数据分析课程范文精选

摘要：当前，数据库技术迅猛发展，信息化不断推进，数据量急剧增加，如果不能对其进行合理管理与科学分析，极易泄露个人、企业与国家等信息，甚至可能危机个人隐私、企业信誉和国家安全。因此，为做好数据挖掘、数据分析等工作，减少数据垃圾，避免信息泄露，有必要加强财经类本科院校信息管理专业建设，培养高层次技术人才，以满足时展需求，顺应社会发展趋势。鉴于此，文章将从就业市场需求的角度出发，结合金融特色信息管理专业发展，提出财经类本科院校信息管理专业数据分析方向建设思路，给出人才培养模式和课程结构设置。

关键词：财经类院校；专业建设；数据分析；数据挖掘

一、引言

从大环境来看，如今，全球数据量均呈现激增趋势，大数据时代全面到来，这不仅意味着社会需要更多信息分析人才，也说明相关院校要加强信息管理专业人才培养。从本国国情出发，我国从工业社会向以信息资源开发、应用和管理为主要特征的信息化社会转变，计算机技术在各行各业普及应用，对经济管理活动中产生的海量数据进行分析，挖掘出有潜在价值的信息，为管理决策提供依据，是信息管理学科研究的新方向。以目前毕业生就业市场需求情况来看，懂经济、懂计算机同时又能掌握数据分析知识的学生在就业时有相当的优势，这恰好与我们哈尔滨金融学院信息管理专业的人才培养目标一致，如何发挥财经类本科院校的办学优势，建成专业特色，是此次本科教学改革的目标。

二、人才培养目标

对于我们这样有明显“金融特色”的院校，充分发挥在金融领域的办学优势，塑造出自己的金融特色，即：坚持服务于金融行业，跟踪IT发展的前沿，把握财经行业在信息化方面的最新需求，培养学生创新意识和能力，打造金融特色专业：金融信息管理－数据分析方向。培养具有管理学和计算机科学的专业知识，精通金融学、经济学以及数据分析理论与技术，了解数据的商业价值，通晓以清晰直观的形式提供数据分析结果的方法，强调学生掌握现代管理科学思想，掌握现代信息系统的规划、分析、设计、实施和运行维护等方面的方法与技术，同时，更要具有较强的信息系统开发利用以及数据分析处理能力。

摘要：

大数据的蓬勃发展为统计学专业人才培养模式的创新提供了有效途径，引领了统计学专业人才培养模式的改革方向，融入了统计学专业人才培养模式的各个环节。本文系统明确了统计学专业人才培养模式的改革方向，探讨如何利用大数据完善人才培养模式的各个环节。

关键词：

大数据;人才培养模式;教学模式

2015年9月5日，我国政府公开《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，大数据逐步走上我国经济社会发展的大舞台，在社会各个领域中发挥着巨大的促进作用。高等教育作为我国培养高素质人才的主要阵地，避免不了受到大数据的冲击和影响。有效利用大数据是化解冲击并促进高等教育改革的明智之举。高等教育改革的关键是改革人才培养模式，将大数据融入人才培养模式改革的各个环节会达到事半功倍的效果。

一、大数据引领统计学专业人才培养模式的改革方向

一、民族高校经管类专业概率统计课程教学特点

1、学生基础知识层次差异性大

民族高校教育的目的就是为民族地区服务和培养少数民族人才。由于民族高校招收学生的生源大多是我国少数民族聚居区域的民族生或者是发达地区的少数民族学生，由于教育资源和教育整体水平的不均衡，使得民族高校学生的基础知识掌握程度上有较大的差异，同时进入大学后，由于概率统计课程特点，它对学生的数学知识基础有着较高的要求，故在知识的延续和递进中使得学生在这门课程的学习效果上有着明显差异，在课堂教学中最明显的特征就是由于学习基础的差异，学生在知识的掌握上层次差异性明显较大。

2、课程教学方式单一

目前在民族高校的概率统计课程的教学方式大部分还是使用黑板讲授加电子讲稿、教学内容比较传统，比较注重数学原理的推证、数学计算方法的讲授，即使有个别学校在概率统计课堂教学中有融入实验教学内容，但也仅仅限于数据分析软件的使用，并没有将实际经济问题案例与数学知识、数据分析软件结合起来综合应用，概率统计知识的综合应用性并没有体现出来。教学方式还是以教师为主导，教师布置问题和作业，学生完成作业的传统被动方式。

3、教学内容与学时的矛盾

摘要:人类社会正在步入大数据时代。就经济统计工作而言，挑战主要体现在两个方面，即数据收集不再依赖于随机采样以及传统的分析方法和工具,对半结构化或非结构化的数据不再有效。由于经济统计学专业是2012年之后才出现的一个新专业，为了积极应对大数据带来的挑战，经济统计学专业建设必须以大数据为导向，并至少从指导思想、课程体系以及教师团队等三个方面进行变革，以实现经济统计学专业建设的“经济、统计及IT”融合。

关键词:大数据；经济统计；专业建设

当前，大数据已经渗透到社会、经济、政治以及文化等众多领域。大数据在给各行各业带来了新的历史发展机遇的同时，也将给各行各业带来新的挑战。显然，对高等教育来讲也同样如此。相应的，对直接服务于经济统计人才培养的经济统计学专业建设来讲，迫切需要回答的问题是，在新形势下，专业建设遇到新的挑战又将是怎样的呢？进一步的，为了积极应对新的挑战又需要对旧的培养模式进行怎样的修正和改进呢？从现有的文献资料看，虽然学术界已经积累了大量与（经济）统计学专业建设相关的研究成果（如庞皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚卫平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大数据背景对这些问题较为深入的研究还比较缺乏，本研究则可以视为是对此进行弥补的一个努力尝试。

