数学概率统计学习重点

在大学数学学习过程中，概率统计的学习一直占有重要位置。这门学科主要研究了事物的规率性，对日后的微积分，计算机等学科的基础学科和专业学科的学习都很有帮助。但是这门学科注重理论学习和实际应用，对于学生而言需要用不同的方法来学习，这对大学数学教师也提出了更高的要求。在概率统计的教学方面，需要教师采用各种能够提高学生兴趣，并且引导学生掌握各种先进的概率统计学习方法。

一、目前大学生在概率统计学习中的问题　　（一）大学生自身在概率学习上的问题　　概率统计在大学中为公共课，对于大学生而言很多都认为只有专业课才对自己日后的就业有帮助。所以从心理上就对概率统计不重视。我们对某地的10所大学的500名大学生进行随机调查，文学类，商学类专业的学生在概率统计这门学科的出勤率为77%，而理工类专业的学生在概率统计课的出勤率为93%。通过数据我们可以发现，文学和商学类学生的专业课和概率统计没什么关系，因此学生对于概率学科的学习兴趣不高，出勤率也不高。而虽然理工类学生的专业课与概率统计课有很大关系，但是他们对于概率统计课的兴趣也不高，出勤率也不算很好。

（二）大学数学教师在概率统计教学上的问题　　由于概率统计在大学中为公共课，所有学生都要学习，因此对于教师而言压力较大，所以在教学中常常只采取了灌输式的方法，只是将教材上的知识为学生讲解出来。但是这种方法的教学过程中常常会使学生感觉枯燥和困难。而且概率统计学习要求学生不仅在课堂上吸收知识，而且也需要学生在课后对这些知识进行巩固和实践。但是对于教师而言，上课的时间已经将他们的教学时间占去了很多，因此教师也无法检查学生在课后的巩固和实践情况，所以就造成了学生在课后无法将概率统计学科知识进行实践。不仅如此，大学数学教师在教学中采取的方法基本上还是传统教学方法，无法让学生得到先进的学习方法，在概率统计学习方面感到困难，得不到进步，因此也就会对这门学科感到厌烦，失去兴趣。　　（三）学校对于概率统计中的问题　　目前大学看重的是毕业生就业率，这也就使得学校对于概率统计这门公共课显得不怎么重视。也就在这门公共课上投入的师资较少，投入的教学设备等硬件设施也比较少，因此就造成了学生无法在概率统计学习上得到较好的教育资源和学习方法。但是概率统计对于学生的专业课很有帮助，是专业课的基础，所以学校应该对概率统计产生重视。　　二、概率统计学习的改进方法　

（一）学生在概率学习上的　　对于学生自身而言，必须从心理上改变，对概率统计这门学科产生重视。对此而言，学生们必须明确这门学科的重要性。学校可以对学生讲解在日后的专业课中概率统计的重要性。在学生刚入学的时候，学校可以将日后的专业课对学生进行简单的讲解，并且将概率统计在其中的重要性为学生讲解。　　（二）教师在概率学习中的解决方法　　对于教师而言，因材施教是在概率统计学习中教学方法改进的重点。每个学生的情况都不一样，而且学生的专业不同，对于概率统计学习的要求也不同。例如对于理工类专业的学生而言，不但要使学生对于教材知识理解透彻，而且需要让学生在头脑中产生数学思维。对于文理类专业的学生而言，他们日后的专业课与概率统计的关系没有理工类专业的学生练习那么紧密，所以教师可以不必对他们要求那么高，可以将教材知识进行讲解并且发散。在概率学习中会有许多难以理解的知识，例如排列组合等等概念。在遇到这种问题时教师要尽量的把概念具体化，形象化。例如在学习随机变量的知识是教师可以举出在生活中实际的例子为学生讲解。从学生兴趣而言，教师需要引起学生对于概率学习的兴趣。但是概率统计的知识十分枯燥和困难，因此这就需要教师将教材知识与生活实际情况相联系，例如可以将买彩票的行为融入到概率学习当中，从而引起学生兴趣。　

