據資源，比如面向公眾的政府網站達8．4萬個、智慧城市試點近300個、網民數量超過7億、移動電話用戶突破13億等［1］；技術創新取得了明顯突破，應用勢頭良好，電信、金融、交通等行業利用已積累的數據資源，積極探索行業大數據的應用和行業服務優化；為“十三五”時期我國大數據產業快速發展奠定了堅實基礎。目前，大數據在電子商務、金融、物流、電信、醫療、教育、智慧城市等領域的應用蓬勃興起［2－4］，產業發展如火如荼，以Hadoop、Spark等開源技術為代表的技術發展日新月異［5］。由于大數據技術屬于近幾年的新興技術，目前部分高校缺乏高層次的大數據技術專業人才培養的課程體系和師資隊伍；同時，大數據不僅是停留在課堂教學層面上的技術知識，更是需要在實踐中學習的一項技能，因此為師生提供一個大數據實踐教學平臺勢在必行。
1大數據分析實驗室建設的必要性分析
1．1大數據社會產業需求分析
“十三五”時期是我國全面建成小康社會的決勝階段，是新舊動能轉換的關鍵時期，也是全球新一代信息產業處于加速變革期，以及國內市場需求處于持續增長期。我國大數據產業面臨重要的發展機遇，抓住這一機遇，推動大數據產業發展，對提升政府治理能力、優化民生公共服務、促進經濟轉型和創新發展有重大意義［1］。隨著新一代信息技術的迅猛發展，互聯網與社會各領域、各行業交融、交匯日益深化，一個以大規模產生、分享和應用數據為特征的大數據時代已經到來。2014年是進入大數據應用市場的快速增長期，同比增長80％以上，2015年后進入平穩增長階段，預計2018年全球大數據市場規模將達到超過2500億元，2015—2018年的增長率為21．8％，我國大數據市場規模將超過500億元，增長率為47．0％，是全球增長率的2．2倍［6］。
1．2學生大數據就業需求分析
目前，大數據在各個行業都得到了充分的重視，也急需大數據方面的人才。大數據人才是一個非常寬泛的概念，根據具體從事崗位不同，技能要求也會不同。從大數據崗位和技能需求的角度來劃分，大數據人才分為3類［7］：第一類是數據分析師，要求熟悉大數據的概念和原理，具有一定的數理和統計學知識，能夠熟練操作和使用數據軟件和工具，是從事大數據的初級人員；第二類是數據工程師，能夠開發和搭建數據平臺和應用，并且熟悉數據挖掘的流程和原理，為大數據技術應用在各個領域提供解決方案，要求具有軟件開發和數據分析的能力；第三類是數據科學家，要求熟悉各種大數據技術的原理和相對的優劣勢，合理利用各種技術來設計大數據平臺的架構，根據數據挖掘的使用需求和商業理解來設計和開發算法，是對數學、統計學、機器學習等多方面知識的綜合掌控的復合型人才，也是大數據分析的高級人才。大數據人才在“領英”（linkedin）和“玻璃門”（glassdoor）等人力資源和招聘網站上，長期處于供不應求的狀態。麥肯錫咨詢研究指出，到2018年僅在美國，大數據人才短缺就達到50％～60％。今日美國和彭博社等媒體一致認為，大數據人才短缺的問題短期內只會加劇而不會緩解［7］。如何從紛繁復雜的海量數據中提取有用的信息，變數據為財富，挖掘數據中的金礦，提升企業競爭力以及提高企業風險管理水平，是當前企業和院校教育工作的重要課題。
1．3學生理論學習與實踐相結合
院校開設大數據相關課程，涉及到的課程內容有數據分析、數據挖掘、編程語言、機器學習等，這些課程均需要學生具備很強的實踐動手能力，如果只是停留在理論知識上，學生也只能紙上談兵。因此，學校在開設大數據課程時，只有為學生提供配套的實踐課程，才能真正達到學以致用的目的［8－9］。建設大數據分析實驗室，從學生學習角度來講，迫切性和必要性主要在于以下幾點：第一，加強學生對知識的吸收與應用，萌發學生的創新精神，激發學生的學習動力，在實踐中，通過有趣并結合實際的案例，提高學生的興趣和分析問題的能力；第二，有利于提高學生解決問題的實踐能力，通過實驗室模擬環境，使學生能夠將理論知識用于解決實際問題；第三，增強學生的社會適應性與競爭力，通過實際案例及應用場境，使學生畢業后能夠很快融入行業環境，掌握和具備相應的技能。
