大數據技術在統計學教學中的實踐應用

王燕

摘要：統計學教學關系到統計學學科的未來發展，大數據技術的加入，意味著統計學領域的數據處理規模大幅度提升，部分傳統思路未必適用，也為統計學教學提出新的課題。本文從統計學教學的角度出發，首先分析了大數據技術帶來的諸多影響，隨后結合統計學教學的具體要求，總結了多條實踐應用路徑。

關鍵詞：大數據;統計學教學;應用

引言：統計學領域與數據關系密切，大數據對統計學的影響不可忽視。在統計學教學中，必須深刻認識到大數據技術帶來的多方面影響，理解大數據技術的實際意義，在學科教學中積極探索新思路。因此有必要總結大數據技術的實際應用方式。

一、大數據技術的影響

1.教學目標變化。傳統統計學教學側重于抽樣調查，大數據技術背景下，突破了抽樣調查的局限因素，能夠短時間處理海量統計信息，大數據技術提供了優質的數據記錄、保存與處理路徑，還能夠根據需要適當擴充存儲空間。另一方面，統計數據能夠以不同格式類型保存在大數據環境中，常見的數據格式包括文檔、視頻文件等等。由于不同數據格式的結構形式存在差異，采用常規統計學路徑，并不能妥善分析各種類型的數據，降低統計數據整理效果。在網絡信息系統的數據識別方式尚未統一的背景下，針對統計數據需要采用不同方式。在大數據技術的引導下，統計學領域必須需面對層次種類復雜的數據信息，而且所有數據信息的質量并不一致。統計學教學不能停留在結構化數據層次，數據“樣本”的特征逐步多元化。種種跡象表明，統計學教學目標趨向多樣化，綜合性逐步增強，面向多種類型數據的研究工作。

2.教學方式變化。傳統統計學采用抽樣調查模式，根本原因在于處理大量數據信息的條件并不成熟，無法針對全部數據“面面俱到”，數據樣本分析結果存在局限性。大數據時代到來，意味著統計學領域需要處理分析的數據呈現爆炸式增長狀態，對統計學專業軟件提出更高要求。統計學領域使用的常規軟件，通常服務于抽樣數據的分析處理過程，針對大量數據的處理并不到位，海量數據篩選效果并不理想，自然無法辨認海量數據信息中的問題元素。因此大數據環境指明了傳統統計學模式中的漏洞，獲取的數據分析結論未必可靠。大數據存在動態擴展、隨時變化的特征，即便針對同一時間點進行數據分析，獲取的結論未必一致，采用傳統統計學分析模式，有可能出現“刻舟求劍”的效果。從統計學教學的角度出發，傳統的假設檢驗等模式并不適應大數據背景下的教學。即便統計學教學中涵蓋了聚類分析等數據結構分析的知識，與大數據背景有一定交集，但是數據分析效果相對一般，只能應用在簡單數據的分析領域。換言之，統計學教學必須尋求突破，貼合大數據的獨到特征，調整傳統統計學教學思路，不斷提升統計學教學的適應性，統計學教學過程方可生機勃勃。

二、實踐應用路徑

1.革新教學思維。統計學教學不能局限于傳統思維，大數據技術的加入，意味著教學思維必須有所轉換。以統計學理論為基礎，逐步加入實踐操作的相關內容，不斷提升實踐能力。針對統計學課程模式進行有序優化，結合大數據技術特征優化教學手段。在統計學教學中強調典型案例和多媒體技術的作用，幫助學生多角度認識到大數據技術的“魅力”，并通過實際的統計學項目，意識到大數據技術的關鍵作用，從思想上建立“認真學習大數據技術”的意識。與此同時，將學生擺在統計學教學的關鍵位置，從學生的角度出發加入大數據技術因素，幫助學生在繁雜的數據信息中理出頭緒。在篩選數據的基礎上，發掘數據信息的決策價值。

2.融合統計學課程。在統計學課程中，強調大數據思維的融入與引導，在統計學課程氛圍中說明數據的作用，引導學生有意識地使用大數據思維解決統計學的相關問題，并能形成一種學科意識。統計學對于數據采集有較高要求，由于統計學使用數據量較大，數據采集任務相對艱巨。使用大數據技術，意味著在較短時間內匯集大量數據，發揮信息化平臺的關鍵作用，顯著提升統計學運轉效率。但是這里涉及到數據類型的問題，由于統計學領域使用的數據類型很多，如何妥善分類數據信息成為重要課題。在統計學教學中，適當增加數據分類、排查、分析類知識，使得學生不僅懂得如何收集統計數據，更要學會如何處理數據。另一方面，傳統統計學教學側重于理論推導，盡管起到傳授知識的效果，但是理論推導的情境未必與實際環境吻合，通常由講師假設情境并準備數據樣本，數據信息的價值可想而知。運用大數據技術，統計學教學情境更加真實，數據樣本的可用價值更高。專業人員借助大數據模式，深刻發掘統計數據的潛在價值，探索數據之間的規律。借助大數據技術，進一步融合統計學教學中的基礎與能力導向，學生獲得雙向的提升。

3.注重軟件應用教學。在統計學教學中加大專業軟件的教學力度，為學生提供更多的軟件操作機會，在軟件學習操作過程中感受到大數據技術的優勢。因此統計學教學不能只停留在理論層次，需要強調軟件應用的關鍵作用。學生利用專業軟件處理統計學數據信息，吻合統計學的發展特征。在統計學教學深入改革的背景下，更要注意大數據技術的作用。與此同時，在軟件應用教學中，注意融入統計學理論知識，讓學生真正懂得如何使用先進技術處理大量統計數據。例如在統計學教學中適當降低取樣方法、樣本評估等傳統理論知識的教學分量，適當增加非結構數據處理等針對性知識的教學分量。與此同時注重軟件技術的革新，以傳統的SPSS軟件為基礎，有序加入Hadoop、Hive等新型大數據工具的教學內容。統計學教學中的新技術內容不斷增多，也對統計學教師提出較高要求。教師在落實統計學教學任務之余，廣泛搜集關于新型大數據技術的資料，在個人深入了解技術知識的前提下，方可向學生傳授大數據技術，在統計學教學體系內實現正向引導效應。

結束語：若要在統計學教學領域有所突破并取得更高成就，必須充分領會大數據技術的特征和優勢，并將大數據的相關要素和特征納入到常規教學體系中，提升統計學教學的“大數據”氣質，為專業學生全面認識統計學提供良好的氛圍和環境。

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