劉惠　趙海清

【摘 要】大數(shù)據(jù)時(shí)代下，如何培養(yǎng)應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才是高校思考的問題之一。通過論述應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)專業(yè)人才需具備的能力，認(rèn)為“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽能為應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才的培養(yǎng)提供一定的引導(dǎo)。以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閷?dǎo)向調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，借助校企合作利用實(shí)際數(shù)據(jù)引入案例教學(xué)，通過項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)來提高統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生的實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力，從而達(dá)到應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才培養(yǎng)的目的。

【關(guān)鍵詞】統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè);人才培養(yǎng);數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用型人才

中圖分類號(hào)： C829 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2019）30-0127-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.30.064

Reflections on the Training of Applied Statistical Talents Oriented by Data Mining

LIU Hui ZHAO Hai-qing

（School of mathematics and statistics， lingnan normal university， Zhanjiang Guangdong 524048， China）

【Abstract】In the era of big data， how to train application-oriented statistical talents is one of the problems that colleges and universities consider. By discussing the abilities of applied statistics professionals， it is concluded that the “Tipdm Cup” data mining challenge can provide some guidance for the training of applied statistics professionals. Adjusting teaching content based on data mining， using the actual data to introduce case teaching with the help of school-enterprise cooperation and using the project-driven teaching to improve the practical ability and innovation ability of statistics students， so as to achieve the purpose of cultivating application-oriented statistics talents.

【Key words】Statistics; Talent training; Data mining; Applied talents

0 引言

當(dāng)前，交叉學(xué)科和技術(shù)群迸發(fā)的新一輪科技革命正在孕育，世界科學(xué)中心面臨轉(zhuǎn)移，第四次工業(yè)革命隨步而至，數(shù)字化鏈接和人工智能正在深刻影響各個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域及學(xué)科的發(fā)展[1]。數(shù)據(jù)顯示，2018年的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模約為5300億元，同比增長15%。2019年我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將達(dá)到6300億元，而未來五年年均復(fù)合增長率約為15.47%[2]。正如馬云所說，我們已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代。

大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展直接影響人才需求和培養(yǎng)方式。統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門與數(shù)據(jù)緊密聯(lián)系的學(xué)科，大數(shù)據(jù)不僅推動(dòng)了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域交叉科學(xué)的研究，也對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展有著深遠(yuǎn)影響[3]。這促使更多的高校將數(shù)據(jù)科學(xué)課程與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程相結(jié)合，為學(xué)生更多更新的學(xué)習(xí)項(xiàng)目，以便他們能在今后從容面對(duì)不斷變化的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

對(duì)于應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)人才的培養(yǎng)，加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)實(shí)踐環(huán)節(jié)教學(xué)是解決這一問題的主要途徑。2014年11月，《光明日?qǐng)?bào)》刊文“高校怎么向應(yīng)用型人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型”，文中提出“高校要根據(jù)社會(huì)需求培養(yǎng)多種多樣的專業(yè)型、復(fù)合型應(yīng)用人才”[4]。2015年11月，教育部等三部委聯(lián)合發(fā)文《教育部、國家發(fā)展改革委、財(cái)政部關(guān)于引導(dǎo)部分地方普通本科高校向應(yīng)用型轉(zhuǎn)變的指導(dǎo)意見》，文中提到要緊緊圍繞“互聯(lián)網(wǎng)+”等國家重大戰(zhàn)略推動(dòng)高校轉(zhuǎn)型發(fā)展。這為普通高校統(tǒng)計(jì)專業(yè)的人才的培養(yǎng)指明了發(fā)展方向[5]。2016年，薛靖峰指出要培養(yǎng)學(xué)生結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法獨(dú)立解決實(shí)際問題的能力，必須增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐能力和動(dòng)手能力[6]。2017年，任重指出要加強(qiáng)社會(huì)實(shí)踐，讓學(xué)生能夠正式地參與到統(tǒng)計(jì)工作中去，將學(xué)校中學(xué)到的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和專業(yè)技能更好的融會(huì)貫通[7]。2018年，歐立松指出應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生實(shí)踐能力缺乏， 應(yīng)該優(yōu)化課程體系， 建立完整和相對(duì)獨(dú)立的實(shí)踐教學(xué)體系和模式， 這對(duì)于大學(xué)生擇業(yè)、就業(yè)和創(chuàng)業(yè)具有重要意義[8]。但對(duì)于如何加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)實(shí)踐環(huán)節(jié)的教學(xué)，受限于數(shù)據(jù)資源和實(shí)驗(yàn)條件的限制，不同的高校有不同的方式方法。近年來，筆者所在學(xué)校通過組織統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生參加“泰迪杯”全國大學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽，以賽促教、以賽代練，借助于校企合作強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的教學(xué)質(zhì)量，顯著提升了學(xué)生的數(shù)據(jù)分析水平和創(chuàng)新能力。

