数据分析师统计学基础范文
数据分析师统计学基础范文第1篇
关键词：成绩分析系统 理科基础课程 教学指导
中图分类号：G642.41 文献标识码：C DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.15.023
高等学校的理科基础课是理工科专业学习专业课程的基础，高等数学、线性代数、大学物理、概率与统计等课程也是本科生在低年级学习中的重点与难点。如果理科基础课程教学效果不理想，将导致学生在专业课程学习时数理基础不牢固，极大影响到以后高年级专业课的教学质量和教学效果。而闭卷考试是高等教育教学中的一项非常重要的教学内容，是掌握学生知识获取程度的主要方式及衡量人才培养质量的重要评价途径。
1 成绩分析的必要性
近年来，伴随高校对本科生大规模的扩招，生源质量明显下降、师资力量缺乏的问题进一步突显，致使各类课程，尤其是基础课程教学效果不佳，教学质量的下降等一系列问题。而作为教学效果反馈的一种主要形式，对于课程成绩的详细分析，可以对课程前一阶段教学效果作出评定，教师会获得教学情况的反馈，了解学生掌握知识和技能的程度，并据此调整教学的内容与方法，同时学生也会根据成绩分析判断自己的学习情况，对教师的教学实践和学生的学习活动都具有良好的反馈作用。[1]
目前，高校教育中教学管理系统中已经存储了大量的学生成绩数据，因此可通过构建成绩分析系统，筛选对教学有指导意义的有效数据，充分利用这些数据，得到制定决策的依据，成为提高教学质量、优化教学资源配置有效的途径。作为量化课程教学效果的重要指标，考试成绩很大程度上代表了学生对课程内容及知识能力的掌握情况，因此学生成绩的分析就显得尤为重要。作为高校的管理者，应该通过对学生的成绩分析，探讨基础课教学改革的方法，提出解决问题的相应对策。
2 传统成绩分析存在的问题
虽然目前很多高校已经运用成绩分析的方法，以期为教学活动的实施提供良好的反馈，但传统的成绩分析还存在很多问题，比如领导和教师都对其重视程度不够；成绩分析系统数据统计、计算方式单一，可操作性不强；各任课教师之间的分析方法不统一，横向成绩比较很难实现；没有形成良好的反馈机制。
2.1 成绩分析系统的重要性没有得到应有的重视
很多高校、学院和任课教师对于成绩分析并不是特别重视，忽视成绩分析的重要作用。没有对成绩分析系统的构建投入充足的人力和物力，也没有形成成绩分析系统的有效的运行和反馈机制。同时任课教师也没有把成绩分析作为检验教学效果的手段，并没有将成绩分析的结果正确地运用到之后的教学过程中去，造成成绩分析的虚有其名。
2.2 成绩分析系统所用分析方法过于简单
目前比较常见的成绩分析方法有以下几种：①等级分析法；②定性分析法；③图形分析法；④综合分析表。[2]成绩分析仅局限于对原始成绩分数进行简单、粗略的加工，分析的指标也仅仅为平均分，90或80分以上的学生人数，分析指标非常单一，同时没有构建有效的成绩分析系统，没有从多维度，多类型题目进行分析，分析结果不能全面真实地反映学生对课程内容的掌握程度，及课程的教学效果和学生学习情况。
2.3 没有建立行之有效的成绩分析反馈机制
虽然目前很多高校也在开展成绩分析的工作，但由于管理层、学院和任课教师都没有形成成绩分析系统的反馈机制，达不到成绩分析对教学决策、教学改革，任课老师改变自身教学方式的依据作用，成绩分析更多的流于形式。
基于以上几点，为帮助任课教师更好地了解学生知识的掌握情况，在科学数据分析指导下，改革教学模式及教学内容，构建详细有效的成绩分析系统势在必行。
3 成绩分析系统的构建
基于成绩分析对本科教学的重要性，以及传统成绩分析存在的问题，从2008-200年天津科技大学理学院创建了本科生成绩分析系统，首先应用于全校高等数学、概率统计、线性代数三门数学基础课的学生成绩分析，逐渐推广到大学物理、无机与分析化学、有机化学等各门数理化基础课中，积累了十余万条数据。教师将所教班级学生的成绩录入系统之后，系统自动产生统计结果。
此系统主要从六个方面统计数据：全校成绩分数档分布情况；按小题统计得分；各门课程总分分布情况；班级成绩排名情况；任课教师所带班成绩排名情况；学院成绩排名情况。按此六方面统计数据体现了本系统改进传统成绩分析的主要两大功能：
第一是对每份试卷每道题的得失分情况进行统计，为试卷质量评价提供充分的数据支持。通过这部分数据就可以利用各种统计公式，进一步对试卷从信度、难度、区分度、效度、覆盖度等指标进行质量评价。如图1试卷各题得失分统计：
系统的第二大功能是对全校的数理化基础课程考试成绩进行统计分析。教师将每个学生成绩按照各答题录入系统，系统自行计算平均分、及格率、不及格率、各分数段人数及比例分布，从而全面了解本次考试学生的答题质量；同时系统还提供各种查询方式，使用者可以按照“班级、学院、大班和任课教师”查询学生考试成绩分布情况，也可以查询班级、学院和任课教师的成绩排名。
4 成绩分析系统在高校的实际应用情况
成绩分析系统的创建对全校理科基础成绩有了更系统的统计和分析，最终目的还是指导教学，通过此成绩分析系统统计的数据体现的对教学的指导作用主要有以下几点。
4.1 指导了教学计划的修订工作
学生是否对知识进行了一定深度的吸收和理解，分析、解决问题的能力是否得到提升，这些都是检验教学计划制订是否合理完善，能否达到预期培养目的的标准。而考试成绩的分析结果能够比较清晰地反映学生对于这些知识的掌握程度，任课老师可以以此为依据，并结合实际教学情况，对制定新一轮的教学计划进行相应调整，以便做到因材施教的效果。[1]
4.2 为理科基础课程教师改进教学内容与方法提供了依据
成绩分析系统将各门课程的成绩进行分析后，提供给任课教师后，教师可以根据分析后的结果，判断学生对于课程各部分知识内容的掌握情况，了解自身讲课中可能存在的不足与缺失，并据此找出问题症结，在下一步的课程教学中调整教学内容和教学方法，以提升理科基础课程的授课水平及质量。
4.3 规范了各类基础课程的命题工作
教师在课程考试的命题中，一定要严格遵照教学目标对学生的要求，依据教学目标出题。通过对考试结果的评价，分析哪些试题能准确地反映出教学目标的要求，可以继续使用；哪些试题需要修改或淘汰等。尤其是目前各个高校都在试图通过利用计算机题库完成试卷的组织而真正实现考教分离，而试卷的分析对于题库的完善及改进组卷质量提供了第一手信息，利用分析结果的反馈信息建立并不断完善试题库，在此基础上提高命题、组卷水平，使每套试卷的平均难易度、试题区分度等指标更好达到预定的水平，使命题更加科学、规范。
4.4 促进了学风建设工作
通过横向和纵向考试成绩的分析，可以观察整个班级甚至整个年级的学风情况，有利于了解学生的学习态度、努力程度和学习效果，及时发现学生在精神、心理上存在的问题，以便进行妥善处理。成绩分析还可以与平时作业、上课纪律、出勤率、回答问题等情况有机地联系起来，及时反馈给学生管理部门，增加对学生学习管理与指导的针对性和实效性，促进学风建设工作。
4.5 为科学有效的教学管理提供了重要依据
成绩分析可以说是高校日常教学管理的重点工作之一，其作为高校教学质量监控过程的重要一环，越来越受到高校管理层和教师们关注。而我校成绩分析系统的构建不仅为理科基础课程教学改革提供了重要的参考，而且为学校及学院开展科学有效的教学管理提供了决策信息，为今后的教学质量评估奠定了良好基础。
自从建立成绩分析系统后，不仅应注重学院内反馈，在各次教学检查结束后，召开反馈会议，把教学检查、成绩分析和试卷质量评价中发现的问题，督导组提出的意见及建议反馈给教师本人。另一方面，还要通过反馈教师所带班级学生成绩，帮助教师明确个人教学效果在学院内所处位置，在此基础上教师总结教学经验，找出教与学两方面的差距和问题，拟定整改措施，充分发挥教学特长，不断形成与升华教学风格。同时另加注重日常教学信息的积累，尤其是定量分析理科数理化基础课的各类考试成绩的相关数据，这种方法更为科学，更加准确，更具说服力。此平台的建立，通过成绩分析平台撰写分析报告，上报学校相关部门和主管领导，为学校教学质量监控、分析、预警、决策提供数据支持，也将为其他高校理科基础课的教学改革提供参考依据。
参考文献：
[1]邱妍.成绩分析引发的思考[J].文教资料，2010，（33）：182-183.
[2]朱娴.成绩分析引发的思考[J].湖北广播电视大学学报，2012，32（11）：79-80.
作者简介：魏吉兆（1985-），男，硕士研究生，研究实习员，研究方向为理科基础课教学管理，天津科技大学理学院，天津 300457
数据分析师统计学基础范文第2篇
关键词：统计学；问题；对策
中图分类号：G420 文献标识码：A
文章编号：1009-0118（2012）04-0101-01
一、统计学的性质与特征
根据《不列颠百科全书》的解释，统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。著名的《韦伯斯特大词典》指出，统计是一门收集、分析、解释和提供数据的科学。美国著名统计学家MarioF.Triola在其《初级统计学》里也写到：“统计指的是一组方法，用来设计实验、获得数据，然后在这些数据的基础上组织、概括、演示、分析、解释和得出结论”。综合来说，统计学就是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。其中数据收集主要是通过各种调查以获取数据，数据处理是将数据用图表等形式展示出来，数据分析是选择适当的统计方法研究数据，数据解释是对数据理论分析结果的说明，最后就是从数据分析中得出与实际结合的客观结论。
统计学的性质决定了其既重理论又重实践的特征。统计学有较强的理论性，统计理论分析所用的方法基本上属于数学的范畴，因此要学好统计学必须要求学生拥有较扎实的数学基础，同时对统计分析数据的解释大多也要结合所研究问题的专业理论；统计学同时又有较强的实践性，因为统计分析的基础是数据，而数据都是来源于对社会实践的调查所得，最重要的是统计分析的结论是要用来解决实际问题的。
二、高校统计学教学存在的主要问题
（一）培养计划设置不合理。统计学的理论基础主要来自于数学中的概率论，因此学生在学习统计学这门课程之前必须要求已经掌握基本的概率论知识，否则就会导致学生的知识体系产生跳级现象。这种情况不乏实例，有高校的培养计划里就出现过统计学与概率论两门课程基本同时进行（如安排在同一个学期），甚至先上概率论后上统计学，这种不合理的课程顺序设置给教师教学带来了很多痛苦和无奈。
（二）只重数理推导忽视专业理论分析。很多统计学教师自身是学数学出身的，因此在给学生教授统计学时非常热衷于数理统计理论和公式的推导，而对统计分析数据的解释及结论的得出寥寥数言即告完毕，学生感觉不像是在学习一门专业基础课程，反而感觉像是在学公共基础课——数学，这不仅会造成学生学习很吃力，而且会严重挫伤学生学习该门课程的积极性。
（三）过分强调应用和应试，忽视理论基础。这种现象和上述的刚好相反，很多经管类专业的统计学教师自身数理统计基础并不扎实，所以在教授统计学时往往会侧重应用和应试，比如只要求学生记住某个公式、怎样套公式等等，但从应试的角度考虑这种方法有一定的效果，但是从根本上讲违背了教学的初衷，学生虽然可能会考试及格但不一定真正掌握了统计学的知识，不利于其今后的长期成长。
（四）教材依赖性严重，不结合实际。这种问题不仅出现在统计学教学中，很多高校老师长期上某一门课程，但连续多年都使用同一本教材，不仅自身知识结构不断老化，而且无法及时将社会上的新兴现象与专业课程理论相结合。任何专业课程的理论知识体系都是随着社会实践的发展而不断更新和完善的，而且任何一本教材都不可能将该门学科的知识体系概括得完美无缺，因此依赖单一教材上课既不利于学生学习，也不利于教师自身素质的提高。
三、完善高校统计学教学的对策
（一）改革专业培养计划和课程设置。作为经管类专业基础课程，统计学的主要先行课程是概率论与数理统计，其他相关先行课程包括高等数学、线性代数、经济学、管理学等等，这些先行课程大部分要到大二上学期才结束，因此在设置专业培养计划时应考虑将统计学课程最早只能安排在大二下学期，或者靠后。同时，在统计学理论课结束后可相应安排一门统计软件分析之类的实验课程，以强化学生对统计知识的理解和应用。以笔者所在的广西工学院管理系为例，该系六个本科专业均在大二下学期开设有《统计与统计分析》和《统计与统计分析实验》两门课程，其中《统计与统计分析》一般排在前十周教学，而相应的实验课则排在后十周，这种连串的课程设置既有利于学生对统计学理论的理解和巩固，也有利于对统计分析方法应用的掌握，通过这种训练学生会把自己学到的统计学转化成一门实用技术，终身受益。
（二）完善教师的知识体系，全面培养学生的知识和能力。统计学的性质告诉我们，它是一门理论和实践结合非常紧密的学科，数理基础决定了对理论的掌握熟练程度，而专业理论是实践分析的依据，二者均不可偏废。作为统计学的专任教师，应在这两方面强化自身的基础。因此，文科专业出身的统计学教师可适当加强概率论等课程的深入研究，而纯粹数学出身的统计学教师应该强化对所教授专业主要理论的系统学习，只有这样学生才能得到全面的统计学教育。
（三）抛弃教材依赖，积极尝试案例教学。传统的教学方式过于依赖教材，而鉴于很多教师习惯使用同一本教材的弊端，一方面应建议教师尝试更换新的教材，另一方面应积极鼓励教师引入案例教学。案例教学是对社会实践的一种模拟，它非常有利于训练学生理论联系实际的思维，让学生在课堂上就能够接触到各种类型的实际问题，培养学生综合运用理论知识去解决实际问题的能力；同时，大多数案例问题的解决方案不是惟一的，具有挑战性和灵活性，这也有利于调动学生学习的积极性和主动性。
参考文献：
\[1\]刘伟.高校财经类本科统计学教学改革初探\[J\].科教导刊,2011,(7).
