序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇統計學的發展范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

一、統計學的基本發展趨勢

縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。

（一）統計學與實質性學科結合的趨勢

統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。

這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。

（二）統計學與計算機科學結合的趨勢

縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。

因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。

所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。

二、統計教育的改革

(一)統計專業課程建設問題

專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。

(二)教學方法和教學手段的改革

統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。

1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。

2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。

3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。

（三）統計學與計算機教學相結合

教材要與統計軟件的應用相結合。現在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。

（四）教學與實際的數據分析相結合

篇（2）

1.發展統計學的意義

統計學的發展空間是是很寬廣的，表現在如下的三個方面：

首先20 世紀后期，社會科學與統計的學的相互關系日益密切。統計學融入到社會科學的方方面面，太它的推動下形成了很多新興的學科，如人口統計學、歷史統計學、教育統計學、心理統計學、社會統計學等。統計學與人本文由收集整理文社會科學的結合，使得期發展的道路更為的寬廣，對社會科學的蓬勃發展起到了極大的促進作用。同時又十統計學得到看進一步的完善和提高。而最根本的統計的推動，是人文科學和社會科學大發展將得到更充分的體現。

第二。二十一世紀是計算普及和飛躍發展的時代。從本質上講，信息經濟不僅取決于信息處理裝置的先進性，更重要的是信息的收集，整理發展不能離開統計學科。因此，在統計學上發揮同樣重要的作用，在支持的信息經濟的發展。

第三，在中國統計學方面還有著很多色不完善。-事實上，據統計在該統計學在自然科學里也有著廣泛的應用如，化學、物理等等。而且政治，經濟，文化，歷史等和社會實學科得到了發展和應用。在國外的很多發達國家統計學科是衡量量高校辦學水平的重要依據，是大學必須開設的重要科目。但是這樣恰恰說明統計學在我國還有很大的上升空間還有很長的路要走。

2，加強基礎工作，促進發展的統計

統計學為自然科學和社會科學他的發展奠定了數據基礎。統計學是嚴密，不能出現絲毫錯誤的工作。差之絲毫，拒之千里。它的發展使得數據和收集與分析變的更科學和更嚴謹。和社會科學的方方面面都有著千絲萬縷的聯系。涵蓋范圍其廣，更容不得這項工作出現任何閃失。

統計學由四個系統構成。包括數據源子系統，數據處理子系統，數據分析子系統和統計服務子系統。這個體系涵蓋了統計的方方面面。可以說，建立和連接四個子系統，統計結果的準確性和和質量將很大的提升，為統計工作的運用打下了良好的基礎。

2.1建立數據源子系統

精準展開基礎數據的采集工作，開展統計工作，建立一個數據源子系統是現代統計體系中最基礎和最重要的部分。

2.2建立數據處理子系統

當收集到的原始數據并數據處理子系統啟動的應用程序和處理功能。要建立前統計局和良好擴展功能，計算機數據處理中心和計算機網絡系統的開發和應用延伸到數據源子系統基層組織和靈魂的子系統，以實現統計數據處理自動化。

2.3數據分析子系統

深加工和精加工統計數據，數據分析的基礎上統計優質的服務。能充分反映統計工作水平。因此，必須有一個良好的統計，經濟學，社會學專家參與的研究，計算機輔助分析和人工智能的分析完全集成的。

2.4二十一世紀是信息的時代。

篇（3）

統計知識在大數據的利用研究中有多樣化的應用形式，主要是對“大數據”進行肢解，對爆炸增長的數據信息進行搜索、分類以及整合主要依賴于統計學。因此，大數據的相關研究在一定程度上運用了統計學的知識。但是，大數據的使用尚未被統計學這門學科充分利用，這主要是因為大數據的運用方式，使用模式和統計學之間存在著重要差異。統計學主要利用的是樣本統計資源，樣本主要在根據既定的概率標準從總體中抽樣調查，但是隨機抽樣調查是帶有成本屬性的，例如消耗時間、資本投入的成本等。在樣本數量逐漸增加的情況下，樣本估計的誤差范圍是伴隨著總體樣本數量的增大而逐漸增加的，這是樣本統計學不能忽視的缺點。大數據時代最具代表性的就是海量的信息數據化以及即時電子商務信息，大數據在整體上呈現出“總體樣本數據化”的趨勢，這樣的特征恰好可以補充樣本統計的弊端。大數據環境下的整體樣本統計即使可以囊括全部的樣本容量，但是因為很多情況下數據具有非結構性和半數據化的特征，而且大量的數據資源呈現的是重視尾部分布的狀態，方差、標準差等標準化的方法變得毫無意義，整體依靠性和不穩定性經常會超越經典時間內的時間序列的整體假設性，所以概率論的應用范圍呈現狹窄化的發展趨勢。因此，統計學在利用大數據進行樣本統計的過程中，可以對整體上的數據資源進行融合和選擇，這和樣本統計中的數據化處理技術存在異曲同工之妙。