1 應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才需具備的能力

大數(shù)據(jù)的發(fā)展使得統(tǒng)計(jì)研究的對(duì)象不僅僅局限于數(shù)值型的數(shù)據(jù)，還包括文本型數(shù)據(jù)，以及聲音、圖片等多媒體數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)的方式也多種多樣，有的可以從相關(guān)網(wǎng)站下載，有些需要從網(wǎng)頁上爬取，對(duì)于特定研究目的數(shù)據(jù)還需要設(shè)計(jì)問卷從調(diào)查中得到。所以，大數(shù)據(jù)背景下，對(duì)于應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才的數(shù)據(jù)搜集、處理和分析能力也提出了更高的要求。通過參賽實(shí)踐證明，教師可從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)的預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等多方面加大教學(xué)力度和實(shí)踐環(huán)節(jié)，指導(dǎo)學(xué)生提高處理海量數(shù)據(jù)、提煉數(shù)據(jù)價(jià)值的能力。所以，本文提出應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才可能應(yīng)具備的能力如下：

（1）熟練使用數(shù)據(jù)分析工具python或者R語言對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;

（2）了解大數(shù)據(jù)分析的流程：即分析的目的、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、挖掘模式的建立以及結(jié)果解釋與評(píng)估;

（3）認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)的類型：大數(shù)據(jù)背景下處理的數(shù)據(jù)主要包括數(shù)值型數(shù)據(jù)、字符與字符串、布爾值、時(shí)間性數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)以及多媒體數(shù)據(jù)。掌握不同數(shù)據(jù)類型的處理方式。

（4）數(shù)據(jù)的探索性分析方法：獲取數(shù)據(jù)之后，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析以了解數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)、規(guī)律及性能。可通過檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、繪制圖表、計(jì)算某些特征量等手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索。利用數(shù)據(jù)探索性技術(shù)可幫助我們選擇合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理和建模方法[9]。

（5）數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法：海量數(shù)據(jù)中可能存在噪聲數(shù)據(jù)、空缺數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)等不合理的數(shù)據(jù)問題。所以，為了得到較為準(zhǔn)確的分析結(jié)果，在挖掘之前須對(duì)這些不合理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。方法主要包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和變換、數(shù)據(jù)歸納等幾個(gè)方面。

（6）數(shù)據(jù)的可視化：將數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論以圖形的形式展現(xiàn)，讓用戶清晰直觀的感受其中蘊(yùn)含的知識(shí)[10]。

（7）數(shù)據(jù)挖掘方法：主要的數(shù)據(jù)挖掘方法有屬性篩選、分類預(yù)測、回歸預(yù)測、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析和時(shí)間序列分析。學(xué)會(huì)基于挖掘目的，利用合適的挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，并對(duì)模型作出評(píng)估和優(yōu)化。

（8）掌握了編程技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘的理論知識(shí)之后，還需增強(qiáng)處理具體行業(yè)實(shí)際問題的實(shí)踐能力和應(yīng)用能力，具備一定的商業(yè)思維。

2 應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才培養(yǎng)的契機(jī)

在應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才的培養(yǎng)過程中可能會(huì)遇到各種各樣的問題，如師資力量薄弱，實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)訓(xùn)平臺(tái)缺乏，難以確定合適的教學(xué)內(nèi)容以及相應(yīng)的考核標(biāo)準(zhǔn)等。應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才是為應(yīng)用而生，因此，這些問題的解決方案可以在挑戰(zhàn)賽等實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目的參與中進(jìn)行探索。