数据分析师统计学基础范文第3篇
[关键词] 大学生；经管类专业；数据分析能力；职业竞争力；问题；策略
[中图分类号] G320 [文献标识码] B
近年来，随着全球经济一体化进程的加快和网络时代信息获取的便捷程度的极大提高，“用数据说话，做科学决策”已成为企业提高经营管理水平的必然选择，在全球500强企业中，90%以上的重要投资和经营决策都取决于充分的数据分析支持。数据分析在企业战略规划、项目投资决策、融资决策、营销决策、生产运营与管理决策中发挥的作用和价值日益显现，并已被我国政府部门和各行各业越来越多的企业所认同。在这一时代背景下，社会对项目数据分析师、市场调查分析师这些高技能应用型人才的需求旺盛，供给缺口巨大，据权威部门预测，在未来几年，我国对专业项目数据分析师的需求预计可达20万人，调查分析师的市场缺口则在100万人以上。面对社会对数据分析人才的强劲需求和高校经管专业毕业生就业难并存的局面，高校应充分地认识到，当今社会数据分析能力已成为经管类大学毕业生在职场中生存的一项核心能力，积极探讨提升经管类专业大学生数据分析能力的有效策略，对于更好地适应社会需求，提高大学生的职业竞争力具有重要的意义。
一、社会对数据分析人才的技能与素质要求分析
数据分析是指运用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行整理、分析，从数据中提取有用信息并形成分析结论，提出有价值的决策参考建议的过程。数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员。笔者通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查/市场分析师等职位招聘信息的搜索和分析，深入挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的技能和能力素质要求（详见下表1），以期为高校经管专业学生数据分析能力的培养提供参考。
从表1可以看出，数据分析能力是一种综合实践能力，它要求数据分析人员在了解行业状况及公司业务流程的基础上，构建数据分析的思路，主动地搜集相关数据，运用恰当的统计分析方法，借助于统计分析软件对数据进行处理和分析，从而得出分析结论，并撰写出有价值的分析报告。
通过以上分析，笔者认为，高校在经管类专业学生的培养定位中应对数据分析能力的培养给予充分的重视。应要求所有经管类专业的学生具备基本的数据分析能力，以适应本专业领域业务数据的收集、整理和初步分析的需要，并有针对性地培养出一批具有较强数据分析能力的学生，为他们考取项目数据分析师、调查分析师等资格证书创造条件，使他们有机会成为各行业中数据分析领域的高级专门人才。
二、经管类专业大学生数据分析能力培养中存在的主要问题
（一）经管类专业课程体系设置中缺少数据分析能力培养模块
当前，在许多高校经管类专业的培养方案中，较少设有专门讲授数据分析内容的课程。与数据分析相关的内容分散于《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程，学生虽然从多门课程中接触到与数据分析相关的一些内容，但各门课程的教学资源未能实现有效的整合，如，《大学计算机基础》课程一般在大一开设，该门课程中将Excel软件作为办公自动化软件之一，一般只讲授简单的文字和数据录入及处理，并未涉及Excel软件的高级数据分析功能。而《统计学》和《市场调查与预测》课程一般在大二开设，主要侧重于从理论上介绍数据的收集、整理和数据分析的各种方法，以及市场调查和市场预测的各种方法，这两门课程主要为数据分析提供方法论的指导。这样的课程体系设置中就缺少了将数据分析的方法与数据分析的工具结合起来培养学生数据分析实际技能的课程，致使学生并未能有效、深入地掌握实际的数据分析技能。
（二）缺少实用性强的培养学生数据分析能力的实践教材
近年来，一些出版社出版了一批以Excel或SPSS为分析工具的统计分析教材，如：黄等编著的《Excel统计分析基础教程》、邓维斌等编著的《SPSS19（中文版）统计分析实用教程》等教材，这些教材在内容体系上与《统计学》教材大体相同，教材内容涉及面广，与企业实际需求结合不紧密且难度较大，对于没有数据分析基础的学生来讲很难掌握，而且有些高级统计分析方法在企业的实际工作中也很少能应用到。
（三）缺乏数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍
培养学生的数据分析能力，首先需要拥有一支既懂数据分析理论又能指导学生统计软件操作的高水平的教师队伍，而长期以来统计学教学中一直存在的重理论，轻实践的状况，使得能够讲授《数据分析》实践课程的教师严重缺乏，这也是影响学生数据分析能力培养的关键制约因素。
（四）学生对数据分析存在畏惧心理
对于许多初次接触统计学和数据分析的学生，经常会对书中大量的数学公式和复杂的软件操作产生畏惧心理和回避心理，加之一些统计学教师在教学过程中对学生的学习没有加以正确的引导，致使很多学生从一开始就对掌握数据分析这门有用的技能失去了的兴趣和学习的信心，从而必然会影响到学习的效果。
三、经管类专业大学生数据分析能力提升策略的探讨
（一）完善学生数据分析能力培养模块
为强化学生数据分析能力的培养，高校经管类各专业的培养方案中应设置培养学生数据分析能力的模块。笔者认为，首先应将已开设的与学生数据分析能力培养相关的《大学计算机基础》、《数据库应用基础》、《统计学》、《市场调查与预测》等课程的内容进行有机地整合，在此基础上，在大三学年开设《数据分析基础》实践必修课，以加强学生数据分析的实际技能，构建学生数据分析能力的完备知识体系。同时，经管各专业还可根据需要增设《SPSS软件应用》作为专业选修课，以满足那些对数据分析有浓厚兴趣，准备考取项目数据分析师、调查分析师资格证书，有志于成为数据分析专门人才的学生的需求。
（二）开发实用性强的《数据分析》实践教材
借鉴社会项目数据分析师、调查分析师资格认证相关培训教材，编写一部《数据分析基础》实践教材，教材将以通用的Excel软件为分析工具，这样可以降低学习难度，从心理上拉近与非统计专业学生的距离，目的是使经管专业的学生掌握必知必会的数据分析概念、流程和操作，以适应社会对经管类应用型人才应具备基本的数据分析技能的需求。教材的内容体系将按数据分析的流程构建，具体内容将设以下7大模块：1.数据分析概述；2.数据采集；3.数据处理；4.数据分析（包括数据分析方法、数据分析工具的使用）；5.数据呈现；6.报告撰写；7.综合案例。
（三）培养一支数据分析理论与实践能力兼备的教师队伍
针对当前部分高校缺乏数据分析理论与实践能力兼备的讲师队伍的难题，学校可以采取“引进来，走出去”的办法多渠道解决专业师资力量不足的问题，一方面可以从其他学校聘请专业教师授课，也可以派出本学校中、青年教师到其他设有统计学专业的高校进行短期的进修学习，以提高数据分析的理论水平和实践能力，此外，学校还可以鼓励本校中、青年教师考取项目数据分析师等资格证书，以深入地了解社会对数据分析能力的需求，使学校的人才培养定位与社会需求能够实现无缝对接。
（四）培养学生对数据分析的浓厚兴趣
记得有一位资深的数据分析人士曾说过：“统计学是一门很难，但是很有趣，更是很有用的工具学科。懂得如何使用它的人总是乐在其中，而尚未入门的人则畏之如虎。”笔者结合多年的教学经验认为，要想将《统计学》这样一门多数人认为很难的课程让初学者理解它、接受它，对它产生浓厚兴趣，需要借助一些人们生活中的小案例，将难懂的统计学的基本概念和公式还原回生活当中，用来解释社会经济现象，帮助学生发现隐藏在数据背后的规律。总之，培养学生对数据分析的浓厚兴趣，是提升经管类专业学生数据分析能力的关键所在。
[参 考 文 献]
[1]邓维斌，周玉敏，高锡荣.经管专业数据分析能力研究[J].数字通信，2013（2）
数据分析师统计学基础范文第4篇
关键词：大数据；地方本科院校；经管人才培养
中图分类号：G4
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.085
地方本科教育必须面向区域经济发展，加快改革，实现经管人才的供给侧改革。统计大数据的到来，经管专业担负培养与社会需求匹配的可以进行大数据挖掘及分析的人才，这亟待改革大数据时代的经管人才培养方案。进行经管人才供给侧改革有必要，研究经管专业大数据人才教学改革极具现实意义。首先，从《2013年大数据市场应用与趋势调研报告》显示，全球28%的企业和中国25%的企业利用大数据进行分析市场，淘宝，阿里巴巴等都在利用大数据进行消费者消费喜好，发现空白细分市场进行蓝海战略营销计划。利用传统统计中的推断统计结果具有一定的抽样误差更迫切需求大数据经管人才。欧美著名大学和国内名校（北大、人大MOOC）的在线教育平台，为传统教育带来挑战。大数据时代，获取知识渠道多样化，人才培养方式通过利用有效的知识平台，促进师生教学共长，努力培养具有创新能力和意识的应用型人才极具意义。
1 大数据时代经管人才必备的技能
当前，我国高校培养的大数据分析人才集中于计算机科学与技术，人工智能等理工科极强的学科，市场对大数据人才的需求分别在各个专业尤其经管专业的大数据人才（金融、会计学、市鲇销调查等等）需求量极大，对从事经管行业的经管人才特提出更高的要求。
1.1 较强的经管专业基础
一个优秀的经管数据分析人员，首先应该具备扎实的统经济管理专业基本理论。经管大数据分析人才需要较强的专业基础及统计学能力，既要具备对现象的敏锐洞察力，又要有专业的经济学知识，扎实的传统统计理论基础，又要有大数据的挖掘能力及收集数据的能力。因此，大数据经管人才具备的行业知识储备越扎实，善于捕捉行业发展的热点与方向的能力越强，切合行业实际需要的分析结论越具有现实经济意义，这是大数据时代经管人才的复合型能力的体现。
1.2 计算机软件操作能力
传统的统计学理论及传统的统计软件（excel、spss）仅仅能体现学生的动手能力，动动鼠标能完成基本的数据分析，但对于数据分析模块及分析原理并不清楚，同时对计算机的编程能力较弱。大数据时代，数据分析范围不是抽样调研数据，不是传统的入户调查数据，而是对海量数据的挖掘及分析归类、分析得出结论，数据海量是传统统计软件完成不了的，大数据背景下，经管人才一定要具备计算机软件操作机编程能力，它主要涉及到数据库、程序设计、软件开发等计算机软件的各个方面。掌握的计算机能力水平越高，能够挖掘的数据信息越丰富，提供决策支撑力度就越大，发现空白市场，潜在客户的能力就越强。
1.3 扎实的统计学理论基础
大数据产生的基石是传统数据基础理论，传统统计主要的分析方法是统计和推断统计，通过样本数据统计量推断总体参数过程，从而描述总体特征。经管人才必备的实践能力必须首先建立在具有扎实统计理论基础之上的人才。拥有统计学相关理论知识，利用概率论及数理统计分析现实经济问题便能熟能生巧。大数据知识的掌握及充分利用，必须以统计学知识为前提。
2 大数据经管人才模式构建
我国经济发展之迅速，如何在现有经济条件下寻求新的经济增长源泉，发现新的经济增长空白，是建立在定性和定量分析的基础上，尤其定量分析及其重要。因此，构建大数据经管人才模式势在必行。首先是要培养大数据应用型教师团队。大数据人才模式的构建首先需要培养教育新思想的应用型教师团队，高校教师学习能力强，要主动充实自己，寻求专业前沿知识。应用型地方本科院校应鼓励授课教师向双师双能型转化，取得相关经管职业资格证书，并去企业兼职，这样才能成为理论兼实践相结合的实用性人才。同时，要培养校外知名专家到学校开设专题讲座，补充学校师资力量，只有与社会需求匹配的教师才能培养出与社会需求匹配的人才。其次是开放互动教学，培养具有数据素养的大数据经管人才。传统灌输式的教学方式及单一教学手段是当前课堂教学的主流，利用互动式思维，研讨式教学理念培养学生、激励学生的问题意识及批判思想，用收集大数据、大数据案例教学、大数据数据分析及相关问题挖掘学生的潜能。譬如，教师上课时，可以设计一个大型项目，需要大数据挖掘，学生组队进行挖掘数据，分析数据并设计算法，同时编程建模，撰写分析报告，从项目设计到结论生整个流程都是由学生完成。学校要多鼓励学生积极参加大学生各类创新实践项目比赛，从比赛中提升自己，锻炼学生的实践创新能力。第三充分利用校企合作平台，提升学生认知数据信息的重要价值。市场竞争激烈，经管尤其金融等行业以及电子商务专业的人才供需错位。当前教学内容重理论轻实践，重系统缺针对性，加速供需错位比。因此，学校可以搭建校企合作平台（非学校、企业、社会本位模式）的第四种“学校+企业”复合教育模式。该模式培养的经管人才以市场和社会需求为导向，整合双方优势资源，进行交换和合作，人才既有扎实理论基础，又有企业实践能力，并能在企业合作中完成自己不具有知识的积累，这将是学校完成大数据经管人才培养的重要补充和深化。校企教育平台建设（笔者所在院，现在正在逐渐搭建的与苏州产业园区的冠名班正是基于此思路）同时可以从具体的项目招收，共同构建课程体系，并共同修订现有人才方案完成大数据经管人才的培养，并从供给侧经管人才结构改革方面实现人才的匹配供给，从而培养出具有独立利用大数据思维及能力进行经管数据挖掘、整理分析、管理与决策的经管复合型人才，以适应社会发展之需。
3 结语
随着大数据时代的来临，经管数据的海量特征，尤其金融会计行业的整体数据规模巨大特征，其客户及商业商户交易数据的价值既蕴含商机又能开拓潜在市场，对我国经济发展将会带来巨大变革，但当前经管大数据挖掘人才稀缺，形成了供需错位的现象，通过大数据应用型经管人才的培养，培养高水平及实践性较强的经管人才既能适应当前的社会发展，又能对区域经济的发展起到重大贡献，同时也能解决毕业生一毕业就面临失业的尴尬局面。因此，地方高等院校培养实践性、应用型的经管人才势在必行。
参考文献
[1]韩学军.发达国家应用型创新人才培养模式的比较研究[J].理论界，2009，（1）.