二、大數據時代統計學教育的發展

1.全面培養人才素質

統計學專業的學生需要具備良好與人交往能力。統計學的學生很多都是理科出身的學生，不善于交際。但是在日常的工作中，有數據經驗的科學家應該經常和每個部門的工作人員交流，協同工作。怎么樣才能讓頗具專業性的數據分析結果讓普通的老百姓也可以讀懂，讓每個部門的工作人員都能無障礙地理解，這是不容易做到的。要訓練自己的交往能力和溝通技能，主動地參加演講活動是不錯的渠道，演講活動鍛煉了演講者的自信，在整個演講的過程中，能否清晰地表達自己的思想以及給人以信服力是至關重要的。需要培養數據常識，廣其見聞。數據科學家經常面對各種各樣的海量數據，并需要從這些數據中挖掘出有價值的信息，這就需要數據科學家具有強烈的數據敏感性。對數據的敏感程度的訓練不是一蹴而就的，要經過長時間的積累和數據分析工作的磨練，同時也可以根據閱讀數據分析材料積累閱歷，提升對數據資源的敏感程度。

2.培養應用型人才

大數據時代培養的數據科學家需要兩方面的基本素質，第一是概念性，也就前面所說的數據科學家需要掌握的基本素養和專業知識；第二是實踐性，也就是本文中我們提及的應用型人才，也就是實際操作中處理數據的能力。在高校開展大數據分析研究生學科，最大的問題是沒有可用的數據，這就需要高效與大數據企業合作，進行研究生的聯合培養，注重學生的實際操作能力，這里面涉及到我們的應用統計學專業碩士的雙導師培養制度，一名校內導師一名校外導師，校內導師注重學生的概念性，校外導師注重學生的實踐性，學生通過在校外導師單位的實習，從而熟悉并且掌握實際工作中所需要的技能。

3.促進統計與數學、計算機學科合作

篇（4）

1 統計學的基本發展趨勢

統計學的發展與其它學科的發展相似，也需要走與其它學科相聯系的發展道路。

1.1 統計學與實質性學科相結本文由收集整理合的趨勢 統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，統計方法基本是從一些實質性學科的研究活動得來的，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。同時歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。另外，從學科體系上看，統計學與實質性學科之間的關系不是并列的，而是相交的，統計方法與實質性學科相結合，才產生了統計學的分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計學，與社會學相結合產生了社會統計學等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學、社會統計學不僅僅屬于統計學，同時也屬于經濟學、社會學、生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善和發展的。這個發展趨勢說明了統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。因此，統計專業的學生必須在學好本專業知識的同時，也要通曉相關的實質性學科的課程知識，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。

1.2 統計學與計算機科學結合的趨勢 縱觀統計數據處理手段發展歷史，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。隨著計算機應用的越來越廣泛，信息數據也越來越多，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了許多問題：信息過量、信息真假、信息安全等問題出現了，同時信息形式的不一致也導致信息難以統一處理。于是如何從大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？數據挖掘和知識發現（dmkd）技術隨之應運而生了。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求下，匯聚了不同領域的研究者們投身到數據挖掘這一新興的研究領域。雖然統計學家與計算機專家關心data mining的視角不完全相同，但可以說，data mining與dss一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。

因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。所以，對于統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。所以統計與實質性學科相結合，與計算機技術相結合，這是發展的趨勢。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。

2 統計教育的改革

2.1 統計專業課程建設 專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題則是課程設置和規范課程的內容。培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，將統計方法與相關領域的專業知識完美結合。

2.2 教學方法和教學手段的改革 統計教學方法和教學手段改革中，應充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。

2.2.1 改接受式的教學為互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生的創造性思維能力。

2.2.2 構建以課堂-實驗室-社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，才能展現統計學的生命力。

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一、大數據與統計學

（一）大數據與統計學關系密切

簡單來說，我們可以分為兩個方面來理解大數據：若“大數據”作為形容詞，則描述的是大數據時代數據的特點；若“大數據”作為名詞，則體現的是數據科學研究的對象。對大數據的定義有非常多，不同領域不同專業對大數據的界定都會有些許不同。通俗地說：大數據是目前人類所有可抓取、可記錄、可存儲的信號集合。這個包含了一切信號的集合將非常非常之龐大、多樣、繁雜，并且還在不停地、迅速地增加。現代互聯網和信息技術的飛速發展，使得人類開始有能力收集、儲存、分析、處理這些從前無能為力的數據，從中挖掘出有用的信息促進社會的發展。邁爾•舍恩伯格說：大數據發展的核心動力就是人類測量、記錄和分析世界的渴望。而統計學正好是收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。由此可見大數據與統計學關系密切，將大數據與統計學結合發展潛力無窮。

