從狹義上來講，大數據的構成包括兩方面，一方面是大樣本，在統計學上要達到需要的精度就必須采取抽樣的辦法降低樣本數量；另一方面是高維度變量，對于這一問題則需要采取壓縮、分解以及降維等方法。

一、大數據及其意義

大部分傳統的統計方法只適合分析單個計算機存儲的數據。而目前大數據的環境包括以下要素。1.流數據：數據快速地不斷涌來，現有存儲設備和計算能力難以應付這種數據流（比如歐洲高能粒子對撞機所產生的數據，每秒鐘可以達到500TB）。2.磁盤存儲限制：數據已不能完全存儲在內存中，需要硬盤存儲。3.分布存儲狀態：數據分布存儲在多個計算機中。4.多線條狀態：數據存儲在一個計算機中，多個處理器共享內存。大數據的發展就是對數據產生的機制進行探索，將所產生的數據轉變為人們所需要的知識，進而對相關政策的制定產生影響。這個過程是一個漫長的過程。一個小孩子隨著年齡的增長可能會掌握更多的單詞，但是根據一個孩子的年齡確定他掌握的單詞多少則并不科學。進一步來說，大數據有記錄保存自然與社會現狀的功能。現在大家收集著海量數據，盡管他們還不清楚如何分析大量的數據，但是他們相信需要保存現今社會經濟高速發展的過程，期待著今后能夠分析和解釋這段歷史。還有些人將百歲老人的血液和其他各種生物的標本等存放在冰箱里，他們認為當今的技術還不足以測試和分析這些資源，期待今后更先進的測試技術能夠做到。大數據就如同自然和社會的血液那樣記錄著社會的現狀和發展過程。17世紀望遠鏡以及顯微鏡的發明使人類看到了以前從來沒有看到過的宇宙空間和微生物，擴大了人類對自然的基本認識。大數據就像“望眼鏡”和“顯微鏡”那樣，使得人們能夠通過數據來觀察和分析自然、經濟、社會的現象。借助于互聯網數據，可以及時了解疾病的疫情、科學的動態、社會的動態。谷歌借助頻繁檢索的詞條能及時判斷流感從哪傳播，哪些人可能已經感染了流感。大數據將形成自然和人文社會的歷史長河，不但能用于探索當代的科學問題，將來也可以用于研究人們食用轉基因食品對子孫后代的影響等追蹤研究問題，為未來留下當前的歷史資料。

二、大數據帶來的變革

時代的進步有賴于大數據的發展，大數據的發展給時代變革增加了更多的不確定性。就當前研究來看，數據的搜集很大程度上依靠所研究問題的出現來推動其向前發展。不過在不久的將來，隨著大數據時代的到來，人們對于問題的研究將會由“數據”來驅動。例如，如果我們想去某地旅行或出差，會首先查詢目的地的交通情況、天氣情況以及住宿情況等信息，但是將來我們可以根據所查詢的數據信息來決定所要去的目的地。在古希臘時代，當時的哲學家無所不知，號稱百科全書，到了文藝復興時代，隨著學科的不斷細化，不同學科出現了各自的專家。隨著大數據時代的到來，大百科全書式的人物將有可能再次出現，而不同領域的專家的權威性將被逐步消弱，隨著大數據的不斷發展，很有可能會逐漸將學科專家消亡掉。例如，隨著計算機專家和統計學家對數據的搜集越來越多并且處理能力不斷增強，他們將逐步成為生命科學方面的專家。再比如，如果我們掌握了足夠數量的相關專業書籍和日文譯本，就算我們對日文一無所知，我們也可以采取有效的方法將所需要的中文翻譯成為日文，因為我們有很多非常可靠的翻譯軟件，如谷歌翻譯軟件等。大數據已經在各個領域和學科得到了應用，例如醫療領域，大數據可以指導人們健康飲食，適時進行身體檢查，并且確定檢查項目，幫助醫生對患者進行疾病診斷等。

三、大數據時代統計學專業教學現狀

摘要:人類社會正在步入大數據時代。就經濟統計工作而言，挑戰主要體現在兩個方面，即數據收集不再依賴于隨機采樣以及傳統的分析方法和工具,對半結構化或非結構化的數據不再有效。由于經濟統計學專業是2012年之后才出現的一個新專業，為了積極應對大數據帶來的挑戰，經濟統計學專業建設必須以大數據為導向，并至少從指導思想、課程體系以及教師團隊等三個方面進行變革，以實現經濟統計學專業建設的“經濟、統計及IT”融合。

關鍵詞:大數據；經濟統計；專業建設

當前，大數據已經滲透到社會、經濟、政治以及文化等眾多領域。大數據在給各行各業帶來了新的歷史發展機遇的同時，也將給各行各業帶來新的挑戰。顯然，對高等教育來講也同樣如此。相應的，對直接服務于經濟統計人才培養的經濟統計學專業建設來講，迫切需要回答的問題是，在新形勢下，專業建設遇到新的挑戰又將是怎樣的呢？進一步的，為了積極應對新的挑戰又需要對舊的培養模式進行怎樣的修正和改進呢？從現有的文獻資料看，雖然學術界已經積累了大量與（經濟）統計學專業建設相關的研究成果（如龐皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚衛平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大數據背景對這些問題較為深入的研究還比較缺乏，本研究則可以視為是對此進行彌補的一個努力嘗試。

