生活中统计学的应用范文

导语：如何才能写好一篇生活中统计学的应用，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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关键词：统计学知识；生活；应用

统计学并不是独立的学科，而是将数学知识和数理统计作为重要的基础，通过将多种学科和专业的知识相互融合，使得富有较强推断性的分析方法得以诞生。目前，在科学技术稳步发展的进程中，为了让自然社会各个领域的现象都能做出合理的判断和分析，可以将统计学知识合理的运用起来，现已成为了应用相对广泛的便捷手段【1】。

1.统计学的基本概念

统计学属于调研人员通过合理的措施，针对于获取到的数据信息以及相关资源等加以整合，由此推断出研究对象的本质，对未来相关事件实现合理预判的综合性学科。在运用统计学进行分析的过程中，往往会涉及到较多的数学知识，同时还包含着其他学科的知识内容，统计学凭借着自身的性质，在社会科学以及自然科学等不同的领域彰显出独到的应用价值，在实际运用的过程中，让相关工作的开展更加顺畅。

2.统计学知识在生活中的应用

2.1经济学领域的应用

借助于统计学对生活中的相关数据信息加以分析并整理，需要对基础知识进行掌握，通过将数据进行合理的统计与分析，使得基础的知识和方法发挥出应用的成效。统计学课程的学习属于经济学科中非常关键的组成部分，在经济学课程中可以清楚的了解到应用的过程，反映出具体的应用成果。比如涉及到经济学计量统计工作的时候，需要依照统计学知识在金融领域占据的重要地位加以分析，通过将金融知识和统计学知识相互结合起来，使得金融计量以及时间序列等实现科学有效的结合，针对于获取到的信息资源加以整合，获取最终的金融计量及时间序列存在的关系。统计学在金融经济学中彰显出自身的工具性价值，主要反映在两个方面：首先是思想上，统计学可以对数据分析的具体结果展开合理化的分析，获取的最终的判断结果，由此让研究的结果更加的真实可靠【2】。统计学对相关的数据进行整理和分析的时候，应该重视相对严谨的态度，这对于获取的结果具有明显的指导作用。研究人员在对金融量进行判断的时候，为确保结果的真实与可靠，应该采取科学合理的态度。其次是科学试验研究上，通过合理的运用统计学知识，让经济学试验对象的关系变得更加的简单，降低相应的研究成本，促使研究工作的开展更加顺利，实现既定的任务目标。

2.2医学领域中的应用

统计学在医学领域中的应用价值十分明显，因生物医学中反映出较多的不确定性，同时还有变异性的问题，因此可以将统计学知识合理的运用起来。比如在外在条件相同的两个病人身上，想要实施具体的治疗方案时，应该分析效果的差异性。通过临床的统计，可以对同一种病因的客观性规律实现合理的调查和分析，对健康人的共同作用展开适当的分析与判断。在医学中合理的运用统计学知识，可以清楚的了解到不同疗效病人的实际诊断情况，将具体的治疗效果和医学理论假设进行合理的验证与分析，借助于概率论和数学方式对结果进行判断，通过电子计算机等具体的软件对研究对象的指标进行详细的记录，绘制出相应的表格，在多种数理统计方法合理运用的时候，明确研究的具体情况。在统计学知识与医学领域相互融合的过程中，使得统计方法及多变量分析法的应用价值充分体现出来，可以对未知的病因展开细致的分析，避免一些诊断方面的失误，促使医疗诊治手段得以创新并持续发展。

2.3比赛竞技中的应用

统计学在比赛竞技中的应用价值明显，可以通过数据的直观反映，将比赛中的胜率加以分析，同时还能对队员在赛季比赛的分数以及常规赛场的分数等做好统计对比，经过对一系列数学计算的分析与对比，制定出得分的平均值以及标准差之间的正态分布图，借助于反映的稳定性了解队员的水平【3】。以NBA篮球比赛来说，因明星球員较多，在运用统计学分析相关的数据时，应该抓住本质上的规律进行分析，并不是主观臆测，以此能够保证判断的真实性和可靠性。通过运用统计学分析球员的情况，可以准确的判断球员的技术稳定性。

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关键词：概率与统计；新课标；试验

概率与统计是高中数学新课程的重要组成部分，是研究随机现象的科学。新一轮的课程改革，统计与概率在教材中的内容有了较大调整，教学目标也发生了变化，强调学生的数据分析观念，以及强调与现实生活中的联系。在此，个人结合教学实践从以下几个方面谈谈对新课程下概率教学的几点建议。

一、课堂教学必须遵循教材的知识体系和课程标准

课堂教学主要依据的是教材与课程标准，新的课程改革教材中对概率内容的安排也发生了变化，一是概率的内容安排在了统计之后，二是概率之前不安排排列组合知识。这样的变化并不是教材内容顺序的调整，重要的是概率这章内容我们应该教什么。根据课程标准的要求，概率教学的核心问题是让学生了解随机现象与概率的意义，鼓励学生动手试验，学会把一些实际问题转化为概率模型，教学中不应把重点放在计数上。教学中我们应该关注概率的本质，关注学生对概率意义的理解，避免复杂的计数导致概率教学重点偏移。另外，不应将排列组合的知识讲解给学生，不仅没有作用，甚至会出现负面影响，导致学生把学习的重点放在计数上，忽略对概率意义的理解，偏离了课程标准。

