时间：2023-08-24 09:27:43
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇数据分析的统计学基础，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
应用统计专业学位的设立是为了适应现代统计事业发展对应用统计专门人才的需要而设置的，它的培养目标主要是让学生掌握扎实的理论基础和系统的专业知识和技能，具备数据采集、整理、分析和开发的能力，能够从事统计调查咨询、数据分析等“应用型”统计专门人才[5]110-111。然而，在大数据环境下实现的数据分析已不再局限于某一类特殊的行业统计分析需要，各行各业的运作发展都越来越依赖于大数据环境的存储、计算、统计分析与决策。对于多样化的大数据集，其所涉及的内容和知识结构必然是不同学科的交叉应用。大数据时代的数据分析专业人才的培养目标并不仅仅是传统的数据收集、整理与分析，而是需要掌握能适应大数据特点的新的研究方法和独立分析的能力，能很好地融会贯通其他专业的知识内涵，成为真正意义的专业大数据分析人才。然而传统的统计学人才培养目标和教学模式并不符合社会对大数据分析专业能力的要求。参考和借鉴文献[6-7]8-9,226提出来的一些建议，笔者探索从以下几个方面对人才培养目标和教学培养模式进行改革：（一）走出校园，深入社会，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析专业职位技能和能力素质要求，进而制定符合社会需求的人才培养目标，以市场需求为导向更好地指导教学实践活动。为了更好地为用人单位输送符合大数据时代需求的专业数据分析人才，尝试对高年级学生的培养方案设计中考虑以岗位需求为标准灵活调整和制定相应的培养目标和内容。（二）参考国外本科生专业人才培养的先进理念，引入“协作式”培养模式，大力支持大型企业与高校合作或高校与高校合作培养复合型和开发型人才。各个高校、企业可以发挥各自专业特长来实现合作，高校的不同专业之间也应该加强沟通和协作，例如在制定应用统计专业数据分析人才培养方案及实施过程中，可以以统计学科所在的学院为主导，让计算机学科、经济、金融及管理学科等相关学院协作参与完成[8-9]60-64。（三）总结教学过程存在的不足，探索新的知识学习和能力培养的创新模式。目前的教学活动主要以老师独立授课，学生被动接受知识为主的方式，培养过程计划性强，缺乏弹性，培养的评价也过于单一。在本科生培养中可以引入课程学习、导师指导和科学研究三个阶段，考虑采用导师指导与集体培养相结合的方式，一门专业课程的讲授不再局限于单个老师完成，在培养方案中考虑主题分组方式，鼓励授课教师根据自己的专业特点和知识背景共同参与一门课程的教学活动。多名教师协同工作的模式可以取长补短，在大数据分析的实际案例设计及课程内容上都更加贴近实际需求，产生更好的教学效果[6]8-9。
二、基于大数据分析的特点科学构建课程体系
大数据背景下，人们可以通过互联网、数据库以及各种通信工具获得海量数据，人们日常生活、学习和工作的各类事物都可以实现信息化，世界几乎是由各种信息和数据所构成的。大数据的特点可以归结为四个V,数量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、速度快时效高(Velocity)[6]8-9。大数据的真正意义不在于能提供庞大的数据量，而是对海量的数据进行专业的处理和分析，并从中获取用户关注的信息。结合当前互联网应用中大数据本身的特点，从大数据中挖掘出重要知识并对之深度学习和分析的工具和方法也应与时俱进地发生改变，传统的统计方法和统计分析工具已无法满足大数据分析的需要。然而，在大多数高等院校中，统计学专业人才培养的课程体系并没有考虑社会的实际应用需求，仍然停留在以传统的统计模型框架为主导的课程体系设置，本科生教育的主要专业课程包括：数学分析、高等概率论与数理统计、应用随机过程、回归分析和多元统计分析等[10]248-249，这些课程内容和知识结构还不足以满足大数据时代对数据分析专业人才知识结构的要求，课程体系设置中缺少能有效整合的数据分析能力培养模块[11]66-68。因此，有必要针对各类院校师生各自的专业特点和学科基础，分层次、分阶段地展开课程体系改革。（一）参考国内外先进高校大数据分析专业的课程设置，结合本校的师资和专业结构特点采取灵活的策略制定课程计划，在实施学分制改革的高校中各类学生可以在学业导师指导下实施符合学生自身特点的课程学习方案。（二）以大数据分析人才需求驱动的课程体系改革要考虑市场的行业需求变化、大数据应用中跨学科的特点。素质好的数据分析人员不仅仅要具备专业的数据分析能力，还应该对具体数据中涉及的学科知识有较好的储备，能将不同行业的专业知识与数据分析紧密关联起来，实现大数据分析的效用最大化。