（二）大數據時代下的非結構化數據與結構化數據需整合

對接統計研究可根據自身的目的收集總體數據或樣本數據，但如果總體太過龐大，以過去的技術方法來收集總體數據成本會很高，受于限制統計研究更多收集得是樣本數據。如今，人類已經開始能夠在合適的成本下獲得大數據，大數據的廣博給統計研究帶來了新的發展方向。我們需要著重研究的一個方向就是如何將結構化數據和非結構化數據對接。大數據的核心是數據，統計學的研究對象也是數據，但是它們獲得的數據性質有所不同：大數據收集的多是半結構化和非結構化的數據，通俗地理解，先獲得數據，再整理結構（如聲音、圖片、視頻等信息）；傳統統計學收集則主要是結構化數據，先定好結構，再根據目標結構收集數據（如數字、符號等信息）。拿非結構化數據和結構化數據來說：大數據時代使得我們有更多可以分析利用的數據，使得統計研究不僅可以在有更多的結構化數據的情形下進行；對于一些領域的研究工作還可以設法將非結構化數據和結構化的數據結合起來分析。如何實現非結構化數據與結構化數據的結合？首先，完善非結構化數據的整合，然后我們可以用結構化數據做數量說明，非結構化數據加強描述；或是提高數據處理技術，實現結構化數據與非結構化數據的互相轉化，選擇能更好說明問題的數據形式作為后續分析基礎。這都是值得再深入思考研究的新問題，而且這不僅僅是大數據和統計研究的事，同時需要計算機技術的一同創新發展。統計研究的范圍在大數據時代越來越大，能用數據說明的問題越來越多。

（三）大數據時代下的相關分析與因果分析發展并重

《大數據時代》一書中表示：大數據時代的一個顯著變化是：相關分析比因果分析更重要。我的看法是：大數據時代下，市場確實會對相關分析有著更強的關注度，但這并不意味著因果分析的重要性會有褪色。統計學中既有相關分析，也有因果分析，要對它們有合理的了解，首先需要明確的是相關關系和因果關系之間的聯系，簡單說：有相關關系不一定有因果關系，有因果關系則一定有相關關系。大數據時代，相關關系變得比以前更加為人所關注的原因：一方面，在很多領域的應用里，相關分析比因果分析更簡單可行；另一方面，因為相關關系足以體現事物之間的一定聯系，在商業效益上更為經濟有效。因此在商業利潤的推動下，相關關系也會更加受到青睞。但是我們不能就此否定因果關系的重要性，因果關系是對數據更加深度地分析：相關關系讓我們知道了“是什么”，因果關系是讓我們知道了“為什么”。倘若只是在商業經濟上的利用和成本考慮，“是什么”在很多時候就以足夠；但如果是在科學研究領域，“知其然而不知其所以然”就遠遠不夠了。結合現實發展需要，可在分析確定相關關系后，根據情況研究因果關系，若能夠得出因果關系，那肯定是更具價值和意義的。探求“為什么”始終是人類探索世界的動力,因果分析是人類永恒的使命。

二、結語

大數據時代的到來幾乎對每個領域都有著不可忽視的影響。大數據與統計學關系密切，大數據的出現對統計學的意義是非凡的，我們應把握住大數據時代和統計學的可結合點。其一，完善非結構化數據的整合，深入研究如何實現非現結構化與結構化數據的對接，都需要我們思維上的創新、數據處理技術上的提高。其二，在注重相關分析的同時，不能丟掉對因果分析的研究，應合理并重，實現大數據的進一步利用，真正挖掘出數據的價值。對于以數據為研究對象的統計學科，大數據時代就是統計學變革創新的時代，統計研究工作人員也應把握機會思考創新，為統計學增添新的生命力。

參考文獻：

[1]朱建平,張悅涵.大數據時代對傳統統計學變革的思考[J].統計研究,2016(02):3-9.

篇（6）

中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2015）10-101-02

1 引言

統計學是一門關于預測，使用數字來獲得策略優勢的科學。學生可以將這種知識和技能應用在許多領域。統計與其他學科教學相比更強調“用什么”“怎么用”，統計學教學中最為重要的是要突出教師引導學生運用所學知識去解決實踐問題，把統計知識運用到生產、生活、學習等各個領域。

其實，近幾年來許多高校已經開始探索統計學教學改革問題，針對統計學學科發展特點和現代教育的要求，借鑒國內外統計教育的成功經驗和辦學理念，積極尋找適合我國高等院校統計應用人才的教育培養模式。一方面以改革創新為動力，準確把握統計學科發展方向，積極推進教學內容改革、重組課程體系；另一方面認真思考現代經濟統計學界的主流思想，強化學生知識、能力、素質的培養，不斷提升統計學專業教育教學質量。

2 統計學發展趨勢

統計學可以用來預測天氣或者氣候變化的影響，預測經濟、金融或者銷售的趨勢等，或者進行關于公司現狀的數據分析，其應用領域非常寬廣。近年來，隨著統計學應用范圍的不斷擴展，統計學也呈現出新的發展趨勢。

統計學多元化的發展趨勢 面向21世紀的信息社會，出現社會經濟的多元化、金融交易的多樣化、國際市場間資本的迅猛移動以及電子商務的出現，所有這些變化都要求統計學發展新的面目。統計學與經濟學、管理學、計算機科學互相滲透、互相結合，這種滲透結合是統計學的發展方向之一；統計學也將朝著“大統計”的方向繼續發展，中國傳統的社會經濟統計學與相對新興的數理經濟學將是統計學的左右手，并肩發展。

