高級統計師論文參考范文

　　統計學其主要的內容是通過對數據的收集、統計、整理分析、數據處理等方法，從而更加深入的發掘數據存在的內部規律，以達到更科學、更合理的解釋客觀事物的目的，加深對該事物的認知。下文是學習啦小編為大家整理的關于高級統計師論文參考范文的內容，歡迎大家閱讀參考!

　　高級統計師論文參考范文篇1

　　淺論大數據下高校統計學專業實踐教學體系

　　摘要：從大數據時代統計學專業人才需要的實踐能力出發，探討了從專業課程的設置、統計實踐教學方法、統計實踐課程教學考核體系和實踐創新激勵機制等八個方面構建大數據時代統計學專業實踐教學體系。

　　關鍵詞：大數據時代;統計學;實踐教學體系;地方高校

　　一、概述

　　隨著微博、微信，QQ、朋友圈等社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬的提速，云計算、互聯網應用的豐富(如淘寶，京東等)，產生海量的多源異構的龐大數據流，數據量呈現爆炸式的增長，我們已經處在一個大數據時代。大數據具有如下四個基本特征：(1)數據量大(Volume)，數量級可達到ZB級別;(2)輸入和處理速度快(Velocity);(3)數據多樣性(Variety)，數據的類型從一般的結構化數據轉向半結構化數據和非結構化數據;(4)價值密度低(Value)。

　　大數據在教育、醫療、交通、材料、新聞傳媒、金融、商業和服務等行業得到了較好的應用。在大數據時代，擁有大數據分析能力的統計學人才在電子商務、交通流、產品開發以及營銷等方面將發揮很大的作用，政府與企業部門對數據分析相關人才的需求也越來越大，尤其需要具有數據分析、數據挖掘能力的復合型人才。最近幾年，一些從事大數據分析和挖掘的應用型公司和機構紛紛成立。

　　對于統計學專業的學生來說，想成為一個合格的大數據分析人才，需要具備以下的實踐能力：1.數據的收集能力。數據的搜集是數據分析中最基礎的步驟，統計學專業的學生需要掌握一定的數據庫知識，能從互聯網上搜集數據，并在實踐中完善數據的收集方法和途徑。2.數據挖掘能力。數據的挖掘是統計學專業的學生需要掌握的一項重要技能，學生需要熟練使用統計軟件SPSS，R，SAS進行數據挖掘。當然，也需要掌握Hadoop、Hive等計算工具處理大規模多源異構數據和腳本語言Python。從上述可知地方高校統計學專業必須構建實踐教學體系，以適應當今大數據的需要。

　　二、地方高校統計學專業實踐教學體系的構建

　　地方高校統計學專業實踐教學體系的構建是一個復雜的工程，可從以下幾個方面進行。

　　(一)在專業課程的設置過程中構建實踐教學在傳統的統計專業課計量經濟學、抽樣調查技術、時間序列分析、多元統計分析、非參數統計和統計建模等課程中重視SPSS、SAS、R和Matlab的教學，也要重視基礎統計軟件E-views及Excel在統計中的應用。在數據挖掘中設置SPSS、SAS、R等處理大數據的實踐教學課時，在設置與大數據分析相關的計算機專業選修課如C++，數據庫開發與設計、Python語言、大數據處理技術(Hadoop)、數據可視化技術時設置合適的足量的實踐教學課時，加強同學們的實際動手能力。總之，在專業課程的設置過程中提高實踐教學課時的比重。

　　(二)在統計實踐教學中采用多種教學方法以構建實踐教學教師在實踐教學中適當的運用案例教學、試驗教學及項目教學法等多樣化的實踐教學方法。

　　在案例教學和實驗教學中，教師應對案例和實驗的具體背景詳細說明，以便讓學生了解相應統計方法的應用條件和相關背景，不僅要讓學生學會操作，還要讓學生理解案例的適用范圍及推廣，理解實驗結果的含義，讓學生真正掌握算法的原理，進一步理解算法的實現與有關理論的指導作用。在案例教學和實驗教學中逐步融入大數據的概念以及大數據分析的基本技術。項目教學法是師生通過共同實施一個完整的具體項目而進行的教學活動，它表現為以項目為主線、教師為引導、學生為主體，其特點具有實踐性，綜合性和開放性。項目的主題是當今社會關注的熱點和焦點問題，如滴滴打車、房地產經濟等問題。教師可以在《抽樣調查技術》、《數據挖掘》和《統計建?！返日n程中采用項目教學法。學生在教師指導下，設計統計調查方案，采集數據，整理數據，撰寫調查報告，所有環節全部由學生自己獨立/合作完成，在整個實踐過程中，學生的動手能力、分析能力、交流能力和團隊協作等能力將得到提高。