二、做好初高中知识的衔接分析

统计概率与人类生活密切相关，也是当前初高中数学的一个主要内容。但是，初高中统计与概率在教学目标，内容等方面都存在着差异，高中的目标是建立在初中学生对基本知识的认识之上，初中重体验，高中重理论分析和实践应用，在内容上，高中的学习要求较高，初中的较低，高中面对高考，内容讲解的更深，高中的理论性和抽象性较初中更强，可是容量更大。所以，统计与概率的教学初高中在教学目标，内容等方面存在差异，但统计概率做为数学的一个分支，有着统一的思想体系和方法。对高一的学生而言，要是顺利的从初中概率与统计的学习过程过渡到高中统计与概率的学习过程，我们需要认真对初高中统计与概率的教学衔接进行分析。

三、教学中处理好概率与统计的关系，让学生将概率统计结合起来

统计与概率是密不可分的，一方面，统计是研究如何收集、整理、分析数据以及由数据分析结果作出决策的科学，它的理论基础是概率论。它需要通过对样本的统计来推断全体，这样就受到实际生活中不确定因素的影响，因此必须加入受不确定因素影响做出错误判断的概率；另一方面，概率论是研究随机现象规律的科学，是统计学的理论基础。概率研究需要多次的重复实验，收集、整理、分析实验数据，所以概率也离不开统计。

四、通过试验加深对概率的理解

课堂教学中要为学生提供充分地进行数学实践活动和交流的机会，多采用自主探索、合作交流、操作实践的学习方式，使他们在自主探索的过程中获得广泛的数学活动经验。概率教材中有很多概率试验，有一些凭经验完全可以直接判断，为什么还要做那么多试验？这需要从概率内容特点和学生学习概率的认知规律去分析。第一、通过概率试验，有助于学生体会随机现象的特点。在进行试验及对试验数据的分析中，学生将逐渐体会到随机现象的不确定性，以及大量重复试验所呈现的规律性。第二、通过概率试验，有助于学生澄清一些学生的错误认识。在概率学习中，学生虽然有一些生活经验基础，但也有局限性和困惑，对后者不是靠训练就可改变的，必须结合学生的试验，让学生亲自动手操作，将学生的感性认识向理性思考发展。如一枚均匀的硬币有正、反两面，因此随意掷出后任何一面朝上的概率都是1/2，假如你已经随意投掷了九次，结果都是正面朝上，那么第十次随意掷出后是正面朝上的概率大还是反面朝上的概率大？有的学生会认为，正面朝上的概率大，因为正面朝上出现的次数多，有的学生则认为，反面朝上的概率大，因为前面一直出现的是正面朝上，这次该轮到反面朝上了。

也正是基于上述理由，概率知识的学习离不开学生试验，否则学生很难真正理解概率的意义。

五、增强学生应用概率解决实际问题的应用意识

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一、项目教学法简介项目教学法萌芽于欧洲的劳动教育思想，最早的雏形是18世纪欧洲的工读教育和19世纪美国的合作教育，经过发展到20世纪中后期逐渐趋于完善，现在已发展成以社会培养实用型人才为直接目的的一种人才培养模式。项目教学法主要指把整个学习过程分解为一个个具体的工程或事件，设计出一个个项目教学方案，学生在教师的指导下亲自处理完成每一个项目的全过程，学生在这一过程中学习掌握教学计划内的教学内容。

二、实施统计学项目教学法的主要内容教师在统计学教学中引人项目教学法，可以将统计教学过程依据统计项目工作过程展开，将教学内容分成若干模块。然后，为每个模块设计符合实际操作过程的背景资料，并提供给学生。让学生围绕项目背景案例进行实际的统计分析，并对统计结果给予实际意义的解释。这样可以使学生自主的参与到统计分析方法运用过程中，感悟到现实生活中统计规律的存在和作用，激发学生的学习兴趣，对学生更好地理解统计思想和方法，培养研究和解决实际问题的能力具有积极的促进作用。教师针对不同的项目模块教学实施过程具体内容如下:

1、统计调查模块。统计调查模块是统计工作的第一阶段，主要包括调查方案设计、调查问卷设计、数据资料收集方法三部分内容。

在该模块的项目教学过程中，教师选择的案例可以是大家关注、感兴趣的问题，比如高校学生消费情况、毕业生的就业状况、在校大学生心理倾向等问题。让学生分组就所关心的主题来设计调查方案和调查试卷，并由学生将设计好的调查问卷实地发放，收集第一手资料。在此过程中，教师与学生积极进行沟通，帮助学生掌握统计调查、数据收集的相关知识、方法。这样可以帮助学生更好地将统计研究目的与具体实践紧密结合，学生主动掌握获取统计信息的方法，增加对社会的认识与了解，达到提高实际操作能力的目的。

2、统计整理模块。统计整理模块是统计工作的第二阶段，主要内容包括对初级资料整理形成统计表，以及根据统计表绘制统计图两部分内容。在本模块的教学中，可以让学生将收集的资料，根据研究目的进行汇总、分组、分类。同时，让学生进行上机操作，通过EXCEL,MINTAB等软件的数据整理、图表绘制功能让学生掌握不同统计图绘制方法，达到统计教学与相应软件的相结合。

教师在本模块教学任务主要是结合案例帮助学生理解掌握如何从大量的杂乱无章的数据中找出数据的规律性，并指导学生上机操作，以达到本模块的教学目的，使繁琐的教学变得简单、轻松。

3、统计分析模块。统计分析模块是统计学中的核心模块，主要任务是依据统计整理后的数据资料，采用统计学的专门方法进行计算分析，得出对社会经济现象的数量方面的认识。该模块可以分为以下4个小模块:

