数据分析统计学方法范文

导语：如何才能写好一篇数据分析统计学方法，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关于医学论文数据、资料的统计分析方法，总结如下：

1.定量资源

对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因索方差分析；

2.定性资源

对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用X-检验；

3.回归分析

对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理；

4. 多因索、多指标资料

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关键词：大数据；数据分析；统计学

大数据在如今社会已经成为热点词汇，不仅在计算机领域，在其他各个行业都能够得到运用，为各个行业提供便捷，为了让大数据能够得到充分利用，下文将对大数据分析相关方面进行讨论。

一、大数据与大数据时代

（一）大数据大数据是在当今科技飞速发展的情况下，一种新兴的信息数据处理技术。随着社会科技的进步，各行各业对于数据的应用也越来越广泛，传统的数据处理技术耗时较长且精准度较为低下，已经不能满足现代科技对数据应用的要求。新时代的大数据系统具有超大的数据容量，同时兼容半结构化与结构化的数据，远远超出传统数据库管理系统的管理能力。因此新的大数据技术就此诞生。大数据在发展过程中，具有比为鲜明的特点。与传统数据处理技术相比，大数据具有数量庞大、多样化、速率快、价值高的特点。在信息处理的速度不断加快的当今社会，这样的特点为大数据的广泛应用打下了坚实基础。由于数据的数量较为庞大，且各种数据近年来的增长趋势呈指数型，其数据的种类和形式也各有不同。其次，合理利用大数据技术，能够在一定程度上降低成本，提高效率，因此，大数据处理各项关键技术的进一步的开发与利用已成为了提高自身效率，实现核心竞争力的重中之重。

（二）大数据时代大数据时代是指在物联网技术、计算机技术、数据信息处理技术的基础上，通过互联网途径，大量收集并处理分析数据资源，而形成一种新型的信息时代。大数据时代的主要核心内容是对庞大的数据体系进行处理以发挥价值，从而提升数据分析效率以及数据应用价值。大数据时代是由多种信息技术共同组成，可以有效地避免数据处理中不同步、使用不方便的情况发生，具有高效可靠的数据处理、整合、分析及汇总的功能。因此，大数据时代的新型数据处理技术可最大程度的对数据进行分析与挖掘，极大提高处理数据的效率。

二、大数据时代与统计学

（一）大数据时代与统计学的关系统计工作是集数据的搜集、整理、分析和解释为一体的系统的过程。大数据与统计二者互相依存，通过统计的方法和原理对数据进行整理和分析，提高数据的精确度和适用度，以此来实现数据的价值和利用率。由此看来，大数据与统计学的联系既紧密，又存在区别。大数据与统计学的关系甚为密切，它们都是关于数字的学科。统计学为大数据提供了了施展方向，而大数据将统计学引领至更深更广的空间。共性之一就是社会与数据。几乎所有的行业与大数据都有着密切联系，这些联系或直接或间接，而人们正是通过获取数据并进行分析，从而才能得到商业知识和社会服务等能力。大数据与统计学的区别。首先，信息规模不同。大数据的分析对象是与某事物有关联的所有数据，要求数据量庞大。统计学则是用样本来分析和推断总体的数量特征。在大数据时代，则可以通过各种方法和渠道获得全面而又完整的的信息资料，从而完成更多从前无法完成的事情。其次，动静标准不同。数据经过了搜集、整理、分析的过程就很有可能因为精确性不足而被认为失去了用处。而大数据时代，则不必再担心这个问题，数据的精确性和原始性不在被过分重视，人们可以接受复杂数据。第三，数据搜集形式不同。在以往数据搜集形式主要是抽样调查，方法局限。而在大数据时代，特点是信息爆炸和互联网飞速发展，这一情况得到改观。最后，思维方式不同。大数据时代人们的思维发生转变，人们开始更多的关注事物的相关关联。

（二）大数据对统计学研究工作的影响首先，大数据丰富了统计学的研究对象。在大数据时代，我们既可以以结构化数据作为测量单位对文本、图像和视频等进行分析，还可以对非结构化数据实行分析。其次，大数据影响了统计学的工作进程。统计数据需求丰富，原有的统计抽样分析不能在适应时代的发展，而现代科技方法如透过传感器自动收集数据等方法取代了传统方法，更加便捷有效。

