人类已经步入了大数据时代，对海量数据进行存储、整合、处理和分析的大数据必将对经济社会发展产生越来越广泛的影响。剖析了大数据对统计学和统计学教学带来的影响，为适应大数据时代对非统计专业人员在统计分析方面提出的新要求，重点论述了大数据时代对非统计学专业统计学教学提出的挑战，提出了相应的对策建议。
一、引言
大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析，这种基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计工作之间存在着天然的、内在的、必然的联系，大数据环境下的统计信息更具有战略性意义。大数据时代对相关专业技术人员的统计分析能力特别是与大数据密切相关的数据分析能力提出了新的更高的要求。作为科研及人才培养机构的高校，人才的培养目标应该是能适应社会发展需求的人才，站在非统计学专业相关专业技术人员统计分析能力培养的角度，处理专业数据并从中获取有用的信息进而创造价值，是大数据时代非统计学专业统计学教学所培养的人才应具备的基本素质，但目前我国的统计学教学还存在诸多与之不相适应的地方，迫切需要加以改革。
二、大数据时代对统计学教学的影响
1.大数据及大数据时代。“大数据”一词最初由统计学家提出，是随着社交网络、云计算、物联网等的兴起而产生的，但如何定义大数据目前还没有统一的概念。一般认为大数据具有四个基本特征：第一，数据体量巨大，从TB级跃升到PB乃至EB级别;第二，数据类型繁多，异构性突出;第三，价值密度低;第四，处理速度快。从大数据产生的时代背景来看，当我们把它作为研究对象时，可以从数据本身的特点和处理数据的技术两个方面研究和理解它，这样理解的话，大数据可以有狭义和广义之分：狭义的大数据是指数据的结构形式和规模具有以上提到特征的数据;广义的大数据不只包括数据的结构形式和规模上的“大”，还包括不同于传统的数据处理的技术。因此，大数据意味着新的数据分析技术、发现隐含的关系与规律。
大数据时代是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示的信息时代。在这个时代，作为数据科学的统计，必将成为更大施展才能的学科。大数据时代的大数据量，给统计人员做数据分析留下了巨大的空间。
2.大数据时代对统计学教学的影响。培养满足市场需求的具有大数据分析能力的专业技术人才是国内高校应该积极探索的道路。怎样在大数据时代背景下培养出适应市场需求的统计分析人员?怎样把当下流行的大数据理念和处理技术与统计学课程教学有机的结合，以激发学生对数据处理与分析技术的发展的兴趣，提高学生的数据处理能力尤其是大数据处理能力?这些都是我们在统计学课程教学中不得不思考的问题。因此，我们必须主动适应大数据时代的客观要求，对目前统计学教学中不适应大数据时代的地方加以改革，积极面对大数据时代所带来的挑战和机遇。
大数据是现代统计体系的重要组成部分，是提升统计能力的重要手段。基于此，有人提出了数据科学家的概念，并对数据科学家所应具的基本知识背景做了概括，认为至少要具备四个基本方面：数学背景、统计学背景、计算机背景和相关行业专业知识背景。对于数据科学家我们都是需要的，但站在高校人才培养及课程设置的角度，要大量培养这样的人才却是不现实的，也是没必要的。很多行业都开始有了大数据分析的需求，然而这些行业的绝大部分工作人员都不是数据分析方面的专家，我们也不能指望非统计专业的本科生就能达到很高的水平，但引导他们循序渐进地掌握大数据分析基本技能却是十分必要的。
三、大数据时代统计学教学改革探讨
大数据时代提供了一个“海阔凭鱼跃，天高任鸟飞”的平台，但鱼跃得怎么样，鸟飞得有多高，一个重要方面是看统计分析能力，因此我们必须根据大数据时代的客观要求，加大统计学教学改革力度，切实提高学生的统计分析能力。
1.树立大数据思维。大数据作为各种数据源的变动态势，将从不同方向改变统计工作的模式，同时也不断地影响着人们对待数据的思维和观念。因此，大数据时代统计研究对象的基础变了，统计思维也必须跟着变化，从以计算为中心，转变到以数据处理为中心：数据不再仅仅是研究的对象，而是转变成了一种基础的资源，用数据这种资源可以协助解决其他诸多领域的问题。因此，在大数据时代要想做好统计工作，需要改变统计思维，否则，统计工作很难发展，至少会被边缘化。统计思维的变化应该从对数据的掌握与分析开始，进一步是揭示事物的本质与相互联系，直至揭示事物的发展规律。