数据分析师统计学基础范文第5篇
关键词：应用技术型；多元统计分析；课程实践教学
中图分类号：G4
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.05.071
0引言
多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合自然科学和社会科学的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关（Ⅰ）和（Ⅱ）、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。
多元统计分析是一门研究多指标随机现象统计规律的统计学科，随着计算机的普遍应用和软件的迅猛发展以及大数据时代的来临，使得自然科学和社会科学的各个领域都广泛的用到多元统计分析方法，比如在经济、金融保险、生物医学、环境数据、管理工程等相关领域。尤其是多元分析方法在处理多维数据时，它必不可少的分析工具。作为统计学的主要分支，多元统计分析方法正在向人类生活和生产的每一个角落渗透，其分析理论也在实际应用中逐步的完善和发展。多元统计分析也可以对国家的宏观经济形势进行深入分析，并以直观的方式进行宏观经济建模，为经济决策提供了理论支持。
所以，作为讲授多元统计分析这门课程的老师，扮演着相当重要的角色，那就是如何引导学生学习和掌握这门课程，为学生进入理论研究部门和实际应用部门打下夯实的基础。培养应用型统计学人才，应当是既能够胜任企事业和行政职能部门的统计人才，又是能从事市场调查与分析、经济统计与预测的经济人才。于是本了如下的践与探索。
1《多元统计分析》课程实践教学现状
1.1数理统计学基础知识不足
《多元统计分析》是运用数理统计学的方法来研究多指标随机现象统计规律的一门统计学科。它是一元统计分析在维度上的推广。同时，《多元统计分析》也是数理统计学的一个重要分支。所以数理统计学基础是至关重要的，而数理统计学基础偏理论一些，不会有太多的应用题，抽象的概念很多，之所以感觉抽象是因为忽略了定义的来源和下定义的出发点，这样就很难理解抽象的概念，运用就更谈不上了；很多同学在学习过程中不注重各种定理的来源和证明，其实这些定理的证明过程也是必须要理解并能掌握其证明方法的。整个几门数理统计学基础课程线性代数基础、矩阵论、概率论与数理统计基础知识的不牢固，更何谈融会贯通了，而多元统计分析这门课程是建立在有一定数理统计学基础上的，尤其是概率论与数理统计方面的基础知识，因为教材中都是一些联系很紧凑的理论，而且有些推证简化了过程的证明和计算，如果没有一些数理统计学基础，就不知道定理结论的来源，这样只能是死记结论，导致不能很好的应用所学知识，如果没有这些就不能更好的掌握多元统计分析的理论与方法，也不能更好的理解多元统计分析中的基本概念。
1.2重传统的数理逻辑的推证，轻统计思想的讲解
我们在整个实施教学过程中，经常使用的教学方式是强化传统的数理逻辑的推证，简化对统计方法适用性的变别能力以及利用这些方法分析经济数据能力的练习，这是老师们在讲授多元统计分析这门课程时经常会忽略的问题。学习多元统计分析的最终目的是要应用于现实，分析和解决现实问题。老师在讲授这门课程时往往侧重在数理方法的推导上，这也导致很多同学把重点放在反复推敲理解这些证明过程上，而对于分析方法和公式在现实中的应用并不重视。因此学生只是被动性学习，没有主动去探索问题，最终也不知道如何使用统计分析方法。
课程教学方法还是照搬我国传统的理科教学方法，即“重点知识+例子说明+技巧解题”，这种固定的教学过程，看似完成了教学任务，但是学生的学习效果不能得到保证，这些技巧大多情况是学过之后很快就会忘记，所以我们也可以感觉到，当前多元统计分析在教学中存在一些问题，我们只是一味的强调怎样运用技巧解题，不去教学生如何用方法处理实际问题，这样的教学失误只注重理论上的教与学，既缺乏探究性和开创性，又缺乏实际运用训练。很多学生反映总是有种学到的不能用到实处的感觉，学习也是为了应付考试，所以这种传统的教学方式难以培养应用技术型统计学人才，与其他先进的学科教育相比缺乏生动性与普遍性。
1.3案例教学中存在的问题
案例教学法的采用给多元统计分析学科的教学实践带来很多好处，然而，如果运用不适当，其好处和作用就不能真正体现出来。但是如果忽略理论知识的学习，只是重视案例的学习，此类主要体现在学生身上。例如在教学实践中老师们经常会遇到学生建议少讲理论知识，多增加案例分析的情况。在学生们看来，理论性的概念和统计原理太单调乏味，然而忽视理论知识的学习，没有牢固的基础，不能积极参与到具体案例分析的讨论中来，听而不思考，思维过程就难免具有依赖性，即被动的接受学习，这类学生普遍缺乏体验性学习和研究性学习。而且，目前大多数高校统计学科教师在案例教学中所采用的案例素材也有不少问题，主要体现在以下几个方面：第一，不能很好地结合教学目的选择案例。任何学科案例教学所使用的案例都应该服务于教学目的，若是不能明确案例教学要解决的是统计领域内什么层次的问题，要提高的是学生哪方面的能力水平，案例教学就无法达到预计的效果。第二，教学实践中使用的案例时效性较差。没有结合社会经济的热点问题开展案例教学，难以被学生理解、接受和认可。在这种传统教学案例中，我们只看到知识的积淀而感觉不到对求索的追求；只看到记忆与理解而感觉不到质疑与批判；只看到“学会”的成果而感觉不到“会学”的收获、“乐学”的体验。
2应用技术型统计学人才培养中《多元统计分析》课程实践教学的创新研究
我们要以统计学思想的培养以及统计学方法在经济管理领域中的应用作为本R到萄У幕本目标，推动教学方法的改革。我们经过自己的教学实践与思考指出了多元统计分析学科教学中存在的问题，并就改进多元统计分析学科教学提出了若干建议。
2.1以我国经济真实数据编写案例，结合社会热点开展案例教学
在进行案例教学的过程中，多元统计分析要注意以我国现行经济运行中的真实数据为素材编写案例，并结合社会经济的热点问题开展案例教学。比如“以我国2013年-2015年的社会消费品零售总额的真实数据为样本建立统计预测模型，并利用该模型对2015年-2017年进行社会消费品零售总额的预测分析”；“以我国2013年1季度至2016年4季度的GDP季度真实数据，建立统计预测模型，估计与检验，然后预测2017年1季度至4季度的GDP。”如果我们准备这样的案例进行教学，就能使学生对所学的东西感兴趣、有好奇心和探究欲。
作为一种综合分析方法，多元统计分析只能作为一种定量和定性分析的工具，对案例进行深刻剖析。在案例教学实施中，应当以学生为主体，教师处于主导地位。任课老师需要及时掌握案例教学的进度，把握住同学们课堂讨论的内容和方向。案例教学法有利于激发学生学习的积极性和主动性，我们学习多元统计分析这门课程就是要学会处理数据并能进行定量分析，如统计预测法、核算的方法、指数模型方法、经济计量方法等，因此，在教学实践中任课教师需充分利用案例法开展教学活动，注重对学生们进行统计方法适用性的识别能力以及利用这些方法分析数量经济数据能力的训练。而在选取教学案例方面则应该注意把握选取案例的目的性、时效性和实用性，即要使所选取的案例既符合理论知识一致，服务于教学目的，又能紧跟当前社会经济发展，同时还一定要选择教师自己能够把握，学生便于理解、掌握和认可的案例。
2.2积极开展实验教学，将理论教学与实验教学相结合
实验教学是多元统计分析课程教学中必不可少的环节。学生通过亲自操作，能够加强对各统计分析方法的理解，并从中探索出一些新问题。然而，在教学过程中也出现了一些新问题。具体的来说，理论教学和实验教学有些脱离，理论教学的原理及其步骤的推导与实验基本脱节，使学生感到理论推证的没必要，实验教学中，使用统计MATLAB软件、SPSS软件、SAS软件、R软件等的缺点是只求结果不论原因和运行环境，理论的学习得不到实践环节的练习和巩固，使学生难以琢磨，就像“雾里看花”，这样实质上没有达到课程教学真正的要求。作为一套可以提供一些集成的统计工具，统计软件更重要的是它可以提供各种数学计算、统计计算的函数，并使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至还可以创造出符合需要的新的统计计算方法。例如MATLAB软件就是借助软件的统计工具箱中计算的函数完成，在实验教学过程中，我们强调训练对实验结果详细的统计分析能力，要学生根据所学的多元统计分析方法的理论步骤，分步骤编程独立完成。这样不仅使学生确实掌握各个多元统计分析方法的基本原理与步骤，而且也有针对性的使学生学习了MATLAB软件中相关基本的操作方法，真正地做到掌握该软件，在实验环节又一次巩固了学生对理论问题的学习，在实验完成后要求同学根据自己的亲自体验写实验报告。这样在每次实验中，大多数学生在实验中都有收获而且会有更深刻的思考，从而达到了教学目的。
2.3拓宽学生视野，加强师资建设
除了从实践中寻求帮助外，还应尽可能给学生们提供与统计学专业相关的、教师交流的机会和平台，使学生们切身感受到学习多元统计分析的重要性，从而调动学生学习统计学的积极性；适当吸纳优秀学生加入到教师的相关科研活动中，充分挖掘学生学习和研究的潜力，这样不仅注重了学生的“学”，同时还让学生体会到学习不仅是学的过程还是一个探究的过程，这样不仅优化了教学质量，还能取得更佳的教学效果。与此同时，统计学教师要保证有充分的时间去学习和掌握经济统计领域相关的实务操作，因此学校可适当安排教师分批去企业培训和锻炼，以此提高教师自身在统计实务方面的处理能力，增强教师的实践经验；有条件的学生还可以定期组织部分教师外出培训学习，提高教师在统计实践方面的水平，鼓励专业教师积极参加统计专业相关的技术资格考试以取得相应资格证书，达到“双师型”教师的要求；聘请国内高校相关专业知名教授做学校的兼职教授来指导青年教师，通过与本专业知名专家学者的亲身交流和学习提高青年教师的专业理论水平和实践教学水平；在教学实践方面，学校可以充分调动各方资源，如聘请公司、企事业、地方统计部门等实践能力强的专家或青年教师担任学生专业实践的指导教师，开阔学生们的眼界，帮助提升统计学课程实践教学的质量。
2.4在教学中融入数学建模思想
数学建模方法侧重于对实际问题的处理，在实际问题中庞大的信息数据量往往在对数据的处理和分析上提出更高的要求，要从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出有规律性的结论，必须要掌握必要的统计分析工具，一些具有实际意义的数学建模实例，成为多元统计学分析应用的经典材料，这正是多元统计分析的“用武之地”，用多元统计分析方法解决了实际问题，这也正是多元统计分析解决了数学建模问题，即所谓融入数学建模思想，也提高了学生处理实际问题的能力。在讲授多元统计学分析课程中融入数学建模思想与方法，结合元统计学分析中基本概念、公式、统计理理以及分析方法的教学，鼓励学生积极运用统计软件和工具，对现实生活和产生的真实现象和数据等信息加以整合、归纳，经过演绎、求解以及推断，从统计学专业角度给出分析与预测，再经过翻译和解释，返回到实际生活中，用实践来检验这些数据的准确性。通过“实践―理论―再实践”的循环，让学生采用数学建模的理论与方法在平常的学习中掌握多元统计分析。
3结束语
通过《多元统计分析》课程实践教学的创新研究，一方面，可以理清今后统计类专业建设的方向，即以培养学生综合运用统计理论知识和方法解决实际问题的综合能力和实践能力，作为统计人才培养改革与专业建设的导向。另一方面，通过对统计类专业实践教学创新模式的探索，可以使该专业的课程实验、毕业设计、生产实习等与统计实际工作联系较密切的环节既按照教学要求实施，又能有针对性地增强教学效果，这对提高该专业的实践教学质量具有关键的教学研究意义。更重要的是，对实践教学创新的探索，能够充分体现该专业产学研结合的统计人才培养特色，进一步推动该专业教育教学改革和发展，也更加拉近该专业学生与经济管理部门、相关企业的距离，进一步消除学生对统计工作的陌生感，缩短毕业生进入统计工作岗位的适应期，这对扩大毕业生就业面，增强毕业生就业能力，提高该专业以及学校的社会知名度，也具有现实意义。此外，统计学是作为我校学科整体布局中的一个重要组成部分，构建培养技术应用型人才的统计学专业实践教学体系，将推动统计学专业的教学模式改革，也将给其他学科专业的教学改革以一定的示范和启发。
参考文献
[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京：北京大学出版社，2005.
[2]王静敏.多元统计课程的创新改革研究[J].统计教育，2007，（10）：2425.
[3]丁立旺，黄娟.对财经类专业概率论与数理统计课程的教学反思[J].当代教育理论与实践，2015，7（4）：4648.