三、大数据数据分析理念

（一）统计学的应用随着现代科技的发展，传统的大数据已经不能满足人们对数据处理的要求。传统的抽样数据调查不能满足大数据的数据处理以及知识发现。因此，新技术及思维的引进就显得尤为重要。新的统计学思维以及知识的应用能够很大程度的提高大数据分析的效率。摒弃对传统的小数据样本的依赖，不在用传统的统计工具对数据进行全部分析。而是对数据进行针对性的分析，使数据分析更加精准，并且能够更加全面的体现数据的价值。我们利用统计计算工具对数据进行分析从而判断数据的变化趋势。统计学的应用可以，为数据分析提供科学的参考依据。

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1关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

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统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。论文百事通

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。新晨

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

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[关键词]统计思想；企业；认识

中图分类号：F27 文献标识码：A 文章编号：1006-0278（2013）03-050-01

企业统计由于受内外部各种因素的影响，工作质量不同程度地存在一些问题，应当引起有关部门的高度重视。主要表现在企业统计人员素质较低、统计数据质量有待进一步提高、企业统计服务职能不能充分发挥、统计指标体系与企业经营所需指标体系不一致、原始记录不全及统计台帐不规范。企业统计工作中存在的问题，是与特定的经济环境、历史条件、政治因素相联系的。

一、关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

二、统计学中的几种企业工作中统计思想

（一）企业工作中统计思想的形成

企业工作中统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。企业工作中统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的企业工作中统计思想。

（二）比较常用的几种企业工作中统计思想

所谓企业工作中统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。企业工作中统计思想主要包括：均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

1.均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

3.估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

4.检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

三、对企业工作中统计思想的一些思考

（一）要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息（尤其是不完全甚至劣质的信息）去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

（二）深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析（DDA）、推断性数据分析（IDA）和探索性数据分析（EDA）等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

四、统计工作如何改进

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有了高级数学，有了概率论，有了统计学，数据分析终于有了科学的方法，可以进行各种各样的抽样调查，也可以基于方程式进行未来的预测，人的作用变成了选择模型和进行计算。随着统计学的深入发展，相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、生存分析、神经网络逐渐被应用到各行各业，数据分析成为了国家行政的依据，也成为了企业制定战略和执行计划的抓手。

计算机的出现本来就是为了解决人们手工计算的无奈。如今的智能手机，小小的身躯就可以超过十年前巨型机的运算能力。

2016年，谷歌的围棋程序横空出世，战胜了人类的顶尖棋手，也标志着这一被认为是人类最复杂的智力运动遭遇到机器人的暴力破解。在这个时代，我们在进行数据分析的时候，存储不再需要人工干预，计算不再需要手工操作，留给我们的只有制定规则、给出算法，然后等待结果，等待各种漂亮绝伦的图标表呈现。

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1产品调研概述

产品系统设计是从工业设计的美学原则出发，研究产品与人、社会、自然之间的关系。以科学的方法，定性定量地对美学六原则——安全、舒适、可持续性、文化认知、实用、经济、美观进行分析。产品系统设计分为四个部分：产品概念设计、产品造型设计、产品工艺设计和产品商品化设计（如图）。产品调研是产品系统设计中概念形成的重要途径。产品系统设计是现代工业设计理论的重要组成部分，是工业设计与其他学科相互渗透、融合、吸纳而成的新的分支，亦是工业设计师、工程师和市场销售人员协同完成的系统工作。（基于产品系统设计理论的文化衍生产品开发设计过程研究）[2]产品的前期调研和定位，为产品方案设计提供全面的参考依据和指导。产品调研过程中，存在大量的信息和数据。产品调研分为六大调研：产品市场调研、用户调研、技术调研、人机调研、造型规律调研以及法律法规调研[3]。针对产品在这六个方面现状，对大量的信息和数据，进行梳理和分析，得出具有引导性的产品现状及发展趋势。在调研的过程中，调研的对象有所不同，有数据，有图片，有群体心理等，在分析所得资料时，要寻找不同的途径对此进行处理和分析。