2大數據分析實驗室建設目標與建設內容
大數據分析實驗室的建設，應最終為該專業人才培養方案中相應的課程服務，而人才培養方案的制訂，應該從社會需求和學生實際需要著手［10］，考慮學生學習基礎，不能盲目追求高大上。我校為應用型本科院校，注重培養學生的實踐動手能力，因此培養方案中課程的制定，也更注重實踐部分。對于大數據技術方面，我們側重于大數據的分析和挖掘，以及大數據技術和應用。課程方面，先從大數據分析和挖掘、大數據技術及應用等相關內容入手，使學生具備數據分析、數據挖掘的基本能力和大數據技術的基本原理，以及應用系統開發的能力。因而大數據實驗室的建設，也將從數據分析挖掘算法、Hadoop生態系統及開發2方面進行建設。大數據分析實驗室集硬件服務器、云計算技術、大數據技術于一身，便于計算機相關專業開設大數據教學課程。實驗室的建設內容將包含以下3方面內容：（1）實驗室硬件平臺建設：為保證實驗環境的整體搭建，需在現有實驗室基礎設備基礎上，配備必要的服務器環境、網絡環境，為搭建大數據分析實驗教學平臺，提供硬件支撐環境。（2）實驗教學平臺建設：充分利用現有硬件資源，通過Vmware等虛擬化技術構建云中心的資源池，將云存儲資源、服務器資源和網絡資源整合，在云平臺上搭建統一的大數據分析與挖掘和大數據技術及應用的實驗課程所需的實驗平臺。（3）課程資源建設：根據培養方案，開設大數據分析與挖掘、大數據技術及應用2門專業必修課程。為確保理論與實踐的緊密結合，培養學生知識應用能力，積累工程項目經驗，需要增設以上理論課程的配套實驗課。
3大數據分析實驗室實施方案
3．1大數據分析實驗室建設思路
大數據實驗室的建設是一個系統工程，主要服務于學生學習、教師教學；為了充分發揮大數據實驗室的功效和作用，可以增加一項增值服務，即在滿足學習和教學的基礎上，進一步為教師和學生提供科研服務，使得教師可在該平臺上進行科學研究和實驗，進而反哺教學（見圖1）。
3．2大數據分析實驗室建設
實驗室建設分3步走：（1）為滿足教學的迫切需求，首先建設大數據分析教學平臺，以及必要的軟硬件支撐，如課程資源，可以是真實數據，也可以是模擬數據。在該平臺之上建設數據挖掘分析平臺和大數據開發教學平臺，滿足課堂教與學的需求。（2）沙盤模擬系統建設。為了積累更多的行業數據，更好地體現大數據的特性，需要建設沙盤模擬系統，更好地服務于大數據分析和大數據挖掘相關功能的實現和操作。（3）服務科研的高級應用。通過校企合作［11］，引入企業實際工程項目，隨著系統的完善和數據的積累，教師和學生可以在該平臺上進行其他行業的科學研究和算法優化等工作，一方面服務企業，另一方面也可不斷服務創新。
4結語
數據分析師統計學基礎范文4
一、階梯型統計教育的層次劃分
階梯型統計教育的階梯劃分特別突出統計思想的應用：第一，階梯型統計教育層次劃分的理念：每個環節、每個步驟、每個活動，都要追問它的有效性，探求能得到什么，走向精致的統計教育，堅定不移地走出形式主義的統計教育誤區。第二，階梯型統計教育的有效性：階梯型設計的立足點、出發點是促進循序漸進的學以致用。通過統計教育的階梯設計，掌握了各階梯的統計知識樹，提升學習的能力，達到了自我實踐。第三，階梯型統計教育的創新性：統計應用于實際生活工作中，新手段在統計教育中的應用。根據統計教育內容與人才戰略的關系，我們把階梯型統計教育劃分為四級層次來闡述。劃分的原則遵循二元制統計教育體系，即重視統計職業教育、注重實際能力的培養，階梯型統計教育的層次劃分目的在于統計知識觀重建與統計知識教育模式的變革。據此我們劃分階梯如下：第一階梯“國民型統計教育”本階梯以基礎統計知識理論為基礎，在中小學中推廣統計知識，開設選修課程，在各級黨政干部中普及統計知識理論，對社會公眾進行統計宣傳和教育，增強國民的統計素養，讓他們將理解統計，從統計中獲取資訊。第二階梯“基礎型統計教育”本階梯以統計學為基礎，輔助以實施調查、完成報表等實際技能，主要針對統計從業人員及與統計相關的人員，這是統計教育中的基礎，必須要重視統計理論知識的學習，只有這一階梯知識牢固才能為人才的發展提供堅實的基石。