数据分析师统计学基础范文第6篇
随着计算机的日益普及和计算机技术的不断发展，深刻理解统计学课程的基本内涵和基础理论，并能够灵活运用统计学方法解决社会经济生活中的实际问题成为统计学发展的趋势[1]。在这样的趋势下，《管理统计学》课程不仅要强调基础理论的教学，更重要的是要为学生能够灵活运用基本理论解决实际问题提供方法、思路及实践指导。
1 教学目的与要求
本课程的目的在于培养学生使用数据分析工具的能力[2]。因此教学必须从实际出发，首先阐述清楚管理统计学各种方法的实际应用背景与其所解决问题的定位与对象，在此基础上强化基础统计理论与方法的学习，并选择相应案例运用统计软件进行计算与分析。使学生能够深刻理解统计学思想，以及统计方法所能够解决的问题以及解决问题的思路、方法与工具，并能够综合运用统计理论与其他经济、管理理论进行分析与解决实际问题。通过教与学，使学生具备以下能力：
a、统计软件SPSS上机操作的能力；
b、利用统计软件处理统计数据的能力；
c、面临实际问题选择适当的统计分析方法的能力；
d、解读软件处理结果并支撑实际决策问题的能力。
2 传统教学中存在的问题
2.1先导课程基础薄弱
管理统计学的先导课程为概率论与数理统计，一般学校概率论与数理统计课程的开设学期为大学二年级上学期，而管理统计学的开设学期为大三下学期，两门课程教学间隔时间较长，导致很多学生在学习管理统计学课程时，对于概率论方面的基础知识少有印象，造成对管理统计学中的一些知识点理解起来较为困难，例如假设检验部分内容，统计学需求得显著性P值，而P值的计算方法则是属于概率论课程的教学内容。由于知识点衔接不上造成很多学生学习统计学时，知其然而不知其所以然的情况。
2.2理论教学方法单一
传统教学手段单一，主要以教师讲授为主[3]。教师通过讲述、课件展示的方式将知识、技能传授给学生，使得学生经常处于被动的位置。虽然能够教师能够用较短的时间将知识系统、全面地教授给学生，但是不利于学生积极性的调动。这种教学方法不仅费时费力，而且达不到要求的教学效果。另外一些统计分析方法，需要大量数据，并且计算较为复杂，因此讲解难度较大， 而且无法连贯下来。如果教师照本宣科，平铺直叙，不结合案例讲解[4]，就会让学生觉得枯燥无味，晦涩难懂，从而降低学习兴趣与积极性，影响教学效果。
2.3实践教学环节薄弱
在信息时代的今天，不会通过计算机手段，使用相关的统计分析软件，统计学就没有了用武之地[5]。而很多院校的统计学教学缺乏相应的实践性教学环节，学生虽通过课堂学习了统计学的基本概念和理论，掌握了一些数据统计分析方法[6]，却没有掌握将统计理论和方法应用到实践当中的工具和手段，常常只会手工运算， 遇到一些比较复杂的数学模型， 就只能纸上谈兵。缺少实践是整个问题的关键， 使得不能利用一些成熟的统计分析软件去求解问题。只有通过大量的上机操作训练，才能让学生真正掌握统计分析软件，并能正确地应用。
3 教学改革研究
3.1基于案例驱动式的理论教学
在进行管理统计学知识点讲解时，以一个真实的统计分析案例贯穿于整个理论教学，从研究的设计、数据的收集、数据的整理、数据的预分析、统计制图、统计制表、假设检验、相关分析到回归分析，对每一个知识点都通过理论讲解与实际案例相结合的方式。理论知识为案例分析的准确性提供了保证，案例分析是对理论知识的升华。进行课堂教学组织时，可以采用案例讨论的方式，在老师的指导下，组织学生来对案例进行分析、讨论，并在对统计结果进行分析的基础上得到统计结论。这种案例的教学方式加深学生对于知识点的理解，同时能够帮助学生建立一个完整统计分析研究的思路。
3.2以理论教学为基础的模块化实践教学
实践教学是巩固理论知识和加深对理论认识的有效途径。针对不同专业的学生，选用不同的统计分析软件进行教学，对于非统计学专业，可采用功能强大且操作简单的SPSS进行实践教学。在进行实践教学时，根据统计分析软件的结构将教学内容进行模块化分解，例如可分为数据设计及录入模块、数据整理模块、统计描述模块、统计分析模块、统计建模模块。针对不同模块的特点采用不同的案例数据进行演示，让学生对于统计分析的过程的阶段化有更深的理解。通过实践教学使学生学会将调查所得的信息转化为SPSS可处理的数据，并通过SPSS软件进行统计处理，获得更深层次的数据认识，挖掘出隐藏在数据中潜在的规律和特征，从而为统计决策提供依据。
3.3以实际应用为导向的课程设计
在理论教学结束后增加课程设计环节，让学生自由组合3-4人为一组，完成一项统计分析研究。要求学生结合社会热点，以统计学课程和理论知识为基础，设计调查问卷，进行实地调研，对搜集的数据进行分析，将收集的的数据描述转换为数据文件，然后进行描述统计分析和推断统计分析，在此基础上进行多元统计分析和统计建模，最后总结设计过程，整理课程设计的书面材料，撰写并提交一份统计分析报告。通过课程设计能够培养学生主动运用统计方法进行调查研究去看待和解决实际问题的能力，提高学生利用统计分析结果达到决策支持的能力。
4 教学改革的实施
我校属于应用型本科高校，对于信管专业学生的要求为：要具备信息获取、组织、分析的能力，就必须学习统计学相关的知识。在信息管理与信息系统课程体系中，统计学的基础知识是学生学习管理知识的基础，统计学中的一些统计分析方法也是学生在后续课程学习的基础，因此，统计学在信管学生的知识结构中占有举足轻重的地位。据此制定了教学改革后的《管理统计学》教学大纲，如表1所示。
数据分析师统计学基础范文第7篇
一、统计从业资格认定工作
㈠根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》(国务院第412号令)、《统计从业资格认定办法》(国家统计局第10号令)精神以及广东省统计局的相关安排，*年9月21日进行统计从业资格考试，考试科目为：《统计基础知识与统计实务》和《统计法基础知识》两科。
㈡要加大培训工作力度，扩大规模，进一步提高统计人员的业务素质，使更多的统计人员通过培训获得统计从业资格。培训对象为：不具备统计从业资格的在岗专(兼)职统计人员和有志于从事统计工作的人员。
㈢实行考、培分开原则，统计从业资格承办单位不得组织相关培训。
二、统计人员继续教育
*年我市统计专业继续教育主要开展以下项目：
㈠统计电算化培训—马克威软件与当代数据分析
马克威分析系统是中国第一套完全自主知识产权的大型统计分析和数据挖掘系统，是一套用于数据分析和决策支持的全中文软件系统，它由六大功能模块组成：数据输入、数据处理、统计分析、数据挖掘、统计制图和电子报表。课程重点介绍如何使用马克威系统2.0版进行数据处理及基础统计分析。
经培训考试合格者，同时发教育部考试中心印制的全国计算机应用技术证书。
㈡社会经济调查方法与实务
本课程主要介绍：1.社会经济调查的基本理论，包括调查方案设计、调查主体、调查客体、调查对象、调查法则与工具、调查结果的形成等；2.社会经济调查实际工作的基本内容和工作程序，包括二手资料收集、访谈调查的实施技巧、观察与试验方法。
㈢调查分析基本技能
本课程主要介绍调查数据分析的基本技能：包括调查数据的基本概念、基本分析方法，以及各种分析方法的原理、作用、运用条件、计算过程、计算步骤。具体内容包括调查数据的收集和调查数据整理以及调查数据的描述分析方法。
㈣调查报告写作
本课程通过将统计、写作和新闻三方面的基础知识合为一体，介绍调查报告写作和统计新闻写作的基本知识和技巧。
㈤基层统计报表实务
本课程主要介绍国民经济一些主要行业常用的统计报表制度及其部分统计报表实务。适合刚从事统计工作的统计人员学习。
根据人事部、国家统计局联合印发的《统计专业技术人员继续教育暂行规定》（人发〔*〕52号文）和《统计从业资格认定办法》第二十二条规定，对取得统计从业资格的人员实行统计专业继续教育。
三、统计人员学历教育
㈠自考本科、大专调查与分析专业(调查分析师证书)
调查分析师证书课程包括：1.初级证书：社会经济调查方法与实务、调查分析基本技能、调查报告写作；2.中级证书：消费者行为学、抽样技术(二)、调查数据分析、调查概论、市场调查实务；3.高级证书：市场分析方法、预测与决策、经济计量分析、商务统计。
全部课程成绩合格者，发教育部考试中心、国家统计局统计教育中心共同印制的调查分析师证书。
本科调查与分析专业课程除包含中级调查分析师课程外，还有思想概论、政治经济学(财经类)、英语(二)、管理系统中计算机应用、管理经济学、市场营销学等七门课程。
12门课程考试合格，并通过论文答辩，思想品德经鉴定符合要求者，发给广东省自学考试委员会、暨南大学本科毕业证。达到国家规定的学位条件的，授予经济学学士学位。
专科调查与分析专业课程除包含初级调查分析师课程外，还有马克思主义哲学原理、邓小平理论概论、法律基础与思想道德修养、计算机应用基础、经济数学、调查法规、现场调查组织与管理、调查方案设计、问卷设计、访问技巧、宏观经济指标分析、抽样调查案例等十二门。
㈡开放教育本科经济学专业(经济分析方向)
主要课程有：必修课：英语Ⅱ(1)(2)、计算机应用基础、西方经济学(本)、国民经济核算、国际经济学、金融学、财政学、投资分析、产业经济学、社会主义市场经济理论与实践专题、经济案例分析。
选修课：市场调查、经济法规概论、工商管理统计、基础会计、公共经济学、经济学说史、应用经济计量学、马克威分析软件、财务报表分析、现代金融业务、资产评估。
达到最低毕业学分(71学分)，思想品德经鉴定符合要求者，发给国家承认学历的本科毕业证书。符合学位申请条件的毕业生，可申请首都经济贸易大学经济学学士学位。
四、其他培训
㈠统计专业技术职务资格考试考前培训。初级班主要学习《统计基础知识和实务》，内容包括统计学原理、统计法基础知识、统计专业知识和实务三个部分；中级班学习《统计基础理论及相关知识》和《统计工作实务》，前者包括统计学原理、经济学基础知识、会计基础知识，后者包括国民经济统计、统计分析与写作、计算机应用基础三个部分。
数据分析师统计学基础范文第8篇
关键词：大数据；大数据思维；高校教师；绩效管理
中图分类号：G40-057 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）05-0001-03
大数据的出现为教育信息化的发展带来了前所未有的影响，基于大数据可以开展多方面的教育工作，如为学生的学习提供个性化的指导设计，为教师了解掌握学生特征提供帮助，为教育机构提供科学决策的有效依据等等。[1]从教师教学到学生学习、从资源建设到工作管理、从学校教育到终身学习等方面都在逐步进入大数据时代。高校教师作为高等教育中的重要力量，对其教学、科研等工作的绩效管理是教育质量的有效保障，但当前高校教师绩效管理工作存在着诸多问题和不足，大数据的出现为这一工作提供了新的思路和方法。基于此，本研究从当前高校教师绩效管理的现状和问题入手，借鉴大数据概念，分析了大数据思维对高校教师绩效管理的启示，并对高校未来实施基于大数据的教师绩效管理应当做的准备工作进行了阐述。
一、高校教师绩效管理的现状与问题
上世纪末，随着我国高校的快速发展，对高校教师的各种评价逐渐得以开展，到目前为止，对高校教师的业绩评价已相当普遍，并在一定的历史阶段、一定程度上对高校的发展起到了重要的促进作用。当前我国多数高校教师绩效评价主要是对教师的教学、科研等工作量进行等级划分，从德、能、勤、绩四个方面进行考察，同时随着人事改革的发展，多数高校采用教师自我评价、学生评价等多种方式相结合的综合考评。[2]从空间角度来看，各地院校的教师绩效评价“各自为战”，指标类型、划分标准、考核模式等均存在着一定的差异，尚未形成系统体系的绩效管理。[3]
结合当前部分高校的教师绩效评价体系，并查阅相关已有文献，可以将当前高校教师绩效管理存在的主要问题概括为以下三个方面：①绩效评价指标不完善、不标准：从指标内容上来说，教学指标主要是教师教学的工作量，科研指标主要是论文的发表数、专著数、课题数等，这种指标的确定，过于偏重于指标结果，缺少具体工作过程的评价；从指标评价标准来看，部分指标的数量并不能代表其所要体现的指标质量，特别是在学术指标上，过分强调年度成果数量的评价背离了学术研究的本质特征，同时在一定程度上会导致教师间的内耗、功利性日益强烈，严重影响了教师的身心健康和高校教师队伍的建设。[4]②缺乏有效的绩效管理手段：当前高校教师绩效评价主要通过人工填写、统计汇总的方式进行，基础数据的统计烦琐复杂，并且在统计过程中指标的审核工作费时费力，容易产生数据错误，且效率低下。在部分高校虽然已采取信息化绩效管理平台，但在实施中由于教师本身的信息素养不足以及平台人性化功能设置等的欠缺，导致绩效管理工作依旧效率不足。③忽视教师评价的发展性作用：绩效管理本身的目的是为了促进教师绩效和自身发展，以便高校行政管理和长期发展，但当前多数高校绩效管理难以为教师的发展提供借鉴或起到促进作用，导致绩效评价流于形式。[5]
二、大数据思维概述
“大数据”一词本身是计算机科学中的术语，最早由美国NASA研究人员迈克尔・考克斯（Michael Cox）和大卫・埃尔斯沃思（David Ellsworth）在1997年提出，用以表述计算机所产生的巨大数据量。[6]伴随互联网、云计算等技术的发展和分析工具的出现，大数据的产生、存储、整合，以及基于海量数据的计算分析成为可能。随着众多学者对大数据的不断深入研究，可以将其特点概括为“6Vs”，分别是大体量（Volume）、高速度（Velocity）、多样化（Variety）、真实性（Veracity）、价值（Value）和可视化（Visualization）。[7]总体而言，大数据是基于对基础性数据的海量采集、储存和管理，借助统计学、计算机科学等分析算法，挖掘并推测事物发展的规律和方向，为用户提供有价值的信息。
