淺析大數據時代下統計學教育的發展論文
隨著社會經濟的迅速發展，科技信息技術的進步，大數據走入了我們的日常生活，大數據的統計與分析影響著各行各業的發展。因此，對大數據的統計顯得格外重要，在大數據時代研究統計學的發展也顯得尤為重要。
由于科學技術的不斷發展，大數據席卷了全球，各行各業在經營管理中都離不開大數據的統計與分析，對于政府單位來說，大數據更如經常便飯，大數據主要利用多樣式和多層次的采集方式進行數據采集，在分析數據時利用現代科學技術手段和高速處理數據的信息系統，分析的數據結果為公司或者政府單位的決策做參照。大數據的發展給統計學不僅帶來了機遇，更重要的還有挑戰。一方面信息技術和網絡科技的發展為數據收集和整理帶來了便利，另一方面由于近幾年電子商務的迅速崛起，數據量更加的繁雜，所以又給數據統計時帶來了麻煩，種類不斷增多的大數據資源，正在成為政府統計部門分析研究的重要領域。
一、大數據與統計學的區別
我們就大數據自身而言，要想在信息化迅猛發展、數字爆炸式增長的現代信息平臺中尋找到自己想要的有效數據，就必須依靠數據統計來完成。這就充分證明了關于大數據的相關研究是要和統計學緊密的聯系在一起的。但是其與統計學也存在巨大的差別，它的使用模式和運用方式是不一樣的。統計學需要依靠樣本抽樣的方法來進行數據整體和提煉的，這就意味著會有人力、物力以及財力的投入，其成本相對于大數據來說是比較高的而且過程是相對比較繁瑣的。而大數據主要依靠網絡信息平臺，在海量的電子數據信息中查找自己所需要的數據，具有來源廣、數據量大、整體性的`特點，其是以整體的數據作為一個大樣本進行工作的，數據相對于統計學來說更加的精確化及標準化。因此，統計學和大數據的結合過程中，要充分發揮大數據全面性和統計學高效性的特點，在利用統計學進行大數據樣本的統計過程中要對整體的數據資源進行選擇和篩選，這樣能避免樣本統計的弊端，還可以把樣本統計的優勢發揮到極致。
二、大數據時代下統計學教育的發展
(一)培養全方面素質人才
統計學專業的學生與文管專業的還不一樣，文學專業的以及管理專業的學生都比較善于交際，善于溝通，而統計學是理科專業，很多學生只善于埋頭做題計算，這樣的話在以后的工作崗位就會感覺吃力，因為做數據統計，必須要與其他部門學會溝通，協同工作這樣才能把數據統計和分析的準確。要鍛煉自己的交際能力和溝通能力，針對不同數據信息做出不同的溝通與交流，從數據中挖出有價值的信息，需要本身具有數據敏感性，但是對數據的敏感程度也不是先天所帶來的，更不是一朝一夕就能鍛煉出來的，而是要經過時間的積累和數據分析工作的磨練，同時也可以根據案例型的數據分析材料，積累閱歷，提升對數據資源的敏感程度。
(二)培養統計學專業的應用型人才
大數據時代下培養的統計學應用型人才應該具有兩方面的基本素質，第一是概念性的，也就是說統計學的相關人才應該掌握統計學基本理論知識和基本素養，這是基本要求，也是培養統計學人才的前提。第二就是實踐性，也就是本文中我們提及的統計學專業的應用型人才，就是在實際操作中處理數據分析數據的能力，應用型人才需要利用理論知識解決實際問題，也需要有較多的經驗與閱歷，不能只會紙上談兵。在高校開展大數據分析學科中，最大的問題就是沒有真是可用的案例和數據，這就需要學校與公司企業走合作道路，這樣一來不僅可以得到真實有效的數據，還能將學生送到企業去實習，進行校企聯合，注重學生的實際操作能力，這是培養統計學專業應用型人才的關鍵點，也是統計學專業人才培養模式中的重點。
(三)促進統計學與信息計算科學的融合
在大數據的分析與研究時，僅僅憑借統計學科的支撐是不夠的，大數據的數據結構性特征已經拋棄了傳統意義上的數據分析模式的非智能化框架，而且數據分析需要利用新型的數據運算方式以及計算機技能分析，這也是進行數據分析的問題所在，因此要想做好數據統計和數據分析工作，只單單依靠單一的統計學科知識的人學習是遠遠不夠的，其需要的是數學，信息技術，統計學三門學科的融合發展，緊密結合三門學科之間的交叉發展，融會貫通，利用各科優勢資源相互彌補不足，這樣才能為大數據的收集，統計，分析做出科學準確的結果。
三、結語
學習統計學的優勢在于：我們可以利用統計學進行大數據的有效整合和利用，使得我們在使用數據時可以更加的便利和高效。隨著信息科學技術的進一步發展，來自各方面的數據出現井噴的狀態，這就增添了我們在數據統計和信息處理時的困難。在現在這個信息化數據爆炸式增長的形勢下，我們要充分全面的利用各方面的數據資源才能充分發揮統計學的優勢，做好預測和分析，同時充分將統計學的優點與完備的大數據資源實現有效的整合，讓統計變得通俗易懂。
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