2产品调研与统计学

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学[4]。统计学既是数据的记录、整理，也是对数据的分析，更有对未来的预测[5]。从数据中推理得道理，是统计学的魅力所在。数据是数值，是数字，也可以是文字、图像、声音等。数据分析分为定性分析和定量分析。定量分析是对事物“量”的分析，通过对数据的搜集和分析，发现事物某个现象的规律，具有较高的可靠度和说服力。定性分析是对事物“质”的分析，通过人的常识、经验、感觉等主观因素发现隐藏在现象下的规律及原因，具有抓住本质的深刻性和高效性[6]。在产品调研需要定性分析与定量分析并重，二者相辅相成，互为补充。在产品调研的过程中，需要充分发挥定量分析的可靠度以及定性分析的深刻度。统计学的介入，为产品调研的数据分析提供了科学的依据和方法，让产品调研所得的信息更为科学、可靠，从而更好地指导产品概念设计。统计学针对不同的研究对象，其统计方法也较为庞杂。在众多统计学方法中，较常用的有：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、统计推断法等。这些方法在产品调研统计的各个阶段有不同的作用，结合实际情况，指导产品调研阶段统计的进行和方法选择。

3统计学方法在产品调研阶段的应用

（1）产品调研数据收集。产品调研数据来自众多方面，数据形式亦多种多样。在产品调研过程中，调查方法的合理选择能直接提高信息获取的效率和可靠度。数据收集方法有以下几种：调查法、观察法、实验法、文献检索法、网络信息收集等。通过数据收集获得图片、文字、问卷、实验、语音、模型、测绘数据等（如表1）。产品系统设计中，产品调研的六大部分根据获取信息的内容，适用不同的信息收集方法（表2）。

（2）产品调研数据处理。在上述数据中，实验数据、模型数据、测绘数据为定量数值。而图片数据、文字数据、问卷数据、语音数据需要进行数据提炼，将统计所需数据从所获数据中提炼出，将定量数据和定性数据区分开，而后根据其调查主体进行整理归纳。定性数据转换时，需将数据转换为更易于统计处理的有特定意义的数值。数据处理的基本方法有：列表法、作图法、逐差法、最小二乘法等。由于产品调研数据不同于实验数据，前两种方法更为高效。将所得数据分类，分为直接数据、属性数据、行为数据、主观数据及图片数据。①直接数据。对于直接数据，在数据处理阶段需对其归纳、整理，以建表等方式让数据可取可用。②属性数据。表现属性的数据可以用“1”和“0”的代码，或是其他符号表现其属性归类，以统计特定符号出现的频数、频率等，来表现其内在关联。③行为数据。表现行为的数据则是根据行为数据采集时的关注点体现。如运用频率、角度、时间、步骤等方面的数值来对行为数据进行表述；④主观评价。表现主观数据时运用模糊数据分析法，对主观数据运用评分评价体系进行评价。⑤图片数据。将图片按照特定的关键词在平面空间内，进行有距离亲疏的排布，以便于寻找规律。当参考对象为单一量时，采用树形图的方式归纳图片。如以时间为轴，将产品依据设计时间的先后，将产品整理归纳。若参考对象为两个，则使用切片图的方式归纳图片。通过将图片归类，即对产品外观的归类，可以更直观地展示同类别、同区域产品的同类性。

（3）产品调研数据分析。在产品系统的产品调研中，数据的收集和处理有三个目的：①获取可以直接使用的数据信息；②获取最佳值；③获取趋势预估。产品技术调研及产品行业规范调研中所获得的信息多为直接可以使用的数据信息。根据逻辑关系，将信息经以整合、加工，即可获得所需数据分析结论。产品人机关系调研中获得的数据分析的目的为获取最佳值的信息分析。根据数据的重要性和先后顺序性，对数据进行区分，根据实验情况获得适合数据区间，经各个方面数据协调选取合适数值，进行再实验，以确保数据的合理性。产品市场调研、用户调研及产品造型规律调研是以趋势预估为主要目的的数据分析，应用统计学方法中的时间预列预测的方法。时间序列的成分有：趋势、季节变动、循环波动和不规波动。由于产品调研的趋势是在一段较长时期内呈现出来的持续变动，呈现的是一定的趋势。在趋势分析中，相关数据处理软件（SPSS,Excel等）的应用至关重要，运用统计学方法中的相关函数，获得数据在今后的发展趋势。抓住群体特征，剔除样本中的跳脱个体，研究产品发展中的转折与机遇。