此外，在充分借鉴国内外大学成功经验的基础上，课程设置应该与学生的学术倾向和基础能力紧密结合，注重基础课程教育的同时强调文理渗透，同时要兼顾学生的兴趣与学习的联系，在课程体系的设置中需要增设一些多领域、跨学科的选修课程，如经济学、金融学、保险学、管理学和会计学等。因此，校内跨学科或高校与高校之间联合培养是实现跨学科课程建设的有效方法之一。（三）科学构建课程体系的主要思路还包括根据大数据时代需求，对专业必修和专业选修课程在课程时间、顺序及内容等方面进行改革。专业必修课程重点内容为统计学和计算机科学的交叉部分，在讲授统计基础理论（如多元统计、决策树、时间序列等）课程基础上设置大数据案例分析课程，在案例分析过程中让学生实际操作企业当前应用的大数据计算平台[6]8-9，从而增强学生大规模分布式计算技能。为提高学生的实际动手和二次开发能力，专业选修课程需更多地开设与数据挖掘及面向数据的编程语言相关的课程，如数据挖掘算法、C++、Java和Python等课程，强化学生的数据挖掘和分析能力。
三、基于协同创新的理念开展实践教学改革
近几年，随着应用型、创新型人才培养目标的提出，学校越来越重视和加强对各类专业人才实践教学能力的培养，以“数据分析”为方向的专业人才需要运用统计分析软件对数据进行分析和决策，其实践教学的重要性更是不言而喻。然而，在大数据被广泛应用的时代背景下，高等院校中的实践教学仍然是培养高层次“大数据分析”人才的薄弱环节，实践教学教材及内容不规范、教学方法单一、软硬件的更新以及师资储备等方面都存在着一些问题[12]96-97。例如以模型驱动为主的实践教学模式已不适应大数据时代的要求，大数据时代数据是海量且复杂的，用简单的SPSS、Eviews为主的软件教学已无法处理大数据[5]110-111。因此，学习其他知名高校构建的协同创新的理念，结合财经类院校的统计学科及人才培养的特点，开展实践教学改革[13]248-249。对“数据分析”专业人才实践教学改革，笔者的建议如下：（一）根据协同创新理念，解决实践教学环节存在的实验教材（教学内容）缺乏实用性的问题，一方面可以参考企业对数据分析师、调查分析师资格认证相关培训教材，开发实用性强的《数据分析》实践教材，另一方面学校可以和企业或其他高校定期举办交流座谈会，面向企业需求甄选实践教学内容。（二）高素质的师资队伍对人才的培养无疑起着至关重要的作用，在提高指导教师理论和实践能力方面，借鉴协同创新联合培养的模式可以有效充分地利用企业、学校的各方面师资资源。例如北京大学、中国科学院、中国人民大学、中央财经大学、首都经济贸易大学5所高校已经与政府部门和产业界签署了联合培养大数据分析应用人才的合作协议[14]。广东财经大学也可以参照类似联合培养的做法，和广东其他高校、政府和企业合作。一方面企业或政府可以利用自身的资源为高校提供人才培养实习基地，并且引荐相关的技术人员聘为校外实习导师，指导学生在实习实践中建立以问题为导向，以项目为牵引的运作机制，让学生能够理论联系实际，切身体会数据分析的商业操作体系。另一方面，由于高校的专业教师缺乏社会实践的机会和经验，高校应该制定政策鼓励并推荐相关专业教师走出学校、走进企业，密切与企业合作交流，从而更进一步地提高教师对复合型专业学位人才培养的能力[15]29-32。（三）为了激发学生的学习热情，减少对实践操作的畏难情绪，实验课程的教学方法也需要探索创新性实践教育模式。教学过程可以考虑灵活的制定团队教学计划、案例实战分析、模拟实训等多样化的方式，减少单一的课堂内容讲授，在理论和实践教学环节中积极调动学生的主观能动性，提供更真实的企业大数据应用环境，并以学生为主完成实际案例分析。此外，基于不同的授课对象的特点，老师在教学过程中也要适当考虑学生的兴趣和需求，随时调整实验教学策略[9]。
【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
【论文关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
【论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。
【论文关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2统计学中的几种统计思想
2.1统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：
（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；
（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；
（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；
（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3对统计思想的一些思考
3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).