(1）统计静态指标计算模块。统计指标计算模块模块主要内容包括绝对指标、相对指标、平均指标的计算分析。此模块在教学案例的选择上可以根据情况选择小型案例进行讲解分析，以帮助学生真正掌握理解不同指标的计算和应用。

(2)相关回归分析模块。相关回归分析模块主要是研究两个或两个以上的现象之间的依存关系，并运用统计方法，对未来的发展状况作出估计和判断的方法。教师此模块在教学案例的选择上，可以结合大量实际工作中的案例，比如价格与需求量的关系、广告费用支出与销售收人的关系、收入水平与受教育程度的关系等。此模块的教学中还应结合EXCEL,MINTAB中的工具、数据分析库等来讲解，并指导学生上机操作，以激发学生学习兴趣，扩大学生视野。

(3)指数分析模块。指数分析模块主要是能够利用统计指数描述社会经济现象，从相对数和绝对数两个方面对现象变动进行因素分析。此模块教学案例的选择可以选择和大家生活相关的案例进行分析讲解，如股票指数、CPI指数、PPI指数等等。让学生感受到统计在我们日常生活中的实际应用，培养学生在生活和工作中发现问题，并利用统计方法去解决问题的能力。

(4)动态数列分析模块。动态数列分析模块主要内容是对时间数列进行分析，掌握事物发展变化规律。该模块可选择实际案例很多，比如我国GDP、我国人口、平均收人水平等的发展变化数据。此模块的教学中还可以结合EXCEL,MINTAB软件来讲解，并指导学生上机操作，以激发学生学习兴趣，提高学生实际操作能力。

4、统计推断模块。统计推断模块的主要内容是通过计算样本数据对总体的数量特征作出估计。该模块涉及的数学知识较多，逻辑性、抽象性较强、教学难度大，所以在案例教学中应结合实际J清况，案例可以选择产品质量检测、民意调查等。在教学中教师还应结合EXCEL,MINTAB中的函数、抽样分析工具进行讲授，帮助学生掌握推断的基本原理及其作用。

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【关键词】经济管理类统计学专业；培养目标；课程体系

2003年11月，教育部统计学专业的专家达成以下共识：无论是理学类还是经济管理类的统计学专业由于培养目标，知识体系和评价标准的差异，难以互相取代。相应地，统计学的教育模式也就分为两类：一是按照理学类学科的特点设置课程，培养学生掌握通用的统计方法和理论的数理统计专业。二是按照经济类学科的特点设置课程体系，培养具有坚实的经济理论基础、既懂数理统计方法、又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的复合型和应用型的经济管理类的统计人才。根据我国经济和社会发展的需求来看，在现在和今后一段时期内，对复合型和应用型的经济管理类统计人才的市场需求更大。

一、当前经济管理类统计学专业本科教育存在的主要问题

1.培养目标与经济和社会发展对统计人才的市场需求不相适应

当前，我国很多经济管理类高校的统计学专业是经济管理类统计专业，授予的是经济学学位，办的却是数理统计专业或半数理统计专业。课程设置中开出了大量的数学类课程且学时占的比重较高，过分强调数学基础和现代统计方法，课程体系和教学内容主要根据数理统计学专业的培养目标和知识体系要求制定，数学类的课程中统计学的知识点不多，由于数学前后承接性强的特点，学生必须花大量的时间和精力学习数学知识，造成学生应用能力差，实践性不强，毕业生无法得到用人单位的青睐。

2.课程体系设置不合理，缺乏整体性

课程体系设置存在：一是课程体系设置不注重学科交叉，造成统计学专业学生只重视对本学科的知识，忽视了其他学科的知识，应用领域狭窄。二是专业基础课程的内容重复较多，统计应用能力的深度不够。三是教学方案层次不分明，导致课程设置及内容在不同层次的统计教学之间无明显区别，降低了教学质量。四是统计学教学还存在把经济管理类统计专业课程设置成数学化的不良倾向。五是实践教学内容相对于理论教学内容比重不够，造成学生动手操作能力差。六是与国外主流的统计学教学相比，教学内容没有很好适应当今社会经济和科技发展所需的新要求、新知识和新方法。七是经济管理类院校没有结合自己的办学优势、地区特色及市场对人才的需求，自主选择应用领域和专业方向，统计人才培养的特色不突出。

3.师资知识结构亟待更新

一部分原先计划统计专业毕业的老教师，数理基础薄弱，现代统计方法欠缺，统计软件不擅长，势必影响了学生的数理能力和统计分析能力；另一部分数理统计学专业毕业的年轻教师，经济学和管理学的知识功底薄弱，势必影响了课堂的教学效果，这两种现象最终导致学生知识结构不足。目前这些教师受繁重的教学工作量，学历提高等原因所限，难有更多的精力去更新和深造新知识，师资知识结构问题已经成为制约统计专业发展的瓶颈。

4.学生实际应用能力及创新能力培养不足

目前，一些院校统计实践课程和现实情况联系不紧密，没有真正达到锻炼学生动手能力、创新能力的目的。受诸多因素的影响，实践教学环节往往疏于组织和管理，多流于形式。

二、经管类统计学专业发展的对策和建议

1.明确人才培养目标的定位

按照教育部统计学专业教学指导委员会对经济管理类统计学专业培养目标的定位，应按照“宽口径、厚基础、重应用、高素质”要求构建教育教学体系。“宽口径”旨在培养学生既能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，又能从事市场调查、经济预测、信息分析和其他经济管理工作。“厚基础”旨在培养学生具有扎实的经济与管理的理论基础、计算机基础、统计学基础和数学基础。“重应用”旨在培养学生应用经济理论和统计方法去处理问题的能力。“高素质”旨在培养学生具有较高的综合素质。