大数据在各行各业中的实践应用，逐步影响了人们日常的工作生活方式和知识体系，进而产生对问题思考解决的新方法和新的思维观念，即大数据思维，从根本上来说是大数据内在逻辑的深刻体现。近年来，越来越多的学者将大数据思维应用到各行各业中，如经济管理、制造业、农业、商业、金融业、交通运输业、影视制作、医疗卫生、体育等等，为行业发展提供了新的理念、方法，甚至开辟了新的领域。[8]大数据思维在教育中的应用研究目前主要在高校图书馆、学生信息管理、人事档案管理等方面。在高校教师绩效管理方面，笔者在CNKI中以“大数据”和“教师绩效管理”为关键词进行文献检索，检索文献结果为零（检索时间为2016年9月15日），说明关于大数据思维在高校教师绩效管理中的研究甚少，同时也反映出本研究具有一定的开创性。
三、大数据思维对高校教师绩效管理的启示
1.精细的评价指标体系设计与数据采集
相对于传统高校教师绩效管理的指标设计和数据采集，在大数据的支持下，可以进行更加精细的指标设计和数据采集。在教学工作的评价指标中，可以增设更多的过程性评价指标进行数据采集，如教师的出勤率可以更加精确到教师是否存在迟到、早退等现象，以及课堂教师讲授时间、课堂师生互动次数等等，从而可以有效避免学生评教的主观性和人情分；在科研工作上，除了科研成果的数量统计外，大数据还可以对教师科研成果的完成进度进行监控，特别是大数据可以对科研经费监督，对科研成果价值进行有效评估，而这些措施对于科研成就的评估具有重要价值；在其它服务工作上，大数据也可根据教师职务设置相应指标进行基础数据采集，如班主任对学生的日常班级管理工作等等。由于大数据对事物内在规律的探索上具有开放性，即不需对结论进行提前的预设，依据采集的精细数据进行研究分析，可以获得更多未知规律和多元体系。[9]因此，基于大数据的教师绩效管理可以根据这些原始数据进行更多的、意想不到的评估和预测。
2.便利的数据整合分析处理手段
在高校教师绩效评价中，指标权重的确定和计算是一项烦琐的工作，并且绩效结果的公示和监督也相对复杂。通过大数据技术，可以在基础数据采集后，通过系统云计算和大数据分析挖掘技术进行快速便捷的数据整合分析，并对异常数据进行报错。在高校中，通过大数据的互联互通，可以将学校各系统平台数据进行有效整合，如学工系统、一卡通系统、后勤服务系统等平台，甚至与教师个人网站、自媒体平台系统都可以进行数据整合分析，而τ谡庑┖A渴据资源的利用与分析，可以充分发挥大数据的特点。同时随着时间的积累、底层数据量的不断扩展，可以为每个教师构建自身的大数据系统库，从而可以更加有效地进行教师的绩效管理。
3.基于大数据预警与评估的个性化专业发展
大数据分析、数据挖掘等技术的支持，可以对事物发展的规律和方向进行有效评估和预测。在基于大数据的高校教师绩效管理中，既可以将各个教师绩效进行横向的对比分析，也可在时间维度上进行纵向的教师自身的自我发展评价，同时可以对每个教师的绩效建模，从而对教师的绩效规律进行分析利用，并可实时、有效地为教师的绩效发展进行预警与评估，进而为教师专业能力的发展提供帮助。从绩效管理的本质上来讲，绩效管理的目的是为了促进工作目标的达成，通过大数据对教师专业能力的发展提高可以进一步促进高校工作业绩的提升。
四、高校教师绩效管理的“大数据”准备
从高校教师未来发展的趋势来看，全面实施基于大数据的高校教师绩效管理是毋容置疑的，但是需要较长时间的过渡和完善。从当前角度来看，高校应当为未来基于大数据的绩效管理做以下四个方面的准备工作：
1.基础性数据的采集积累
原始数据的采集积累是大数据分析的重要前提，因此从长远角度来看，教师绩效管理的实现需要基础性数据的大量积累与存储。教师的基础性数据主要包括个人基本信息、教学信息、科研信息、服务信息等，其中个人基本信息可以对接院校中的教工系统，而教学信息、科研信息以及服务信息等方面，以往的数据采集多为工作量、工作结果的采集，相对于未来大数据分析十分欠缺，应当进行更多过程性指标的设定，并进行原始数据的采集积累。从采集手段上来说，基于一卡通系统的打卡考勤等是当前相对便于实施的一种手段，同时随着当下技术的发展，可以基于校园网络做底层数据的采集，如对教师网络使用情况的监控、基于NFC（近距离无线通讯技术）定位的考勤分析等等，都可以进一步实施原始数据的细化采集，并且这种“悄无声息”的数据采集，可以避免烦琐的人工操作而引起教师的反感情绪。
2.信息资源的整合管理
相对于传统的高校系统平台，基于大数据的绩效管理平台需要对接多个相关系统，以便数据的共建、共享和共用，因此信息资源的有效整合是关键环节。当前各高校网络系统规模、水平参差不齐，并且各个子系统之间相对独立，大多只是职工账号的统一入口，而各系统的内容数据共享共用比较欠缺。一方面是系统建设本身功能的欠缺，一方面是院校对各个系统采购时的供应单位大多不一致，第三方公司出于对自身信息的安全考虑而不提供数据接口。这种系统的相对对立对后期大数据的分析是一个较大的障碍，因此应当逐步对各系统信息资源进行整合管理，特别是对已有的过往数据整合，可以进一步加快高校基于大数据的绩效管理的开展。
3.顶层设计、投入的逐步实施
当前高校教师绩效管理评价指标不同，评价内容各异，很大程度上是因为绩效管理机制不健全、不完善。随着教育信息化的进一步深入，大数据在高校教学和管理中的应用成为重点，但大数据对多数院校独立设计实施却难以操作，因此在政府层面需要进行顶层设计规划，并逐步投资实施。当然在具体实施方面，可以由第三方进行操作，但顶层规划、标准设计需要统一的行业标准进行规范，才能够为未来各高校间信息的共享提供基础，而单纯的市场行为很难在短期内形成符合高校需求的标准。
4.教师信息化意识与能力的渐进提升
教师既是高校绩效管理的主体，也是高校绩效管理的客体：作为主体，教师是绩效管理规则的制定者与实施者；作为客体，教师是高校绩效管理的对象。这一双重身份使教师在对新技术的介入和应用中具有关键的影响作用，因此基于大数据的绩效管理要求教师本身必须具有信息化的意识与能力，以便有效稳定地开展实施。当然技术的发展会使人机交互逐步走向自然化、人性化，因此大数据原始数据的采集在一定程度上并不会导致烦琐的人工操作，但作为教师应逐渐了解、认识“大数据”这一事物，进而在此基础上开展大数据的相关应用，促进自身能力的发展。
综上所述，本研究首先对当前高校绩效评价的现状和问题进行了分析，其次对大数据思维进行了阐述，之后对大数据思维对高校教师绩效评价的启示进行论述，包括精细的评价指标体系设计与数据采集、便利的数据整合分析处理手段、基于大数据预警与评估的个性化专业发展三个方面，最后针对未来大数据支持的高校绩效管理，提出了基础性数据的采集积累，信息资源的整合管理，顶层设计、投入的逐步实施和教师信息化意识与能力的渐进提升四个方面的准备工作，以期对未来高校基于大数据的教师绩效管理提供参考。
参考文献：
[1]Yu X，Wu S.Typical Applications of Big Data in Education[C].International Conference of Educational Innovation Through Technology. IEEE Computer Society， 2015.
[2]李志河.我国高校教学科研人员绩效考评研究[M].科学出版社，2012.
[3]吕志霞，陈伟.高校教师绩效考核：现状、问题与对策[J].现代教育管理，2013（8）：78-82.
[4]刘姗，胡仁东.对我国高校绩效管理的反思[J].教育探索，2015（10）：77-80.
[5]戴屹，顾琴轩.国外高校教师绩效评估研究综述与启示[J].外国教育研究，2012（7）：43-49.
[6]何克抗.大数据面面观[J].电化教育研究，2014（10）：8-16，22.
[7]祝智庭，沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究，2013（10）：5-13.
[8]邬贺铨.大数据思维[J].科学与社会，2014（1）：1-13.
[9]和婷.大数据思维对图书馆信息服务工作的启示[J].图书馆建设，2014（1）：64-68.
[10]蔡先金，宋尚桂，王希普，刘福才.大数据时代的大学――e课程e教学 e管理[M].山东人民出版社，2015.
数据分析师统计学基础范文第9篇
关键词：师范； 数据库；教学改革
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）26-5940-02
随着信息化技术在基础教育中的应用越来越广泛的开展，一般中小学人员编制紧张的现实决定了中小学的信息技术老师不仅承担信息课的教学还往往负责学校信息系统开发维护和教学资源库建设等工作，所有这些工作都离不开数据库技术的坚实基础。因而中小学校对从事信息化建设和管理的老师提出了越来越高的要求。以往大学本科计算机师范专业在教学内容和课程体系已经不能充分反映教师的职业特征，导致师范生进入中小学后无法迅速将所学知识和技能应用于实际工作中。师范专业学生为了能够在将来实际工作中具体实施的数据库相关教学工作打好扎实的基础，就应当站在更高一个层次对如何将事物与事物的联系抽象为具体数据模型的思维有所领悟。因此就必须在加强相关学科基础知识和系统理论教育的同时，在教学内容中充分引入学校教育相关特征，培养师范生具有一定的教育和教学信息化系统的设计、开发与管理能力。
1 课程改革目标与内容
数据库课程内容繁多、涉及数据库理论、数据库设计、编程、数据库管理等知识点。 培养出的学生既需要掌握理论知识，又需要具备扎实的实践能力。
1.1 课程改革目标
计算机师范专业培养的主要是面向中小学校的信息课老师，而信息技术老师的专业能力往往是提升学校信息化水平的重要因素。因而课程的教学目标是使学生掌握数据库技术的基本概念和原理，掌握至少一种数据库管理系统的基本使用方法，并能够根据实际的系统需求进行数据库的分析、设计与应用。课程改革目标是培养和帮助学生以扎实的数据库理论基础，具备常用DBMS的日常管理能力，并具备实际项目中数据库设计的灵活应用能力，推动学校信息化管理水平，提高工作效率。
1.2 课程改革内容
1.2.1 培养计算机专业师范生本门课程的专业素养
数据库是目前信息系统的基础支撑软件，随着中小学信息化建设的推广深入，不仅教学需要，在信息化管理上也需要学生掌握数据库的操作、安全、设计与维护技术，信息化系统的升级扩展也需要数据库管理人员的介入。不同学校信息化建设的管理流程不同，个性化需求不同，实际工作中需求矛盾的客观存在，系统运作中各类问题的暴露，各个零散系统地整合工作，找出问题产生的原因加以解决的关键是扎实的专业基础知识。这就需要在课程建设中加强基本理论和基本原理学习的基础上，加入数据库操作、设计与维护方面的知识。专业素养知识深厚的学生在工作中能及时发现各种问题，并设法加以解决，提高工作效率；需要在课程建设中加强学生对基本理论和基本原理的学习和掌握。
1.2.2 增强师范生的专业课知识和实际中小学应用的关联度
目前中学信息科技课程中有一个教学模块就是数据库技术，中学需要大学师范课程中加大本门课程的教学力度。另外以往教学中没有针对特定需求进行数据库设计的实际应用指导与实践，导致学生缺乏实际项目应用的感性认识，理性思考，导致进入中小学后无法学生迷茫困惑无从下手。在加强课堂教学的同时，改革现有的教学模式，可采用“走出去，请进来”的方式，在授课的同时，根据相应的教学内容，安排适当的课时，组织学生参观中小学的信息系统及了解中小学对数据库教学的要求，了解校园信息化建设整体规划的制定，数据库模型的建立实践，以增强师范生的专业课知识和实际学校应用的关联度。因此师范专业的数据库课程要打好基本理论功底，结合基础教育的切实信息化需求，注重实际数据库应用能力的培养，做好和中小学需求的良好对接。
1.2.3 增强学生的动手实践能力
数据库是专业基础学科，是软件开发的基础。本质是以扎实的专业基础知识为根基，掌握常见数据库管理系统软件的基本操作，具备实际系统中针对特定业务流需求的数据库分析与设计与运维能力。因此，在上好基础课同时注意实验操作的有效性，强化操作训练。实验操作主要从数据库安装、数据库使用、操作、安全、维护、编程方面着手，结合中小学校实际应用选择教学内容，各个实验内容要连贯、完整，实验要有计划、有目的，通过实验报告的填写，将理论和实际操作结合起来，通过实践加强对理论的理解。并加大数据库设计指导的力度，针对中小学特定的业务流需求，详细剖析数据需求，指导学生进行数据库的设计工作，切实提高学生的实际项目应用能力，为中小学的信息化建设提供服务。
2 实现要点
课程改革的核心是整合课程内容，教学中着重抽取与实践设计环节切实相关的内容重点剖析；侧重实践性，使学生能熟练掌握一种数据库管理系统。同时采用实际案例分析的方法，针对中小学信息化的业务流实际需求，培养学生针对实际业务流程要求，分析数据需求，设计和维护数据库的实用知识和技能，让学生在实际环境中学会数据库设计的方法，注重教学的高效率和实用性，紧密联系实际，将理论知识灵活应用于实际的设计中。
3 结束语
将学生置于真实情境中实施数据库设计的方法，可提高知识和技能内化为学生自身经验的效率，以基础教育领域中真实的业务流程作为组织教学内容的线索的方法能够充分激发出学生的学习兴趣，对教育类软件的后台数据库系统进行考察并通过实践性的扩充、修改以及设计简单的数据交互程序的过程来体验数据库的设计思路、积累数据库管理经验。这样可使毕业的师范生既具备相关的信息科技教育能力，又具备一定的数据管理能力，顺应当前中小学信息化工作推进大环境的要求。
参考文献：
[1] 王法玉，肖迎元，张颖. 数据库系统课程设计实践教学改革研究[J].计算机教育，2010（9） .