（4）产品调研数据解释。统计学提供的是一种归纳推理的方法，归纳推理有其不确定性，存在一定的争议性。在对产品调研做出易于理解的统计结论时，也需要注意表达的准确性，从而得出更为合理的调研结论。因此，在产品调研后的产定位中，要充分利用数据所获得的信息，严谨、准确地表达产品设计的定位和设计方向。结语统计学方法在产品及包装设计中所用之处还很多，发挥着各种不同的作用。统计学是个庞杂的学科，在不同使用环境需要做不同方式的修正。故而对产品系统设计中的统计学方法进行更为细致的分类和方法设计是有难度的，故其具体分析方法还有待根据实际情况细化和深入。前期产品调研中的数据分析多以现状分析、未来发展趋势的分析。在造型设计、工艺设计、商品化设计中的统计学则更多是对数据的评价和反馈分析，统计学方法在此三部分的应用方法还有待思考和实践。

作者:姜恺笛 吴琼 单位:南京工业大学

参考文献:

[1]吴琼.工业设计技巧与禁忌[M].北京:机械工业出版社,2009.

[2]吴琼，张瑜，孙波.基于产品系统设计理论的文化衍生产品开发设计过程研究[J].艺术百家,2013,03:211-214.

[3]吴琼.符号学原理指导下的产品系统设计[J].包装工程,2009.

[4]贾俊平.应用统计学[M].北京：高等教育出版社,2014.

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引言

进入21世纪以来，科学技术尤其是互联网和计算机技术的迅猛发展，促使大数据时代快速到来，大数据是堪比黄金石油的致富新思路，会给社会方方面面带来很深远的影响和变化，在生活中，农业工业等很多领域都会运用到统计学，统计学之于现代社会有着较为重要的意义，因此，在这种情况下，对大数据时代背景下统计学重构进行研究是非常必要也是非常重要的。

一、大数据时代统计学重构的价值与意义

1.是前沿科研领域

伴随着科学技术的发展，大数据时代科研的进步会带来很多领域的发展和超多超复杂的数据，面对这样的挑战，我们应该不断增强自身获取信息的能力，就统计学而言，这门学科应该具有分析这些庞大数据的能力，并且通过分析能够研发出合理的分析工具以及相应的分析研究理论，来通过科学的理论解决一些更为前沿、复杂的现实问题[1]。显而易见，当前很多造诣深厚的学者都将研究领域转向了数据分析上来。

2.是交叉科研领域

统计学是一个与众多学科都有交叉的一个学科，比如与数学有交叉关系，与经验科学如天文学中假设估计参数有关系。在现代社会，统计学的使用已经不止局限在政府或者国家事务中使用，而将应用领域延伸到了商业、社会科学以及自然科学中来，由于统计学具有广泛的应用性和深厚的历史，因此，它不只是与数学有亲密的关系，更是与数学本身的哲学有着亲密的联系。伴随着领域的增多和数据的复杂程度的加重，统计学家一直进行着跨领域、跨学科的研究，随着研究数据的不断增多，所研究的领域也在不断拓宽，统计学家面临着越来越多的机遇，统计学的发展也面临着越来越多的机遇，同时，统计学的发展也推动着很多前沿科学的发展。

3.具有非常重大的意义

我们可以在进行统计学研究时形成一套完整的统计学研究理论和方法，推动大数据时代多元复杂数据分析朝着国际化方向发展；可以将数据化研究理论成果运用到经济和社会发展中去，比如可以运用在金融风险管理与控制上；还有很多金融领域的人运用大数据分析可以挖掘出市场信息，据此判断市场走势，会获得高收益，这些都是大数据时代中统计学在发挥作用[2]。

4.抢占制高点

国外很多研究表明，大数据时代统计学工程需要从各个领域挖掘有用的信息，并将这些信息融合，提取出有用的因素，发展相应的研究理论。目前，已经有很多研究结果表明，现如今的大数据研究方法和理论已经相对成熟，我们应该牢牢把握住这次机会，不畏挑战，迎难而上，尽快研究出具有独立知识产权、具有创新性的数据分析理论和软件，为我国的数据分析发展提供动力。

