大數據背景下信息管理專業統計學實踐教學體系設計探析

摘要：統計學是信息管理專業最先涉及數據處理的課程，是相關定量方法類課程的基礎且具有很強的應用性。隨著大數據時代的到來，數據的搜集、處理、分析方法都隨之改變，為了順應大數據時代社會對創新型信息管理人才的需求，統計學實踐教學體系的設計應進行相應的改革和創新。該文從課程內容、實驗數據、數據分析工具、考核方式，對大數據背景下信息管理專業統計學實踐教學體系的設計進行了探索性地研究。

關鍵詞：大數據;統計學;信息管理專業;實踐教學體系

中圖分類號：G424? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）33-0194-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

隨著現代信息技術的迅猛發展，大數據浪潮正以不可阻擋之勢向我們奔涌而來。大數據時代的來臨，對統計數據的生產方式帶來了很大的挑戰，大數據是采用多種數據收集方式、整合多種數據來源的數據，采用現代信息技術和高速處理及挖掘、具有高度應用價值和決策支持功能的數據、方法及其技術集成。《統計學》是高等院校信息管理專業的核心基礎課程之一，它是信管專業最先涉及數據處理的課程，是相關定量方法類課程的基礎且具有很強的應用性。對于統計學課程而言，其課程目的在于使學生理解和掌握統計學的理論知識及統計方法，培養學生的統計思維。并應在理論教學的基礎上結合實踐環節，使學生在對數據搜集、整理、分析及展示的過程中，應用理論知識及統計學方法，選擇恰當的統計軟件和數據分析工具，發現在信息管理的實踐中信息間的內在聯系及其他客觀現象的規律，進一步加深對客觀問題的理解。

然而，隨著大數據時代的到來，面對時效性高、動態性強、非結構化的、復雜的海量數據，數據的搜集、處理、分析方法都隨之改變，這對高等院校統計學教學理論知識、教學方法與實踐環節的體系設計都提出了新的機遇和挑戰。很多教學同行也已在大數據的背景下，對統計學教學的很多方面進行了研究和探討，但在實踐環節方面的探究還有所欠缺。筆者通過對學生的訪談和調查發現，身處大數據時代的信管專業大學生，對統計學現有實踐環節的實用性和有效性都產生了質疑，因此我們有必要對統計學實踐教學體系設計進行新的探索。

1 信息管理專業統計學實踐教學體系的現狀及問題

目前我國大多數高等院校都已意識到《統計學》的應用性與重要性，該課程大多都配有適當的實踐教學課時，用以提高學生應用理論知識分析解決實際問題的能力。一般來說，信息管理專業傳統的統計學實踐教學體系主要包括課程內容、實驗數據、統計軟件以及考核方式四個部分[2]。

1.1 課程內容

信管專業統計學實踐環節的教學內容與理論教學內容密切相關，主要包含描述統計、數理統計、抽樣調查、統計預測與決策、回歸分析、多元統計分析、時間數列分析、指數分析等。我國高等院校信息管理專業開設的統計學實踐教學內容一般劃分為四個板塊：板塊一，對給出的實驗數據進行數據整理、繪制統計圖表，分析數據的集中趨勢、離散程度、分布形態等特征的描述統計;板塊二，對給出的實驗數據進行抽樣、區間估計、假設檢驗、方差分析等;板塊三，對給定的實驗素材進行相關分析，回歸分析等;板塊四，對實驗數據進行指數分析、時間序列分析及統計預測與決策等。統計學實驗內容設計以演示性和驗證性實驗為主，設計性與綜合性實驗欠缺。

1.2 實驗數據

目前，我國高等院校信息管理專業的統計學實踐環節，以學生到機房上機實驗為主。課上老師常常先交代實驗內容、實驗目的、實驗過程，然后下發與實驗指導書對應的實驗素材和實驗數據。學生應用老師指定的統計軟件，對照實驗指導書按實驗步驟操作一一驗證與理論相關的統計學方法及知識。絕大多情況下，學生都能順利進行實驗，教師只需在個別難點和易錯點處進行講解演示即可。

1.3 統計軟件

SPSS、Matlab、SAS、Stata都是我國常用的統計軟件，其中Excel在我國高等院校非統計學專業的統計學實踐環節中應用得最為廣泛。相比于其他幾類軟件，Excel具有常見、常用、易懂、易學、界面友好、兼容性強等多方面的優勢，Excel強大的數據處理能力及自帶的統計分析功能模塊，可以滿足傳統本科階段的信管專業統計學實驗教學要求[1]。