[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).
有了高级数学，有了概率论，有了统计学，数据分析终于有了科学的方法，可以进行各种各样的抽样调查，也可以基于方程式进行未来的预测，人的作用变成了选择模型和进行计算。随着统计学的深入发展，相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、生存分析、神经网络逐渐被应用到各行各业，数据分析成为了国家行政的依据，也成为了企业制定战略和执行计划的抓手。
计算机的出现本来就是为了解决人们手工计算的无奈。如今的智能手机，小小的身躯就可以超过十年前巨型机的运算能力。
2016年，谷歌的围棋程序横空出世，战胜了人类的顶尖棋手，也标志着这一被认为是人类最复杂的智力运动遭遇到机器人的暴力破解。在这个时代，我们在进行数据分析的时候，存储不再需要人工干预，计算不再需要手工操作，留给我们的只有制定规则、给出算法，然后等待结果，等待各种漂亮绝伦的图标表呈现。
关键词：统计学；教育改革；大数据
一、引言
最早提出大数据时代到来的机构是全球知名的麦肯锡咨询公司，该公司在一份研究报告中指出：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。
大数据是随着互联网技术的广泛应用带来的数据量和数据类型激增而衍生出来的一种现象，但大数据一词不仅指规模大、种类多的数据集，还包括对这种数据集进行采集、处理与分析以提取有价值信息和直接创造价值的技术构架和技术过程。大数据的第一个特征是数据量巨大。截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。第二个特征是数据类型繁多、异构性突出，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。第三个特征是数据价值密度较低，数据中存在大量重复性和无价值性信息或噪声。如何通过强大的计算技术和统计分析等方法迅速完成数据的价值提纯，是大数据时代亟待解决的难题。第四个特征是处理速度快、时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
目前，不同的学科领域对大数据概念有着不尽相同的解释，但各种解释中大致可以从两个方面去理解。首先，大数据概念体现在数据量的巨大、种类的众多及产生速度的飞快，同时产生的数据集极有可能包含着各种半结构化和非结构化数据；其次，大数据概念还体现在对数据进行处理的手段和流程方面，由于数据量的庞大和类型复杂，利用常规的统计软件已经无法对当今的数据进行及时有效的存储、分析及处理。因此，所谓的大数据并不是单纯指数据流量的巨大，还指其结构的复杂和种类的多样，在数据处理和分析上需要采用高端计算平台或高级统计软件，以及海量数据中存在着可挖掘的潜在的大量价值信息与知识。
近年来，随着高速计算机的应用、信息技术的快速发展，特别是云计算技术的发展，使大数据的存储和分析技术得到迅速发展，目前的核心技术有MapReduce、GFS、BigTable、Hadoop，以及数据可视化等。在数据搜集上，可方便地通过在线互联网数据库获取二手数据或一手实时数据。在数据分析上，传统统计学方法采取的是基于统计模型的样本数据分析，而大数据分析技术则是通过高端计算平台，对大数据中的信息进行挖掘。
统计学作为对数据进行处理和分析的科学，必然受到大数据的影响。在大数据时代，统计学教育必须与时俱进，跟上时展步伐。近年来，有不少文献讨论了大数据环境下我国统计学教育的改革问题（例如[1]-[5]），本文在分析大数据时代特征的前提下，进一步讨论我国统计学教育的现状与挑战、统计学教育改革的内容、方法、借鉴和适应时代要求的变革问题。
二、统计学教育的现状与挑战
2013年，教育部对我国统计学专业设置进行一次新的调整，将原来的既可授予理学学位，也可授予经济学学位的统计学专业划分为统计学、应用统计学和经济统计学三个本科专业[6]。根据教育部高等学校统计类专业教学指导委员会2013年11月公布的数据，当时全国有194所高校开设了统计学专业，156所高校开设了应用统计学专业，164所高校开设了经济统计学专业[6]。目前，全国开设这三个统计学专业的高校个数和在校学生人数与2013年相比都有不少的增加。
面对大数据时代，我们目前的统计学教育无论在培养目标和教学内容上，还是在教育方式和人才培养模式上，都存在着亟待解决的挑战性问题。例如，在专业培养目标和人才培养过程中，我们比较重视课程层面上的评价，比较轻视专业层面上的整体评价，缺乏对学生综合能力的反馈机制。
关于教学内容，目前三个统计学专业在统计理论和应用统计两个方面有不同的侧重。统计理论主要包括：抽样理论、实验设计、估汁理论、假设险验、决策理论、贝叶斯统计、半参数和非参数统计、序贯分析、多元统计分析、时间序列分析、小样本理论和大样本理论等。在数据分析中，现今的统计方法基本以结构化数据为主要处理对象，而对非结构化和半结构化数据的分析和工具涉及较少。因此，现今统计学课程及内容已不能满足从事非结构型和半结构型的大数据研究和商业应用对人才培养的需要，必须进行必要的改革。