1經濟統計學專業建設的發展現狀

從某種意義上講，經濟統計學是一個新的專業。2012年10月，教育部頒布了《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》。在新專業目錄中，除保留統計學為理學類一級學科（包括統計學和應用統計學兩個二級學科）之外，在經濟學類的經濟學一級學科下增設經濟統計學。正是在這樣的背景下，目前我國高校經濟統計學專業的開設一般有兩種情況，一種是新專業目錄頒布后新設立的，如中央財經大學、對外經濟貿易大學、西南政法大學以及中南民族大學等；一種則是由原來的統計學專業更名而來的，如中南財經政法大學、天津財經大學、江西財經大學、南京財經大學以及中央民族大學等。從發展歷史過程看，經濟統計學并非是一個全新的專業，而是由以前的統計學專業發展而來。在1998年9月國家教育部頒布的《普通高等學校本科專業目錄和專業介紹》中，統計學被列為理學類一級學科，但可選擇授予經濟學或理學學位。在這種背景下，根據具體的辦學條件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一類是強調各類統計學所具有的共性。它肯定統計學的“理學性質”，按照理學類學科的特點設置課程。另一類則是強調各類統計學的個性，如財經類院校統計學專業（曾五一等，2010）。前者的數量較少，它是將統計學作為應用數學的一個分支來看待，所開設課程主要是數學和各種數理統計方法。后者數量占有絕大的比重，其專業方向包括國民經濟統計、經濟統計、管理統計、金融證券統計等（李寶瑜，2004）。從我國統計學學科建設的發展過程看，其特征主要表現為兩個轉變，即從起初的側重理論培養向當前的強調實際應用轉變以及從起初的主要服務政府部門向當前的主要服務社會企業組織轉變。由于新專業目錄頒布時間還很短，經濟統計學專業還沒有建立起新的培養模式，主要還是其前身———（經濟學方向的）統計學——培養模式的一種延續。從我們掌握的資料看，目前各高校經濟統計學專業的培養方案還主要是參照1998年《普通高等學校本科專業介紹》制定的，其培養目標是所謂的“復合型人才”，即具有堅實的經濟理論基礎，既懂數理統計方法、又懂經濟統計方法，并能熟練掌握現代計算手段的經濟統計人才（曾五一等，2010）。這種人才既是統計人才又是經濟管理人才，不僅能勝任基層企業和政府部門的日常統計業務，而且能從事市場調查、經濟預測、信息分析和其他經濟管理工作。相應的，在具體的課程體系構建和安排上，各高校大都貫徹了“大統計”的學科觀點，遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型人才培養原則（向書堅和平衛英，2010），即在強調較為完整系統地介紹統計學主要理論和分析方法的同時，還強調其與經濟學其他學科的密切聯系，按照經濟類學科的特點設置課程。也就是說，經濟統計學專業的課程設置具有顯著的二元性特征。從各高校的具體設置看，統計學方面的課程一般有數學基礎課、概率論、數理統計、運籌學、隨機過程、回歸分析、時間序列分析、多元統計分析、抽樣調查、非參數統計、統計預測與決策等；而經濟學方面的課程一般則有微觀經濟學、宏觀經濟學、會計學、國際經濟學以及與專業方向（如國民經濟統計、財務會計統計、金融證券統計等）有關的課程。此外，和其他專業一樣，經濟統計學也重視學生應用和創新能力的培養，特別強調本專業的畢業生應該具有熟練地采集數據和應用計算機分析、處理數據的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用軟件的學習和訓練也通常以實驗課的形式被納入到課程體系中。但是，要注意的是，我國各高校在制定或修訂經濟統計學培養方案時，有意或無意地忽視了當前隨互聯網技術日新月異帶來的大數據海量涌現。而由于大數據和傳統數據存在顯著的差異，各高校現有的經濟統計培養模式可能需要做出重大調整。

2大數據帶來的挑戰

摘要：為培養理論基礎扎實、專業應用性強的學生，我們對統計學類專業的高等代數課程進行了改革，從教學內容的調整、教學知識的滲透、教學模式的改革等方面，結合諸多實例，具體闡述了高等代數課程教學改革的方法。

關鍵詞：高等代數；統計學；教學改革

一、統計學類專業高等代數課程教學的基本情況

統計學是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。1998年高等學校本科專業目錄中首次將統計學專業分為理科統計學和經濟統計學，分別授予理學和經濟學學士學位，前者屬于數理統計方法與應用范疇。2012年9月，統計學類成為理學門類下的一級學科，并在其下增加了應用統計專業。為了適應統計學類專業“寬口徑、厚基礎”的需要，統計學類專業要求學生打下扎實的數學基礎，其課程體系中數學基礎必修課包含數學分析、高等代數與幾何學等。但隨著社會的發展，統計學類專業在應用方面的作用日漸突出，統計軟件、實習、實踐課程等培養統計應用能力的課程得到了強化，理論課程的課時受到一定程度的壓縮，高等代數課程也受到課時減少的影響。然而，高等代數課程是統計學類專業重要的基礎課程，也包含理工類大部分專業的考研數學知識點，本課程的教學效果不僅影響著統計學類專業其它核心課程的教學，也影響著該專業學生的自身發展。在這種情況下，如何對高等代數的教學進行改革，在有限的課時下保證高等代數課程的系統性，又能夠突出重點，保證它們的高等代數知識能夠滿足后續課程的教學需要，使其更適合統計學類專業的需求，是我們面臨的一項新課題。

