大數據時代管理統計學課程教學改革思考

黎偉 李蓬實

摘要：大數據時代下，管理統計學課程內容體系和教學方法有必要進行改革和創新。在加強師資隊伍引育的前提下，通過變更思維和加強技術引領，結合大數據的特點不斷優化課程內容體系和教學方法，促進管理統計學的現代統計技術和計算機數據處理技術的融合，注重實踐、實驗環節，提升大數據時代下經管類人才的數據分析能力。

關鍵詞：大數據;管理統計學;課程建設

中圖分類號：G642.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9324（2020）22-0177-02

一、引言

時代在變，管理統計學的課程內容和教學方法要跟上時代步伐，與時代接軌。美國著名數據處理軟件公司SaaS提出大數據的4V特征，即容量大（Volume），數據以TB容量存在;種類多（Variety），有聲音、圖像、數字、文字等;速度快（Velocity），以微秒速度快速增長;價值大（Value），可能蘊含巨大的價值。

管理統計學是一門搜集、整理、篩選和分析數據內在規律的方法論課程，早已被國內外各大高校經管類專業列為基礎必修課。大數據時代，主要考慮三個問題：一是種類繁多的數據類型應該通過何種模型或者方法處理;二是高速產生的龐大的數據如何動態、批量處理;三是如何深度挖掘數據的價值。大數據給管理統計學的課程教學帶來變革和挑戰，也帶來了發展機遇，要求我們從新的維度重新思考管理統計學的教學內容和教學方法。

二、大數據時代管理統計學的教學改革策略

大數據時代，管理統計學的內涵雖然沒有發生改變，但是數據的越界收集、批量處理以及集成歸約等方面發生了翻天覆地的改變，進而是統計評價的維度、方法也發生了巨大的變化。大數據時代的管理統計學課程設置并不是對傳統統計學教學內容的背離，而是繼承和揚棄。

（一）樹立大數據統計思維

大數據時代數據類型的種類繁多，管理統計學課程教學中統計研究對象應從結構化的數據拓展到多種數據類型，包括文字、字符、圖像、聲音等，重新思考數據的定義和分類方法，并以此展開新的數據分析方法。此外，大數據時代除了傳統的問卷調查方法獲取數據外，還要善于利用搜索引擎和網站等信息源收集一切相關數據。這些非結構化的數據具有混雜、凌亂和容量巨大等特點，往往無法直接做數據分析，需要進一步清洗和歸并。在研究方法上，大數據時代統計分析方法側重相關關系而非因果關系，側重探索性數據分析而非驗證性數據分析，在應用中有可能挖掘到意想不到的結果。樹立統計新思維，主動適應時代發展，在管理統計學教學中融入大數據收集、整理和分析方法，通過案例給予學生全新的思考角度，是傳統管理統計學課程教學改革的主要方向。

（二）技術引領重構教學內容體系

無論是傳統管理統計學還是大數據時代管理統計學，經管類畢業生經過管理統計學的課程訓練，應掌握一個完整的統計分析過程：一是現實問題轉化為統計問題，把需要研究的實際問題轉化為統計上的研究假設;二是衡量現有數據是否可以提供足夠的論據，如果不夠，考慮如何增加樣本量或者通過歸并數據增加樣本的信息;三是選用合適的統計分析方法;四是分析結果以及結果呈現。