数据分析师统计学基础范文第10篇
1 引言
甘肃省作为我国西部经济欠发达省份，以教育信息化带动教育现代化发展，坚持以深度融合、机制创新、企业参与、应用驱动为导向，在教育管理信息化基础建设、深化应用、创新融合方面，克服基础条件差等困难，努力实现跨越式发展。
认真贯彻落实《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》精神，(简称《十年规划》)。《十年规划》提出了我国教育信息化未来十年的8项任务和5个行动计划，这8项任务和5个行动计划又被概括为“三通两平台建设”。三通即：“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”，两平台即“教育资源公共服务平台、教育管理公共服务平台” [1]。
2 甘肃省教育管理公共服务平台顶层设计
“十二五”期间，重点建立覆盖全省各级各类教育的基础数据库及其管理信息系统，为各级教育行政部门和各级各类学校提供教育管理基础数据和管理决策平台。
按照教育管理信息系统“两级建设、五级应用”原则，坚持“核心系统国家建、通用系统省级建、特色系统本级建”的建设模式。以甘肃省教育数据中心为依托，集中省级硬件基础环境、人员技术力量，统筹建设教育管理公共服务平台和教育资源公共服务平台，两平台硬件环境共建共享，充分发挥效益，为全省教育管理和应用提供服务。部级核心系统全面部署，省级通用系统基本完善，各级特色系统逐步推进。
在整体推进过程中，以硬件基础环境建设为基础，以保证国家核心系统部署与落地应用为第一要务，以省级通用系统建设与应用为特色，利用大数据统计分析为各级各类教育行政部门提供科学的决策服务，促进教育公平和教育现代化发展。
3 甘肃省教育管理公共服务平台基础运行环境[2]
为保障我省教育管理信息化的整体推进，向全省各级各类教育行政部门提供教育管理公共服务和基础数据支撑，从2010起，加强省级教育数据中心建设工作，为省级和不具备机房环境的市州提供网络基础环境。按照“国家教育管理公共服务平台《省级数据中心建设指南》”中总体要求进行建设，按照B类数据中心建设标准，建成了面积达250多平方米，安全、高效、节能、功能齐全、服务到位的省级教育数据中心。
4 甘肃省教育管理公共服务平台建设情况
从2013年截至目前，我省教育数据中心已部署的国家核心管理系统有：中小学生学籍管理系统、中小学校舍安全管理系统、学生资助管理信息系统、中等职业学校学生管理信息系统、学前教育管理系统、教师管理信息系统、基础数据库、应用支撑平台、安全运维监测平台等，基本完成了教育部要求的全部系统的部署。
5 运用技术手段，实现各系统数据挖掘整合
2014年在国家核心系统建设的基础上，为了便于各业务系统数据分析报表的查看和检索，我省专门开发了甘肃省教育综合数据监测系统，通过统一的教育管理数据监测平台，对所有业务系统数据进行监测，通过统一的门户平台进行展示。
该系统设计面向服务的体系结构(SOA)，使用J2EE和HTML5程序设计并且在数据的抽取、转换和加载运用了目前先进的ETL技术，通过对中小学学籍系统数据库、教师管理系统、中等职业学校学生管理信息系统数据库、校舍安全管理系统数据库的关联，动态提取各种数据，生成教育行政部门所需的各种统计报表。系统通过学生、教师和学校三个横向维度，按照学前、基础教育、中等职业教育和综合四个纵向维度，把各业务系统报表统一进行展示，并跨系统进行数据关联和对比，按照教育决策部门需要，灵活方便地生成的各种类型报表，按照折线图、饼状图、柱状图和数据报表等形式直观方便地进行展示。
6 利用大数据分析共享，提高社会公共服务能力
按照“核心系统国家建、通用系统省级建、特色系统本级建”的原则，进一步落实“一库五应用”建设目标，甘肃省在国家核心系统建设的基础上，对各孤立分散的业务系统数据进行跨系统整合，科学、精准、可持续的获取数据，深度挖掘分析数据，从而打造甘肃省教育管理数据监测服务系统，为全省教育行政部门提供科学有效的决策数据。
根据我省当前的信息系统实际情况，结合今后教育信息化的长远发展和规划，将各业务系统数据通过抽取、转换、加载等环节，加载到甘肃省教育管理数据监测服务系统中，满足甘肃省教育管理数据监测及分析需要。如：学籍系统、教师系统、校安系统、学期系统、中职系统等都是原始的基础数据，如要跨系统进行数据分析对比和提取，应了解：①农村六年制小学按照学生人数统计教师的分配情况，初级、中级、高级教师的分配情况，教师的年龄结构情况，音体美艺术类专业教师的分配情况。②根据学校片区分布和片区学生教师人数，分析片区学校布局是否合理。③通过小学入学人数、幼儿园入园和毕业人数、义务教育人口监测中适龄入学人数对比，分析入园和入学情况。④查看全省大班情况等。要得到这些分析报表，必须通过对各业务系统源数据进行动态抽取、转换、加载和分析，最后生成所需要的报表。
7 结语
“三通两平台”的建设和应用是我省当前阶段教育信息化发展的战略重点，应用好教育管理公共服务平台是各级教育信息化工作者的愿望，通过对各孤立的管理系统的数据挖掘和分析，向各级决策管理者或专业人员提供及时、科学、有效的监测报告，从而为决策者科学决策提供服务。
数据分析师统计学基础范文第11篇
关键词：统计学；教学改革；融合
1专业基础课教学现状分析
专业基础课是高等院校设置的为专业课程学习奠定必要基础的一类课程，它往往在一个专业的课程设置中起到承前启后作用，是学生掌握专业知识和专业技能必须的重要课程，专业不同，将设置不同的专业基础课。同一门课程也可能成为多个专业的专业基础课。以统计学为例，它是一门关于数据的收集、整理、显示和分析、解释数据的方法论学科。对经济管理类专业学生来说，在校学习和毕业后的工作中，都会涉及到很多社会经济方面的数据，也会涉及到一些大数据分析。因此，统计学一直是经济管理类本科专业的核心课程和必修的专业基础课之一。通过统计课程的学习与培养，希望学生能掌握统计学科的基本思想，并将其用于不同学科背景下的数据分析，形成数据统计分析的思维方式，提高解决实际问题的综合能力。现有教学模式基本解决了专业基础课将理论课教师与实验课教师分离的问题，这也在一定程度上解决了理论教学和实验教学的分离问题。但这还未能实现理论教学与实验教学的完整统一。以经济管理类专业基础课《统计学》为例，主要表现在：目前的统计学理论教学材料与实验教学材料仍然相对独立，缺乏统一的知识体系。然而，作为一门工具性和应用性极强的学科，统计理论与统计实验二者本应该是属于同一知识体系下的两个不同教学环节，但因为历史原因，统计理论的发展相对比较成熟，而统计实验却相对滞后，因此形成二者独立存在。一个突出的特点是，理论课学习的知识和方法不能恰当地在实验课中得以实施和训练，实验课的训练未能与理论课同步进行。要想从根本上解决专业基础课理论教学与实验教学相统一的问题，还必须有能将理论课和实验课统一一体的教学材料。因此本文探讨专业基础课理论教学与实验教学材料融合模式的问题显得尤为重要，并以统计学为例，提出总体的融合方案、融合模式，为其它专业基础课教学改革提供参考。
2统计学理论教学与实验教学材料融合方案设计
2．1整合统计学理论教学和实验教学目标
统计学是处理数据的一门科学，通过收集数据、处理数据、分析数据、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计研究的是来自各个领域的数据，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法，比如政府部门、学术研究、日常生活、企业生产经营管理等。而今，人类已步入大数据时代，知识总量急剧增长。大数据给企业运营、政府管理和科学研究等都带来了革命性变革。大数据对统计学教学也提出了更高的要求，为顺应时展，统计学教学改革势在必行。而在统计学教学改革中，首先要解决的就是现有教学目标的调整。在以往的教学中，通常把理论教学与实验教学孤立开来，其教学目标也不统一。大数据时代使得统计学理论教学与实验教学密不可分，因此，需要整合统计学理论教学和实验教学的教学目标：通过统计学理论课和实验课的教学，培养学生扎实的定量分析能力和理论联系实际的能力，使学生掌握统计学的基本思想、基本理论、基本方法以及运用统计软件处理数据的能力，为后续课程的学习准备必要的统计知识和统计技能。基本内容要求：描述统计重点培养学生统计资料收集、整理、综合能力；推断统计重点培养学生进行统计抽样、运用样本信息对总体进行参数估计、假设检验、方差分析以及统计回归等能力。同时，强化学生的动手能力，掌握一至二种统计分析软件，培养学生运用统计软件处理数据、分析解决实际问题的能力。
2．2构建统计学理论教学与实验教学知识体系融合架构
为解决现有统计学理论教学与实验教学分离的问题，需要从教学资源的融合着手，目前在大部分院校的统计学教学中，理论课教学和实验课教学由同一老师完成，这从一定程度上实现了二者的融合。但是，由于在教学中使用的理论教学材料和实验教学材料相对独立，老师很难将理论教学和实验教学有机结合。从笔者多年统计学教学经验看，要较好地解决二者的分离问题，得将统计学理论教学和实验教学知识体系融为一体，各章内容构架设计：引导案例、基本理论和方法、软件功能模块、实验案例、思考练习题、实务操作题。“引导案例”主要反映一些社会经济热点问题，其目的是引导学生认识本章将涉及到的统计知识；“基本理论和方法”主要介绍经典的统计理论和统计方法，也可以介绍一定的前沿理论和方法；其目的是让学生掌握基本的统计知识，了解前沿统计理论方法；“软件功能模块”主要介绍本章实验需要的软件功能模块，其目的让学生熟悉软件功能及基本操作；“实验案例”主要是结合本章的理论方法给出一至二个案例，介绍如何进行数据处理和数据分析，其目的是让学生能根据实际问题，运用相应的软件模块，进行数据处理和分析；“思考练习题”主要是体现统计基本理论和方法的练习题，其目的是让学生通过练习掌握统计的基本知识；“实务操作题”主要是给出一两个案例，要求学生课后运用软件处理和分析这些实际问题，其目的是让学生能根据实际问题选择相应的软件功能模块进行数据处理和分析。
3结论与建议
数据分析师统计学基础范文第12篇
关键词：功能性需求分析；非功能性需求分析；业务里程分析
中图分类号： G463 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）36-195-2
1 概述
作为大学本科生必须完成的最后一门课程，毕业论文具备了其它课程所没有的典型特征：①由于毕业论文的宗旨是考查学生对本专业核心知识的掌握程度和运用知识解决实际问题的能力，因此在其完成过程中将会综合运用多门课程的知识点并将这些知识点与实际研究对象进行结合。②参与毕业论文过程管理的对象多，不仅包括学生和指导教师，还包括负责毕业论文的系主任、主管教学的分院领导和教务处实践教学管理科的工作人员，管理层次多，职能划分详细。③耗时长。按照培养方案的要求，毕业论文从开始选题到最后的答辩，总共耗时将近半年的时间，期间学生可以采取在校完成或者外出完成的形式进行毕业论文。以上特点决定了毕业论文过程管理的复杂性，不同的高校对该教学任务采取了不同的形式，以达到降低管理成本、提高管理成效的目的。
2 系统分析
系统分析主要围绕用例分析、业务流程分析和非功能性需求三个角度来开展。
2.1 用例分析
用例分析主要分析系统中各类角色对系统各个模块的操作权限。根据前期调研结果的分析，本系统的用户可以分为系统管理员、教务部门工作人员、教师、专业负责人、分院领导和学生共六种角色。系统用例分析就是分析这六种角色在系统中可以操作的应用场景。
2.1.1 系统管理员用例分析
毕业论文管理系统的系统管理员只负责本系统运行相关的支撑数据，即系统管理和基础数据两个模块中的功能。通常，系统管理模块包括部门管理、角色管理、用户管理、菜单管理、权限管理、数据管理、日志管理；基础数据包括专业设置、班级设置、教师管理、学生管理和教室管理。其中，部门管理是管理高校现有的教学单位和与毕业论文管理工作相关的部门；角色管理是管理系统用户的分类信息，以便为系统的权限分配提供基础；菜单管理是管理系统可以操作的模块以及模块的层次结构；权限管理是将菜单的操作权限分配给每类角色，从而确保系统操作和数据浏览的安全性；数据管理是对系统的数据库进行管理，包括数据备份和数据恢复；日志管理是管理系统操作的日志，以便系统出现问题时，可根据系统寻找发生故障的原因；专业设置是按照高校现有的专业结构和隶属关系完成专业信息的管理；班级设置是负责按照专业设置学生所在的班级；教师管理是管理高校教师的基本信息；学生管理是管理在校毕业班学生的基本信息；教室管理是管理目前学校可供使用的教室，为答辩安排提供基础数据。
2.1.2 教务部门工作人员用例分析
教务部门工作人员在系统中主要负责三个方面的工作，分别是基础数据中关于时间的设置、答辩安排审核和答辩结果审核。其中，基础数据中的时间设置包括学期的设置、选题时间设置和过程时间设置。选题时间设置主要设置学生选题的开始时间和结束时间；过程时间设置包括指导记录时间的设置、中期检查时间的设置和答辩时间的设置。
2.1.3 教师用例分析
毕业论文管理系统中具有操作权限的教师主要包括指导教师和交叉评阅教师以及答辩教师。教师在系统中可以操作的用例包括出题、审批开题报告、指导记录、答辩申请审批、交叉评阅和答辩结果登记。其中，出题只有被专业负责人指定为指导教师的教师才具有该权限，交叉评阅也只有被专业负责人指定为交叉评阅的教师才具有操作权限；答辩结果登记通常由答辩小组组长来完成。
2.1.4 专业负责人用例分析
专业负责人在系统中主要负责安排工作，包括教师安排和答辩安排。其中，教师安排主要安排指导教师、交叉评阅教师和答辩教师的人选；答辩安排则负责安排答辩教师的分组、参加答辩的学生分组以及教室和具体的答辩时间。
2.1.5 分院领导用例分析
分院领导在系统中主要负责两类信息的审核，分别是出题的审核和答辩安排的审核。
2.1.6 学生用例分析
学生是毕业论文管理系统的主体，在该系统中可以操作的用例包括选题、开题报告撰写、指导记录、中期检查、答辩申请、答辩安排和答辩结果。
2.2 业务流程分析
毕业论文管理系统包含的核心流程包括撰写开题报告和答辩安排两个核心流程。
2.2.1 开题报告流程分析
参与开题报告工作的主体包括学生、指导教师、专业负责人和分院领导，其流程如下：首先，学生完成开题报告的撰写，并提交给系统验证，验证通过后保存信息，并转交给指导教师审批，审批通过后转交给专业负责人进行初步审核，审核通过后再转交给分院领导进行最后的审核，并将最后的审核意见反馈给学生。
2.2.2 答辩安排流程分析
参与答辩安排的主体包括专业负责人、分院领导和教务部门工作人员，其流程大致如下：首先，专业负责人在答辩安排页面完成答辩安排的信息，然后提交给系统进行验证，如果验证通过再将安排转交给分院领导进行初步审核，审核通过后，转交给教务部门工作人员进行最后审核，审核通过后再将最终的审核结果反馈给专业负责人，并最终显示给学生和教师查看。
2.3 非功能性需求分析
与功能性需求分析的侧重点不同，非功能性需求分析更注重的是系统的整体性能要求，是衡量系统整体质量的依据。根据本系统的特点，系统的非功能性需求主要包括稳定性、准确性、安全性、易用性和可移植性。
3 系统设计
根据系统的功能需求分析的结果并结合管理信息系统的管理模式，总结出毕业论文过程管理系统的功能框架如图1所示。
图1中的系统管理通常负责管理一般系统运行所需的支撑数据。毕业论文管理系统的系统管理由部门管理、角色管理、用户管理、菜单管理、权限管理、数据管理和日志管理共七个模块组成。
4 结束语
代码开发仅仅是系统开发生命周期中的系统实现的主要任务，在此之前需经历系统分析和系统设计两个不可逾越的阶段。本文通过分析，得出了高校毕业论文管理系统的需求，并对这些需求进行整理后，完成了系统功能框架的设计，为下一步系统开发搭建系统应用程序架构提供了直接依据。
参 考 文 献
[1] 包慧敏.基于Web的毕业论文管理系统设计[D].南京：南京理工大学，2013.