二、大数据时代统计学重构的热点问题研究

1.大数据统计学的理论和方法

过去的统计主要将重心放在概率分布的指数族方面，在上世纪70年代以来，指数族分布研究及其在高维贝叶斯和像图模型的应用中的研究居多，我们知道，由于指数族包括了所有已知概率的分布，因此，指数组的应用十分广泛，它是统计学的核心，并且在概率论方面的作用也在不断加强。这一研究方向旨在运用指数族来对庞大的数据进行初步的简化，利用Bootstrap方法对大多数统计和概率方面的贝叶斯数据进行应用[3]。

2.大数据数据建模

随着大数据的不断变化和发展，线上算法被研究出来，大数据的形式多种多样，因为多样化的应用、庞大的数据和针对大数据所开发的技术，这项研究会产生深远广泛的影响。该研究的方向是将数据建模相应的领域进行推广，将这些数据能够统一运用在大数据中，运用理论和公式对实际应用进行辅助。

3.并行迭代蒙特卡罗方法

日常生活和科学研究与计算机技术的结合让大数据的收集不再是幻想，要想分析这些数据，要运用并行和分布结构。并行和分布结构是拥有存储和处理大数据功能的，但是目前的技术还不能将现代的统计算法应用到大数据中去，并且在日益增多的数据中，我??需要更加复杂的结构和模型来进行解释。尽管迭代蒙特卡罗方法已经被相关研究证明是非常强大的，但是它仍然不能够用于大数据的分析，该研究旨在将迭代蒙特卡罗方法融入到一个通用理论中去发展，另其适应大数据的发展环境，并且让其也能够适用并行和分布结构，即从并列的样本中算出蒙特卡罗值，一这个数值来近似最初需要的数据量，这个理论能够有效避免在算法迭代中的重复扫描数据问题，与此同时，这一算法的应用也可以另数据研究中的问题得出具有统计学意义的解[4]。

篇9

Abstract： From the current situation and existing problems of the teaching mode of traditional statistics， combined with the actual situation of the statistics teaching， this paper expounds the main ideas of carrying out the project-based and practical teaching reform for the higher vocational personnel training program： improve the course teaching to increase students application ability by projectizing the courses， train students' practical innovation ability by the science and technology innovation projects to update teaching ideas and reform the test mode. And this paper also summarizes the statistics teaching reform and beneficial exploration.

关键词： 统计学；项目化；实践教学；教学模式

Key words： statistics；projectizing；practice teaching；teaching mode

中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）10-0212-02

0 引言

统计学是一门挖掘客观现象数量规律的方法论科学，为人们提供处理数据、分析数据、并从数据分析结果中得到相关信息的方法，既有很强的理论性，在实际生活中又有很强的应用性。目前，我国高职院校在专科学生层次开设《统计学》课程，其主要目的是在学生学习本专业基础理论知识的同时，能够提供一定的数量分析工具，并且为学习本专业理论提供一定的方法论基础。

1 高职《统计学》课程教学现状

1.1 轻视《统计学》课程 我国高职院校目前并无大量开设统计学专业，因此，主要学习本门课程的学生以非统计专业为主。而学生缺乏对统计学系统的认识，大多数学生认为统计学与自己所学专业相关程度并不大。在工作中提到统，学生往往只能想到统计局、统计数据和一些统计报表等，很难将自己的专业和统计联系起来，不能做到真正的学以致用。

1.2 课程单一，缺乏与相关专业的衔接 统计学是一门工具课，其核心知识在于与相关专业学科的交叉应用。随着大数据的发展，各个学科领域都离不开统计数据分析。在目前的统计学教学中，虽然大多数教材补充了统计方法的应用举例以及案例，但很多案例只是为了演示统计方法的实施，与相关专业的融合并不是很深入，很难让学生体会统计在本专业的应用价值，很难刺激学生的学习兴趣和提升学生的学习动机。