1.4考核方式

傳統統計學實踐教學的考核方案針對每一位學生，主要由四部分組成即實驗室考勤，課堂表現、實驗報告質量以及期末實驗考試成績。實驗室考勤與學生是否按時到達課堂，是否有缺課逃課等情況相關;課堂表現主要包括學生在機房是否按老師的要求進行實驗操作、有無上網、打游戲等違反實驗室紀律的情況發生等方面;實驗報告成績主要體現在實驗過程是否規范，實驗結果是否正確，實驗報告格式是否合乎要求，是否按時上交等方面;期末考試成績就是實驗課程全部結束后，分批上機考試后得出的最后成績。一般來說，實驗室考勤占10%，課堂表現占10%，實驗報告質量占20%，期末實驗考試成績占60%。

從以上四個部分的具體內容我們不難發現，傳統的基于Excel統計軟件的信息管理專業統計學實踐教學體系，缺乏與大數據背景的結合。傳統的實踐教學課程內容無法滿足學生在紛繁復雜的網絡數據背后，發現信息隱藏著的客觀現象間的一般規律的需求;實驗指導書既定的實驗數據不具備時效性和趣味性，與實踐中最新的市場動態毫無干系，導致學生對統計學實踐環節設置的意義和目的都產生了懷疑從而喪失主動學習的熱情;大數據時代下，單一的Excel軟件也無法實現對網絡數據的搜索及深入挖掘;面對龐大的數據，單個的統計學初學者很難獨立完成對數據的搜集、分析這一整套的處理工作，因此統計學實踐環節的考核設計也應在傳統的考核機制上進行改革和創新。

2 基于大數據的統計學實踐教學體系

大數據時代的到來提升了社會各行各業對數據的分析需求，在社會經濟的發展中，通過對海量數據的加工挖掘發現其背后潛在的規律及價值，為管理決策者提供理性的證據支持成為實現數據增值的關鍵。因此，社會對具有對數據進行專業化處理能力與具有數據管理能力的人才的需求也會隨之增加。大數據背景下，數據的收集、獲取方式，數據分析方法以及數據分析工具也都發生了巨大的轉變，統計學實踐教學體系的設計，應該順應大數據時代下社會對創新型信息管理人才的需求。具體設計如下：

2.1 課程內容

基于大數據背景的統計學實踐教學環節課程內容相比傳統的課程內容，設置時遵循“只增不減”的原則。把總體的實訓內容分為兩個層次，第一層次為保留原有內容的基礎性實驗，第二層次為新增的拓展性實驗，基礎性實驗采取課余個人自學的方式完成，而拓展性實驗涉及的大數據處理工具及手段，由教師在實驗室介紹性地案例講解，分小組自選項目合作完成。原因有如下兩點：

第一，隨著信息技術越來越早地融入課堂，如今大學生對計算機的應用能力已大幅提高，學生對Excel的很多功能已相當熟悉，對于與理論知識相應的驗證性實驗，學生完全可以對照實驗指導書自行完成。硬件方面，當今的大學生幾乎都有自己的個人電腦，極個別經濟條件不允許的學生，可以在圖書館的公用電腦或學院公用機房完成自學部分的基礎性實驗。如若遇到難點、疑點，學生可通過社交網絡平臺請求老師或尋求同學對其進行答疑解惑。總之，基礎性實驗可以通過學生課外自學，實現使學生理論結合實踐透徹理解統計學基本原理及方法的目的。