第三階梯“應用型統計教育”本階梯以統計學和數學、計算機技術為基礎，運用統計思想結合計算機應用能力，處理分析能力，設計調查和報表，通過統計學、數學和計算機的學習，在本階段打下扎實的基礎。不論是在國內和國外繼續深造學習，還是走向實際工作部門都有較大的可塑性，而且可以適應生物、教育、心理等廣泛的統計應用。第四階梯“領軍型人才統計教育”本階梯主要針對有高深的學術造詣，在統計科學研究方面取得國內外同行公認的重要成就；具有創新性、戰略性思維，具有帶領本學科趕超或保持國際先進水平的能力；具有較強的領導和協調能力，能帶領學術團隊協同攻關的統計學科帶頭人。由此定義我們可以看出：科學研究能力和成果的國內外同行認可度、帶領本學科趕超或保持國際先進水平的能力和帶領學術團隊協同攻關能力是領軍型人才統計教育的人物要素。統計教育方面通過資助海外留學交流，鼓勵參加國內外統計及相關學科的學術會議，加強不同領域領軍型人才之間的信息渠道建設，進而推動統計學科領軍型人才的不斷涌現。
二、階梯型統計教育的實踐思路
顯然，階梯型統計教育強調的是重結論的教育，而適應未來的統計教育不僅重視結論，而且強調過程。實踐的思路：一是搭建由政府統計精英、高校專家教師、企業資深從業人員組成的階梯型統計教育師資體系。劃分教育層次，選拔統計行業專家，組建不同階梯的導師團，負責該層次的統計教育定位及職業規劃等，以及能力提升培訓；二是建立分層遞進統計教育機制。為每個層次的人員制定成長成才計劃，根據統計知識結構及能力素養分別安排基礎培訓、提升培訓、拓展培訓，實現培訓模式與個人需求有效統一。三是規范統計教育體系、建立統計教育檔案。由導師團作為培訓課程設計者，收集、整編不同層次培訓內容，形成統計業務知識學習手冊，用于各層次統計教育活動。成長成才計劃及統計教育實際情況也可以作為人才篩選的重要依據。四是科學測評、分層測試。每個層次階梯都要設計不同的職業發展路線，引進新的統計教育方法，時刻關注統計知識的前沿，將信息技術和計算機技術與統計學科相結合，如利用R、Python等新手段進行數據處理，而且統計的發展也隨著在各種各樣的新興行業中的應用得到拓展，包括大數據和新的數據挖掘、分布式計算Hadoop和Spark等實時數據的處理統計，這些也衍生出互聯網數據分析師、精算師、量化投資分析師等不同的職業發展方向。每個層次階梯都要設計社會實踐教育，這是現代統計教育改革的必由之路。在強化實踐過程中,更有效的訓練方式是讓我們真正參與社會活動，參與企業活動、參與政府統計。社會實踐我們重點設計三個結合的辦法,就是“統計社會實踐與當地政府統計部門、國家組織的各項統計普查和重點調查工作相結合,與院?？蒲姓n題相結合，與企業的實際應用相結合”。
三、統計教育服務于統計人才發展規劃
數據分析師統計學基礎范文5
關鍵詞： 統計學 專業人才 培養模式
近年來我國的統計學教育事業取得了長足的進步，但是和國外發達國家比起來，仍然存在著非常大的差距，我國在統計學教育方面仍然存在著不少的問題，嚴重的阻礙了統計學人才的培養和就業能力。因此，在新形勢下，我國必須在統計學人才的培養模式上發生一些轉變，加快統計學教育改革的力度，集中統計學教育的中心思想，使我國統計學教育和統計學人才和國外的差距進一步的縮小。
一、我國目前統計學教育現狀
通過調查研究和理論分析相結合的方法，2010年5月27號對廈門大學統計學專業的大學生進行了訪談和以調查問卷的形式對大學統計學專業的課程體系情況、實踐性教育環節、綜合素質培養等各方面情況進行了調查。
本次發放的調查問卷總共有500份，主要的調查目標是大三、大四的群體，回收有效的調查問卷420份。通過對回收調查問卷的數據進行分析整理之后，總結出來了統計學專業學生存在的問題：第一，對本專業的就業方向問題，即畢業之后自己到底能干什么，干些什么。第二，對本專業的了解不夠透徹，認識模糊。第三，有一半的學生認為自己對于本專業的只是掌握程度欠佳，只有少部分的學生認為自己掌握的情況比較好。第四，同樣對于自己的動手實踐能力，大部分的學生認為自己只是處在一般的水平，這部分同學占到了40%以上。第五，對于專業的教學效果，30%的認為教學效果一般，不是很理想。