“泰迪杯”數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽是為強(qiáng)化高校數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和創(chuàng)新能力的比賽。每年挑戰(zhàn)賽的三道賽題均來源于企業(yè)或社會(huì)的實(shí)際需求，所提供的數(shù)據(jù)量大且真實(shí)。參賽者需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘并建模分析，并提交測試結(jié)果。通過參賽和賽后的案例教學(xué)分析，能夠加深學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的理解，顯著提升學(xué)生的編程能力和數(shù)據(jù)分析能力。

3 應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才培養(yǎng)的幾點(diǎn)意見

3.1 明確教學(xué)目標(biāo)

應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才需具有堅(jiān)實(shí)的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)和數(shù)據(jù)分析能力，能夠?yàn)閷?shí)際問題的解決提供方法和思路，最終目標(biāo)就是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識(shí)解決實(shí)際問題。依托數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽，將賽題看成是專業(yè)領(lǐng)域的小項(xiàng)目，以賽題待解決的問題作為數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，以運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)解決實(shí)際問題為導(dǎo)向，從應(yīng)用的角度掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用場景和所能得出的結(jié)論，幫助師生調(diào)整應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

3.2 調(diào)整教學(xué)內(nèi)容

以大賽要求學(xué)生具備的技能對(duì)教學(xué)內(nèi)容和課時(shí)安排進(jìn)行調(diào)整。既注重?cái)?shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)挖掘等理論知識(shí)的掌握，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的思維方式;又強(qiáng)調(diào)學(xué)生對(duì)分析工具如python或者R語言的熟練使用;更強(qiáng)調(diào)實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，善于利用數(shù)據(jù)分析工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析思維，并以實(shí)際例子加大對(duì)各種分析方法在實(shí)際應(yīng)用方面的講解。

3.3 引入案例教學(xué)

案例教學(xué)是連接理論與實(shí)踐的橋梁，既能讓學(xué)生快速理解各種方法的應(yīng)用場景，又能讓課堂生動(dòng)有趣，增加學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣。

教師可選擇與即將講授的知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的趣味小例子作為課程引入，引發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。同時(shí)讓學(xué)生帶著相應(yīng)的任務(wù)邊思考邊學(xué)習(xí)，一方面增加學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，另一方面讓學(xué)生自主探索知識(shí)點(diǎn)的應(yīng)用和應(yīng)用中需注意的問題，提高教學(xué)參與度。

通過泰迪杯數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)賽，教師可以獲得較為豐富的教學(xué)資源。因此教學(xué)中可借助大賽歷屆優(yōu)秀作品，然后依據(jù)教學(xué)目的進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整形成較為有趣的案例作為課程案例貫穿一系列知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)，讓學(xué)生直觀地了解所學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)知識(shí)如何解決實(shí)際問題。學(xué)生還可自主動(dòng)手實(shí)踐，利用別人的思路或者嘗試自己的思路去解決相關(guān)問題，從而加深對(duì)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的理解和統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用。

3.4 利用教學(xué)工具

首先，充分利用互聯(lián)網(wǎng)資源，如在線課程網(wǎng)站（慕課、泰迪云課堂）、博客、空間、微信等多種教學(xué)手段增加教學(xué)的信息量，擴(kuò)大學(xué)生的視野。注重技能點(diǎn)的養(yǎng)成如：網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)可視化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖像、視頻、文本等）的基本處理等等。

此外，在沒有編程基礎(chǔ)的情況下，可借助泰迪公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)，以拖拉拽的方式。將數(shù)據(jù)分析的各個(gè)環(huán)節(jié)通過流程化的方式進(jìn)行連接，就可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和挖掘的目的。教師使用這個(gè)平臺(tái)來教學(xué)不僅可以清楚地講解數(shù)據(jù)挖掘的流程以及相關(guān)算法的原理，還可以借助于平臺(tái)的示例模板個(gè)學(xué)生展示算法的應(yīng)用場景以及一個(gè)完整案例的挖掘過程，并查看各步驟源代碼。對(duì)學(xué)生而言，平臺(tái)能在幫助他們更容易理解和接受數(shù)據(jù)挖掘，讓學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)有了更感性的認(rèn)識(shí)，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