大數據時代，在面對海量數據尤其夾雜大量非結構化數據時，傳統意義上的統計分析方法已不足以應對，教學內容體系需要重構。數據挖掘技術帶來改革的契機，以數據挖掘為切入點適當增刪傳統管理統計學課程教學內容。傳統的管理統計學注重數據的收集和整理，教學重點在簡單數據整理以及圖表展示上，僅簡單交代數據篩選和過濾方法。但是在大數據時代，如何把海量的、非結構化的數據通過清洗而整理成為結構化的數據十分重要，因此數據整理比數據收集更為重要。在管理統計學教學中，以數據挖掘為切入點，重構管理統計學教學內容體系，不但有助于學生掌握現代統計技術，還有助于提升學生的數據處理能力。在講授數據收集和數據清洗時，課堂上使用Python、R或者STATA等軟件進行案例演示;借助翻轉課堂、SPOC等形式補充數據邏輯檢查、數據甄別等相關課程內容;推動學生自學編程語言等。最后，管理統計學是方法論，大數據背景下對學生動手和創新能力提出了新的要求。應壓縮描述統計學的內容，著重推斷統計學的內容，一方面可以增加實踐課時，組織各種專題研究和調查活動，指導學生組隊合作完成研究，另一方面，考慮開設數據分析專題實驗課程，讓學生更加專注數據清洗和數據挖掘等實踐。

（三）引育并舉，推進管理統計學師資隊伍建設

大數據時代，應加強師資隊伍建設。首先，師資引進方面，充分考慮大數據分析工作的交叉性，著重考慮具有計算機專業和數學專業背景的復合型人才。其次，鼓勵管理統計學骨干教師通過在線課程、軟件培訓、學術交流活動等持續提升自身能力，鼓勵骨干教師參與地方課題，從課題中提取應用案例，提升課堂教學效果，甚至還可以跨學院、跨學科組建教學團隊，整合資源，推行新文科下的學科交叉合作機制。

（四）以學科競賽、考證為抓手提升學生數據分析能力

通過指導、鼓勵學生參加全國大學生數據挖掘挑戰賽、中國高校SAS數據分析大賽等，創新人才培養模式，進一步提升學生的調研能力、數據分析能力。例如，學生通過爬蟲獲取網絡數據，對數據進行清洗，對不同的數據進行歸并，應用數據挖掘技術分析、制作業務報告，提供決策依據。讓學生體會到統計學和大數據知識的契合點，樹立大數據統計思維。同時，教師也可以從指導競賽中接觸到數據分析領域的前沿技術，加強兄弟院校之間的相互交流，感受到與兄弟院校之間的差距，進一步促進教師通過參加數據分析培訓、鉆研數據分析方法和技術，提升數據分析教學能力和教學效果。此外，鼓勵學生考取數據分析師（CDA）證書，以考代學，掌握統計分析軟件和計算機編程軟件，增強數據分析實踐能力。

三、結論

大數據時代下，管理統計學課程教學改革應積極應對挑戰，抓住機遇，變革課程內容體系和教學方法。挑戰在于當前的管理統計學理念落后、教學方法和教學落后，師資隊伍身體老化、心態老化和知識老化。這要求我們在加強師資隊伍引育的前提下，以思維和技術為切入點，結合大數據的特點不斷優化課程內容體系和教學方法，促進管理統計學的現代統計技術和計算機的數據處理技術的融合，注重實踐、實驗環節，以學科競賽、考證為抓手提升大數據時代下經管類人才的數據分析能力。

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Teaching Reform of Management Statistics Course in Big Data Era

LI Wei， LI Peng-shi

（School of Economics and Management， Dongguan University of Technology， Dongguan， Guangdong 523000， China）

Abstract： In the era of big data， it is necessary to reform and innovate the teaching content and teaching method of Management Statistics. Under the premise of strengthening teacher team development， through changing ideas and strengthening technical guidance， and continuously optimizing the course content system and teaching methods according to the characteristics of big data， the integration of modern statistical technology of management statistics and data processing technology of computer is promoted. And the data analysis ability of economic management talents in the era of big data is improved by focusing on practice and experiments.

Key words： big data; Management Statistics; course construction

收稿日期：2019-10-18

基金項目：東莞理工學院2017年校級質量工程教改項目“大數據視域下管理統計學教學方法改革與實踐”;2018年校級質量工程教改項目“經濟與金融專業教學改革”

作者簡介：黎偉（1979-），男（漢族），廣東東莞人，博士，講師，研究方向：產業經濟、經濟統計。