2.更新教材和教学内容。从需求用人的角度上来分析统计学教学存在的问题，教材和教学内容是一个重要方面。传统的统计学教育比较重视统计思想和统计理论，推崇数学推导过程，而对统计计算的重要性认识不足。在许多情况下，用直观的数值模拟代替复杂的数学推导，不仅不会降低精度，而且结论更加容易理解，这对本科生而言无疑是非常有效的学习方法。对于大多数需要直接进入就业市场的本科生而言，统计课程的学习应该更加强调应用层面的问题，如模型设定、模型检验和评价、模型输出结果的解释等，因此大数据时代更应该教给非统计学专业学生的是为什么要用这个方法和怎样用这个方法解决问题，这个方法解决问题的假定条件是什么，局限性是什么。
3.加强计算机能力培养。大数据环境下，对统计人才的需求也发生了变化，现代人才需求是交叉的、综合的素质，这就要求我们统计学课程教学中应该努力拓宽学生的视野和能力，培养能够跨学科的、有多方面能力的人才。大数据是统计与计算机的结合，大数据分析人才是交叉学科人才，除了要掌握统计学科的统计建模、数据挖掘等技能外，还需具备计算机学科及应用领域的相关知识背景，即学科交叉。这就要求统计人员除有较强的统计技能外，还应有较强的计算机能力，既能熟练掌握计算机，又能熟练应用统计软件进行统计分析，能把不同来源的大数据整合到一起转化成统计可以分析的数据，能够对分析结果进行合理解释并应用于具体的实际问题。
4.加强案例教学和实践教学。非统计学专业统计课程教学改革的目标是在大数据时代背景下，培养各类专业人才的统计分析能力，能熟练地掌握和应用各种分析工具，而合格的能进行统计分析的人才的培养必须经过一定量的统计实践训练，从而让学生遇到实际问题时自己能想办法解决问题。但目前我国统计学课程教育的现状是，学生缺少与统计实践的接触，理论与现实脱节，大多数学生很难接触到来自实际问题的原始数据，通常是使用教科书提供的二手数据按照预定的套路进行建模分析。因此，在统计学教学实践中，应突出典型案例教学与实践教学，由易到难，通过来自实际问题的原始数据和典型案例逐步让学生掌握不同结构和数量的数据处理的基本技术和思路，切实提高学生进行实际数据分析与处理的能力。如，为了进一步提高学生对统计方法和工具的理解和应用能力和使用相关的统计分析软件进行统计分析的能力，在教学的过程当中可增加课程设计这样一个模块，让学生就选定的主题进行统计调查和分析。这个模块的设置不仅可以使学生对所学的统计学知识有一个系统的掌握，而且可以进一步提高他们的一些相关技能。
5.注重与本专业的结合。大数据时代需要的人才是一种跨学科的人才，为了积极应对大数据对统计工作带来的巨大挑战与机遇，需要大规模的信息技术与统计专业知识相结合的复合型人才，同时这些人才还要有立足于所从事专业的相关技能，能够学以致用，学有所长。很多实践已经证明，对本专业数据的深入挖掘分析会对本专业的发展带来意想不到的效果，统计学提供了数据分析的基本方法和工具，只有与其他领域的专业知识结合，才能真正体现其应用价值。因此，学习统计的学生必须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该领域的实际问题，具体表现为：首先把特定领域的实际问题转化为统计问题，然后搜集数据并进行统计分析，最后把分析结论通过听众易于理解的方式表达出来。然而一些高校在统计学课程设置方面却千篇一律，不同专业采用同样的教材，教师在讲授时也不考虑学生的具体专业特点。
四、结语
在大数据时代，数据已和一个国家的石油资源、矿产资源、其他自然资源同样重要，成为世界各国新一轮竞争的领域之一。大数据时代是一个以数据为中心的时代，数据分析的核心就是统计，但当前我国非统计学专业统计学课程教学中还存在诸多与大数据时代不相适应的地方，如缺乏大数据思维，教材和教学内容更新不及时，对计算机和统计软件的应用重视不够，教学与实践脱节，不注重与学生所学专业的结合等。因此传统的统计学教学模式已不能满足社会发展的需求，统计学教师应针对当前高校非统计学专业统计学教学滞后于大数据时代发展需求的现状，积极改革创新，紧扣大数据时代背景的新需求，在教学目标、教学内容、课程设计、教学方法等方面进行创新和改革，结合学生专业特点及综合情况，尤其是自身专业数据的特点及人才培养目标进行合理改革，才能培养出顺应时代需求的具有丰富统计分析能力的优秀人才。
作者：张西栓 来源：教育教学论坛 2016年18期
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