大數據時代下財經院校應用型統計人才培養模式創新

焦琳　趙聰　苗繪

【摘要】本課題在我國大數據時代人才需求的基礎上，結合我國應用型統計人才的培養現狀，對比國內外相關數據分析課程和培養模式上我們存在的差異，結合河北金融學院統計學人才培養實際，提出了應在以下四個方面對應用型統計人才的培養模式進行創新。

【關鍵詞】大數據時代 財經院校 應用性統計人才 培養模式

隨著云計算、移動互聯網、社交網絡、電商物聯網等技術興起和廣泛應用，我們已經踏入了大數據時代。大數據以其多源性、海量性、異構性，影響面覆蓋了社會生活等各個領域，對現代社會和經濟生活發揮著重要的作用。利用大數據可以對采集到的完整數據進行及時、準確的科學分析，掌握數據規律，發現潛在的價值，預見未來，提供科學決策，由“經驗決策”邁入“數據決策”時代。那么由誰來完成這華麗的變身？——數據分析師。在大數據流行的今天，數據分析師已經成為大多數據企業必備的崗位，特別是互聯網、零售等相關行業，數據分析師已經成為最炙手可熱的職業。據統計，目前世界500強企業中，有90%以上都建立了數據分析部門，IBM、微軟、Inter等公司正積極培養數據分析團隊，建立大數據部門。數據分析師（CPDA）年薪會在20萬以上，前提條件要有足夠的經驗和經歷，必須具備發現規律，預測未來的行業價值的能力。到2016年中國大數據技術與服務市場到2016年會增長到6.16億美元。這位中國的數據分析師提供了就業崗位，同時也為數據分析師的培養提出了嚴峻的考驗。

我國在上世紀90年代就出現了數據分析師。2003年9月，原信息產業部職業鑒定中心正式設立了“項目數據分析師”專業認證項目并制定項目數據分析師培訓、考試及相關管理辦法。2004年，我國首批項目數據分析師誕生。迄今為止，持有項目數據分析師資格證的人并不少，他們在數據監測與收集、大數據存儲與處理方面具備較強的實力，但是在大數據分析與挖掘、大數據創新方面“貨真價實”的項目數據分析師并不多。有一個這樣的故事，一個農民趕著一群羊走在草原上，有一個人告訴他：“我知道你這里有多少只羊？”。隨即他利用定位技術得知了羊的數量，告訴農民“一共有1500只羊”。這個人他不是數據分析師，只是數據采集員。真正的數據分析師會告訴農民，里面一共有1500只羊，100只公羊，其余的為母羊，母羊中羊崽有100只，剩下的1400只可以繁殖，應該賣掉肥的母羊，買進公羊，解決當前公羊母羊數量失衡的問題。

國內財經院校作為應用型統計人才的培養搖籃，為更好地向政府和企業部門輸送優秀的數據分析人才打下夯實的基礎，完成從統計人才向數據分析人才的過渡。與美國著名大學相比，我國在應用型統計人才培養方面存在深度和廣度上的欠缺：