2.围绕培养目标调整、优化课程体系

经济与管理类统计学专业完整的课程体系应包括：公共基础课、专业基础课、专业主干课、专业选修课与其它选修课，本文着重对公共基础课、专业基础课、专业主干课的课程的设置提出建议。（1）专业基础课：统计学专业的数学和计算机基础课相对其他经济管理类专业来说要求应该更高些。统计学和计量经济学课程的要求也要高于其他经济类专业。普遍开设的课程中可只保留宏观经济学、微观经济学和会计学三门课程。其他经济学核心课以及管理学原理等课程，各校可根据实际情况自行选择。（2）专业主干课：为了防止课程内容的低水平重复建设，相互衔接不好，照搬理学类统计专业课程的倾向，建议将现有的多门方法类课程设置为《统计学》、《数理统计学》、《应用多元统计分析》、《计量经济学》、《时间序列分析》，《抽样技术与应用》六门课程。对理论方法类课程的讲授应与统计软件的应用密切结合，对最基本要求的统计方法类课程，主要讲授统计技术、基本思想和具体应用，不作过多的数学证明与推导。对统计方法的数学背景感兴趣的学生，学校可以开相应的选修课。（3）应用类专业主干课：为防止应用类经济统计课程分得过细，建议开设《国民经济统计学》和《企业经营统计学》等两门主干课程。各校还可根据自己的特色选开1-2门应用类专业主干课。

另外，在课程的结构上，还要强调数学、经济学、统计学和计算机应用四个方面课程的有机结合。在专业课程设置时，须保证专业核心课程有足够的学分和课时；对专业选修课程，各校可按自己的特色设置。对其他选修课，由学生根据兴趣爱好等进行选择。

3.构建“五位一体”的实践教学体系

建立基于应用型人才培养目标要求的“五位一体”的统计学专业实践教学体系，该体系包括课堂实践教学、集中模拟实验、社会实践、社会调查、毕业实习。课堂实践包括课程实验教学和案例教学；集中模拟实验主要指学生毕业前在模拟实验室的综合模拟业务实习；社会调查主要指市场调查；社会实践包括参加国家规定的调查诸如城乡住户调查、农业普查、经济普查、人口普查等与大学生社会实践活动等；毕业实习包括毕业论文设计和毕业实习。

三、结束语

随着经济、社会和科学技术的迅猛发展，到今天，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，几乎无所不包，它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，而且它在现代化管理和社会生活中的地位日益重要，统计学的应用就越加广泛，高素质统计人才的需求就越大，我国高校统计学专业教育必须根据社会对统计专业人才需求的变化进行相应的变革和完善，才能更好的为经济发展、社会进步服务，才能促进统计学科的发展壮大。

参考文献：

[1]刘忆宁，杨丹江，段复建，谢永安.电子信息类院校统计学专业建设研究[J].广西民族师范学院学报，2012（3）.

[2]伍长春，宁自军，杜欢政.应用型统计学专业人才培养模式的优化与实践[J].高教论坛，2010（11）.

[3]冯利英.统计学专业建设的回顾与展望[J].内蒙古财经学院学报（综合版），2010（4）.

[4]曾五一，肖红叶，庞皓，朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新.统计研究，2010（2）.

[5]向书坚，平卫英.30年来我国财经类院校统计学专业本科课程设置的历史回顾与展望[J].统计研究，2010（1）.

[6]徐群芳，顾光同，张香云.关于统计学专业本科人才培养的探讨[J].统计与决策，2008（13）.

[7]孙清岩.统计学专业的建设与发展 对统计学性质的再认识[J].统计教育，2007（8）.

[8]程土富，杜金柱.对统计学的课程建设、学科建设和专业建设的几点思考[J].统计教育，2005（7）.

[9]李金昌.关于统计学专业本科教学的几点思考[J].统计教育，2005（5）.

[10]王振龙.我国授予经济学学位的统计学专业本科教育发展的历史回顾与展望[J].统计与信息论坛，2005（1）.

[11]曾五一.关于经济与管理类统计学专业教学规范的若干问题[J].统计与信息论坛，2004（4）.

[12]全国统计学专业（授予经济学学位）课程体系讨论会在天津召开[J].统计教育.2004（4）.