同時，統計學也越來越注重實踐性發展，可以幫助生產者認識市場、認識自身，以求得生存和發展，也能幫助各級管理部門依據現行經濟規律進行宏觀決策、調控、監測，以實現社會經濟良性運行。另外，人們還可以運用統計學方法，進行醫藥衛生統計、生物統計、工業統計等。總之，統計學已越來越深入地滲透到人們生活的各個方面，成為各行各業分析和解決問題的重要工具和手段。

簡單地說，進行統計學研究的目的就是尋求各種現象變動的規律性，預測未來。由此看來，只有與實踐相結合，推動其縱深、交叉發展，才能夠保證后統計學發展方向的正確性，才能實現統計學的真正價值。

統計學與計算機科學結合的發展趨勢 統計學的發展離不開數據處理，每個階段數據處理技術的發展都推動著統計學的不斷進步。而計算機科學技術的發展，給統計學發展帶來新的希望，簡化了統計工作，使得海量數據處理變得簡單、便捷，極大促進了統計方法、技術的應用和發展，同時也使統計學的應用發展開始面向大眾。近年來，伴隨著網絡信息技術的發展，海量信息的出現，給數據統計帶來不便，人們無法辨別信息的真偽、安全與否，阻礙了信息的使用與統計。而計算機技術的應用發展，給人們帶來了希望，尤其是數據挖掘技術的出現，讓大數據時代下的數據運用變得簡單、快捷。數據挖掘是一個更大的數據分析概念，主要指從大量的企業數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值信息的整個過程。數據挖掘技術的發展，讓統計學與計算機技術的結合成為可能，也充分顯示出計算機技術在統計學中的應用優勢。

因此，統計學與計算機科學結合是當前統計學發展的方向與趨勢，大數據分析的軟件和基礎知識的推廣與應用，讓兩者的聯系更加緊密，也從根本上推動了統計學的發展與進步。

3 高校統計學教學中存在的問題

統計學教學方法問題 統計教學中，不可避免地會遇到數理統計的公式推導，但過多的公式推導會令大部分學生望而生畏。一般統計課堂上，教師都是按照先理論后應用的教學順序進行的。傳統的統計教學方法通常是這樣的：首先說明這節課是來學某某定理或理論的，其次講一講這個定理成立的假設條件是什么，然后現場推導在假設條件成立的情況下，如何一步步得到這個最終定理，再講講這個定理有什么特點，最后才介紹這個定理的應用價值。

這樣的教學過程使學生很可能在還沒有感受到統計學魅力的情況下，就已經迷失在復雜的公式和數字之中，對統計學產生厭倦乃至恐懼的情緒，更談不上激發他們的學習興趣了。

統計學教學沒有順應時展要求 大數據捧紅了作為高校傳統學科的統計學，但另一方面，高校統計學受到的來自大數據的挑戰，也比其他學科要猛烈得多，統計學專業高科技人才已從“走俏”變成“緊缺”。基于互聯網的信息技術革命已給全人類帶來顛覆性影響，計算機科學技術從某種程度上說，已成為推動統計學發展的一個重要引擎。然而，目前高校統計學教學中并沒有有效地結合計算機技術進行數據處理，欠缺應用統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題的教學過程。由此，如何從海量的數據信息中提取有效信息，對大數據進行深入收集、深挖，已經成為目前統計學教學面臨的首要課題。

4 高校統計學教學改革具體措施

調整統計課堂教學順序，激發學生的興趣 改變傳統統計學教學單調、呆板、無趣的現狀，最為直接、有效的辦法是調整該課程教學順序，并且適當地增加一些新鮮元素。例如：先通過一兩個貼近生活或熱點新聞的案例來講述統計學中某些定理的應用價值，再結合現代化的教學手段與工具簡明扼要地突出該定理的特點，在此基礎上再詳細說明推理過程。此外，實踐證明，運用以互動性強為顯著特征的新型動畫形式向初學者傳授抽象的理論知識會更為有效。

學生在看到掌握該理論知識的美好前景之后，學習熱情就會更容易被最大限度地激發出來，學習的積極性、主動性增強，克服了學習統計學的心理障礙，再多的學習任務也愿意去完成，這樣統計學的教學效果能夠更好地實現。

深化統計學教學內容改革 統計學教學內容應該圍繞培養應用型統計人才展開，主要表現在：在教學內容上要滲透對學生統計學科學思維方法的訓練。統計學課程內容應該根據學生實踐能力培養的需要，根據不同層次、不同發展方向的學生的需求進行整理、重組，要更加具有針對性。在課程體系和教學內容中進一步優化專業結構，加快學科專業建設，促進課程體系與教材建設，堅持傳授知識、培養能力、提高素質協調發展，不斷提高學生的學習能力、實踐能力和創新能力。學校強化實踐環節的訓練，構建體系合理、層次分明、內容豐富的實踐教學體系，提高學生的綜合競爭力。