一是統計、數學和計算機三門學科之間融合度不高。當前，在許多財經類高校的人才培養方案中，專門講授數據分析內容的課程設置的很少。與數據分析相關的課程分散于《大學計算機基礎》、《數據庫應用基礎》、《統計學》、《高等數學》等課程，雖然可以從多門課程中接觸到與數據分析相關的內容，但各門課程的未能實現有效的聯系與整合，在學生的思維中這些都是獨立的。如，《大學計算機基礎》《數據庫應用基礎》一般只涉及辦公系統中簡單的文字和數據錄入及處理，并未過多的涉及Excel軟件的高級數據分析功能。而《統計學》主要側重于從理論上講述數據的收集、整理和數據分析的各種方法，《高等數學》教學中的強調基本運算能力的培養及理論的實際應用。雖然學生會計算、會分析方法、會運用統計軟件，但是缺少了將數據分析方法和數據分析工具融合在一起的課程，導致了學生并不能有效地掌握實際的數據分析技能。二是缺乏相關領域和研究方向專業基礎知識儲備。作為一名數據分析師除了具備相應的數理統計計算機知識、熟悉統計軟件的操作與處理，還應該對所從事行業的產生背景、現狀、發展前景有相當的了解，否則的話面對冰冷的數據，不能發揮對數字的想像力，更談不上提出建設性的分析意見。三是缺乏數據的綜合駕馭能力。這正是現在的數據統計人才最缺乏的一種能力，就像前面講的故事一樣，數據采集員只能簡單給出羊的數量，卻不能從數據當中找尋規律，挖掘有用的信息，加以分析并做出數據分析報告。數據分析報告對一個企業來說，現在已經成為眾多現代化企業戰略制定的核心依據。四是考核方式過于陳舊。以往的考核方式只能測試出學生對該門課程理論掌握的情況，不能反映出實踐動手能力和操作技能，應該是應用型人才區別于其他類型人才的非常重要的能力特征。因此要在考核方式上創新，通過測試能了解學生發現數據、分析數據的敏感性及可操作性特征，發現現有和潛在的問題，通過數據分析得出有效的結論，以解決實際。

圍繞大數據的開發和應用，美國政府積極鼓勵各大學開展跨領域大數據專業教育，培養下一代數據工程師，提高科學與工程發現的步伐。現在美國四十多所大學開設了大數據專業碩士研究生課程，很多大學在人才培養目標和課程內容設置上值得我們仔細研究，通過深入了解總結出美國大數據專業教育的特色。

第一，人才培養目標要求不同。強調的是需要相應人員高質量的計劃和執行力，要求大數據人才具備基本的知識結構與綜合能力。在海量的數據中發現有價值的信息；能夠編寫程序代碼；具備“三心二意”的能力，也就是充滿好奇心；具備數據分析和良好的交流溝通表述的能力等。除了具備良好的數學、統計學和計算機科學等專業知識，還要具備其他專業領域較深的知識背景。

第二，課程設置特點。聯系知名企業，充分利用學校本身的資源展開聯合教學，提高學生的實際應用能力；將數據分析與學院原有特色專業結合，在特定的領域開展大數據分析課程教學，路易斯安那州立大學將目光聚焦商業與數據分析的結合；各大學都非常重視畢業實踐課程，幾乎所有的大學都將畢業實踐實踐課程列為必修課。在畢業前進一步培養學生研究能力與交流技能，是美國大學教育的重要特色。

通過對比國內外相關數據分析課程和培養模式，結合河北金融學院統計學人才培養方案，特提出在以下四個方面對應用型統計人才的培養模式進行創新：

一、能力目標的設定

在我國大數據時代蓬勃發展的背景下，對應用型統計人才的綜合能力的要求也要上升一個臺階。河北金融學院在統計課程方面做出了調整。首先，統計人才必須具備良好的專業數統知識，對SPSS、STATA、MATLAB等基本統計軟件的應用、數據的處理和分析、數據結果的預測等要有充分的掌握，培養統計人才對數據的敏銳度。只有熱愛數據，才會在數據中找到樂趣，從而挖掘其中的奧妙；然后，統計人才不僅要具備專業數統知識，還要拓寬相關知識領域或研究方向的輻射范圍，這就包括金融、營銷、商務等學科，只有將寶貴的數據運用到實體經濟各個領域范圍內，才能發揮數據的作用，才能創造出有意義的統計數據研究成果；最后，統計人才在具備豐富知識儲備的前提下，還要培養良好的溝通表達能力。“用數據說話”的深層含義就是不僅要有真實的統計數據資料，還要用數據說服對方，這就要求統計人才能夠恰當地將數據結果轉化成生動的語言向對方陳述，良好的溝通表達能力是讓對方贊同的武器。