3.5 校企合作的項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)

高校培養(yǎng)的應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)人才需具有大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、人口與社會(huì)統(tǒng)計(jì)、金融統(tǒng)計(jì)等相關(guān)領(lǐng)域工作的創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力。與泰迪公司建立校企合作平臺(tái)，進(jìn)行項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)式教學(xué)，有效促進(jìn)理論與實(shí)踐緊密融合，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)熱情與主動(dòng)性，培養(yǎng)學(xué)生綜合實(shí)踐能力，實(shí)現(xiàn)實(shí)踐能力與社會(huì)發(fā)展需求接軌。

通過整合理論知識(shí)點(diǎn)以及專業(yè)需求，教師可以企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目為依托，逐步引導(dǎo)學(xué)生分析和解決實(shí)際項(xiàng)目問題。一方面鍛煉學(xué)生解決實(shí)際問題的能力，另一方面學(xué)生可以學(xué)習(xí)新興的行業(yè)技術(shù)和應(yīng)用方向來彌補(bǔ)課堂學(xué)習(xí)的不足，增加實(shí)習(xí)和就業(yè)的機(jī)會(huì)，補(bǔ)足實(shí)踐能力和應(yīng)用能力的短板，讓學(xué)生從書本理論走向崗位實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用型人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)背景下，盡管應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)專業(yè)的人才培養(yǎng)工作會(huì)遇到了諸多問題，但是教師可以在挑戰(zhàn)賽的引導(dǎo)下，探索培養(yǎng)社會(huì)需要的應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)專業(yè)人才的新思路和新方法，可嘗試調(diào)整教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行針對(duì)性教學(xué)，引入案例教學(xué)增加學(xué)習(xí)興趣的同時(shí)加深對(duì)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的理解和統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用，利用先進(jìn)的教學(xué)工具擴(kuò)大學(xué)生視野，了解前沿的理論和應(yīng)用，增強(qiáng)校企合作促進(jìn)理論與實(shí)踐緊密融合，這不僅有助于培養(yǎng)適應(yīng)社會(huì)發(fā)展需要的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用人才，還能提高統(tǒng)計(jì)專業(yè)就業(yè)率。

【參考文獻(xiàn)】

[1]洪志生，秦佩恒，周城雄.第四次工業(yè)革命背景下科技強(qiáng)國建設(shè)人才需求分析[J].中國科學(xué)院院刊，2019，34（5）：522-531.

[2]前瞻產(chǎn)業(yè)研究院.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告[R].北京：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，2018.

[3]金超.淺議大數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)課程設(shè)置及教學(xué)改革[J].科技經(jīng)濟(jì)市場，2015（04）：234-235.

[4]葉飛帆.高校怎么向應(yīng)用型人才培養(yǎng)轉(zhuǎn)型[N].光明日?qǐng)?bào)，2014-11-25（13）.

[5]教育部，國家發(fā)展改革委，財(cái)政部.關(guān)于引導(dǎo)部分地方普通本科高校向應(yīng)用型轉(zhuǎn)變的指導(dǎo)意見（教發(fā)[2015]7號(hào)）[Z].2015-10-21.

[6]薛靖峰，張春梅.大數(shù)據(jù)時(shí)代下經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)專業(yè)應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式研究[J].教育現(xiàn)代化，2016，3（22）：7-8+11.

[7]任重.統(tǒng)計(jì)類專業(yè)應(yīng)用型人才培養(yǎng)的教學(xué)模式改革與實(shí)踐[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息，2017（08）：429.

[8]歐利松.“互聯(lián)網(wǎng)+”大賽視角下對(duì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)人才培養(yǎng)的思考[J].才智，2018（32）：153-154.

[9]張良均，云偉標(biāo)，王路，劉曉勇.R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2015：20-40.

[10]尹勤，黃寶鳳.大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)用統(tǒng)計(jì)人才能力需求與教改探索[J].大學(xué)教育，2019（06）：157-159.