对于教育方式，鉴于大数据时代要求，统计分析人员需要具备较高的数学和现代统计学基础，具有较高的软件操作能力，掌握一定的大数据收集、整理、分析、处理和挖掘数据的技能。日本学者城田真琴认为：“数据科学家要有计算机科学专业背景，数学、统计方面的素养和使用数据挖掘软件的技能，善于利用数据可视化的手法展现晦涩难懂的信息，而且具备相应的专业知识、眼界和视野，具有适应社会发展和创造价值的能力”。现今的统计学教育方式还不能很好适应大数据时代数据科学人才培养需要，必须进行必要及时的调整和变革。
对人才培养模式，大数据时代不仅要求培养具有数据处理和分析所需的基本素质与技能，更重视培养从海量数据中发现和挖掘价值信息、把握市场机遇、创造利润的潜在能力。面对大数据时代的诸多挑战，现代统计技术、数据挖掘方法、计算机信息技术、软件工具和理念的日新月异，培养统计人才的教育模式也需要相应变化，统计学教育只有与时俱进，主动做出全面的调整和变革才能适应新时代知识进步和激烈人才市场竞争的需要，积极迎接大数据时代的挑战。
大数据时代对统计学教师有更高的要求，统计学教师需要与时俱进，跟上时代步伐。随着互联网、物联网、云计算等信息技术的发展，对数据的分析和处理的技术也随之要求更高，统计学教师固有的知识体系已不能满足培养现代统计人才的需要，必须进一步深化和更新原有的统计学理论知识，而且还需要学习掌握计算机技术、互联网、数据库和信息科学等有关知识和技术，同时还要熟悉处理非结构型和半结构型数据的知识和技能，以适应现代统计学教育对教师的知识结构和基本素质的要求。
大数据时代对统计专业的学生也提出了更高的要求，他们不仅需要掌握现代统计理论、统计方法和专业统计软件，还要学会如何分析、处理来自互联网或各种实际问题中的海量数据，如何利用统计软件和互联网技术进行数据操作，如何借助软件技术和统计准则判断数据质量，如何进行模型选择和评价模型方法的有效性，如何准确清晰地呈现统计分析结果和结论，等等。
2014年11月，美国统计学会了统计学本科专业指导性教学纲要 [7]，该教学纲要对统计学专业提出四个方面的要求：（1）具有扎实的数学和统计学基础、强大的统计计算和编程能力，熟练使用统计软件和数据库；（2）分析来自现实问题的真实数据，真实数据是统计专业教育的重要组成部分；（3）掌握多样化的统计模型方法；（4）具有通过语言、图表和动画等方式解释数据分析结果的能力。美国是统计学教育和人才培养最先进的国家之一，该指导性教学纲要代表着美国统计学专业培养人才的基本要求和发展方向，对我国统计教育的改革具有重要的参考价值。以该指导性教学纲要为参考依据，对照我国目前的统计学本科专业教育，无论是在培养目标和课程设置方面，还是在教学内容和教学方法方面，都存在着亟待解决的挑战性问题。
三、统计学教育的改革
大数据时代的统计学教育不仅是各种统计方法、数据挖掘方法和信息技术手段的延续或发展，更主要的是这些方法的集成应用和在实际数据分析中的真实体验。过去，企业数据库价格昂贵，在统计学教育的教学案例或实验课教学中，很少采用真实和海量的数据库资源，基本都是采用过时或虚拟的数据。今天，像百度大数据引擎这样的数据库的逐步对外开放，将有助于开展“线上大数据统计实验”教学。为了适应大数据时代要求，有必要利用网络资源以及各种数据处理软件，搭建线上大数据分析实验教学平台，全面开展大数据统计实验教学的改革。实际上，借助大数据分析平台，本科阶段的统计学教育就可以融人联机分析和数据的可视化教学。其次，要时刻关注大数据分析理论的进展，及时将新理论新方法融入课堂教学内容。
需要指出的是，在大数据时代，经典统计理论和方法并没有过时，但需要进行改进和进一步发展。这是因为，网上采集的巨型数据集往往存在大量的重复性和无价值数据信息，使得大数据价值密度降低。在对这些数据进行分析处理之前往往需要通过去噪、分层、截断、聚类等方法的预处理，将其变成便于进行分析处理的小数据，继而借助于经典统计方法进行分析和处理。因而在大数据时代仍然需要采用传统统计学的小样本理论和方法。所以，即便是在大数据时代，经典统计方法仍然是进行统计分析的基石，其核心地位不可动摇。所以，在大数据时代仍然要强化统计学的基本理论和方法，尤其是在长期发展和实践应用中经过验证的、成熟有效的经典和现代统计方法，在大数据时代仍然没有过时，但需要结合大数据分析的需要对经典统计方法进行必要的发展和改进。
大数据科学需要统计学与数学、计算机等学科的结合。亚马逊大数据科学家John Rauser 认为：“数据科学家是统计学家和计算机工程师的结合体”。为了满足大数据时代的要求，统计学专业的课程设置需要进行必要的调整。应根据新时代人才培养的要求，增设与大数据前沿领域发展相关的课程，如计算机网络和大数据相关的软件应用，同时要加大实验课和社会实践课的比重，引导学生理解和掌握大数据概念、理论、技术和方法，培养其运用大数据的相关分析工具解决实际问题的能力。对于理论课程，除基本统计理论外，还应开设一些较为现代和深入的课程，如现代贝叶斯方法、神经网络、数据挖掘、应用随机过程论等。另外，还应开设与大数据分析相关的关联规则、决策树、机器学习、支持向量机等课程。