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关键词：独立学院；统计学；教学模式；应用型

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2012）03-0106-03

一、独立学院经管类专业统计学课程教学模式改革的必要性

1.独立学院“应用型”人才培养目标的要求。21世纪初，我国进入高等教育大众化阶段。接受高等教育者一度被称为“天之骄子”，是智力上非常突出的少数人的游戏。现在高等教育已经转向满足更为广泛的社会大众对高等教育的需求，所以高等教育的功能也必然发生明显的改变。高等教育的主体已经从培养精英人才向着重培养应用型、职业型专门人才的方向改变。为了适应我国高等教育发展的需要，以普通高等学校为依托举办的独立学院得到了迅速发展，成为我国高等教育不可忽视的一股力量。独立学院的办学层次为本科，其生源质量通常情况下低于二本学生而高于高职等专科学生，其培养方案也应介于二者之间，并且形成自己特色，即理论水平应高于高职院校学生，实际应用能力高于二本学生。目前独立学院基本上是依托母体建立，人才培养计划的制订与母体有着千丝万缕的联系。二本院校大多是教学研究型，而独立学院则是教学型，所以人才培养模式及教学模式也应该作相应调整，即在借鉴二本院校的基础上，考虑到独立学院生源的实际情况，降低理论要求，把重点放在实践能力培养上，培养学生的实际应用能力。教学中以“宽基础，强能力，应用型”为人才培养方向，以本科应用型人才的培养作为办学层次定位，着力培养面向生产、建设、管理、服务第一线需要的既有理论知识更有实际动手能力的应用型人才，这是作为新型高校独立学院的现实选择[1]。《统计学》是国家教育部规定的经济类和管理类专业必须开设的核心课程，它以社会经济现象总体的数量方面作为研究对象，研究收集数据、整理数据和分析数据，并针对这些问题作出推断或预测，为决策提供数量依据的一门方法论学科。作为数据收集、整理、分析所必需使用的一种重要工具，《统计学》被广泛运用于农业、工业、商业、交通、经济金融、卫生、教育、生物等领域。该课程的开设，契合了独立学院培养应用型人才的办学定位。为了使《统计学》的教学从重点高校的重理论轻实践和高职院校的重实践轻理论的两种教学模式中找到一个契合点，必须对独立学院《统计学》课程教学模式进行研究，这正是统计学教学模式改革研究的理论和现实意义。

2.独立学院经管类专业《统计学》课程教学过程中存在的问题。《统计学》的实用性和重要性日益受到各界关注和重视，但是就目前的实际情况来看，《统计学》课程教学过程中还存在很多不足，教学现状与存在问题分析如下。①《统计学》课程内容安排缺乏对学生专业背景的考量。表现为沿用老教材闭门教学，无视会计、营销、商务管理、电子商务、物流等各个专业的实际需要，使其实用性无法得到满足。②《统计学》课程重理论、轻实践。教学过程中，偏重于理论的阐述，给予学生独立思考自己动手解决实际问题的机会明显不足[2]。这种教学模式培养出来的学生不善于运用《统计学》的理论思维和科学方法去分析问题和解决问题；决策时仅限于某种情况发生的可能性而无法根据现有的统计数据作出自己的科学判断；在进行统计调查时，难以独立地选择合理的调查方案取得统计数据。③统计学课程教学与统计软件应用的结合力度不够。数据的搜集、处理、分析须借助于相关的统计软件（如EXCEL、SPSS、EVIEWS、SAS等）来实现，所以如何使用这些软件与掌握统计理论同样重要。在实际教学中，统计软件的应用被忽视，导致学生应用统计软件处理问题时，不知从何下手，即使依葫芦画瓢，把数据置入程序，也不能判断结果的好坏与正误等。④教师自身的统计学应用能力不足。我们的教师基本上是从学校来到学校，自身缺乏实践教学环节的训练，很少了解和掌握企事业单位、政府统计部门的统计是如何实现的，因此在培养学生实践能力方面存在难度，会出现“力不从心”的现象，教学过程中的统计应用也只能是一些理论上的应用，与实际应用差距甚大。⑤课程考核内容和方式陈旧。现有考核形式仍采用传统的闭卷考试形式，学生往往采取机械性的记忆通过考试，至于如何应用则无心顾及[3]。基于以上问题考虑，现有的《统计学》教学还不能满足独立学院学生的需要，必须对其进行改革。本课题旨在研究和构建基于应用型人才培养的《统计学》课程教学模式，为独立学院培养应用型人才做出努力，真正达到教育的目的。

二、独立学院经管类专业《统计学》课程教学模式改革的理念和思路

1.改革理念。①以“应用”为主导的人才培养理念。本着实用主义教育理念，应用型人才培养的目标是与现实对接，满足社会对应用型人才的需求，所以应用型人才培养目标强调理论与实践相结合、学校与企业相结合，强调学生观察社会、分析社会和解决实际问题的能力。在人才培养过程中，弱化理论知识的教育，认为理论知识只要够用就行，而把培养重点放在培养学生解决实际生产中的具体问题，要求学生具备适应社会多种职业的综合素质，培养现代技术的实施者、应用者和实现者。②以“职业元素”为中介的人才培养理念。应用型人才的培养是以社会需求为导向的专业人才教育。应用型人才培养应该按照社会和企业对人才的需要进行专业知识重组，建立适应职业需求的课程活动模块，重点传授企业需求的技术和技能知识。由于现代企业对人才的需求是动态变化的，人才培养模式及课程的设置必须紧随企业不断变动的岗位需求。因此，要根据现代企业的“职业元素”需求和专业培养需要设置《统计学》的教学内容以及教学方式。③坚持“做中学”的教育理念。20世纪对东西方文化影响最大的人物美国著名的哲学家、教育学家和心理学家杜威（John Dewey）对知与行的关系进行了论述，提出了举世闻名的“做中学（Learning-by-doing）”原则。杜威认为“做中学”，也就是“从活动中学”“从经验中学”。心理学研究表明：听到的信息可以被记住10%；看到的信息可以被记住20%；亲身体验的信息则可以被记住80%。因此，做中学，体现了教学过程以人为本的教学思想，通过学生主动参与、主动实践，教学的效果体现在学生身上，教师是组织者、引导者，学生是学习的主体。