1经济统计学专业建设的发展现状

从某种意义上讲，经济统计学是一个新的专业。2012年10月，教育部颁布了《普通高等学校本科专业目录（2012年）》。在新专业目录中，除保留统计学为理学类一级学科（包括统计学和应用统计学两个二级学科）之外，在经济学类的经济学一级学科下增设经济统计学。正是在这样的背景下，目前我国高校经济统计学专业的开设一般有两种情况，一种是新专业目录颁布后新设立的，如中央财经大学、对外经济贸易大学、西南政法大学以及中南民族大学等；一种则是由原来的统计学专业更名而来的，如中南财经政法大学、天津财经大学、江西财经大学、南京财经大学以及中央民族大学等。从发展历史过程看，经济统计学并非是一个全新的专业，而是由以前的统计学专业发展而来。在1998年9月国家教育部颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》中，统计学被列为理学类一级学科，但可选择授予经济学或理学学位。在这种背景下，根据具体的办学条件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一类是强调各类统计学所具有的共性。它肯定统计学的“理学性质”，按照理学类学科的特点设置课程。另一类则是强调各类统计学的个性，如财经类院校统计学专业（曾五一等，2010）。前者的数量较少，它是将统计学作为应用数学的一个分支来看待，所开设课程主要是数学和各种数理统计方法。后者数量占有绝大的比重，其专业方向包括国民经济统计、经济统计、管理统计、金融证券统计等（李宝瑜，2004）。从我国统计学学科建设的发展过程看，其特征主要表现为两个转变，即从起初的侧重理论培养向当前的强调实际应用转变以及从起初的主要服务政府部门向当前的主要服务社会企业组织转变。由于新专业目录颁布时间还很短，经济统计学专业还没有建立起新的培养模式，主要还是其前身———（经济学方向的）统计学——培养模式的一种延续。从我们掌握的资料看，目前各高校经济统计学专业的培养方案还主要是参照1998年《普通高等学校本科专业介绍》制定的，其培养目标是所谓的“复合型人才”，即具有坚实的经济理论基础，既懂数理统计方法、又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济统计人才（曾五一等，2010）。这种人才既是统计人才又是经济管理人才，不仅能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，而且能从事市场调查、经济预测、信息分析和其他经济管理工作。相应的，在具体的课程体系构建和安排上，各高校大都贯彻了“大统计”的学科观点，遵循“厚基础、宽口径、重应用”的复合型人才培养原则（向书坚和平卫英，2010），即在强调较为完整系统地介绍统计学主要理论和分析方法的同时，还强调其与经济学其他学科的密切联系，按照经济类学科的特点设置课程。也就是说，经济统计学专业的课程设置具有显著的二元性特征。从各高校的具体设置看，统计学方面的课程一般有数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、随机过程、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策等；而经济学方面的课程一般则有微观经济学、宏观经济学、会计学、国际经济学以及与专业方向（如国民经济统计、财务会计统计、金融证券统计等）有关的课程。此外，和其他专业一样，经济统计学也重视学生应用和创新能力的培养，特别强调本专业的毕业生应该具有熟练地采集数据和应用计算机分析、处理数据的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用软件的学习和训练也通常以实验课的形式被纳入到课程体系中。但是，要注意的是，我国各高校在制定或修订经济统计学培养方案时，有意或无意地忽视了当前随互联网技术日新月异带来的大数据海量涌现。而由于大数据和传统数据存在显著的差异，各高校现有的经济统计培养模式可能需要做出重大调整。

2大数据带来的挑战

【摘要】目的探讨体验式案例教学方法和教师一对一指导，对培养护理专业本科生科研能力的影响。方法选取70名2020级护理专业本科生为研究对象，按照班组均衡匹配的原则划分为实验组与对照组，各35名。实验组采用体验式案例教学方法，课程设计环节进行教师一对一指导；对照组使用传统教学方法。结果实施体验式案例教学方法进行课程设计一对一指导后，两组课程目标1的平均成绩差异无统计学意义（P>0.05），实验组的总评成绩和课程目标2～课程目标4的成绩均优于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。课程目标达成度分析结果显示，实验组学生的数据分析能力和科研能力明显高于对照组。结论在课程中采用体验式案例教学方法能够提升学生的数据分析实践操作能力，尤其是一对一的课程设计指导环节对学生科研能力的提高有明显优势。

【关键词】护理专业；本科生；科研能力；数据分析；医学大数据

《全国护理事业发展规划（2021-2025年）》对护理人才的信息素养与科研创新能力提出了新要求。有专家指出，信息素养在循证护理实践中起着至关重要的作用，也是应对未来社会竞争所需要的一种基本能力[1-2]。科研能力是教育部制定的护理本科生培养目标的重要内容[3]。有研究表明，我国科研人员的信息素养水平对科研创新能力有着显著影响，即信息素养水平高有助于高水平创新成果的产出[4]；国内高校教学改革研究领域对于护理本科生的信息素养能力培养已经开始重视[5]；护理专业本科生科研兴趣浓厚，参与科研活动需求较高[6]。但是，也有调查显示，我国护理本科生仍存在信息意识薄弱、信息处理技能有待提高、数据分析能力欠缺等信息素养问题；科研能力方面则存在选题困难、科研意识缺乏等问题[7-8]；护理专业学生科研意识缺乏和科研能力不足，将成为阻碍护理学科发展的主要障碍[9]。现以华北理工大学《医用大数据分析基础》课程为例，探索体验式案例教学及教师一对一指导的教学方法，对护理本科生的数据分析能力与科研能力的影响。

1对象与方法

1.1研究对象

选取华北理工大学2020级护理本科二年级学生70名为研究对象，其中男生15人，女生55人。按照班组均衡匹配的原则分为实验组35人与对照组35人。