为了培养与时代适应的统计学人才，统计学专业教师应不断更新自身的知识结构和价值观念，改变认识数据、收集数据和分析数据的思维，主动学习和补充互联网、现代数据分析技术、数据库和数据挖掘技术，使自己的知识体系不断更新和提升，跟上时展的步伐。
在大数据时代，要注意培养学生适应社会的能力。统计专业人才培养模式应以提高本专业学生数据分析方面的能力，开阔他们的视野，培养其适应社会的能力。应积极引导学生进入实训场所动手操作和锻炼，尝试以企事业单位的财政、金融、保险、统计、咨询和信息公司等部门为主构建专业性教育实践基地。鼓励学生到大数据相关的机构部门、产业园区和企业中去调查研究和实践。此外，统计专业应积极同其他专业进行合作，联合培养适应新时代要求的数据分析人才。鉴于大数据对数据分析人员在计算机技术、行业认知、业务知识、数据分析工具和方法的要求提高，统计学科应主动与计算机、经济学、管理学等相关学科合作，培养学生的计算机能力、专业素质和业务修养。
“它山之石可以攻玉”，关于统计学专业的课程设置，可以参考和借鉴美国统计学会公布的统计学本科专业指导性教学纲要。根据该教学纲要，统计专业的课程设置应该涵盖五个模块[7]：（1）统计方法与统计理论。建立统计模型并对模型的输出结果进行评价，熟悉统计推断，能够从数据分析中得出恰当的结论。（2）数据操作和统计计算。熟练使用一款专业统计软件进行探索性数据分析，发现和清洗数据中的错误记录，具有编程能力和算法思维，可以进行各种数据操作，还应掌握统计计算技术，能够进行模拟研究。（3）数学基础。熟练掌握微积分、线性代数、矩阵论、概率论和数理统计的基础知识。（4）实践训练和表达能力。具有良好的表达和交流能力，善于通过图示和动画等听众易于理解的方式展示分析结论，并且具有团队合作精神和项目领导能力。（5）特定领域的知识。掌握特定应用领域的知识，并用统计学特有的思维方法来分析和解决特定领域的实际问题。
大数据时代是以数据为中心的时代，统计学专业的教育改革必须适应这个时代的要求。统计数据分析中软件应用能力至关重要。在众多统计软件中推荐使用R和SAS软件，因为R是免费开源软件，其统计建模、统计计算和可视化功能强大，更新迅速，是最新统计方法的主要平台，非常有利于培养学生的编程能力和知识更新能力，而SAS软件被很多公司用于数据管理和数据分析，在实际应用领域具有长期而深远的影响，是数据分析不可或缺的专业统计软件。当然，教学中也可以尝试使用其他专业统计软件，例如经济统计专业学生也可使用SPSS软件，但最好会使用SAS或R软件。在加强软件使用和编程能力的基础上，应加强学生统计计算和统计模拟能力的培养。在大数据时代，强调统计计算的重要性是大势所趋。统计模拟技术是伴随着高速计算机和信息技术的快速发展而广泛应用的现代技术，可用来解决传统学科领域中无法解决的问题。例如，在计算技术飞速发展的今天，贝叶斯统计方法过去曾经面临的计算瓶颈正在逐渐消失，基于马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）技术的统计模拟方法在数据分析中的强大威力正在日益显现[8]。
参考文献：
[1] 刘春杰，大数据时代对当代统计学教育的挑战，统计与决策，2015年，第8期。
[2] 孟生旺，袁卫，大数据时代的统计教育，统计研究，2015年，第32卷4期。
[3] 葛虹，韩伟，大数据时代统计教育变革的SWOT分析与发展策略，统计与决策，2015年，第4期。
[4] 张海波，黄世祥，统计学专业学生大数据分析能力的培养方式选择，统计与决策，2014年，第24期。
[5] 李卫东，大数据对统计学科发展的影响，统计与决策，2014年，第13.期。
[6] 教育部高等学校统计类专业教学指导委员会.统计学专业教学单位.http：///category/信息公开/教学单位，2013-11-15.
【关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2 统计学中的几种统计思想
2.1 统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2 比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2 变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3 估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4 相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5 拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6 检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3 统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3 对统计思想的一些思考