靈活運用計算機技術，豐富教學 大數據給統計行業帶來巨變。在大數據時代，很多傳統的數據收集方法、統計方法顯得失效，而且用統計的手段進行經濟預測的功能，也出現根本性的變革。統計行業需要的大數據人才是跨專業的復合型人才，既要熟悉計算機技術，又要具有應用統計學的能力。對計算機應用技術的掌握非常關鍵，學習者要有堅實的計算機基礎，較強的計算機操作技能，能熟練使用各種統計軟件包，才能為以后就業打下堅實的基礎。因此，在高校統計學教學改革中應該加強統計學與計算機技術的結合，用現代技術手段來彌補傳統教學的不足。教師要積極學習先進理念，探索更有效的教學方法。靈活運用計算機技術，拓展統計學教學方式、方法，培養高新應用型統計人才。對數學和計算機應用的掌握非常關鍵，學習者要有堅實的數學基礎，能熟練使用各種統計軟件包，才能為以后就業打下堅實的基礎。

加強學科之間的交叉學習 統計學本身就是一個橫向學科，涉及各個學科。在當前國內統計學進入一個新發展階段的背景下，根據統計學科的實踐性、綜合性發展趨勢，高校統計學科在繼續深入挖掘、推動統計學自身發展的同時，應該積極培育數理統計學和計量經濟學等學科，努力推動這些方法論學科在統計學實證研究中的應用。同時，也應該增進與其他院校同行的了解與交流，并加強合作，共同推動高校統計學以及相關學科的交叉融合和繁榮發展。

鼓勵學生參加實踐活動，提高綜合能力 高校統計學專業應該注重培養學生勇于探索的創新精神和善于解決問題的實踐能力，以學研活動促進學生對專業的熱愛和學習，鼓勵和支持學生參加學術講座、參與教師科研課題研究、發表學術論文、參加國內外競賽等，深化科研體制改革，通過學術報告會、科研活動、學術交流等提高學生的科研能力。同時，推進統計學開放式教學，加強學生與外界的互動，提高學生的實際應用能力。

5 結論

隨著我國經濟的迅速發展，各行業對于數據統計的需求明顯增強，由此，如何培養優秀的統計學人才成為高校開始普遍關注的熱門話題。在當前國內統計學進入一個新發展階段的背景下，統計學更加重視培養學生勇于探索的創新精神和善于解決問題的實踐能力。本文基于對當前統計學發展趨勢的研究，結合目前高校統計學教學中存在的具體問題，提出統計學教學改革的具體措施，以便為高校統計學教學創新、發展提供借鑒，從而促進我國統計學的整體發展。

參考文獻

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原始社會的結繩記事就是一種明顯的統計行為。可以說人類的經濟活動與統計活動在擁有相同的歷史，而這也充分說明了，統計與經濟歷史悠久。但是統計理論與經濟理論誕生同一時期，而這兩者之間是否存在必然的關系。根據歷史發展的趨勢可以看出，經濟學與統計學在發展中互相促進，兩者在未來的發展中存在著巨大的進步空間與交叉可能。

一、統計學與經濟產生與發展

統計學與經濟學具有非常悠久的歷史。作為獨立學科，兩者發展已經歷經了幾百年，根據兩學科的發展，也都經歷了萌芽階段、形成階段與發展階段。古典時期的統計學共跨越兩個世紀，存在于100年的時間里，而這時刻就是處于萌芽狀態。古典統計學主要包括政治算術、賭博數學與國勢論。這三時期的發展都與經濟的發展具有一定的關系。概括而言，在萌芽階段的統計學時期已經產生了將統計活動作為一種理論來總結統計學，而這并不是偶然。而這首先就是因為歐洲各種實踐活動經驗積累已經達到了理論的程度。古典統計學與古典經濟學在共同的環境下不斷完善，同時也不斷的進步。從細致方面來說，古典統計學與古典經濟學存在著這幾個相同之處，首先，產生背景相同，統計學與經濟學的產生都是在早期階段的資本主義國家爭奪的財富，在爭奪海外殖民的時候也被作為爭奪的財富。其次，目的相同，即都是為能夠富強國家財富，提升國家綜合實力而產生的。在這樣一個時期，古典經濟學的目的就是追求國家財富。最后，研究的主體相同[1]。在社會經濟持續發展的過程中，從萌芽發展來看，發展速度非常快。在市場經濟持續增長的過程中，市場經濟矛盾與社會經濟合計。而在此過程經濟矛盾與社會矛盾共同發展。就統計學與經濟學不同。

在研究統計學與經濟學產生的過程中，兩者可以稱得上是共同生存又共同發展。唯有經過他人的整理，就會覺得有實在感。無論是對于學生都參與的發展的變革過程中，為雙方面的發展存在較大差距。總體上而言，統計學與經濟學相互結合在一起。