2.改革思路。在改革理念的指导下，以实现教师自身转变为起点，从理论传授型教师转变为理论、技能传授型教师，从而为实现《统计学》的教学从传统模式向基于应用型人才培养的教学模式推进，具体来说就是将《统计学》的教学从与学生所在专业学科分离向与学生专业学科背景相结合转变、从重理论轻实践向理论实践并重转变、从一般的多媒体教学向与统计软件相结合的多媒体教学转变、从一般的课堂教学向与课堂教学、校内校外实践教学以及网络课堂教学相结合转变、从单一的理论考核向理论与技能并重的综合考核转变（见下图）。

三、独立学院经管类专业《统计学》课程教学模式改革的目标和内容

1.改革目标。通过对当前统计学课程的教学内容、方法、手段和考核方式进行全方位的改革，建立基于应用型人才培养的《统计学》教学模式，激发学生学习热情，提高学习效果，培养他们利用《统计学》知识分析、解决实际问题的能力，为实现独立学院培养应用型人才做出应用的贡献。

2.改革内容。在上述改革理念的指导下，针对现行《统计学》课程教学过程中存在的问题，着重从以下四个方面进行改革。①改革教学内容。《统计学》课程教学目标是培养学生获取数据、处理数据、分析数据、利用数据以达到分析处理实际问题的能力，其内容应紧紧围绕该课程的教学目标来确定，所以《统计学》课程教学内容必须包括如何获取、处理、分析和利用数据的方法理论介绍。此外，我们在教学过程中，要根据实际，与时俱进，要不断充实教学内容、不断更新教学内容；要密切关注社会经济生活中的实际问题和热点问题，并将统计理论和方法应用于这些实际问题的分析与解决。目前，我们对教学内容迫切需要改进和更新的有如下几个方面：首先，对与概率论与数理统计学相重复的内容进行删减。统计学开设于概率论与数理统计等课程之后，我们不能因追求课程的完整性而将先期课程已经讲过的概率与概率分布、假设检验等内容重新再讲一遍。其次，重视统收集、整理统计数据等描述统计学内容。如何收集到所在领域需要的真实准确的统计数据，需要相应的专业知识和问卷设计的技巧；统计资料的整理和显示，需要学生熟练掌握统计图表的绘制技能，这些在统计调查和统计整理中非常重要的内容在传统的统计学教学中没有得到足够的重视。再次，教学内容中应该增加Excel、SPSS、SAS等实用统计软件的学习和实验应用。现行的一些教材已经将Excel、SPSS、SAS等一些实用统计软件的内容纳入其中，但在教学实践中学生并没有足够的机会来学习的应用这些统计分析软件，这样使得很多经管类的学生毕业后不会利用Excel等统计软件解决实际问题。最后，加强《统计学》课程教学内容与学生所学专业的联系。目前，在统计教学中统计学老师针对所有专业都是同一套内容，基本上是抽象地介绍定义、理论和方法，很少涉及统计学理论和方法在经管类各专业的具体应用。由于缺乏应用背景，学生学完《统计学》之后，既难以理解《统计学》的意义和作用，具体的应用更是无从着手。②改革教学方法。填鸭式的满堂灌仍普遍存在于目前的《统计学》教学中，该教学法的突出特点是重概念、轻方法，重理论、轻实践，重教师传授、轻学生参与。其弊端是学生一直处在被动接受的位置上，没有学习的压力和动力，不利于学生的分析能力、思维能力和创造个性的培养。所以有必要积极探索运用案例教学法等更多更有效的教学方法，以激发学生的学习兴趣，提高学习效率。《统计学》作为经济管理类专业的基础课程，目的在于用统计方法解决经济管理等各专业领域中遇到的问题。教师要根据经管类各专业教育的具体背景，针对各专业设计统计案例，引导学生运用统计知识处理自己所学专业的实际问题，这样学生就由被动地接收统计理论知识转变为主动融入专业案例分析和处理的情景中，提高学生独立思考解决实际问题的能力。这样有利于发挥学生的学习积极性，培养学生的创新意识，挖掘学生的创新潜能[4]。③改革教学手段。随着计算机信息网络技术的发展，现代化信息教学技术的应用使传统的教学手段发生改变，传统教学和多媒体教学相结合成为重要的教学手段。但是从目前的情况来看，多媒体教学还只是以屏幕部分地代替黑板，这种简单应用并没有充分发挥其优势，所以必须加强信息技术手段在教学中的应用。充分利用多媒体技术为学生快速、美观地展现《统计学》课程教学内容、提供生动丰富的实际数据、流畅地演示软件的操作过程、指导学生正确地解读分析的结果等，通过这些丰富多彩的手段增强教学效果。现在高校都建设有完善的校园网络，搭建了师生交流的现代化网络平台。老师可以利用网络课程等平台进行作业布置、批改和疑难解答。现代信息技术的有效运用，突破了时空限制，提高了效率，增加了学生用统计软件实际操作的机会，增进了他们应用统计知识的能力。④改革考核制度和评价方式。传统的采用闭卷考试的方式考核可以反映出学生对统计理论知识的掌握程度，在一定程度上加强了学生对统计学理论知识的记忆及理解。但是要提高学生对《统计学》的应用能力，即利用所学理论知识分析和解决实际问题的能力，这种单一形式的考核办法无法有效考核学生的应用能力，因此应该采取多元化考核形式，即综合考核的形式，具体来说包括知识考核和应用考核。知识考核部分延用传统的闭卷考试形式，应用考核则分成几个模块，如撰写调查报告模块、案例分析模块和计算机操作模块等。学生的写作能力和分析实际问题的能力可以在撰写调查报告的时候得到检验；学生利用统计方法分析问题和解决问题的能力在案例分析中得到体现；学生利用统计理论知识和统计软件处理实际数据、分析实际问题的能力通过计算机操作得到反映。采用综合考核形式，可以激发学生的学习和探索积极性，挖掘学生的潜能，提高学生的参与意识，引导学生真正理解和运用统计学原理的一系列理论和方法。