　　(三)在完善和實施統計實踐課程教學考核體系的過程中構建實踐教學建立并逐步完善有效的統計實踐教學課程考核評價體系，可以使學生在實踐課堂教學時處于積極的狀態，也可以讓教師更加明確實踐課堂教學的目的，提高實踐課堂教學的效果。在統計學專業課程成績考核中，要適當加大課程實踐成績比重。實踐課程教學考核評價指標既要能合理公正地評價學生學習過程，又要具有較強的可操作性，實踐課程考核內容要具有系統性和完整性。實踐課程教學考核形式可以多樣化，可以有傳統的實驗報告形式，也可采用案例分析寫作、課程調查報告、答辯或者將學生分組撰寫論文等。實踐課程教學考核可以不拘泥于考場，不限課堂考試時間，可以改變教師的實踐課程教學行為和學生學習方式，突出實踐綜合能力培養。

　　(四)在推進實踐創新激勵機制的過程中構建實踐教學創建專業基礎課和專業選修課的實踐創新激勵機制，可以有效地激發學生的學習熱情，更好地培養學生的實踐動手能力和實踐創新能力。

　　組織、鼓勵學生參加全國大學生數學建模大賽、全國大學生統計建模大賽、全國大學生市場調查與分析大賽、全國大學生數據挖掘競賽、阿里巴巴大數據競賽、百度與西交大大數據競賽以及參加統計調查活動。學生們還可以在老師的指導下申報大學生創新創業項目，或者參與統計專業教師的統計研究項目，也可以鼓勵學生積極參與寒暑假社會調查活動。通過這些實踐活動，不僅鍛煉學生的動手能力和分析能力，也能培養學生交流能力、團隊合作等能力。

　　(五)在加強實踐教學的基地建設中構建實踐教學加強統計學專業的實驗室建設，建立統計實驗室，數學建模實驗室，大數據挖掘實驗室，更新實驗教學設備以適應實踐教學的需要。建立校外實習基地，可以和當地的統計局、保險公司以及咨詢和信息公司等部門建立實習關系，或者和從事大數據分析的公司建立合作關系，讓學生參與實習單位研究項目的數據收集、數據處理及分析等工作。

　　(六)在加強畢業論文設計，開展職業技能教育中構建實踐教學改革畢業論文設計實踐教學活動，畢業論文的選題要與社會實踐，學生實習和一些大賽統計試題緊密聯系，以突出實踐性，通過畢業論文的撰寫，學生的綜合統計分析能力、實踐和創新能力進一步增強。開展創新創業教育和職業技能教育，提高大學生創新創業能力、就業技能和職業素養。邀請從事大數據分析公司，保險公司及統計部門的一些專家到學校開展專題講座、創新創業指導和職業生涯規劃。通過一些激勵措施鼓勵統計學專業學生考取會計從業資格、統計調查分析師、SAS數據統計分析師等。

　　(七)在培養統計學專業雙師型教師的過程中構建實踐教學在大數據時代，需要更新統計學專業教師的知識，統計學專業教師要學習大數據方面的理論知識，能夠熟練地用R、SPSS、SAS和Python分析大數據，還需掌握與大數據相關的計算機知識。統計學專業教師應積極主動地參與具有大數據分析業務的公司的項目，提高實踐能力，只有建立了適應大數據時代要求的統計學專業雙師型隊伍才能夠適應地方高校培養大數據時代的應用型復合型人才的要求。

　　(八)在建立統計學專業實踐教學平臺中構建實踐教學組織統計學專業教師編寫統計實驗教材和實驗指導書、大數據案列分析集、多媒體課件和統計模擬課題集等。通過統計學專業實踐教學平臺實現資料歸檔，進行資源共享，提高實踐教學的效果。

　　三、結束語

　　大數據時代對統計學專業人才的實踐能力提出了新的要求，地方高校應在統計學專業課程的設置、統計實踐教學方法和統計實踐課程教學考核體系等諸多方面相應地加以調整和變革以構建實踐教學體系，提高教學質量，培養適應大數據時代需求的具有較強實踐和創新能力的復合型人才。

