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    高级统计师论文参考例文:高级统计师考试教材

    时间:2019-02-15 12:07:11 来源:勤学考试网 本文已影响 勤学考试网手机站

      统计工作是通过统计数据描述、反映事物的发展趋势和变化过程,近年来,随着计划经济时代的远去,多种经济成分并存时代的到来,人们对统计工作的要求越来越高,各级政府对统计数据的时效性、客观性和真实性的要求越来越严,“真实可信,不出假数”是统计部门的根本。下文是小编为大家搜集整理的关于高级统计师论文参考例文的内容,欢迎大家阅读参考!

      高级统计师论文参考例文篇1

      浅析大数据时代统计学的发展

      大数据时代以迅雷不及掩耳之势席卷世界,在全球范围内掀起了前所未有的数据革命浪潮。相对于政府单位的统计数据来说,大数据主要利用的是多层次、多样化的数据采集方式,整合了多种数据的开发优势,并且利用现代科学技术手段和高速处理以及信息架构数据等资源,兼具极高的使用价值和判断决策能力。一方面,统计调查数据的多样化发展趋势和电子商务产业的不断发展,为统计数据的使用方式和生产方式制造了不小的麻烦,不断地挑战者政府部门数据管理系统和统计数据的概念。另一方面,信息技术、网络发展以及空间信息技术的不断进步,为统计生产力的升级发展提供了广阔的视角和空间。数据量急剧增长的电子化、信息化和产业化数据,都成为了统计数据发展的重要来源。种类不断增多的“大数据”资源,正在成为政府统计部门利用研究的重要领域。

      一、大数据与统计学的区别

      统计知识在大数据的利用研究中有多样化的应用形式,主要是对“大数据”进行肢解,对爆炸增长的数据信息进行搜索、分类以及整合主要依赖于统计学。因此,大数据的相关研究在一定程度上运用了统计学的知识。但是,大数据的使用尚未被统计学这门学科充分利用,这主要是因为大数据的运用方式,使用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源,样本主要在根据既定的概率标准从总体中抽样调查,但是随机抽样调查是带有成本属性的,例如消耗时间、资本投入的成本等。在样本数量逐渐增加的情况下,样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而逐渐增加的,这是样本统计学不能忽视的缺点。

      大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息,大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势,这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量,但是因为很多情况下数据具有非结构性和半数据化的特征,而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态,方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义,整体依靠性和不稳定性经常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性,所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此,统计学在利用大数据进行样本统计的过程中,可以对整体上的数据资源进行融合和选择,这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。

      二、大数据时代统计学教育的发展

      1.全面培养人才素质

      统计学专业的学生需要具备良好与人交往能力。统计学的学生很多都是理科出身的学生,不善于交际。但是在日常的工作中,有数据经验的科学家应该经常和每个部门的工作人员交流,协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让普通的老百姓也可以读懂,让每个部门的工作人员都能无障碍地理解,这是不容易做到的。要训练自己的交往能力和沟通技能,主动地参加演讲活动是不错的渠道,演讲活动锻炼了演讲者的自信,在整个演讲的过程中,能否清晰地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。需要培养数据常识,广其见闻。数据科学家经常面对各种各样的海量数据,并需要从这些数据中挖掘出有价值的信息,这就需要数据科学家具有强烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的,要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练,同时也可以根据阅读数据分析材料积累阅历,提升对数据资源的敏感程度。

      2.培养应用型人才

      大数据时代培养的数据科学家需要两方面的基本素质,第一是概念性,也就前面所说的数据科学家需要掌握的基本素养和专业知识;第二是实践性,也就是本文中我们提及的应用型人才,也就是实际操作中处理数据的能力。在高校开展大数据分析研究生学科,最大的问题是没有可用的数据,这就需要高效与大数据企业合作,进行研究生的联合培养,注重学生的实际操作能力,这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培养制度,一名校内导师一名校外导师,校内导师注重学生的概念性,校外导师注重学生的实践性,学生通过在校外导师单位的实习,从而熟悉并且掌握实际工作中所需要的技能。

      3.促进统计与数学、计算机学科合作

      “大数据”时代需要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满足发展需求的,大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架,而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析,这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以,数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科知识的学习是远远不够的,其需要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展,紧密结合。三门学科之间交叉发展,融会贯通,这样既可以发挥学科的优势资源,同时也能弥补其他学科的弊端。

      三、结语

      数据信息的爆炸式增长使我们在使用统计数据处理信息时需要更多的数据资源,更有甚者,在很多情况下可以利用全面化的数据,数据资源不再是制约统计分析的唯一因素,大数据前提下的统计学效用和粘合度预测的准确程度不断提升,而且可以发现诸多在样本统计基础上未能显现的细节。统计学关键优势就是“见微知著”,也是统计学在数据环境下的约束性妥协。在海量数据汹涌袭来的年代,充分发挥统计学的优势,和大数据资源整合发展,实现“以小见大”和“由繁入简”的有效结合。

      高级统计师论文参考例文篇2

      谈高校统计学教育中存在的问题及改革方案

      1 统计学教育现状

      1.1 课程分布不够密切

      高校为统计学科目安排的课程时数较少,一周之内学生们只能上几节统计学课,又缺少平时的实践训练及即时复习,导致学生们学到的知识无法进行巩固,简单的统计基础没有打成,自然而然,统计学的教育缺乏了相应的有效性。与此同时,统计学与概率论的知识联系密切,可谓唇亡齿寒,某些高校并没有对此专业开通概率论课程教育,这使得单一的统计学教育缺乏概率的理论性与计算性支撑,无法被学生简单理解[1]。所以,学生在学习统计学时“听不懂”现象时常发生。