随着高等教育走向大众化和普及化，独立学院作为教学型本科院校，其教育的主体不可能还是培养少数精英人才，而是着重培养应用型人才。统计学原理作为一门社会实践性很强的课程，在实现独立学院应用型培养目标中必须发挥重要作用。因此，有必要对现行《统计学》教学模式进行改革，优化教学内容，创新教学方式，提高教学效果。经济管理各专业的《统计学》原理课程教学，在重视理论知识传授的同时，要以实际应用为重点，注重培养学生分析实际问题和解决实际问题能力，突出统计学的实用特色，使学生真正具有运用统计学基本理论知识解决实际管理问题的综合能力。

参考文献：

[1]郭彩霞.独立学院创新型人才培养机制探析[J].教育探索，2010，（9）.

[2]李爱兰.《统计学》课程教学内容改革及其实践探索[J].经济师，2004，（11）.

[3]章冬晨.浅议改革统计学教学的尝试[J].科技资讯，2009，（23）.

[4]周晓宏.管理专业统计学教学模式研究[J].价值工程，2009，（2）.

篇6

1.1数据挖掘的产生的缘由

人们通常会在平时的生活中遇到大大小小类似的状况，比如商场会将具有关联性的商品放在一起、保险公司会设计出精致的理赔条款等，这些数据信息的挖掘是传统数据分析工具难以完成的。随着科技的发展，信息量不断扩大，人们希望通过对数据的挖掘获得有价值的信息。由此数字挖掘技术便应运而生，并成为一种综合性的数据分析技术。

1.2数据挖掘技术的功能分类

1.2.1分类方面

在对事物的具体描述工程中对描述对象的具体属性以及主要特性等进行不同方式的组类，比如在划分网络上的文章的过程中，主要是根据其中内容的关键词语为根本依据进行划分、整理。

1.2.2聚类方面

针对被分析事物中所隐藏的深层内容进行有效的识别、认知，同时根据这些深层内容把被分析事物划分为不同的类别。比如在商场对商品进行聚类的同时，要针对“用户喜欢什么样的促销模式”这种问题进行全面的考量，并且将购物习惯性思维较为相近的用户划分在一起，依照不同的习惯性思维将商品有效的划分为不同的类别，并且要针对不同类型的用户所喜欢的促销模式进行具体的深入调查和研究工作。

1.2.3关联规则方面

在某一对象在出现某种状况的同时会相应的引发其他对象发生相似状况的密切联系属于关联规则。比如在商场购买面包的用户同时购买牛奶的几率性就格外大，并且每一天购买面包的用户里面又有几个是同时购买牛奶的，其中所占的比例到底是多少，这些问题都是可以根据关联规则的支持程度以及可信程度来进行实际、具体的描绘的。但是序列规则却是纵向思维下的联系模式，和关联规则的联系模式大大不同。

1.2.4预测方面

要想提高预测的高效性能就必须要对预测模型进行有效的构建。预测的主要任务在于对分析对象的发展规则进行高效的分析处理，并且能够将其发展趋势进行预测性的研究分析，比如针对电子商务未来的发展趋势而做出的相关分析工作和预测工作。

1.2.5偏差的检测工作方面

在描述分析极少数的对象和个别案例的同时，对其深层面的原因以及规则进行具体的研究分析工作。例如银行在开展近一百万笔的金钱交易业务中，总会个别的存在着近五百笔的金钱欺诈案例，所以银行就需要针对业务经营的稳定性发展而采取相关的对策，针对这五百笔的金钱欺诈案例所包含的内在要素进行具体的分析发现，使得银行在经营过程中的风险性降到最低。在这一过程中需要被关注的则是：在数据挖掘技术中的各种功能并不是单一性的存在的，其中存在着必然性的联系，因此在开展数据挖掘的分析过程时，一定要对其中的内在联系进行分析，进而将数据挖掘技术的高效功能进行最大程度的发挥。

2数据挖掘技术的主要工具以及运行方式

2.1数据挖掘技术运行的主要方式

第一，数据挖掘在运行过程中需要对大量的信息数据进行处理分析，同时这也是数据挖掘技术得以产生的主要原因；第二，数据的不完全性是必然存在的，其主要的特征就在于其随机方面以及噪音方面，同时其信息数据的组织结构也是繁琐复杂，维数过于大；第三，数据挖掘技术是各种不同领域的科学性知识的整合，其中针对数学以及计算机、统计学等各方面进行了全面系统的应用，是各个领域的交叉内容。其中普及程度最为广泛的算法以及模型主要划分为以下几方面：

2.1.2传统的统计方式

在常用的统计方式中应用程度较为普及的主要是抽样技术，在分析处理大量的信息数据的过程中，并没有可能以及必要性来对全部的信息数据进行具体的分析，因此要充分的结合理论性的指导内容来将抽样技术逐渐的科学合理化。之后再对多元统计分析方式以及因子分析方式、回归分析方式、聚类分析方式和时间序列的分析方式等进行逐一的整合，并加以应用。

