統計學分析論文開題報告
統計學是眾多文、理科專業的基礎課程之一,由于統計學涉及到高等代數等數學知識,其原理較為枯燥難學,且多數教材案例數據要么過于宏觀,要么與本專業的聯系相關不大,使得大學生的學習效果不太理想。下面是學習啦小編為大家整理的統計學分析論文開題報告，供大家參考。
統計學分析論文開題報告篇一
《 從統計學的發展趨勢談統計教育的改革 》
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
(一)統計學與實質性學科結合的趨勢。
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地，否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有"雙重"屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以，經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統，更是統計學發展的必然模式。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能得到充分體現。
(二)統計學與計算機科學結合的趨勢。
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代，第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。上世紀20年代，發展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化;信息真假，難以辨識;信息安全，難以保證;信息形式不一致，難以統一處理。人們考慮"如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率?"面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現(DMKD)技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以，統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了。
二、傳統的統計學課程教學存在的問題及負面影響
(一)傳統教學存在的主要問題。
1、傳統的滿堂灌、填鴨式的教法帶來很多弊病，教師講得過多，他能提供給學生獨立掌握知識、主動訓練能力的機會就越少，學生常處于被動位置，沒有時間及時思考、消化、吸收，所學的知識沒法鞏固。有的同學是害怕思考，在回避或者逃避這個問題，抹殺了青年人那種對知識廣泛涉獵，銳意進取的精神。
2、統計學課程的計算太復雜。如組距數列的編制，其資料中的數據有幾十至上百，要將其中的數據從小到大排列再分組，光憑眼睛觀察是不行的，還有幾何平均數的計算、方差分析、相關與回歸分析、指數曲線趨勢模型、多元回歸預測等等，這些計算都很復雜，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難進行教學實際問題分析的。
3、教師教學重理論，實踐教學深廣度不夠，不能使學生全面地、系統地、高質量地完成專業技能訓練。統計學課程一般每周4～6節，總學時約60～70節，而實踐課只占10%左右。這意味著該專業學生在課程學習中從事的主要是理論學習和簡單的上機實踐操作，課程考察也主要以理論知識為主，實踐技能的培養被忽視了。
4、過于“人性化”的管理制度。許多學校對考試和畢業制度放得較寬，考試只是以期末成績為主，而平時的表現、成績和實作等所占的比例較少。有不少學生平時不上課，到期末考試時才參加，也能順利過關。畢業過關也較容易，只要每一門課程都及格就可以畢業，而忽略了對學生真正掌握知識的需求。
(二)傳統教學的負面影響。
由于教與學脫離實際，學生在學習過程中沒有學過、接觸過解決實際問題的基本方法、步驟、程序，走入社會后動手能力差，解決實際問題無從入手，企業還得花精力、資金和很長時間進行培訓，學生還得從頭學起。因此，教學方法的改革迫在眉睫。 三、統計學教學改革的探討
(一)統計學教材的創新。
教材是提供知識的載體，教材的質量如何直接影響著教學質量，當前的統計學教材由于更新不及時，教材內容往往注重理論，而且抽象難懂，缺少案例分析和對學生實踐操作的培養。因此，要重新對統計學教材重新編寫，從而更加適合當前統計學的發展。
1、統計學的目的旨在為學生通過學習統計理論知識，掌握數據資料的分析方法，對數據資料能夠進行整理、分析，做出正確的決策。統計學教材必須在對統計理路知識掌握的前提下，穿插對實際案例的分析，使統計學教材更加科學、更加實用。