      1.2 缺乏多角度教学方法

      现今各高校的统计学教育只专注于课堂教育,就是所谓的教授在台上讲,学生在下面听的死教学方式,这种方式不仅单一无新意,难以引起学生的兴趣,而且教学方式缺乏实际性,不能带动起学生们的思考讨论,只能要求他们死记硬背。例如在讲授回归分析的相关内容时,如果把重点放在介绍回归系数的计算公式,而忽略了回归系数含义的解释,就会影响学生的理解和应用。统计学作为实践性较强的学科自然有其实践的意义。现今的教学方式不仅约束了学生们对于统计学实践操作的思考分析,而且局限了统计学的发展方向。

      1.3 统计教学与科技的发展链接不上

      随着中国科技不断壮大发展,计算机技术得到普遍应用,但是统计学技术依然停滞不前,这是极为不合理的,在计算机技术中,统计软件数不胜数,运用到教学的标准计算机软件也是应该有的,但是在众多高校中,统计学原始教学配备着计算机软件教学的形式少之又少,就无法对学生们进行专业的统计教育[2]。即使某些学校能够拥有足够的创新勘察力,开展了此类教学,但是想法是好的,行动总是差了一步,即教授对于这种教学方式的强调力度不足,导致学生们不够重视,使好好地发展方案付之东流。

      2 统计学教育的改革方案

      2.1 改革教学模式,多重教学

      改革教学模式,高校在统计学教育的过程中要一改以往教学的单一性,在教授授课的时候可以配备计算机教学,上半节课进行理论教育,下半节课带领学生开始计算机实践操作,并且时时进行机上小考,以增强他们对于此类教育的重视程度;统计学在教学中需要大量运用数据、统计表、统计图,还会涉及到一些复杂的数学计算。教授可以运用这种多媒体方式,这不仅可以让学生们眼前一亮,增加他们的学习兴趣,改善学习氛围。少去了书写各种公式计算步骤的过程不仅节省了时间,还减少教师劳动力的消耗。更重要的是,通过多媒体的展示能更形象的表现出图表所代表的含义,更直观,更方便被学生理解,从而达成了多重教学的目的。

      2.2 开展实践教学

      统计学作为实践性强的学科,如果脱离了实践,就缺乏了开展课程的意义。教授要在课堂上进行实践讲解,即案例分析,将现实生活中的统计案件带到课堂上去让学生们进行讨论分析,使其对于实践统计有了初步的了解,不至于案件发生的时候手忙脚乱,同时舍弃古板的教学手段更容易使学生们理解并产生兴趣,也会相应的提高学生的分析思考能力;统计的生命在于应用,统计学教师不仅要钻研本专业领域的知识,而且还应该多涉猎一些经济与管理专业的知识,并且有意识地将统计学的讲授和具体专业领域的内容相结合,引起学生的共鸣,能够让学生深切体会统计学的应用价值。学生们不仅需要课内的实践,还应该走出校园进行户外实践,例如教师可以就某个统计案件开展一个统计实践活动,让同学们亲自去实践并开展活动,这样不仅会提高学生们的动手动脑能力,还加深了此类统计知识在他们脑中的印象。

      2.3 完善考核方式

      虽然统计学考试不能全面证实学生的听课效果,但却在大方面上让老师了解到学生对于统计学的掌握情况,所以考试还是必不可免的,不过老旧的考试内容是不可靠的,答案单一,内容枯燥一成不变,无法达到测试目的。这时新型的考试模式需要被启动开来,可以大胆地加入调查报告、专题论文、案例分析等考试形式。学生成绩的测评应根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的报告或论文、上机操作和卷面考试成绩等综合评定[3]。这会极大的加深了学生学习的积极性,一改过去的无精打采,时时刻刻都对统计学充满兴趣。

      3 改革过程中需要注意的问题

      3.1 切勿急躁

      无论考核改革还是实践教学都是急不来的事情,这需要长时间的试探操作与修正,千万不要因为达不成效果,贸然急进,统计学的教育是需要一步一步进行的,只有走稳了上一步才能安心的进行下一步计划,如果不计后果苍蝇般乱撞,只会白白浪费了多时的准备;高校的领导班子也千万不可以因为老师的不理解,学生的不支持颓然放弃,改革就应敢于去面对各方面的争议,因此坚持下去,相信不久人们就会意识到它的好处,对改革的赞美声经久不绝。

      3.2 不要雷声大、雨点小

      现今高校统计学教育的改革是迫在眉睫的,所以当本校的改革教育方式既定下来后绝不要只是不断地宣传,而不进行实际的行动,不论在校内还是校外,这是不被提倡的。过度的宣传只会使学校的教育学习氛围越来越稀薄。只有不断的改革,不断的对学校进行实践改善,才会让学生的学习交流充满活力生机。所以既然改革方案已经被确认下来,就去实践吧,不要怕失败这只是在不断尝试不断修正的过程,又不是谁都会不经实践就可以确定好改革方向。

      4 结语

      总之,我国高校的统计学教育是不能被忽视的。首先对于我国统计学教育的现状各高校的领导必须认清,并且与校内其他成员进行讨论以分析出本校出现的统计教育失误,顺藤摸瓜找出解决方案;其次要结合讲师及学生代表,创建一个改革效果调查团队,时刻观察着改革过程中校内成员的对于改革的态度,表现,以及改革最终的效果,以方便随时更正错误方针。相信我国的高校统计学教育会越来越完善,培养出一个又一个统计学的高端人才。

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