大数据时代管理统计学课程教学改革思考

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　　摘要：大数据时代下，管理统计学课程内容体系和教学方法有必要进行改革和创新。在加强师资队伍引育的前提下，通过变更思维和加强技术引领，结合大数据的特点不断优化课程内容体系和教学方法，促进管理统计学的现代统计技术和计算机数据处理技术的融合，注重实践、实验环节，提升大数据时代下经管类人才的数据分析能力。
　　关键词：大数据;管理统计学;课程建设
　　中图分类号：G642.3 文献标识码：A 文章编号：1674-9324（2020）22-0177-02
　　一、引言
　　时代在变，管理统计学的课程内容和教学方法要跟上时代步伐，与时代接轨。美国著名数据处理软件公司SaaS提出大数据的4V特征，即容量大（Volume），数据以TB容量存在;种类多（Variety），有声音、图像、数字、文字等;速度快（Velocity），以微秒速度快速增长;价值大（Value），可能蕴含巨大的价值。
　　管理统计学是一门搜集、整理、筛选和分析数据内在规律的方法论课程，早已被国内外各大高校经管类专业列为基础必修课。大数据时代，主要考虑三个问题：一是种类繁多的数据类型应该通过何种模型或者方法处理;二是高速产生的庞大的数据如何动态、批量处理;三是如何深度挖掘数据的价值。大数据给管理统计学的课程教学带来变革和挑战，也带来了发展机遇，要求我们从新的维度重新思考管理统计学的教学内容和教学方法。
　　二、大数据时代管理统计学的教学改革策略
　　大数据时代，管理统计学的内涵虽然没有发生改变，但是数据的越界收集、批量处理以及集成归约等方面发生了翻天覆地的改变，进而是统计评价的维度、方法也發生了巨大的变化。大数据时代的管理统计学课程设置并不是对传统统计学教学内容的背离，而是继承和扬弃。
　　（一）树立大数据统计思维
　　大数据时代数据类型的种类繁多，管理统计学课程教学中统计研究对象应从结构化的数据拓展到多种数据类型，包括文字、字符、图像、声音等，重新思考数据的定义和分类方法，并以此展开新的数据分析方法。此外，大数据时代除了传统的问卷调查方法获取数据外，还要善于利用搜索引擎和网站等信息源收集一切相关数据。这些非结构化的数据具有混杂、凌乱和容量巨大等特点，往往无法直接做数据分析，需要进一步清洗和归并。在研究方法上，大数据时代统计分析方法侧重相关关系而非因果关系，侧重探索性数据分析而非验证性数据分析，在应用中有可能挖掘到意想不到的结果。树立统计新思维，主动适应时代发展，在管理统计学教学中融入大数据收集、整理和分析方法，通过案例给予学生全新的思考角度，是传统管理统计学课程教学改革的主要方向。
　　（二）技术引领重构教学内容体系
　　无论是传统管理统计学还是大数据时代管理统计学，经管类毕业生经过管理统计学的课程训练，应掌握一个完整的统计分析过程：一是现实问题转化为统计问题，把需要研究的实际问题转化为统计上的研究假设;二是衡量现有数据是否可以提供足够的论据，如果不够，考虑如何增加样本量或者通过归并数据增加样本的信息;三是选用合适的统计分析方法;四是分析结果以及结果呈现。
　　大数据时代，在面对海量数据尤其夹杂大量非结构化数据时，传统意义上的统计分析方法已不足以应对，教学内容体系需要重构。数据挖掘技术带来改革的契机，以数据挖掘为切入点适当增删传统管理统计学课程教学内容。传统的管理统计学注重数据的收集和整理，教学重点在简单数据整理以及图表展示上，仅简单交代数据筛选和过滤方法。但是在大数据时代，如何把海量的、非结构化的数据通过清洗而整理成为结构化的数据十分重要，因此数据整理比数据收集更为重要。在管理统计学教学中，以数据挖掘为切入点，重构管理统计学教学内容体系，不但有助于学生掌握现代统计技术，还有助于提升学生的数据处理能力。在讲授数据收集和数据清洗时，课堂上使用Python、R或者STATA等软件进行案例演示;借助翻转课堂、SPOC等形式补充数据逻辑检查、数据甄别等相关课程内容;推动学生自学编程语言等。最后，管理统计学是方法论，大数据背景下对学生动手和创新能力提出了新的要求。应压缩描述统计学的内容，着重推断统计学的内容，一方面可以增加实践课时，组织各种专题研究和调查活动，指导学生组队合作完成研究，另一方面，考虑开设数据分析专题实验课程，让学生更加专注数据清洗和数据挖掘等实践。
　　（三）引育并举，推进管理统计学师资队伍建设
　　大数据时代，应加强师资队伍建设。首先，师资引进方面，充分考虑大数据分析工作的交叉性，着重考虑具有计算机专业和数学专业背景的复合型人才。其次，鼓励管理统计学骨干教师通过在线课程、软件培训、学术交流活动等持续提升自身能力，鼓励骨干教师参与地方课题，从课题中提取应用案例，提升课堂教学效果，甚至还可以跨学院、跨学科组建教学团队，整合资源，推行新文科下的学科交叉合作机制。
　　（四）以学科竞赛、考证为抓手提升学生数据分析能力
　　通过指导、鼓励学生参加全国大学生数据挖掘挑战赛、中国高校SAS数据分析大赛等，创新人才培养模式，进一步提升学生的调研能力、数据分析能力。例如，学生通过爬虫获取网络数据，对数据进行清洗，对不同的数据进行归并，应用数据挖掘技术分析、制作业务报告，提供决策依据。让学生体会到统计学和大数据知识的契合点，树立大数据统计思维。同时，教师也可以从指导竞赛中接触到数据分析领域的前沿技术，加强兄弟院校之间的相互交流，感受到与兄弟院校之间的差距，进一步促进教师通过参加数据分析培训、钻研数据分析方法和技术，提升数据分析教学能力和教学效果。此外，鼓励学生考取数据分析师（CDA）证书，以考代学，掌握统计分析软件和计算机编程软件，增强数据分析实践能力。
　　三、结论
　　大数据时代下，管理统计学课程教学改革应积极应对挑战，抓住机遇，变革课程内容体系和教学方法。挑战在于当前的管理统计学理念落后、教学方法和教学落后，师资队伍身体老化、心态老化和知识老化。这要求我们在加强师资队伍引育的前提下，以思维和技术为切入点，结合大数据的特点不断优化课程内容体系和教学方法，促进管理统计学的现代统计技术和计算机的数据处理技术的融合，注重实践、实验环节，以学科竞赛、考证为抓手提升大数据时代下经管类人才的数据分析能力。 　　参考文献：
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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：东莞理工学院2017年校级质量工程教改项目“大数据视域下管理统计学教学方法改革与实践”;2018年校级质量工程教改项目“经济与金融专业教学改革”
　　作者简介：黎伟（1979-），男（汉族），广东东莞人，博士，讲师，研究方向：产业经济、经济统计。
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