1.3 理论与调查实践脱节 《统计学》的核心理论在于教会学生如何进行调查方案的设计、数据调查、数据整理、数据分析以及攥写分析报告，学生在课堂上只能学习理论的方法，但是理论和实践之间还存在着一定的差距性，没有实践的结合并不能使学生真正学会统计方法的应用。现在我们主要只以理论教学为主，缺乏学生的实践调查能力的培养，不能做到理论联系实际。

1.4 传统教学方法单一 尽管目前统计学教学手段加入了多媒体技术，但教学方法上仍旧以教师讲授为主，进行单一的灌输，老师在课堂中只负责讲授统计理论知识，学生只负责听。相比于翻转课堂、项目化教学、案例教学、实践教学等现代教学方法而言，学生在过去灌输式教学中是被动接受，这并不利于提高学生自主思考的能力，更加不利于培养学生创新创业的精神。

1.5 考核方式陈旧 传统的统计学的考核模式为闭卷考试。学生为了应付考试，大多数采用机械的记忆法来死记硬背一些抽象的名词解释和计算公式。在这种考试方式下，学生并没有参与学习，成为主动学习者，而是被动的应付考试，那么自然不能激发学生的学习兴趣。试卷内容通常只注重测试基本知识点，而不能真正考察学生对统计方法的应用能力。

2 《统计学》教学改革的思路

高职《统计学》课程应紧密围绕“应用型人才”的培养目标，无论在教学模式、教学过程、教学内容，还是教学方法上都应当体现统计学在实际生活工作中的应用性。

2.1 课程实施项目化 应用型人才培养是以市场上各种职业、岗位的实际需求为核心目标，更加重视学生实践能力的。项目教学是指把统计理论知识划分为模块化设计，以项目的提出来导入理论知识的学习。项目教学法是通过实施一个完整的项目而进行的教学活动。由适当人数的学员组成小组，每个小组都有一项明确的工作，由小组成员自主计划实施并完成洗那么股。在项目结束时每一个项目小组都应有一个明确的成果。项目化教学的三个转变：由以教师为中心转变为以学生为中心；由以课本为中心转变为以“项目”为中心；由以课堂为中心转变为以实际经验为中心。本门课程一般教材内容主要以章节划分，纯理论为主，部分教材会补充以案例等课外阅读部分，但是大多数教材都缺乏系统性划分以及实践内容要求。因此本教改在教学内容方面对课程做了全面性改革，以四大模块六大项目来贯穿全书，如图1、图2所示。

改革后的课程内容要求学生按以下步骤来实施项目化：情景设置、操作示范、独立探索、确定项目、协作学习、学习评价六个方面来完成。

2.2 加强实践教学 在传统教学中，教师需要花费大量的时间来讲解相关概念、分类、作用等，而这种纯讲解式的课堂无法吸引学生的注意力，导致学生课堂疲倦，缺乏独立思考问题的能力，只是被动的学习。而实践教学主要是综合培养学生动手解决现实实际问题的能力，结合项目教学，选择适当的项目，设计合适的统计调查方案以及问卷，通过多种调查方法来搜集数据、整理数据、分析数据、撰写调查分析报告。

这种全过程参与式的项目实践教学，从根本上可以提高学生运用所学统计知识解决实际问题的能力，真正的体现我国高职“应用型人才”的培养目标。因此，在教学内容上，更应该突出课程的应用性。一方面需要通过一定的课时来加强实践调查环节；另一方面，对于实际工作中常用到的统计知识应该加强课时安排。

在实际应用中，数据都不是从天上掉下来的，因此在教学的同时，要求学生以组为单位，自选主题，同期完成一项完整的调查，并提交调查报告。具体安排如表1所示。

2.3 改革考核方式方法 对于学生的学习效果，主要从两个方面来衡量：调查分析、数据处理。教学过程的改变意味着考核方式方法也要做出相应的改革。在传统的考核模式下，学生、教师通常只关注通过一纸试卷得来的成绩。改革后的考核包含三个方面：平时成绩、项目成绩、期末试卷成绩，比例分别为3：3：4。平时成绩包含：到课情况、听课情况、课堂案例讨论、作业提交等。项目成绩包含：调查选题、调查方案设计、实践调查、数据整理、数据分析、调研报告、调查答辩等。期末试卷主要指关于统计学理论知识点的考核。改革后的考核方式有利于推动学生主动参与学习，而通过调查实践更有利于学生从“唯分论”到“唯能力论”的思维转变。