二、統計學對經濟發展的運作

從實施的教學來說，如果沒有數字與統計分析，進行經濟分析后就包含了分析與量的發生。可以說，經濟離不開統計學的支持。對于任何經濟學家而言，擅長運用統計資料與方法。

（一）經濟學屬于實證學科

從最初牛頓提出來實驗科學方法，隨后他人在此基礎上開始深入的研究。經濟學已經開始從中世紀的神經教義演繹推理的桎梏脫離出來。經過觀察、經驗、數據與統計方法，經濟學發展的過程中，如果沒有大量的數據進行統計處理、分析，那么經濟學的發展就沒有基礎，也就沒有過程，因而也就難以形成科學的經濟學理論來對相關的經濟學行為進行概括。如果缺乏統計學與統計學實證理念，那么經濟學就很難獲得長遠的發展，也就難以獲得統計學相關理論的支持。

（二）經濟學屬于政策科學

從發展的最初階段，經濟學就是為國家社會經濟政策而服務的。因此，政府政策是經學研究必須面對的。《國富論》的出現標志著經濟學成為了一門獨立的學科。從各方面可以看出，經濟學屬于一門政策性的科學。在設計政策的時候需要將量作為分析的根據。財政政策、金融政策、公共政策的設計與決策以及現代化階段的發展，都需要建立在量的分析基礎上。而這些都是經濟學發展的基礎。在統計學逐步發展的過程中，經濟學的這一項特點，促使統計學極大地促進了統計學的發展，并且統計學為后期經濟學的發展奠定了堅實的基礎。

（三）經濟學屬于道德學科

任何學科的發展必須建立在道德評價的基礎上，也就是價值評價與倫理評價。這對于統計學和經濟學來說更是如此。如果沒有量的分析就直接進行價值判斷和倫理判斷，就會使得這種判斷顯得非常蒼白。這種判斷是經濟學發展不可缺少的部分[2]。而研究統計學可以為這種研究和判斷引入量的維度。量的維度是建立在研究和判斷的基礎上的。這樣可以有效促進經濟學發展的有根據。注重積雪對社會結構發展的影響。但是這這過程還需要進行統計分析，對社會分層方法也有單純質的分析，可以透視社會的結構功能。

（四）經濟學屬于資源配置科學

研究經濟學的本質就是要將社會資源配置更科學，而這就肯定會涉及到資源配置的方式。與此同時，還會對資源的計量和配置數量進行分析。而這些都需從統計學的角度來分析，來理解，這樣才可以保證經濟配置資源達到最佳的科學化與合理化，同時可以保證各種資源能夠達到最佳的配置狀態。而這些都需要經過統計學分析。

三、結束語

總而言之，統計學與經濟學的產生和發展具有一定互動性。而這些互動性在一定程度上促進了兩學科的獨立發展，但是又相互的聯系。在了解相關原理與理論的基礎上，才能夠更好地理解這其中發展的規律。

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平均思想是統計的基本思想。在教學實踐中常常會有很多的一線教師會提出這樣的疑問：統計不就是匯集數字、計算平均數、畫統計圖等簡單活動嗎？有必要從小學就開始學習嗎？教師在統計教學的過程中往往側重重于知識點的講授，認為統計就是教給學生統計圖表的制作方法，在一定程度上忽視了學生數據分析意識與能力的培養。實際上，統計觀念需要在親身實踐過程中培養出對事物加以統計的意識，因此，統計教學應側重于培養學生解決問題的思維方式，而不僅僅是計算、畫圖等簡單技能的獲得。總之，統計觀念就是人們面對數據所引發的思考、所推測的可能結果以及自覺想到運用統計的方法解決有關問題的意識。

小學生學習統計的核心目標是發展自己的“統計觀念”。小學生的統計觀念表現在學生能自覺地運用統計的方法解決有關數據處理和預測問題。那么，什么是統計觀念呢？我國《全日制義務教育數學課程標準（實驗稿）》指出統計觀念主要表現在：認識到統計對決策的作用，能從統計的角度思考與數據有關的問題；能通過收集數據、描述數據、分析數據的過程，作出合理的決策；能對數據的來源、收集和描述數據的方法、由數據得到的結論進行合理的質疑。培養兒童的統計觀念宜早不宜遲，有必要從義務教育階段開始就培養和發展小學生的統計觀念。在小學階段加強對統計觀念的培養對兒童的發展有很多價值：第一，有利于發展兒童合理解讀數據的能力。小學生在學習“統計”時能夠初步了解統計的意義，用簡單的方法收集和整理數據，從而讀懂和分析某些必要的數據，做出正確的抉擇，理性地交流，敏銳地預測事情的結果，深入解決問題。實踐證明，這些數據的收集、整理、描述和分析能力應當從小就開始培養。第二，有利于兒童以統計的思想理解現實世界，逐步提高客觀、科學的認知世界的能力。在以信息和技術為基礎的現實世界中，數據已日益成為重要的信息，統計所提供的“運用數據進行推斷”的思考方法，有助于培養學生尊重事實，用數據說話的科學態度和思維方式。在面對大量數據時，能夠理智的、盡可能多的獲得盡可能多的信息。第三，有利于發展在現實情境中解決問題的能力。在現實世界中，現象與問題是各種各樣的，而且這些現象與問題又常常千變萬化，需要人們通過自己的觀察、分析，從這些許多的現象背后揭示出一般的規律來。對兒童統計觀念的培養讓學生學會用數學統計知識，自己動手去收集，整理、描述、分析數據，激發學習的興趣，對自己的行為做出有效的選擇，獨立解決現實生活中遇到的問題。