因此，對應用型統計人才綜合能力目標的設定是整個人才培養模式中的關鍵，也是引領統計人才未來培養路徑的指明燈。

二、創新教學培養模式，注重培養與應用結合

（一）以“編組”方式開展教學活動

多名教師協同工作，共同完成一門課程的授課任務，授課教師和學生均采用編組模式。采用導師指導與集體培養相結合的方式，打破原有教學思維、選用新教材，改變原有的教學大綱、授課內容，把大數據相關知識和相關案例結合到授課當中，使課程和實際緊密結合，培養學生對數據的想像力，注重培養學生對模型的理解能力，將分析結果在商業場景中有效溝通。真正的做到學以致用，用數據分析做出正確決策。

（二）采取“訂單式”培養模式，突出培養和應用結合的特點，打破現有的統計專業與市場對數據人才需求相脫節的模式壁壘

如河北金融學院外包學院，采取了訂單式的培養模式，以市場需求為導向，按照用工部門崗位標準，制定培養方案，更好地滿足用人單位對應用型統計人才的需求。

三、創新校企協同培養模式

讓學生實際參與到企業項目的運行過程中，以問題為導向、以項目為牽引，讓實踐教學內容符合企業的實際需要。拋棄原有的重理論輕實踐、重知識輕技能的教學方式。這樣做可以激發學生的積極性和和自覺性，鍛煉學生的數據挖掘、數據決策能力。不僅僅只在學校的教學實驗室對一些固有的數據模型進行分析、提煉，要讓他們融入到用人單位參與項目的組織實施，并不斷提升自身溝通能力和良好的職業和道德素養。在案例教學和實習階段時可以聘請業務技能強，對數據有著敏銳洞察力和想像力的行業指導教師，指導學生在實習的過程中培養發現問題、分析問題、解決問題的能力。

四、創新考核方式

在能力目標的指引下，結合以上教學培養模式和實踐教學模式上的創新，對財經類院校應用型統計人才的考核方式應該包括以下幾點：

（一）基本數統知識的考核

任何一個領域的專家都應當具備基礎性專業知識，這是為未來相關領域的研究做鋪墊?；緮到y知識的考核包括數學、統計、計算機知識的掌握程度，基本數據軟件操作能力的掌握程度，這些都屬于硬知識儲備范圍，是不可或缺的知識儲備。

（二）數據識別、處理、分析和決策能力的考核

一名優秀的數據分析師通過處理和分析數據會獲知“發生了什么事？這事為什么發生？未來如何發展？應如何進行最優決策”這些相關信息。財經類院校應用型統計人才應當具備這樣的能力。在該能力的考核上，教師將一些行業數據交給學生，不透露任何信息，由學生自行識別、處理和分析，考核學生數據識別、處理、分析和決策能力的程度。

（三）行業實踐能力考核

在前期的案例分析教學中，學生們已經掌握了基本的數據處理、分析和決策方式，需要進一步到相關行業中去實踐，如金融、電商、營銷等需要數據決策的領域。這也是對應用型統計人才綜合能力的考核，把基本的數統知識和其他領域的知識聯系到一起，面對行業數據時能否識別出有用的數據，能否進行數據的深層處理，能否將處理后的數據進行相關領域或行業分析，能否做出最優統計決策，最終形成一個行業數據分析報告，由校內專職教師和行業指導教師進行綜合評定與打分。大數據時代擁有海量的數據，只有將有用的數據提煉出來，進而處理和分析，才能做出具備實質性意義的決策結果。

五、意義

在大數據分析人才培養上采用的協同培養模式、實踐教學模式，體現了培養適應社會需求的創新型應用人才的總目標。統計人才協同培養模式創新是專業教學實踐的新舉措，著重培養學生處理數據、分析數據、展示數據的能力，對培養高層次、復合型、應用型統計人才意義重大，同時順應大數據時代的要求，為推動大數據時代發展注入新的活力。

參考文獻

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基金項目：河北省統計局課題，課題編號：2014HY17。

作者簡介：焦琳（1982-），助教；趙聰（1987-），助教；苗繪，教授。