二、統計學教育模式的改革
從以上的調查數據分析可知，我國的統計學教育仍然存在著很大的問題，統計學人才對于自己的未來仍然存在著比較模糊的認識。在我國由精英教育向大眾教育轉變的大背景之下，個人認為大學統計學人才的培養應該做到以下的轉變。
1、結合學校的實際特點確定統計學的教育方向
過去得幾十年來，各大高校為了適應社會對于統計學人才的需要，都設立了相應的統計學專業，為我國統計學事業的發展奠定了很好的基礎。但是，各大高校在統計學專業設立的時候沒有充分的考慮到本學校的特點，比如說師資力量、學校的優勢等等，導致了培養出來的統計學人才并不能適應社會的需要。因此各大高校在培養統計學人才時，應該結合自身的優勢特點，使學校的優勢更加的明顯。
2、對統計學課程進行合理的規劃
對統計學課程進行合理的安排是促進和培養統計學人才的有效模式。本人根據多年的教育經驗和調查結果，認為在統計學課程安排上應該涉及到一下幾個方面的內容：第一，理論課程的教學，理論的教學是培養統計學人才的基礎，是必不可少的內容。在國內的大學當中，在這方面做得比較好的大學有中國人民大學和上海財經大學，在這兩所大學當中均有開設數學的基礎課程和統計學理論課程，為該學校的學生在統計應用方面的繼續學習奠定了良好的基礎。第二，經濟理論課程，對經濟規律進行適當的了解是統計學教育的重要保障，使得經濟學和統計學教育之間能夠交叉滲透，使統計學人才更能適應社會的發展。第三，要勇于的進行創新，對統計課程的內容應大膽的進行改革，刪掉部分課程的門類，對統計學的分析方法等進行重點的突出教育。第四，統計學軟件的應用和有關統計理論和統計實踐中的前沿問題進行介紹。
3、構建實踐的教育體系，提高學生的綜合素質
為了使統計學人才更加的適應社會的發展和需要，應構建實踐的教育環節。和社會上的一些信息咨詢公司、數據處理公司或者政府部門進行合作，提高理論教學轉化為實踐成果的能力，構建豐富多彩的實踐教育環節，同時還能夠提高學生的實際處理能力和適應社會發展的能力，實現高校、企事業單位互利、多贏的教育培養模式。
4、加強師資隊伍的建設，豐富教學方法
在新形勢大環境改變的背景之下，要求統計學教育的師資力量也能夠適應這種大環境的轉變，及時的更新自己的知識，提高自己的專業素質，對世界統計學前沿領域有著清楚的認識。另一方面，在教學的過程當中，不僅應該教會學生統計學方面的知識和能力，還應該讓學生有能力讀懂數據背后隱藏的意義，開啟學生積極動腦的思維習慣。在統計學教育發展到今天，我國統計學教育師資力量的建設仍然任重而道遠。
5、加強統計學教材的建設
統計學教材的選擇應該根據學生的特點和能力選擇合理的教材，目前國內大多數教材停留在理論階段的解釋、說明上, 案例較少, 從而導致學生無法開闊視野, 不能真正理解到某些方法的內涵及其應用價值。因此, 教育部提倡使用英文原版教材, 是很有道理的。
三、統計學人才培養模式的討論
根據國家統計行業技能資格及其專業的特點，應對教育觀念進行及時的更新，對高校統計學人才的培養方案進行修訂，制定出一套完善的、能夠適應社會發展需求的統計學人才培養模式，對于學校表現優秀的學生，還應該頒發統計師或者調查分析師資格證。另外，對于教學質量應該及時的進行反饋，使得每一個教育環節都能嚴格的進行落實和補充，建立教學質量的評估體系，全面的監控人才培養模式的實施過程，使得統計學人才的培養模式能夠發揮出其重要的作用。
綜上所述，本文扼要的對我國統計學教育現狀進行了調查分析、教育模式上的改革及其應該注意的問題?？偟膩碚f，我國的統計學人才培養模式的研究主要是為了培養出適應社會各行業需要的統計學專業性人才，使得統計學高校畢業生不僅具有良好的專業知識，同時在統計設計、調查和整理分析等一些實踐性環節上有著良好的適應能力。因此，只有對現有的統計學人才培養模式進行改革，有效的培養出統計學學生的創造能力和適應能力，以更好的適應社會的發展需要。