[2] 郑鸿英.毕业论文管理系统的开发与实现[D].上海：华东师范大学，2011.
[3] 刘珊.本科毕业论文管理系统的设计与实现[D].厦门：厦门大学，2014.
[4] 陈斌.基于JQuery框架的毕业论文管理系统的设计与实现[D].苏州：苏州大学，2012.
[5] 孙晓妍.基于UML的面向对象信息系统开发[J].价值工程，2013（10）：189-190.
[6] 陈振庆，罗兰花.基于动态描述逻辑的UML状态图形式化方法[J].2011，37（13）：55-57.
数据分析师统计学基础范文第13篇
关键词：任务驱动；教学方法；统计基础
中图分类号：G63文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）04-0200-06
1 教学思想
《统计基础》是研究如何使用科学的方法去搜集、整理、分析统计数据，通过其特有的统计指标和指标体系，研究客观现象数量的规律性，并进行科学预测和决策的方法论的科学。是一门实践性、应用性和操作性很强的课程，它广泛应用于社会科学、自然科学、工程技术、农学、医学等领域。
在统计基础课程中体现任务驱动教学法，就是让学生在一个个统计任务的驱动下展开教学活动，引导学生由简到繁、由易到难、循序渐进地完成一系列任务，从而得到清晰的思路、方法和知识的脉络，在完成任务的过程中，培养学生观察问题、思考问题、分析问题、解决问题的能力。在这个过程中，学生还会不断地获得成就感，可以更好地激发他们的求知欲望，从而培养独立探索和创新的能力。
2 教学模式的设计
任务驱动教学模式的主要结构是：设计任务明确任务完成任务任务评价。
设计任务是指教师在把握总体教学目标的基础上，把总体目标有机的分解成若干小目标，并把每一个学习模块的内容细化为一个个容易掌握的“任务”，通过这此小的“任务”来体现总的学习目标。对“任务驱动”的任务一定要精心设计，好的任务可以起到事半功倍的作用。
明确任务指选择与当前学习主题密切相关的真实性事件或问题作为学习的中心内容，让学生明确一个需要解决的问题。学生接受任务后，在学习要求明确、任务清晰的基础上，会产生浓厚的学习兴趣和学习愿望。
完成任务指学生通过独立探索、小组协作互帮互助等形式，加深每个人对该问题的理解，找出并完善解决问题的方案。在这个过程中，教师不要急于去讲解应该怎么做，或立即让学生自己去做。而是要指导学生进行分析讨论，引导学生逐步理清问题，明确目标，弄清任务。
教师还要向学生提供解决该问题的有关线索，比如从哪里去获取相关的资料、寻找相关的帮助，是解决问题的主要思路。
任务评价指学生完成任务之后，由教师组织展示其成果，并进行讨论、总结和评价。分析评价可让学生自我评价或相互评价，通过评价反思解决问题的过程，教师作适当点评，并帮助学生作归纳总结。恰当的评价可以对学生的发展产生导向和激励作用，以达到完善认知结构，实现教学目标的目的。
以上任务驱动的四个环节是紧密联系、不可分割的。在统计基础课程教学中应用任务驱动法，要重视各环节之间的联系，已取得预期的教学效果。
3 教学实施过程
3.1 教师研读大纲，精心设计任务
接受教学任务后，教师要研读《统计基础》课程教学大纲要求，分析选用教材的内容组合，确定课程课程总目标是掌握统计基本理论，基本知识和基本技能，着重于统计过程的实施和应用。在此基础上，确定教学内容分为：统计资料收集（含方案设计）、统计资料整理、统计数据分析、统计报告撰写四大模块。并根据大纲对各模块的知识和能力要求，为各模块创设具体任务。基于统计认识过程的规律，各模块的任务之间存在前后相联、由浅入深、由表及里的关系。各模块具体任务和知识要求见表1。
用Excell作统计表和统计图统计表的构成和设计、统计图的制作、Excell作表和图的步骤
统计数据分析掌握统计指标的含义及计算描述数据的分布特征，找出数据之间的关系总量指标、平均指标、相对指标、标志变异指标
掌握抽样推断的方法用抽样资料推断未知总体的特征区间估计
掌握相关关系的计算和回归分析的方法分析变量之间的关系，进行预测相关关系、回归分析
掌握指数分析和时间数列分析方法从数据中寻找趋势指数体系和因素分析、时间数列的种类和指标计算
统计报告撰写掌握统计认识全过程撰写统计报告统计报告的格式、统计综合知识
3.2 学生在教师指导下完成任务
(1)学生的自主学习。
学生接受任务后，就需要自主完成任务。学生可以先通过自主探索或者互助协作开展探究活动。围绕主题展开学习，查阅信息资料，进行尝试探索，完成对任务的理解、知识的应用和意义的建构。小组成员既有分工，又有合作。各成员积极主动地利用各种信息工具获取、分析、处理信息，并在活动中学会与人交流、合作共同完成学习任务。能有效的提高学生的集体协作能力、人际关系处理能力，培养学生的团队精神。学生在学习小组内相互协作、相互帮助、群策群力，共同完成相应的教学任务。
(2)教师的引导。
由于学生对新知识的认识比较零散，缺乏系统性， 只有在教师的引导下进行概括、归纳和总结，才能全面地看待问题，因此，在学生完成任务的过程中，教师不是袖手旁观，应参与学生的学习过程，及时解答学生提出的问题，提供解决问题的途径及方法，协助学生完成任务。
3.3 学生和教师评价任务
学生完成任务后，将成果展示出来，教师组织学生互评，通过发动学生之间的相互交流和评价，创造出一个开放式的评价机制，学生就可以在交流与评价中锻炼能力，弥补不足。评价的内容包括是否完成了对新知识的理解、掌握、熟练应用；自主学习的能力；同学之间相互协作的能力；解决问题的能力等。教师根据统计课程的特点，对各组学生进行恰当的点评，指出学生的优点和弱点，客观评价学生的能力，这样既符合社会的要求，又有利于学生的个性的发展。
4 教学效果及感想
采用任务驱动法实施统计基础课程的教学，学生学习的主动性明显加强，分析能力有较大的提高，学习和应用新知识的热情高涨。改变了以往学生感到该课程理论性强、所学知识对专业没有用的想法，真正体现了高职教学中理论知识“够用适度”的要求，也达到了本课程的教学目的。
“任务驱动”教学法已经形成了“以任务为主线、教师为主导、学生为主体”的基本特征，因此教师必须明确自己所担当的角色，认识到学生的知识不是靠教师的灌输被动接受的，而是在教师的指导下，由学生主动建构起来的。运用任务驱动教学法，体现了以人的发展为本的观念。尊重学生的主体价值，创造适合学生个性发展的条件，激发全体学生的积极性，使每个学生都学有所得，享受成功的喜悦，这是社会和市场对高职教育改革和发展的客观需要，也是学习者自身发展的需要。教师应积极探索新的教学方法，为社会培养生产、管理、服务第一线的实用型技术人才。
参考文献
［1］何克抗.建构主义学习环境下的教学设计［M ］.北京:北京师范大学出版社，2004.
数据分析师统计学基础范文第14篇
关键词： 模拟分析； 数据管理； CAE模板
中图分类号： TP392文献标志码： B
0引言
中国第一汽车股份有限公司（简称一汽）技术中心承担一汽集团商用车产品、乘用车产品及发动机、变速箱、车身和汽车电子等重要总成的自主研发任务，在国内最早将CAE技术用于汽车产品自主研发.经过二十多年的发展，CAE技术已经在一汽技术中心的产品开发中得到广泛应用，发挥重要作用，形成基础部、车身部和发动机部等多支数百人、实践经验丰富的CAE仿真分析团队，涉及的领域涵盖商用车和乘用车的发动机、底盘、车身和整车等，囊括整车多体动力学分析（平顺性和操纵稳定性仿真、悬架性能、中低频振动、动力性和经济性等）、车身安全和结构分析（碰撞和安全性、车身模态、强度和刚度分析等）、整车及发动机CFD分析（发动机冷却系统、机舱流动分析、气缸内流动燃烧分析、整车空气动力学分析、空调系统分析和气动噪声分析等）和结构分析（缸体、缸盖有限元分析，发动机悬置托架拓扑优化和疲劳耐久性分析等）以及涉及单学科和多学科的优化分析等.
经过多年投入，相关的软、硬件设施得到完善，与产品设计体系、试验验证体系一道，成为产品开发的重要支撑.CAE的重要性、有效性得到广泛认同，形成较为完整并经实践验证可行的一套分析流程和规范.随着产品性能要求的不断提升和新技术、新方法的应用，技术中心CAE专家和部门也在不断对其进行更新和修订，保证CAE技术对设计的指导作用.在长期的分析实践中，积累了大量的CAE分析模型、数据、结果、报告及与相关的试验数据.
技术中心十分强调CAE工程师与设计师、试验工程师的协作，CAE工程师隶属于各个专业科室，除结构分析外，没有专门的计算分析科室.这种组织结构有利于CAE工程师与设计师的交流，有利于对问题的准确理解和定义，也有利于向设计师准确地解释分析结果.
随着业务规模的发展，技术中心CAE应用也体现出不足，主要体现在以下几方面：
（1）知识和数据管理.大量的仿真分析数据存储于个人计算机上，没有统一存储和按项目及数据属性分类归档，难以检索，难以共享和重复利用；仿真分析数据目前的存储和管理方式造成部门之间信息共享困难，部门之间信息和数据沟通效率低；虽积累了大量的各学科分析流程经验，但没有系统地总结和梳理，缺乏标准化、规范化和文档化，难以有效推广利用，仿真分析结果的一致性难以保证；向新员工传授已有仿真分析经验的过程较慢，不利于新员工的快速成长.
（2）项目支撑.对于大的车型或总成研发项目，多个部门人员参与并产生众多分析任务，缺乏对分析任务进展和结果进行监控的方便方式；缺少支持项目经理充分利用CAE工具的环境和平台.
（3）效率和资源.重复工作占用大量人力资源，骨干人员深陷常规分析任务，影响其在新方法、新技术研究方面投入精力，不利于专业长远发展；CAE相关软、硬件资源的应用效率得不到统计评估.
基于上述情况，有必要建立支撑仿真数据及知识管理的IT系统.
1需求分析与系统设计
1.1总体目标
若想改变技术中心CAE工作的现状，需建立企业级的CAE数据及知识管理平台.从技术中心的研发特点和现状出发，充分体现和溶入技术中心在长期的CAE实践中取得的成果、经验和规范，形成一个基于成熟CAE系统架构的企业级协同仿真平台.该平台将仿真知识（数据）管理、仿真流程管理及权限和分析任务管理等功能融于一体，建立并不断积累技术中心仿真分析知识库，实现CAE项目质量监控，促进技术中心的CAE应用，从而支持企业的产品研发和创新工作.同时，借鉴国外同行的CAE分析发展成熟的实践经验，快速提高和完善CAE能力以协助自主研发能力的提高.
系统目标：
（1）CAE数据及知识的管理、积累和重用.
（2）项目质量保障，规范CAE活动、有效支持产品开发项目、实现CAE分析的工程价值.