3 统计学教学改革的总结及反思

3.1 培养学生实践调查的能力 统计调查是一项在政府机关、企事业单位、各种社会团体中都需要开展的经常性工作，来反映客观事物发展的真规律。本教改的实施，要求学生结合实际自选主题开展一项完整的调查工作，通过数据分析的结果提交完整的调查报告，最后从平时、项目式、期末三大方面来考核学生的综合能力。

3.2 提高学生软件操作能力 随着近些年来大数据的发展，统计学教学除了要求学生掌握基本的统计学基本理论知识外，还要去学能够利用现代化的工具开展调查活动，使用数据分析工具来进行统计分析等。在课程实施项目化过程中，在调查整理调查分析两大模块安排一定课时的上机操作，通过SPSS以及Excel讲解统计图表的绘制、相关和回归分析、动态数据分析、统计指标分析等。

3.3 打造学生创业创新能力 通过项目实践式教学，强化学生的理解分析、综合运用统计资料的能力，侧重于培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。本项目在教学实施后，学生能够系统的掌握统计调查的基本理论知识，能够独立完成一项完整的调查项目。

4 统计学教学改革的发展趋势

本教改项目主要是对会计专业、经济管理专业中统计学课程的教学模式进行了探索，在其他方面并没有深入研究，主要的缺陷是在案例选取上还有一定的不足。通过两个教学年度的课程实施，取得了不错的成果，今后主要的工作重点在于围绕教学案例的选取、创新课题的确定、调查问卷的设计、数据挖掘分析、学生竞赛的参与、学生创新等方面进行细致研究，将统计学课程教学改革系统化、常态化。

参考文献：

[1]赵艳霞，李宇鹏，王晓巍.改革统计学教学模式，培养学生实践创新能力[J].中国成人教育，2010（4）.

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本书作者简明扼要地呈现了泛函数据分析的基本概念、基本方法和理论研究结果。泛函数据分析就是对通过连续时间随机过程观察所得到的样本数据的统计分析。本书由两位经验丰富、声誉良好的统计学家写成，书中的实例学科来源广阔，包括了金融学、医学和心理学。阅读本书不需要涉及专深的专业知识将泛函数据分析、空间数据分析和单向数据分析之间架起了桥梁。作者所提供的理论结果都给出了严格的数学证明，并将线性代数和实分析方法引入到概率测度论研究中。

全书共分11章：1.引言，多变量分析简述和本书章节所讲内容简述；2.向量和函数空间，度量空间、赋范空间、Banach空间、Lp空间、内积空间、Hilbert空间、投影定理、正交分解、向量积分、再生核Hilbert空间和Sobolev空间；3.线性算子与泛函，算子、线性泛函、伴随算子、投影算子、逆算子、Frechet导数、Gateaux导数和广义Gram-Schmidt分解；4.紧算子与奇异值分解，紧算子、紧算子的特征值、奇异值分解、Hilbert-Schmidt算子、迹类算子、积分算子、Mercer定理和双非负定算子的对角化；5.摄动理论，自伴随紧算子的摄动和一般紧算子的摄动；6.光滑与正则化，泛函线性模型、罚最小二乘估计、偏差、方差、正则化参数选择和样条；7.Hilbert空间中的随机变量，Hilbert空间上的概率测度、Hilbert空间上的随机变量的均值和协方差、均方连续随机过程、Karhunen-Loeve定理、RKHS值随机过程、随机过程的闭生成和大样本理论；8.均值与协方差估计，样本均值、协方差算子、局部线性估计和罚最小二乘估计；9.主成分分析，样本协方差算子估计、局部线性光滑估计和罚最小二乘估计；10.标准相关性分析，Hilbert空间中的随机变量的标准相关性分析、预估计、回归、因子分析、MANOVA、判别分析和正交子空间；11.回归，函数回归模型、渐近理论、最优化和离散抽样数据。

本书作者由浅入深地简述了泛函数据分析的基本概念、基本方法和最新理论研究结果，对于泛函分析、统计学、实分析、概率论及其相关研究领域的研究生和科研人员具有重要的参考价值。