　　參考文獻

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　　高級統計師論文參考范文篇2

　　統計學課程認知分析

　　摘要：學生認知差異對統計學課程教學改革具有重要的意義，為教學質量的提高指明了方向。本文在梳理關于認知與教學、學習問題研究的基礎上，從統計學課程認知表征、統計學認知共性與個性、學生認知差異對教學的影響等方面探討了課程認知與教學關系與作用，最后從五個方面提出了提高統計學教學質量的對策建議。

　　關鍵詞：課程認知;認知差異;統計學;課程改革

　　課程認知是對課程的總體認識和感受，是學生學習課程和老師教授課程的基礎。因此，準確的課程認知、全面了解學生的課程認知差異對提高學習效率和教學效果具有重要的意義，這也已經引起國內外學者對認知與教學、學習問題的廣泛關注和深入研究。國外對于認知與教學、認識與學習問題的研究主要是從心理學的視角研究教學任務、教學原則、教學方法以及個人學習行為等問題。比如，認知主義學習理論、認知主義教學理論。

　　國內學者對于此問題的研究主要是把認知理論與教學設計結合進行探討。比如，毛景煥(2000)從認知結構理論探討了教學設計的原理;王艷萍(2004)、王旭紅(2008)等人運用情景認知理論研究雙語教學、英語教學;王文智(2009)、趙立影(2010)基于認知負荷理論分析多媒體教學、復雜學習中各種教學策略。

　　但是，目前國內外專門就學生認知差異與課程教學的相關研究并不太多。從國內研究成果來看，對于此問題的研究主要從以下幾個方面展開：(1)總攬性研究，比如邱俠(2003)、林俊(2008)等分析了認知差異對教學的影響;(2)具體課程教學研究，比如王妍莉(2009)、成小明(2002)、程勤風(2005)等分別基于學生認知差異研究了信息化教學、政治理論課教學、雙語教學。目前國內沒有基于學生認知差異研究經濟管理類專業課程教學的研究成果，更沒有對數學、應用性較強的統計學進行教學研究，因此，本文從學生認知差異的角度研究統計學課程教學模式和方法的改革具有一定的創新。

　　1統計學課程認知表征

　　1.1統計學課程認知類型

　　根據統計學課程的內容特點以及學生的認知水平，我們可以把學生對統計學課程的認知類型分為以下四種類型：

　　(1)學科認知。學科認知是指學生對學科特點、性質的認知，主要包括課程特點、課程用途和先導課程等認知，是對統計學總體概貌的初探。

　　(2)能力認知。能力認知是指學生對課程學習預先儲備能力的認知，主要包括能力基礎、學習壓力等認知，是在學習統計學課程之前對學生實際能力和目標能力的初始判斷。

　　(3)方法認知。方法認知是學生對課程學習方法和手段的認知，主要包括統計實踐、軟件操作等認知，是對統計學課程學習方法的初步認識。

　　(4)效果認知。效果認知是指學生對課程教學質量、學習效果的認知，主要包括教學內容、教學方式、考核方式、教學工具、學習興趣等認知，是在學習統計學課程后對教學滿意度的評價。

　　1.2統計學認知共性與個性

　　本文主要從上述四個方面進行問卷設計和調查分析，力求全面、準確地了解學生對統計學課程的認知，為提高統計學教學質量提供現實依據。通過對學生課程認知的調查發現以下共性和個性特征：從統計學認知共性而言，統計學是一門基礎應用科學，對以后學習、生活和工作有幫助。

　　統計學課程需要有高等數學、概率論、經濟學、計算機基礎等預備知識，需要具備一定的邏輯思維能力、綜合能力，這是學好統計學的關鍵因素。由于文科生數學基礎不扎實，對統計學有恐懼感，壓力較大。在學習過程中，絕大部分學生希望掌握統計調查方法、數據分析方法和軟件運用。從統計學認知的個性而言，不同學生對統計學課程特點、課程用途認知模糊，差異度較大。對于學習統計學課程的能力基礎，認知差異度比較大。

　　不少學生認為邏輯思維能力、綜合能力是學好統計學的關鍵能力，但也有少部分學生認為計算能力和記憶能力是關鍵。在學習過程中，知識點的理解難度、教學方式的需求、跟不上老師教學進度的原因、學習主動性以及課堂學習的專注時間，不同學生的認知差異顯著。