培養學生有意識地從統計的角度思考與數據有關的問題是培養“統計觀念”的主要目標，也就是當遇到有關問題時能想到用統計的方法去收集整理、分析數據。比如，在看校運會拔河比賽中，推算哪個班級會贏，如果這時僅僅依靠主觀猜測去判斷，那就不能說具備統計觀念，這樣的判斷往往也是不合理的。但如果意識到判斷前需要先收集一定的數據：雙方隊員的人數及實力統計、雙方隊員歷次比賽的成績記錄等等，可以幫助你有個概括的了解，在此基礎上再對班級輸贏狀況做出推算就會比較可靠的，也說明具備一定的統計觀念。

學生需要具備從統計的角度思考問題的意識，還要有意識地去親身經歷收集、整理和分析數據的過程，并能夠做出合理的決策。運用數據做出的決策可以幫助人們在常識范圍內不能做選擇的地方做出較為合理的決策。這樣的思考方式在日常生活中會經常使用到，小學生們需要從小學習、體會、并加以去運用。

二、培養兒童統計觀念的教學策略

培養“統計觀念”是義務教育階段學生學習統計的核心目標，統計觀念的形成是一個漸進過程。小學階段的統計學習，需要分階段、分層次地進行，且注重方法和思想的學習。讓學生投入到統計的全過程有助于培養學生的統計觀念，因此在教學中應當選擇有效的生活實例，努力從兒童的生活出發，使兒童在豐富的實際清靜活動中發展統計觀念。在教學實踐中培養學生的統計觀念要注意一下幾個方面：

教師在數學學習活動過程中展示統計的廣泛應用，使學生感受到統計是解決問題的一種策略和方法，認識到統計的必要性。當他們在生活中遇到類似的情境時便會自覺的用統計的思想和方法解決問題。比如，班級舉辦元旦晚會要買水果，買哪些水果？每種水果買多少？學生們會意識到首先要調查每個同學喜歡吃哪幾種水果，然后統計喜歡吃某種水果的人數，再決定買水果的種類和個數。使兒童在現實生活中、解決問題中認識到統計的作用以及學習統計的必要性，并逐步樹立從統計的角度思考問題的意識。

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統計學是發現社會數量關系的一項重要數學工具，不管是對現代經濟的發展還是對高中數學的學習都要依靠通過統計學計算出科學的信息數據。統計學在現代經濟發展中涉及到許多方面：預測、評估、分類等相關領域。同時，在現代經濟的發展中，也對統計方法、統計分析提出了相關要求。不管是為了自身提高學習成績，還是為了促進現代經濟的發展，高中階段的統計學學習尤為重要[1]。

一、統計學對現代經濟發展的益處

高中統計學對現代經濟的益處主要體現在以下幾個點：第一，解決經濟學問題，高中數學統計學對現代經濟發展其至關重要的作用，對于一些實際經濟問題通過建立數學模型、運用高中數學統計方法、分析計算、最后得出結論。這些結論不僅可以預測現代經濟的未來走向，還可以為相應的經濟類工程項目提供參考。在現代經濟發展中統計學的應用及其廣泛，人們對于經濟活動的評估方式也由定性向定量轉變。高中數學統計學的應用，可以使現代經濟科學化、合理化。應用高中數學統計學可以讓經濟的風險控制在一個合理范圍內。

二、高中數學統計學的應用

統計學是高中數學必修課。通過對高中數學統計學的學習，可以讓高中生的數學邏輯思維更加敏捷，思考問題的方式更加嚴謹，讓學生達到全面發展。一方面，通過統計學的學習，為高中生未來的工作、生活提供了諸多便利；另一方面，可為日后的現代經濟發展做出貢獻。高中數學統計學的應用，可以通過以下兩個方法來進行。

（一）抽樣法

抽樣法由系統抽樣、分層抽樣等方面構成。系統抽樣，在抽樣的過程中，需要將總體分成若干部分，從每一小部分中進行抽取。例如，某學校要了解高中生的身高狀況，依據1∶20的比例抽取樣本，把高中生看作一個整體，依據1∶20的比例抽取樣本，則要將所有高中生按整體分為20個部分，這樣的分法符合系統抽樣的應用條件，進而使用系統抽樣法來解決生活中在校調查學生身高的問題。分層抽樣，例如，某學校高一學生總數500人，高二學生人數總計400人，高三學生人數總350人，要調查3個年級學生對學校規章制度的看法，依據1∶9的比例抽取樣本，這些學生是3個不同的年級，可劃分為3個部分，依據既定比例抽取，各年級學生對應抽取的人數也會不同，這問題要求與分層抽樣法的理念基本一致，因而對于這類問題要用分層抽樣的方法來解決。