1.2系统设计思路
技术中心CAE数据及知识管理系统基于SimManager R3.1 产品框架实现，该产品框架包括仿真数据和流程管理的基本功能.CAE数据及知识管理系统的功能在该产品框架基础上通过配置和开发实现.这种方式有助于缩短开发时间、降低项目风险，并保证系统运行的稳定性和扩展性.
在系统体系架构设计方面，构建中心级仿真数据及知识管理平台框架+各科室专业仿真流程的设计方式.中心级的仿真数据及知识管理平台框架涵盖系统及各专业通用的功能，如公共数据维护、外部系统接口、数据版本控制及变更、报告自动生成、知识重用和仿真业务流程等，该框架在比较长的时期内保持稳定.各个专业的分析流程随着CAE技术和手段的不断完善逐步扩展和丰富.成熟和规范的专业流程可以通过自动化的方式在系统中使用，提高工作效率；相对不成熟的分析流程可以通过数据的版本控制功能按照存储数据规范将仿真数据保存到平台数据库，不影响数据和知识的积累.中心框架和专业学科见图1.
整体功能架构包括中心级CAE管理模块、各专业学科功能模块和外部系统集成接口模块3个部分.
中心级CAE管理模块包括在SimManager 产品基础上建立CAE数据及知识管理模块、项目质量监控模块和业务流程管理模块等.SimManager 产品包括基础数据管理模块、基础流程管理模块、基础权限管理模块、集成客户端模块和数据库接口模块等.在基础功能模块的基础上通过开发和配置建立中心级CAE数据及知识管理系统的架构，该架构保持稳定性，满足技术中心目前及未来发展的需要.
各专业学科，包括安全学科、多体动力学学科、CFD学科、NVH学科、结构与耐久性学科和工艺仿真学科等都需要使用CAE数据及知识管理系统，并且将来可以向其他学科扩展.其中安全学科、多体动力学学科和CFD学科等有超出中心级模块的需求，需要针对本学科进行功能开发.其他学科的需求由中心级的模块功能涵盖.
外部系统集成接口模块提供外部系统集成接口，包括从信息网提取人员信息（通过中间格式文件），并预留高性能计算系统接口.
CAE数据及知识管理系统支持各种角色从客户端（B/S架构客户端）以自己的权限在系统中进行工作，系统支持技术中心用户异地访问和使用.
1.4CAE知识管理和重用
CAE数据及知识管理系统实现CAE知识的管理和重用，CAE知识表现在：（1）评价参数；（2）分析报告；（3）分析过程数据，设计模型，网格模型，设计输入条件，分析模型，求解文件，原始结果和关键结果等；（4）分析规范，包括分析流程规范、分析相关材料数据、标准模型和二次开发工具等.
这些CAE知识通过CAE任务模板、自动化流程和分类保存的CAE数据模型等方式实现管理并重用.
1.5数据库设计
数据库设计决定系统存储数据的规范，是整个系统运行的基础.CAE数据及知识管理系统的数据库设计在SimManager产品已经构建的数据库设计基础之上，通过配置和开发以满足CAE集成平台的业务需要.
面向CAE分析业务的相关数据类型，涉及前处理、求解、后处理和其他分析业务等.在此基础上，CAE集成平台根据平台业务需要增加平台自有的数据类型，其关系见图3，图中箭头表示“继承自”的关系.
1.6流程和权限管理
基于SimManager的CAE数据及知识管理系统的流程管理步骤：（1）详细分析和梳理用户流程及调研结果；（2）定义、规划数据模型，定义流程中的数据模型；（3）定义、规划流程动作，定义流程动作的输入、输出；（4）配置数据模型；（5）流程动作相关配置或开发；（6）如果有队列系统，考虑队列系统的集成.
CAE数据及知识管理系统中的用户权限管理是通过基础运行框架SimManager的权限访问系统中角色（Role）、域/项目（Domain/Project）和数据级别（Release Level）等来综合实现的.具体为：（1）对数据的权限，包括对数据的读、写、删除、流程执行、数据等级提升、数据等级降低、流程的终止和更改数据所有者等；（2）流程权限，系统根据角色的不同，对流程功能进行分配，包括普通用户流程、审计管理流程、系统管理功能和安全管理功能等.在CAE数据及知识管理系统中，通过角色和数据级别等方式，实现对用户的权限控制.例如，项目中包括哪些人员，哪些人员为管理者、哪些为分析项目负责人，一旦具有相应的角色和权限，即可以访问相应的数据，进行相应的操作.
2系统实施
2.1系统架构定义
CAE数据及知识管理系统的部署结构见图4.包括：（1）客户端/本地机，用户主要通过浏览器访问CAE数据及知识管理系统网络平台；（2）SimManager网络应用服务器为一立的服务器；（3）数据库采用用户目前使用的Oracle数据库系统；（4）文件存储服务器直接mount到SimManager服务器端；（5）SimManager和应用软件的License通过Flexm等方式安装在License服务器上.专业科室的专业工具软件的License平台不做通用管理，但是需要保证在需要软件许可时能够访问对应的License服务器.
访问与集成方式有两种：（1）客户端/本地机以http方式访问SimManager网络应用服务器，在本地机上应安装有JRE环境；（2）SimManager平台以JDBC方式访问数据库，对数据库的访问为开箱即用功能，只需在数据库中创建数据库实例即可，部署完成即可使用.
2.2系统数据模型构建
充分利用SimManager产品自带的数据模型，结合技术中心的实际仿真业务需要，对数据模型进行构建.基于简洁实用的原则，构建以下数据模型：
（1）CAE任务模板.一个CAE任务模板代表一个标准的分析类型，在CAE任务模板上附属相关分类属性、仿真数据归档规范、评价参数、应用工具和报告模板等文档.CAE任务模板作为仿真分析工作实施、仿真数据入库保存和创建CAE任务的依据.各专业必须对CAE相关的分析类型进行梳理和归纳，建立标准的CAE任务模板.
（2）项目.与技术中心项目管理系统的项目相一致，对应实际的研发项目.可以在系统中创建或者从项目管理系统中导入.
（3）任务.CAE任务作为在项目中实例化的CAE任务模板，可以作为分配给CAE工程师的最小的工作单元.
（4）方案.即附属于一个任务的分析方案，在一个任务下，设计师可以提交多个轮次多个设计方案作为输入供CAE工程师进行分析，CAE工程师也可以自己创建方案并进行分析.一个方案包括一系列的分析数据，如评价参数、设计模型、网格模型、设计输入条件、分析模型、原始结果、关键结果和分析报告等，这些分析数据依据相应的CAE任务模板的规范保存.
在CAE数据及知识管理系统中，充分考虑仿真数据分类和查看，用户可以从项目、学科和产品节点等视角查看相关仿真数据.
2.3CAE知识管理和项目质量保障
在CAE知识管理和项目质量保障方面，系统借助以下技术措施和应用来实现需求：（1）CAE仿真数据的分类；（2）项目、学科和产品视角的数据查看；（3）对标历史数据，用于对比当前方案与同类历史方案的同类参数，协助分析任务判断当前方案的优劣，同时帮助分析随着年代的推移，各个参数的变化趋势；（4）评价参数跟踪，用于在一个任务进行过程中，方案的评价参数随着迭代逐步变化的情况；（5）评价参数分类满足情况统计，将所有模板的设计相关的评价参数按照标准分类，评估在一个项目、任务或某产品节点的相关设计和相关评价参数对各个分类的满足情况.
2.4与其他系统集成
与CAE数据及知识管理平台相关联的系统包括中心信息网、各专业室求解服务器队列系统和项目管理系统等.
CAE数据及知识管理系统的人员信息来自于技术中心OA网，CAE管理系统集成队列系统MSC.Analysis Manager/PBS，实现求解任务的远程提交和监控.系统的项目信息和项目管理系统保持一致，可以导入也可以在系统中直接创建.
3仿真分析自动化
在系统中集成仿真软件，尤其是CFD模块和安全模块，相关流程紧密结合在系统中，实现仿真过程的自动化，提高效率.
SimManager提供服务器端（SSAE）和客户端（CSAE）两种运行方式封装应用软件.服务器端运行方式应用软件安装在服务器端，用户无交互运行；客户端运行方式应用软件安装在客户端，用户通过浏览器登陆到SimManager服务器，执行相应的流程，SimManager调用相应的应用程序，用户以交互式或自动方式来执行应用程序.
SimManager将工具软件封装在流程中，有两种运行方式：（1）交互式，SimManager将应用软件启动，用户在软件中操作完成相应的任务工作；（2）自动式，SimManager将应用软件启动，根据提供的脚本模板自动完成相应的工作.
3.1气道CFD分析自动化
为方便在气道设计过程中及时根据气道稳态CFD模拟分析结果指导气道3D模型的设计，同时对气道模拟分析过程规范化，开发嵌入到CAE平台中的气道自动分析流程模块，自动分析过程见图5.
仿真规范管理是对安全仿真分析所涉及的相关技术准备文件、过程文件、接过文件和仿真方法等相关的规范文件进行明确定义及编写，并在系统开发过程中进行固化，指导实际的仿真分析工作，主要包括：（1）材料名称命名规范；（2）截面特性名称命名规范；（3）焊点文件编写规范；（4）车身总成命名规范；（5）所有相关文件的命名规范；（6）各分析模版的计算分析规范；（7）关键结果提取规范；（8）自动化报告生成规范.
数据分析师统计学基础范文第15篇
【关键词】初中数学；人教版；中考；分层教学
一、“统计与概率”考点内容分析
“概率和统计”是每年数学中考的必考题，我市2011至2013年三年的试题均有“概率和统计”方面的试题。考查内容有中位数、扇形统计图、条形统计图、频率、频数、概率计算、综合应用等，每年合计占分比例约为13%。从“统计与概率”的考点分布看，虽然该知识点不是中考中所占分数最多的知识点，但是“统计与概率”的知识是每年中考必考的内容，而且从题型分布中可以看到以下几个趋势：考试的分数比例非常稳定、所占的分数基本固定、知识点应用的范围越来越广。因此教师在引导学生学习数学及引导学生迎接中考时，必须让学生理解“统计与概率”这一课的知识。
二、在“统计与概率”教学中使用“分层次教学法”的必要性
从近三年考点内容分析中可以看到，在每年的数学中考中，“概率与统计”的内容分布是具有层次性的，现以我市近三年的考试内容来说明。
1.概念与公式的掌握
从考点分布来看，折线、条形、扇形统计图表示的是数据与概率的计算，这就要求学生要掌握好最基础的知识，学生只要能理解该课知识的概念与基本的算法就能拿到分数。这是初中数学人教版八年级下册《数据的分析》中的内容，只要学生能理解基础概念，就能很轻易的得到答案。
2.简单的公式计算问题
在学生牢固的掌握了“概率与统计”的基础知识以后，教师可以引导学生去简单的应用这类知识。对基础比较差的学生来说，他们只要稍微努力一下就能够完成这类知识的计算；对于初中学生来说，他们由于基础知识已经比较牢固，所以通常能简单的应用已经掌握的概念与公式。
比如南通市数学中考2011年第25题为：某中学调查自己喜欢的球类情况，通过调查得到以下的统计图：
该题要求求出参加调查的学生人数；如果学生共计有2000人，则求出喜欢篮球的人数；补出喜欢足球人数的条形图；求出其它球类扇形的圆心角。
这是初中数学人教版七年级下册《数据的收集、统计与描述》和八年级下册《数据的分析》中的内容，这道题学生只要理解统计的概念，统计的公式的应用方法，就能依照公式计算出答案。
3.综合知识应用的问题
过去“概率与统计”的知识点考核有可能只考核学生的概念理解问题与简单的公式计算问题，然而近两年来，中考已经提高这门课程的考核难度，它要求字生能把学过的知识与现实问题紧密结合起来，用学过的知识解决生活中发生的问题。
三、在“统计与概率”教学中使用“分层次教学法”的方法
1.理解学生的差异性
教师在引导学生学习数学时，必须要认识到学生的差异性。有些学生的数学基础好，且思维宽广，他们能迅速的吸收各种数学知识；有些学生数学基础比较差，且思维能力受到限制，他们就是人们常常谈到的学困生。教师只有正视学生的差异性、尊重学生的差异性，才能有针对性的引导他们学习。
2.有针对性的引导学生学习
对于基础好且思路宽广的学优生，教师要鼓励他们去学习课本以外的数学知识、鼓励他们思考更新的解题方法、创造更新的解题思路等；对于基础比较牢固且有扎实的计算功底；而对于学困生，教师要引导他们掌握科学的学习方法，比如教师要引导学生跳出“学习数学仅仅只是学会计算方法”这样的认知，帮助让他们建立起数学思想。
3.给学生更多选择的范围
教师在引导学生学习时，如果只划定一个学习范围给学生，学生可能会觉得这个学习范围不适合自己，从而对学习不感兴趣。因此教师要用分层次的方法给学生更多选择的权力。当学生觉得自己可以针对自己学习的现状有选择的学习时，他们会对学习产生更大的兴趣。
比如教师应用初中数学人教版教材引导学生学习《概率与统计》这门课程时，教师在选择例题的时候，要能让所有的学生都能针对自己的实际情况发挥，学生可以根据目前掌握的知识去巩固课堂中学过的知识、挑战对自己来说稍微有点困难的习题，同时学生可以根据自身的素质对例展开丰富的联想，从而学到更多的知识。
总之，“概率和统计”的知识是这几年中考的必考题，从近三年来南通市数学中考的题型分布中可以看出，学生不仅要能掌握这门课的基本概念、掌握基本的计算方法，还要求能灵活应用已学过的知识。教师要针对目前“概率和统计”这门知识的考试现状，分层次的引导学生学习这门课的知识，这样学生才能根据自己的学习情况尽可能的掌握好概念和方法，从而拿到更好的分数。
【参考文献】
[1]王泮芳.初中数学分层教学研究初探[J].经营管理者，2009（06）.