參考文獻：
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數據分析師統計學基礎范文6
其實，不管是云計算本身，或是智能終端，還是凌駕于云和端之上的基于社會化網絡的平臺和應用，都會讓數以百億計的機器、企業、個人隨時隨地地獲取和產生新的數據，高性能計算設備進化的速度早已趕不上數據增長的速度，并且這一問題會日漸嚴峻——這樣的背景下，唯有云才能解決“賦予數據以更大價值”的問題。
云計算和大數據將注定帶來一次革命，無論是對社會、公司和個人來說，都是一次顛覆性的改變?；ヂ摼W不再是一個展示公司的工具或平臺，而是屬于未來的生產方式，是關乎競爭和生存的關鍵。就像工業經濟時代，人們無法拒絕用電；個人計算機時代，公司無法拒絕用電腦辦公；大數據將帶來的是競爭形態的改變，當你的客戶都在互聯網上，你的市場就在互聯網上，如果缺乏對客戶數據的判斷及對市場的了解，缺少的就是核心競爭力——企業的IQ。政府和個人也一樣，需要擁抱大數據時代的來臨。借用黎叔的一句話就是：21世紀什么最重要？——數據！
何以跨越數據挖掘的鴻溝？
數據挖掘其實早已滲透到了人們生活的方方面面，如電子商務推薦引擎會根據用戶瀏覽的歷史記錄，分析其偏好后，為用戶推薦符合其偏好的商品；上海世博會期間也曾根據數據分析，明日入園客流量預報；還有城市電子醫療衛生平臺、基于電子標簽的食品安全追溯體系、水資源管理的智慧系統等，也都在數據挖掘領域大有可為。
盡管如此，目前大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。首先在數據收集方面。需要對來自網絡包括物聯網以及機構信息系統的數據附上時空標簽，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是數據存儲。要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗余配置、分布化和云計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于日后檢索的標簽。第三是數據處理。有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維后度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，并導出可理解的內容。第四是結果的可視化呈現，使結果更直觀以便于洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘算法在不同行業中難以通用。
目前，越來越多的企業認識到數據在應用管理中的重要性，并希望將其運用到管理決策中來。從零售業到汽車行業，再到金融保險業，都在思考如何利用數據提升企業競爭力以及如何管理好并持續積累自己的數據戰略資產。那么如何才能做好大數據的應用管理呢？其一，要有較強的整合數據的能力，整合來自企業各種不同的數據源、各種不同結構的數據，如客戶關系管理、搜索、移動、社交、網絡分析工具、普查數據以及離線數據，這些整合而得的數據是定向更大目標受眾的基礎；其二，要有研究探索數據背后價值的能力。未來營銷管理成功的關鍵將取決于如何在大數據庫中挖掘更豐富的營銷價值。像是站內、站外的數據整合、多方平臺的數據接軌、結合人口與行為數據去建立優化算法等都是未來的發展重點；其三，探索出來之后給予精確快速實時的管理指導。
在醫療領域，大多數人都擁有一份電子健康記錄，不過其中的內容頗為有限，甚至只包含最近一次健康檢查的基本結果。據國外媒體報道，目前足以支撐全世界健康記錄資料庫的工具與技術已經到位。這樣的全球性數據庫一旦出現，制藥企業就能對其進行分析進而研發出人類最急需的疫苗及藥物，即據供應鏈的實際需求進行優先選擇。既然前景一片光明，為什么我們遲遲沒有感受到由此帶來的益處呢？主要是由于目前還缺乏一套訪問全球數據的可行性機制。健康記錄被保存在一大堆彼此隔離的系統當中，而資料持有者又沒有足夠的動力來分享這些信息，即使真的能把所有數據都聚攏在一起，也仍然需要通過機器學習算法及實時分析對其進行全面優化。而這也正是目前業界努力鉆研的方向。