　　2學生認知差異對教學的影響

　　2.1對教學著力點的影響

　　62.58%的學生認為回歸分析是難以理解的內容;38.71%的學生認為參數估計難以理解;42.58%的學生認為時間序列分析是最難理解的內容。這說明數學推理和計算有關的知識點成為難點，這也是34.84%的學生因為數學基礎不好而認為統計學難的原因。大部分學生認為統計調查方法、問卷設計、描述統計和回歸分析對將來是有所幫助的。因此，知識點的理解難度、重要程度決定了教學的著力點和時間分配。

　　2.2對教學方式的影響

　　70.32%的學生認為課堂教學，師生互動能容易接受;50.32%的學生認為案例分析能容易接受新知識，而傳統的教學方式，教師講解的比重不足30%。這也為統計學教學指明了教學模式的方向。

　　2.3對教學設計的影響

　　60.87%的學生對統計學課程的學習有壓力;33.55%的學生認為課程內容太難，教材看不懂;40%的學生因為上課聽不懂而不愿學。這對深入淺出、由難化簡、化解恐懼的教學設計提出了要求。

　　2.4對教學技巧的影響

　　50%的學生不會課后主動學習統計學，68.75%的學生因為不感興趣無法專注聽課而跟不上老師上課的進度，這也致使后續知識點越來越難以掌握。近90%的學生不能專注聽完兩節課。這也決定了教師要熟練運用教學技巧，活躍課堂氣氛，調動學習興趣方面下功夫。

　　2.5對教學模塊的影響

　　在統計學學習中，76.67%的學生認為將統計學軟件的介紹融入到統計學理論知識的教學過程中，把理論運用于實踐的教學效果較好。因此，這為統計學教師的教學模塊設計提供了現實依據，要注重軟件操作，強調動手能力。

　　3提高統計學教學質量的對策

　　根據學生的課程認知，統計學教學要“抓住共性，突出個性”，通過多種方式提高教學質量和學習效果。

　　(1)準確把握重難點，合理分配時間。

　　統計學教學應該根據學生的理解難點重點施教，并且在設計數學相關的統計學知識點時更傾向于對統計學基本思想、原理和邏輯思路的解析，更注重對統計學方法運用的講解而不一味關注數學推理，降低學生的理解難度，提高數據分析能力。

　　(2)活躍課堂氣氛，增強教學效果。

　　教學風格幽默風趣，使課程具有感染力。通過課前歌曲播放、課中統計學視頻播放使學生身心放松;講課過程中教師始終精力充沛，富有激情;適當穿插有趣的故事、數據和案例，增強娛樂性，調動學生的學習興趣和積極性。

　　(3)教學方法多樣。

　　教學方式和方法要靈活多樣，才能顯著提高教學效果。我們既堅持傳統的采用多媒體的教學方式，也要適當運用小組討論模式，輔之于課外練習、軟件實踐等多種教學方式。在教學活動中，正確運用師生互動，能有效調動師生雙方的積極性，促使師生達到教與學的最佳狀態。①因此，把理論知識與統計實踐相結合、運用教學互動與案例分析結合的方法，盡量避免“填鴨式”、“滿堂灌”的傳統教學方法，深入淺出，由難化簡地教授統計學，使學生克服恐懼心理，在放松的氛圍中不僅能夠較好地掌握理論知識，也能提高實踐能力，取得了較好的教學效果。

　　(4)重視實踐應用。

　　傳統的統計學教學偏向于理論知識的講授，學生動手機會較少。我們要不僅在課堂上講解統計學軟件的應用，而且要為學生提供更多的實踐操作、處理和分析數據的機會，強調學生“學完就能用”，提高學生數據處理能力。

　　(5)運用現代技術，建設網絡交流平臺。

　　建設課程網頁，把統計學電子書、教案、課件和參考資料等各種教學資源全部上網，供學生下載和閱讀。建立題庫和試卷自測系統，可以很方便地隨時抽選各類題目，組成不同試卷，供考試和自測之用。為學生申請超大存儲空間的網絡云盤，把統計學相關學習資源上傳到云盤，方便學生自主學習;學生也可以上傳各類學習資源，充實網盤資源，共享學習資源，為師生構建開放式教學平臺。運用微信公眾號、QQ、郵箱，隨時推送學習信息和資源，為學生提供隨時隨地自主學習的平臺。

　　參考文獻:

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