第二，拓展性實驗設計的目的旨在把統計學思維應用到大數據背景下的信息管理中去，學會把統計學思維和大數據結合起來去搜集數據、分析數據、發現規律，從而形成大數據背景下的統計思維。現如今，大數據所能帶來的巨大商業價值在各大領域中都發揮著重要作用。大數據幫助政府進行社會輿論監督、公共衛生安全防范、災難預警;大數據幫助城市實現智慧交通，為成千上萬的車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵;大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫藥企業提升藥品的臨床使用效果;大數據幫助旅游網站為旅游者制定滿意的旅游路線;大數據幫助娛樂行業預測明星、歌曲影視作品的受歡迎程度，并幫助投資者評估其合適的投資成本等。通過對大數據的搜集和數據處理，大數據背后所隱藏的規律對社會經濟管理的幫助無處不在。作為一個數據處理的初學者，在短短的幾節統計學實踐課程中不可能獨立完成某項與大數據相關的數據分析處理項目。因此，在實踐環節的拓展性實驗中，教師可以將學生分組開展項目式的延展性學習。課上，教師一方面盡可能地介紹一些與大數據處理相關的軟件和計算機語言，供有興趣的同學進行選擇性地學習;另一方面，更應盡可能地結合一些大數據處理的典型案例指導小組成員如何分工合作。課后，學生自行分組選擇本組感興趣的項目進行實踐，可以是對已知項目的驗證性綜合實驗，也可以是對未知項目的設計性綜合實驗。教師在課上的引導和學生課后的自學鉆研相結合，每組完成一項綜合性統計學實驗。所謂已知項目的驗證性綜合實驗，是指對已經發現的客觀現象背后的規律的驗證。比如可以分組驗證超市經典的尿不濕啤酒問題。小組成員選定當地超市，采用監控器觀察或回放等方式進行數據采集，然后對中國本土超市的這些數據進行分析和挖掘，檢驗這個適用于美國沃爾瑪超市的現象間的關聯性在中國市場是否同樣存在。所謂對未知項目的設計性綜合實驗，是指小組成員對客觀現象相關性和規律的探索，這類實驗有一定的難度具備挑戰性。比如小組成員可以設計如何幫助小超市分析顧客的購買習慣，為其推薦他們可能感興趣的優惠信息;如何幫助學校周邊的小餐館從大量客戶中快速識別金牌客戶。除了可以應用發放調查問卷的傳統調查統計分析方法之外，鼓勵學生應用大數據時代下的數據搜集、分析處理方法創造性地發現客觀現象內部隱含著的關聯和聯系。總之，通過拓展性的統計學實踐環節，讓學生明確大數據時代下團隊處理數據時的基本流程是數據抽取與集成、數據分析與數據解釋，以及大數據方面的核心技術包括數據采集、數據清理、數據存儲、數據挖掘等。

2.2 實驗數據

根據基于大數據背景的統計學實踐環節的課程內容包含兩個層次的實驗設計，實驗數據也應分為兩個部分。在基礎性實驗中，繼續保留傳統的實驗項目，顯然實驗數據也是由老師統一給出。而在拓展性實驗中，對統計學而言大數據將突破傳統的統計抽樣的方法，直接對總體進行相關分析更注重結論的相關性和實時性。教師應鼓勵學生使用多種設備和多種數據采集工具，采用多種數據收集方式、整合多種數據來源的數據。

2.3 分析工具

在大數據背景下的信息管理專業統計學實踐教學中，分析工具的應用不能再拘泥于傳統的統計軟件，但也并不是將以前的數據分析工具全盤拋棄。在基礎性實驗中，需繼續使用Excel來幫助學生迅速地完成傳統統計學實踐環節中所要求的實驗內容。但為了挑戰拓展性綜合實驗，在實驗機房教師應向學生重點介紹專業統計軟件SPSS和SAS，數據挖掘工具Python，一些免費、智能、簡單直觀的網頁爬蟲軟件如八爪魚、Content Grabber，開源數據分析工具OpenRefine、Knime、Storm、Hadoop等，數據可視化工具PowerBl、Solver、Infogram等，情感分析工具HubSpot's ServiceHub、Semantria、SAS Sentiment Analysis等，數據庫Oracle、PostgreSQL等。眾多的大數據分析工具不可能要求學生一一掌握，但教師應引導學生了解各數據分析工具的長處，應在學生進行拓展性綜合實驗的具體環節中，對解決問題時選擇何種工具給出恰當的指導和建議，并應鼓勵學生探索和學習新的數據分析工具。這有利于高等院校對能積極主動學習、能攻堅克難的創新型信息管理數據分析人才的培養。

2.4 考核方式

傳統的統計學實驗課程的考核方式主要實驗室考勤，課堂表現、實驗報告質量以及期末實驗考試成績這四部分組成。而將大數據的思維引入到統計學實踐環節以后，這種考核方式就不再適用了。基礎性實驗的自主性和拓展性實驗的合作性要求對傳統的考核方式做出創新性的改革。基礎性實驗的學習過程主要是學生自主完成，教師無法監控學生的學習過程情況，所以基礎性實驗以上機測試結果為考核依據，考試成績占個人總成績的40%。拓展性實驗的考核則相對比較復雜，分為按個人和按組考核兩部分。按個人考核的部分主要涉及機房的考勤、紀律及對于新的數據分析方法、新的數據分析工具的學習態度;而按組的考核主要涉及小組基于大數據背景的，對已知項目的驗證性實驗和對未知項目的設計性實驗的完成情況，完成情況以小組紙質報告和PPT講解兩種形式進行匯報總結。個人考核部分占個人總成績的20%，小組考核成績占個人總成績的40%。

3 結束語

本文總結了信息管理專業統計學實踐教學體系的現狀，并指出在大數據時代下統計學實踐教學的課程內容、實驗數據、統計軟件及考核方式設計的問題與不足。有針對性地將上述環節的設置進行了創新性探索，旨在更好地培養具有大數據思維的信管專業數據分析與數據處理的人才。

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【通聯編輯：唐一東】