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大數據時代背景下對應用統計學專業的思考

2017-11-15 20:58:03劉天越
未來英才 2017年20期
關鍵詞:大數據改革

劉天越

摘要:大數據所應用的是一種新處里模式,這種處理模式擁有非常強大的決策力和洞察發現力,同時具備多樣化的信息資產。對大數據的研究過程當中應用統計學,可以有效地對大數據進行簡化,在大數據中進行搜索和分類時需要應用統計學,大數據具有統計學的一些特點。統計學當中并沒有吸收大數據的完全特點,大數據和統計學仍然存在著一定的區別,在大數據時代快速發展的背景之下,需要對應用統計學專業進行深刻的研究。

關鍵詞:大數據;應用統計學;改革

一、對統計學的研究分析

統計學在原來就有一定的發展基礎,其中主要是對數據進行比較深刻的研究,一直發展到今天,已經形成了較為成熟的數據研究體系。市場調查公司、銀行、會計事務所、企業單位,這些是統計學專業學生的未來就業方向,統計學教育主要是為了培養獨立完成問卷設計的高級統計人才,其中所要教授的專業課程范圍非常的廣泛,包括市場調查實務、高等概率論、數理統計、應用回歸。現代統計學專業仍然保留著傳統的課程設置,隨著大數據時代的來臨,需要對統計學專業的學科培養內容進行有效的調整,根據未來就業方向以及具體就業層次,可以對基本院校的應用統計學培養模式進行轉變。大數據潮流已經成為未來的發展趨勢,大數據的發展給統計學專業帶來的挑戰,需要對統計學的課程內容進行資源有效的分配,通過對數據進行不斷的分析和處理,改變以往依賴隨機抽樣的教學模式。通過分析數據挖掘和統計分析之間的聯系和差異,有效地去培養出高級統計人才,向企業單位輸送高級多元化的人才,應用型本科院校應該順應時代的發展,培養統計學專業高層次人才。

二、統計分析與數據挖掘的區別與聯系

運用統計學當中的統計方法,可以對分析的對象進行定量和定性的活動,這個過程就是統計分析,在整個過程當中需要對數據的性質進行確定,仔細的對群體當中的數據關系進行有效的劃分。通過建立有效的模型來總結數據和基礎群體之間的關系,對于未來數據的發展趨勢,一定要通過預測來進行分析。在判斷數據之間是否存在關系的過程當中,需要采用推斷統計的方法來進行確定,對于每一個統計值都要進行總體特征來進行推測。總體參數估計還有一系列的方法都可以進行龐大數據分析,在分析之前首先就是要確定目標數據群,其次才可以在大量的數據當中篩選出具有決策的信息內容。數據挖掘的數據量是非常大的,在龐大的數據群當中需要找出一些規律,這樣才可以進行精準的數據挖掘和數據分類。在數據挖掘的整體過程當中,需要對業務進行定義需求分析,明確問題所發生的整體范圍,對相關的模型進行最初的定義。在準備數據的過程當中,需要對一些錯誤的數據進行刪除,如果在數據當中出現數據員的不穩定性,就要對數據源進行精準的測定。數據挖掘過程當中需要瀏覽大量的數據群,在大量的數據中需要計算出最大值和最小值,通過相應的數據測量可以得出最新的模型。對于模型的性能以及相關配置要進行不斷的驗證,驗證完成之后才可以對模型進行初級測試,在不斷的測試當中就可以得出最佳的模型。在所有的基礎測驗完成之后就可以生成模型,生成模型的過程當中,首先要對模型的結構進行創建,然后再對數據列以及一些數據結構鏈進行數據源測定。

三、大數據對統計人才及統計教育的機遇與挑戰

對大數據的應用現狀和未來的發展趨勢展開一系列的調查,其中最受關注的大數據技術就是數據分析、數據處理、數據采集。在大數據發展的背景之下,企業在數據管理方面面臨著許多挑戰,在企業當中缺乏專業的大數據管理人才,由于缺乏該方面的人才,就導致在大數據處理上存在著一些困難。在對大數據進行分析和處理的過程當中,沒有結構化的系統調整,沒有引進新型的大數據處理技術,傳統技術在處理大數據的過程當中非常困難,想要引入新技術但是門檻過高。在大數據快速發展的背景之下,許多企業都在爭先恐后地挖掘大量的數據,但是在擁有大量的數據之后,卻不懂得如何進行大數據處理。數據的結構包括結構化、半結構化和非結構化,只有對數據進行深入的分析和討論,才可以將數據的價值發揮到最大化。就目前我國企業對于大數據的利用情況來看,并沒有真正的對大數據的應用進行規劃,所以在應用的過程當中并沒有將大數據的優勢發揮到最大化。許多企業大多數都復制了大數據,但是企業當中缺乏大數據專業人才,在應用的過程當中就會影響大數據市場的未來發展。傳統的工作人員對于大數據的運用不清楚,大數據運用真正需要的是復合型人才,復合型人才需要掌握的知識范圍非常廣泛,包括數據分析、數學、機器學習、自然語言處理和統計學。統計學專業下面開設不同的方向,學生需要結合自己的學習特長來選擇適合自己的統計學方向,結合大數據所需人才的特點,有效地區制定應用型人才培養方案。對于統計學課程教學內容進行深化改革,通過更新教學的整體內容,使統計學專業更加貼近于時代的發展。重視教學方法的改革,為了有效提高統計學專業的學習效率,需要更新教師的教學理念,轉變教學的整體模式。通過應用一些教學案例來引出實際的問題,注重對于學生綜合能力的培養,不斷的去提高他們的動手操作能力和創新能力。建立較為完善的實踐教學系統,在用的過程當中去充實基本知識技能,不斷的去提高人才的培養效率。

四、結語

對大數據的研究過程當中應用統計學,大數據具有統計學的一些特點,需要對應用統計學專業進行深刻的研究。統計學教育主要是為了培養獨立完成問卷設計的高級統計人才,現代統計學專業仍然保留著傳統的課程設置,根據未來就業方向以及具體就業層次,需要對統計學的課程內容進行資源有效的分配。通過建立有效的模型來總結數據和基礎群體之間的關系,數據挖掘的數據量是非常大的,在數據挖掘的整體過程當中,需要對一些錯誤的數據進行刪除,在不斷的測試當中就可以得出最佳的模型。

參考文獻

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