安全 不容忽視
如今，大數據發展的最大障礙在于數據的“流動性”和“可獲取性”。2009年，美國政府創建了Data.gov網站，為大數據敞開了大門，公眾能夠通過這個網站獲得各種政府數據?，F在，在印度也有“數據公開”運動。中國要趕上這樣一場數據的變革，首先從政府開始公開數據，其次是企業，最后是個人。開放的、流通的數據是時代趨勢的要求。
大數據的利用首先要求政府數據原則上該公開的必須公開。大數據的挖掘與利用需要有法可依。我國需要盡快制定“信息保護法”和“信息公開法”，既要鼓勵面向群體而且服務于社會的數據挖掘，又要防止針對個體侵犯隱私的行為，提倡數據共享又要防止數據被濫用。安全與隱私保護的隱患仍大量存在，重要的數據存儲和應用不能過分依賴大數據分析技術與平臺，需要重視信息泄密的風險。
眾所周知，云計算、大數據、移動、社交是未來的重要發展趨勢，越來越多的企業用戶以及服務商開始進軍這些領域來贏得市場的一席之地。對于眾多的IT服務商而言，在每個領域都匯集著各自專注的產品及服務。然而，能夠“通吃”這些領域的安全服務商或許是最受益的。
當前，我國對大數據的保護能力還十分有限，數據被惡意使用的現象仍然難以掌控。我國企業和個人對于數據資源的保護意識還比較薄弱。隨著電子商務、社交網絡、物聯網、云計算以及移動互聯網的全面普及，我國數據資源與全球數據資源一樣，正在呈現爆發性、多樣性的增長態勢。但是，由于對數據保護的認識不足，以及對個人電腦的安全防護不當，企業或個人的隱私數據暴露在互聯網上的現象十分普遍。2011年，我國最大程序員網站600萬個人信息和郵箱密碼被黑客攻擊，進而引發了連鎖泄密事件。2013年，中國人壽80萬客戶個人保單信息被泄露。這些事件都凸顯出在大數據時代，信息安全管理面臨前所未有的挑戰。
大數據安全管理問題，是我國應用大數據面臨的最大風險。雖然將海量數據集中存儲，方便了數據分析和處理，但由于安全管理不當所造成的大數據丟失和損壞，將引發毀滅性災難。相關人士指出：由于新技術的產生和發展，對隱私權侵犯已經不再需要物理、強制入，而是以更加微妙的方式廣泛衍生，由此所引發的數據風險和隱私風險，也將更為嚴重。
正如任何事情“有其利必有其弊”一樣，大數據也有它的弊端，即操作不當有可能侵犯公民的隱私權。國外有人在自己的網頁上亮出極富個性的搞怪照片，結果在找工作時屢次被拒絕聘用，理由是這種打扮的人士是不適宜從事本公司工作的。這種做法到底對不對？可能一時難以得出結論。但是，防止大數據可能帶來的副作用，確實是應該注意的。
大數據呼喚創新型人才
沒有什么能夠阻擋大數據的發展勢頭。大數據領域技術人才和商業人才匱乏，已是一個全球性的問題。根據麥肯錫的一項研究顯示，僅美國每年就有14萬到19萬名數據科學家的缺口，預計到2018年將達到44萬到49萬，而數據科學家則更是嚴重缺乏。
在我國，大數據分析專業人才缺口究竟有多大，有專家粗略估算至少需要100萬人。當前，具備綜合掌控數學、統計學、機器學習等方面知識的復合型人才，同時又可承擔數據分析和數據挖掘的數據科學家，在我國尤為奇缺。目前，我國初級的分析人員只能對數據進行簡單的報表和進行描述性分析。而隨著未來大數據應用的不斷增長，我國大數據人才儲備不足的問題將更加嚴重。既然如此，就應未雨綢繆，尋求對策。不難預見，在人才管理領域，十分需要培養一批懂得大數據，收集大數據，并且善于研究大數據，深挖大數據的專業人士。這種專業人士不僅具有較高的社會價值，而且能夠承擔起大幅度提升人才管理科學化水平的重任。
如同互聯網創造了搜索、電子商務、競價排名等一系列商業模式一樣，大數據也會孕育出更多新的公司類型，這也是大數據最具投資潛力的原因?！皵祿鸬V”就在那里等待挖掘，分析平臺也日趨成熟，現階段就是要用解決問題的視角，尋找數據分析師和懂得商業操作的人才，把數據分析產品化。