2、統計學的內容應當與統計軟件有機結合起來，在對實際問題進行分析時，手工操作已經不能適應當前社會統計的需要，運用統計軟件不僅可以縮短計算時間，而且使統計出來的數據更加明了，更加準確。
(二)教學方法的改革。
教學過程是整個教學改革的核心，教學過程的把握決定著教學改革的成敗與否。教師應注意將講授式教學、啟發式教學、問題探究式教學、訓練與實踐式教學、多媒體教學等結合起來，有效提高學生的學習興趣，調動他們的學習積極性。在傳授已經形成的知識的同時，要加強學生的實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。
1、案例教學法。案例教學法就是指教師通過在教學的過程中，穿插一些實際案例進行分析，調動學生的積極性和主動性，讓學生進行相互討論，對案例進行分析，不僅能更好地掌握所學的理論知識，而且可以培養學生分析問題、解決問題的能力。在對案例的選擇上：一要與當前所講述的理論知識相關聯;二要所選的案例必須是現實社會中真實發生，不能是虛構的事件，案例最好是最近發生得，這樣更能有說服力，產生的效果也更加明顯。
2、多媒體教學。多媒體教學是指在教學過程中，根據教學目標和教學對象的特點，通過教學設計，合理選擇和運用現代教學媒體，并與傳統教學手段有機組合，共同參與教學全過程，以多種媒體信息作用于學生，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。多媒體教學取代了傳統的黑板教學模式，更加能調動學生的積極性，可以把過去在教學中不能展現的事物表現出來，對于統計學來說，可以更加深入理解和掌握統計方法在實際中的運用。
(三)加強實踐操作。
統計學是需要理論和實踐相結合的學科，由于統計學的理論性很強，學生覺得比較難學，主要在于統計學中的概念比較嚴謹、復雜、計算推導公式也比較繁多。在學習統計學的過程中，就必須理論聯系實際，把有關的概念、方法原理和實際生活中聯系起來，通過實例進行清晰、明確地詮釋。通過讓學生參加一些實踐活動，比如在校內開展一些調查，像每月生活費調查、業余活動調查等，讓學生通過所學的理論知識對其進行設計、調查、分析、整理，最后寫出報告，這樣不但可以鞏固所學的理論知識，做到學以致用，還可以提供學生的實際操作技能。學校還可以聯系一些實習單位，讓學生實際操作，把所學的知識和實際工作更好地融合，在實際操作中逐步提升自己的水平。
(四)創新考核方式。
傳統的統計學考核方式主要圍繞書本知識在理論和方法上做文章，從教學到考核以“書”為本，考試一過關，好像就認為掌握了統計學的知識，具備了統計的基本素質和能力。其實不然，因為統計學的學科性質決定了學生的統計素質和能力很難通過筆試考出來。統計學從內容上主要包括兩大組成部分：理論知識和綜合應用。統計學的考核應圍繞這兩部分內容而展開，當然這兩部分內容各有側重。
1、理論知識的考核。
統計學的理論知識主要包括概念、作用、種類、特點、原則和程序等，這部分可筆試進行，但要注重把理論知識盡量轉化為實際問題去測試，考查學生對理論的理解程度。
2、綜合應用能力考核。
(1)撰寫調查報告。調查是統計的經常性工作，無論在政府機關，還是在企事業單位，都需要開展調查，以反映事物的真實情況。調查的結果往往以調查報告的形式去反映，調查報告既體現學生的寫作水平，又反映他們的專業水平。在非統計專業的統計學教學中，讓他們親身感受調查工作，并以調查報告的形式去考核他們，這樣會比單純說教方式更好。
(2)計算機操作。統計學教學除要求學生掌握基本的統計理論外，還要求學生會利用現代化信息工具開展統計調查、統計整理和統計分析。在教學中，教師應加強統計電算化教學，應結合每一階段的特點適時安排學生上機操作，如統計圖表的繪制、統計指標的計算、統計軟件的使用等。因此，在考核中必然要體現這一環節，并把它作為檢驗學生統計應用能力的重要方面納入綜合考核中。
四、結束語
只有從根本上改變教學觀念，更新教學內容，運用適合中職學生自身素質特征的教學方法和手段，采用科學的考核方式，才能真正改變目前職業學校統計學教學的現狀，使學生真正學好統計學這門應用性很強的學科。
統計學分析論文開題報告篇二
《 淺析大數據時代統計學的發展 》