2.1.3可视化技术的应用

在直观表现信息数据主要特性的过程中充分的结合图标的形式，尤其是直方图的直观表达，在这一过程中所需要应用的描述统计方式也是极其丰富多元化，其中可视化技术的高效应用现阶段中的关键问题在于如何将高维数据实现最大程度的可视化。

2.1.4决策树

决策树主要是对大量的数据库根据相关规则进行有效的归纳，将树状图进行构建，一般情况下都会在分类工作和预测工作中得到高效的应用。其中CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.O等计算方法都是在这一工作过程中应用频率最高的。

2.1.5神经网络方面

神经网络技术可以针对人们的神经元功能进行高效率的模拟实现，同时针对输入层以及隐藏层、输出层等方面经过，使得能够直观的调整、计算相关的信息数据，使得其计算结果精确度能够得到全面性的提高，常常用在分类方面以及回归方面。

2.1.6遗传算法方面

遗传算法主要是根据自然进化的相关理论知识为重要基础，进一步的优化对基因的联合以及突变、选择等进行高效的模拟。

2.1.7关联规则的挖掘计算方法

关联规则通常情况下是根据数据之间联系的规则性内容进行具体的分析，其中对大型数据的项集进行计算和充分的利用大数据项集来将其中的关联性规则形成，是关联规则中主要的两大过程。同时粗集计算方法以及模糊集合计算方法、最近邻计算方法和BayesianBeliefNetords等也都是关联规则挖掘算法中最为常见的计算方法。

3数据挖掘技术在电子商务中的各项应用实际案例

用户是在进行电子商务活动中数据挖掘的主要分析对象。数据挖掘技术能够将用户之间的共性以及个性方面的知识进行有效的分析研究，同时能够将其知识内容中的必然性和偶然性以及独立性和关联性、现实性和预测性等进行高效率的发现。并且这些知识的发现层次和概念也是完全不同的，可以从微观层面逐一地上升到宏观层面，并且可以对用户的消费行为进行直观的统计分析，尤其是在其消费心理以及消费能力、消费动机、消费需求、消费潜能等方面的统计、分析更为精确。使得电子商务的经营人员可以充分的结合这些分析内容来开展相关的决策工作，使得消费人员的需求能够得到最大程度的满足。

3.1分类方法和预测方法在电子商务中的高效应用

分类工作在电子商务的活动过程中占据着关键性的地位，同时其应用频率也是最高的。分工工作的主要任务就是在于将分类函数以及分类模型等进行高效的构建，一般情况下都被称为“分类器”。其中统计法以及机器学习法、神经网络法是分类器中经常会用到的构建方法，这些不同的方法可以将信息数据库中的相关数据项目映射到指定的类别中，增加预测工作中的便利性大大的增强，在这一基础之上能够对未来的信息数据进行行之有效的分析。

3.2聚类分析方法在电子商务中的高效应用

聚类可以针对组类中的个体根据类似性的规律将其进行科学合理的划分。对于电子商务而言，针对用户的有效聚类能够强有力的支持市场化的细分理论规律。但是传统模式下的市场细分理论在对市场策略的具体制定过程中依然占据着关键性的地位，市场细分可以借助不同类别的用户群体进而细分市场，其主要任务就在于将同一范围内的用户个体以及市场进行最大程度的拉近工作，同时使得不同领域内的个体之间的区别逐渐地增大，因而能够借助聚类分析方法来对用户群体的主要特性进行高效的划分，使得用户在使用电子商务互联网站的过程中可以享受到个性化的优质服务。其中统计法以及机器学习法、神经网络法等都属于聚类分析方法的具体范畴之内。

3.3数据抽取方法在电子商务中的高效应用

和传统模式下的商务活动相比较而言，电子商务活动充斥着各种不稳定的因素。比如用户群体的消费心理以及消费能力等方方面面，因此数据挖掘技术的关键任务就是在于要从海量的信息数据中寻找出有具体价值意义、有序的相关数据。其中数据抽取方法是其中的关键方式之一，能够从广泛的视角中对数据进行高效的分析整合，因此其主要的针对目标就在于电子商务活动过程中的用户群体的信息数据化大仓库。并且在具体的运作过程中计算量过于高，可以将其中的结果进行提前的计算并进行有效的存储工作，增强工作过程中的工作质量。

3.4数据挖掘技术在电子商业中的具体应用案例

第一，数据挖掘技术可以应用与电子商业营销中。市场营销就是以对市场进行细分为基础的，按照营销学的相关理论可知，消费者现在的消费行为将决定他们以后的消费趋势。因此，要收集大量和消费者行为有关的数据信息，并要对这些数据信息进行进一步的处理，主要的工序包括对数据信息进行分类、分析研究以及再加工等。首先，根据产品的销售情况和消费者对产品需求的反馈信息对产品的生命周期进行分析；其次，是对市场进行细分。需要使用到客户聚类分析法，找出客户之间的关系，即有何相同的消费行为。根据客户群对市场进行进一步的细分。然后，进行产品定价。产品定价需要使用关联分析，主要分析消费者对于某些品牌的忠诚度、价格接受情况等。最后，就是进行营销。根据上述的工作结果确定最终的营销策略；第二，数据挖掘技术可以应用在电子商务广告宣传方面。所有浏览网络广告的客户都有可能成为潜在的客户，所以很多商家都选择在网络上做广告。但选择做广告的网络平台就需要使用到数据挖掘技术。一方面要选择点击率比较高的网站，另一个方面还要选择具有针对性的网站。而这些数据信息都被保存在数据库中，需要利用专业的数据挖掘知识对其进行加工处理使之成为有价值的信息。

4总结