3.1 要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1] 陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计， 2004，(05) .
[2] 庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济， 2004，(03) .
[3] 范文正.几种基本统计思想的现实意义[J]统计与决策， 2007，(08) .
【关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2 统计学中的几种统计思想
2.1 统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2 比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2 变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3 估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4 相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5 拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6 检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3 统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3 对统计思想的一些思考
3.1 要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如gnp、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(dda)、推断性数据分析(ida)和探索性数据分析(eda)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献:
[1] 陈福贵.统计思想雏议[j]北京统计, 2004,(05) .
[2] 庞有贵.统计工作及统计思想[j]科技情报开发与经济, 2004,(03) .
【关键词】统计学；统计思想；认识
1关于统计学
统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。
2 统计学中的几种统计思想
2.1 统计思想的形成
统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。
2.2 比较常用的几种统计思想
所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。
2.2.2 变异思想
统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
2.2.3 估计思想
估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
2.2.4 相关思想
事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。
2.2.5 拟合思想
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
2.2.6 检验思想
统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
2.3 统计思想的特点
作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。
3 对统计思想的一些思考
3.1 要更正当前存在的一些不正确的思想认识
英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。
3.2要不断拓展统计思维方式
统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化对数据分析的认识
任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。
参考文献
[1] 陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计， 2004，(05) .
[2] 庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济， 2004，(03) .
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