大數據時代以迅雷不及掩耳之勢席卷世界，在全球范圍內掀起了前所未有的數據革命浪潮。相對于政府單位的統計數據來說，大數據主要利用的是多層次、多樣化的數據采集方式，整合了多種數據的開發優勢，并且利用現代科學技術手段和高速處理以及信息架構數據等資源，兼具極高的使用價值和判斷決策能力。一方面，統計調查數據的多樣化發展趨勢和電子商務產業的不斷發展，為統計數據的使用方式和生產方式制造了不小的麻煩，不斷地挑戰者政府部門數據管理系統和統計數據的概念。另一方面，信息技術、網絡發展以及空間信息技術的不斷進步，為統計生產力的升級發展提供了廣闊的視角和空間。數據量急劇增長的電子化、信息化和產業化數據，都成為了統計數據發展的重要來源。種類不斷增多的“大數據”資源，正在成為政府統計部門利用研究的重要領域。
一、大數據與統計學的區別
統計知識在大數據的利用研究中有多樣化的應用形式，主要是對“大數據”進行肢解，對爆炸增長的數據信息進行搜索、分類以及整合主要依賴于統計學。因此，大數據的相關研究在一定程度上運用了統計學的知識。但是，大數據的使用尚未被統計學這門學科充分利用，這主要是因為大數據的運用方式，使用模式和統計學之間存在著重要差異。統計學主要利用的是樣本統計資源，樣本主要在根據既定的概率標準從總體中抽樣調查，但是隨機抽樣調查是帶有成本屬性的，例如消耗時間、資本投入的成本等。在樣本數量逐漸增加的情況下，樣本估計的誤差范圍是伴隨著總體樣本數量的增大而逐漸增加的，這是樣本統計學不能忽視的缺點。大數據時代最具代表性的就是海量的信息數據化以及即時電子商務信息，大數據在整體上呈現出“總體樣本數據化”的趨勢，這樣的特征恰好可以補充樣本統計的弊端。大數據環境下的整體樣本統計即使可以囊括全部的樣本容量，但是因為很多情況下數據具有非結構性和半數據化的特征，而且大量的數據資源呈現的是重視尾部分布的狀態，方差、標準差等標準化的方法變得毫無意義，整體依靠性和不穩定性經常會超越經典時間內的時間序列的整體假設性，所以概率論的應用范圍呈現狹窄化的發展趨勢。因此，統計學在利用大數據進行樣本統計的過程中，可以對整體上的數據資源進行融合和選擇，這和樣本統計中的數據化處理技術存在異曲同工之妙。
二、大數據時代統計學教育的發展
1.全面培養人才素質
統計學專業的學生需要具備良好與人交往能力。統計學的學生很多都是理科出身的學生，不善于交際。但是在日常的工作中，有數據經驗的科學家應該經常和每個部門的工作人員交流，協同工作。怎么樣才能讓頗具專業性的數據分析結果讓普通的老百姓也可以讀懂，讓每個部門的工作人員都能無障礙地理解，這是不容易做到的。要訓練自己的交往能力和溝通技能，主動地參加演講活動是不錯的渠道，演講活動鍛煉了演講者的自信，在整個演講的過程中，能否清晰地表達自己的思想以及給人以信服力是至關重要的。需要培養數據常識，廣其見聞。數據科學家經常面對各種各樣的海量數據，并需要從這些數據中挖掘出有價值的信息，這就需要數據科學家具有強烈的數據敏感性。對數據的敏感程度的訓練不是一蹴而就的，要經過長時間的積累和數據分析工作的磨練，同時也可以根據閱讀數據分析材料積累閱歷，提升對數據資源的敏感程度。
2.培養應用型人才
大數據時代培養的數據科學家需要兩方面的基本素質，第一是概念性，也就前面所說的數據科學家需要掌握的基本素養和專業知識;第二是實踐性，也就是本文中我們提及的應用型人才，也就是實際操作中處理數據的能力。在高校開展大數據分析研究生學科，最大的問題是沒有可用的數據，這就需要高效與大數據企業合作，進行研究生的聯合培養，注重學生的實際操作能力，這里面涉及到我們的應用統計學專業碩士的雙導師培養制度，一名校內導師一名校外導師，校內導師注重學生的概念性，校外導師注重學生的實踐性，學生通過在校外導師單位的實習，從而熟悉并且掌握實際工作中所需要的技能。
3.促進統計與數學、計算機學科合作
“大數據”時代需要的海量數據分析資源僅僅憑借統計學科單一學科的發展是不能滿足發展需求的，大數據的數據結構性特征已經拋棄了傳統意義上的數據分析模式的非智能化框架，而且數據分析需要利用新型的數據運算方式以及計算機技能分析，這也是進行數據分析工作的攔路虎。所以，數據科學家的成長僅僅依靠單一的統計學科知識的學習是遠遠不夠的，其需要的是數學、計算機和統計學三門學科融合發展，緊密結合。三門學科之間交叉發展，融會貫通，這樣既可以發揮學科的優勢資源，同時也能彌補其他學科的弊端。
三、結語
數據信息的爆炸式增長使我們在使用統計數據處理信息時需要更多的數據資源，更有甚者，在很多情況下可以利用全面化的數據，數據資源不再是制約統計分析的唯一因素，大數據前提下的統計學效用和粘合度預測的準確程度不斷提升，而且可以發現諸多在樣本統計基礎上未能顯現的細節。統計學關鍵優勢就是“見微知著”，也是統計學在數據環境下的約束性妥協。在海量數據洶涌襲來的年代，充分發揮統計學的優勢，和大數據資源整合發展，實現“以小見大”和“由繁入簡”的有效結合。
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