二、統計類專業高等代數改革內容

（一）根據專業需求調整高等代數課程的教學內容

一、前言

多元統計分析，是指一種綜合性質的分析方法，通過對不同研究對象和目標關聯性的分析，統計出之間的規律，在現代統計學中被廣泛的運用．多元統計分析被分為很多種，包括了多重回歸分析、聚類分析、對應分析等等，本文中詳細列舉的是其中較為重要的幾類．MATLAB軟件是一種高科技高效能的計算系統，由MATHWORKS公司研制開發，自誕生以來便在眾多領域得到廣泛運用，它具有豐富的功能，除了最基本的數值分析和計算外，還有繪圖和圖像處理、仿真與通信等，當然其最大的特點是簡單快捷易操作，這就使得其在多元統計分析教學中的應用成為必然．

二、MATLAB軟件的應用意義

MATLAB是一款功能十分強大的軟件系統，它在多元統計分析中的運用具有十分重要的意義，首先因為其效率極高的計算能力，能夠處理海量且關系復雜的數字信息，所以提高了多元統計分析的工作效率，能夠更快的完成任務;其次因為其具備圖形處理能力，可以實現可視的編程與計算，并通過交互界面使得使用者更容易操作;最后是豐富的輔助工具使得多元系統分析更加快捷方便．

三、具體應用

(一)判別分析教學中的應用判別分析，顧名思義就是對研究目標的類型歸屬的一種分析法．因為在實際的經濟科研活動和日常生產生活中，要根據信息資料分析一種現象或行為的種類問題十分普遍，所以這種分析方法是被廣泛運用的，比如在醫學領域，要根據身體指標傳達的信息來分析是否患病以及患的是什么病;比如在經濟領域，地區發展要根據當地的人口、土地和資源等信息來分析發展方向．MATLAB軟件在其中的應用，是通過使用命令classify來實現的，其軟件調用的格式是classify(sample，group，training)=［err．class］，其中輸入參數sample為待判樣品，training為訓練樣品;group為訓練樣本的分類變量，輸出參數class為待判樣品的分類結果，err為誤判率的估計．

隨著互聯網時代的到來，特別是微博、微信、朋友圈等社交網絡的興起和手機使用功能的多元化，導致人們的生活行為產生大量的數據信息，而企業可以通過這些數據了解顧客的需求以及消費習慣等，并應用大數據技術進行市場細分和定位；與此同時，政府也意識到數據信息的經濟開發價值，并在《“十二五”時期統計發展和改革規劃綱要》中明確提出“：建立現代統計體系就是建立以現代信息技術為支撐的方案設計、任務布置、過程控制和行為監督的統計系統。”2015年3月3日在北京召開的兩會，也特別強調“數字兩會”，讓老百姓通過實實在在的數據對比感受生活的變化。可見，政府、企業乃至老百姓都已經認識到大數據的價值，所以大數據相關人才也成為社會各界爭搶的對象。如何培養符合大數據時代背景下所需要的人才？這使得統計課程的教學不得不面臨較大的改革。

一、大數據的概念

大數據即大的數據集，它不像我們過去那些數值型數據那么簡單，但至今它也尚無確切、統一的定義。通過參照多方對大數據概念的理解，作者認為大數據的概念是指在對海量數據進行傳輸、采集、儲存、處理、分析和挖掘的基礎上，獲得憑直覺難以發現的有用信息，從而揭示數據隱藏的規律和發展趨勢，為決策者所用，它是科技，是訊號，是機會。

二、大數據時代對統計學的影響

大數據時代的到來，對統計工作者而言，為了更好的服務于經濟社會的發展，最大的考驗和“本領”就是如何深度開發和利用海量的數據信息，這就要求統計學既從理論上又在方法上必須進行改革。一方面需要統計學解決更多、更復雜的問題，另一方面也對統計學提出了更高的要求。不僅要求對統計學的理論與方法進行創新，還要求對統計學進行教學改革，尤其是注重培養對象的統計思維的養成。因為統計學是一門方法論科學，在長期的發展過程中，形成了很多具有特色的統計思維，如靜態思維、變異思維、動態思維、指數思維、推斷思維、相關思維、假設思維等等。而這些統計思維對處理不確定現象、分析數據和解釋數據等都有巨大的影響，成為統計學的核心內容。但在大數據時代背景下，由于數據分析直接針對總體，而且具有復雜性和混雜性，因此，有些統計思維可能用不上，就必須摒棄掉，但也需要統計學隨著環境的變化不斷創新新的統計思維。

三、當前統計學課程教學中存在的問題