（二）樣本估計

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由于科學技術的不斷發展，大數據席卷了全球，各行各業在經營管理中都離不開大數據的統計與分析，對于政府單位來說，大數據更如經常便飯，大數據主要利用多樣式和多層次的采集方式進行數據采集，在分析數據時利用現代科學技術手段和高速處理數據的信息系統，分析的數據結果為公司或者政府單位的決策做參照。大數據的發展給統計學不僅帶來了機遇，更重要的還有挑戰。一方面信息技術和網絡科技的發展為數據收集和整理帶來了便利，另一方面由于近幾年電子商務的迅速崛起，數據量更加的繁雜，所以又給數據統計時帶來了麻煩，種類不斷增多的大數據資源，正在成為政府統計部門分析研究的重要領域。

一、大數據與統計學的區別

我們就大數據自身而言，要想在信息化迅猛發展、數字爆炸式增長的現代信息平臺中尋找到自己想要的有效數據，就必須依靠數據統計來完成。這就充分證明了關于大數據的相關研究是要和統計學緊密的聯系在一起的。但是其與統計學也存在巨大的差別，它的使用模式和運用方式是不一樣的。統計學需要依靠樣本抽樣的方法來進行數據整體和提煉的，這就意味著會有人力、物力以及財力的投入，其成本相對于大數據來說是比較高的而且過程是相對比較繁瑣的。而大數據主要依靠網絡信息平臺，在海量的電子數據信息中查找自己所需要的數據，具有來源廣、數據量大、整體性的特點，其是以整體的數據作為一個大樣本進行工作的，數據相對于統計學來說更加的精確化及標準化。因此，統計學和大數據的結合過程中，要充分發揮大數據全面性和統計學高效性的特點，在利用統計學進行大數據樣本的統計過程中要對整體的數據資源進行選擇和篩選，這樣能避免樣本統計的弊端，還可以把樣本統計的優勢發揮到極致。

二、大數據時代下統計學教育的發展

（一）培養全方面素質人才

統計學專業的學生與文管專業的還不一樣，文學專業的以及管理專業的學生都比較善于交際，善于溝通，而統計學是理科專業，很多學生只善于埋頭做題計算，這樣的話在以后的工作崗位就會感覺吃力，因為做數據統計，必須要與其他部門學會溝通，協同工作這樣才能把數據統計和分析的準確。要鍛煉自己的交際能力和溝通能力，針對不同數據信息做出不同的溝通與交流，從數據中挖出有價值的信息，需要本身具有數據敏感性，但是對數據的敏感程度也不是先天所帶來的，更不是一朝一夕就能鍛煉出來的，而是要經過時間的積累和數據分析工作的磨練，同時也可以根據案例型的數據分析材料，積累閱歷，提升對數據資源的敏感程度。

（二）培養統計學專業的應用型人才

大數據時代下培養的統計學應用型人才應該具有兩方面的基本素質，第一是概念性的，也就是說統計學的相關人才應該掌握統計學基本理論知識和基本素養，這是基本要求，也是培養統計學人才的前提。第二就是實踐性，也就是本文中我們提及的統計學專業的應用型人才，就是在實際操作中處理數據分析數據的能力，應用型人才需要利用理論知識解決實際問題，也需要有較多的經驗與閱歷，不能只會紙上談兵。在高校開展大數據分析學科中，最大的問題就是沒有真是可用的案例和數據，這就需要學校與公司企業走合作道路，這樣一來不僅可以得到真實有效的數據，還能將學生送到企業去實習，進行校企聯合，注重學生的實際操作能力，這是培養統計學專業應用型人才的關鍵點，也是統計學專業人才培養模式中的重點。

（三）促進統計學與信息計算科學的融合

在大數據的分析與研究時，僅僅憑借統計學科的支撐是不夠的，大數據的數據結構性特征已經拋棄了傳統意義上的數據分析模式的非智能化框架，而且數據分析需要利用新型的數據運算方式以及計算機技能分析，這也是進行數據分析的問題所在，因此要想做好數據統計和數據分析工作，只單單依靠單一的統計學科知識的人學習是遠遠不夠的，其需要的是數學，信息技術，統計學三門學科的融合發展，緊密結合三門學科之間的交叉發展，融會貫通，利用各科優勢資源相互彌補不足，這樣才能為大數據的收集，統計，分析做出科學準確的結果。

三、結語

學習統計學的優勢在于：我們可以利用統計學進行大數據的有效整合和利用，使得我們在使用數據時可以更加的便利和高效。隨著信息科學技術的進一步發展，來自各方面的數據出現井噴的狀態，這就增添了我們在數據統計和信息處理時的困難。在現在這個信息化數據爆炸式增長的形勢下，我們要充分全面的利用各方面的數據資源才能充分發揮統計學的優勢，做好預測和分析，同時充分將統計學的優點與完備的大數據資源實現有效的整合，讓統計變得通俗易懂。