（三）学校方面对于概率统计方面的改进方法　　对于学校而言，也需要对概率统计产生重视。在概率统计学科的师资方面，最好将理工类学科和文理类学科的授课教师分开，用不同的方法教学。并且学校需要为概率统计这门学科准备一些多媒体器材，让教师有更多的途径来为学生教学。不但有利于教师的教学，而且也能够为学生提供更多的学习资源，从而让学生在对概率统计产生兴趣后可以有更多的电子资料，电子课件来为自己补充课后学习的知识，从而让学生能够得到更多的概率学习知识与学习方法。　　（四）在课后学习概率统计的方法　　概率统计这门学科必须要由课堂知识与课后实践相结合。这就需要教师为学生们布置课后作业，并且要为学生认真批改，通过批改的过程中发现学生在概率统计学习上的问题，从而在课堂上能够为学生提出学习意见，为学生讲解练习题内容。不仅如此，教师也要为学生传授更多的先进概率统计学习方法，让学生们掌握到更多的学习方法和优秀的学习思维，在这样的方法下学生可以在概率学习上进步很快，学生也会对概率学习产生兴趣。　

三、结语　　在目前的大学校园中，对学生日后学习生活中十分重要的概率统计学科仍然没有受到教师和学生的重视。对于学生而言，应该对概率统计重视起来，在概率统计课堂上应该积极与教师互动，认真学习教材知识，在课后也需要认真完成课后练习。对于教师而言，需要提高自己的教学水平，能够通过自己的引导使得学生对于概率统计产生兴趣，并且为学生讲解概率学习的新方法。对于学校而言，需要为学生提供更多的师资以及教学器材以提高学生概率学习水平。

统计学中一体化教学的运用

据IT、互联网行业对统计类人才需求较大，占全部调研行业需求的35%；同时，约有1/5的用人需求体现在金融行业；房地产行业与服务业分别占1/10。结合上述行业自身特点与用人需求比例，统计类人才招聘主要集中在新兴行业，其中以技术类互联网行业为首。上述25542个统计相关岗位中，对高中以下及硕士以上学历员工需求较少，均不足10%；专、本科学历员工需求量较为突出，占全部需求的近4/5；其中，约有11622个岗位要求大专及同等学历，即符合高职高专学历的岗位约占全部岗位的45.5%。根据企业招聘岗位对学历要求，高职高专学生符合近50%岗位需求。　

从统计类人才岗位分布看，统计类相关岗位辐射了各个行业、各个部门，充分体现出企业对于人才需求的多层次、多样化。同时，统计技能在公司内部各岗位有着不可或缺的地位。根据智联招聘网站数据），企业对统计专员岗位需求量尤为突出，占全部岗位比重的近1/2。通过对上述岗位的岗位职责的具体分析，低层次统计人员，如统计专员岗位，在企业内部大多从事简单的数据资料收集、录入及报表汇总等技能性工作，工作中基本不涉及统计算法研究；相反，对中高层统计人才需求量相对较小，主要集中在管理岗及部分高端技术岗位，如数据经理、数据分析专家、首席数据官等。这些岗位要求员工掌握夯实的统计理论、扎实的统计算法技术及具备丰富的从业经验。通过上述职业岗位群分析，目前就业市场需要更多掌握统计技能而非专业统计理论算法的人才。因此，掌握基本的统计技能是学生毕业后迈向社会求职的基础。　　一、理论实践一体化教学法在统计课中的改革

通过对课程内容的模块化，把理论知识教学与技能训练相结合，以突出培养学生的职业技能为本。课程内容与要求、进度与教学环节设置均满足职业技能训练。21世纪是知识经济高速发展的时代。当下需要更多掌握新技能、适应新形式的高素质实用型人才。学校作为学生的良师益友、企业的合作伙伴，必须准确定位，根据社会需要和自身特点，在顺应时代发展、迎合企业用人需求的基础上，突出职业教育特色，培养出既有理论知识，又有较高实际操作能力的复合型高技能人才。传统统计学的纯理论教学已不适用。课程教学重心应偏向实践，做到理论结合实践，狠抓学生能力培养。　　（一）改革课程结构。　　传统学科型培养模式与企业用人需求之间的差距，体现出学生动手能力弱，综合能力差，适应工作岗位慢等短板。通过调研，统计类岗位需要学生了解统计学的基本概念，掌握统计数据的采集、整理、描述方法，熟练绘制统计图和统计表。根据岗位要求，将上述统计学课程知识转化为正确数据采集能力、准确信息分析能力、灵活软件操作能力，意在培养学生基本职业素质——数据敏感力、市场洞察力、统计分析的严谨力及吃苦耐劳精神。理论实践一体化教学打破了传统的章节式教学模式，改为知识模块式与操作模块式同行的教学方式，着重培养学生运用专业知识解决实际问题的能力。知识模块主要介绍统计的产生、发展，统计的研究对象、基本概念等。操作模块是通过Excel、SPSS等配套统计软件，集中讲解统计调查实施、数据整理、指标计算、统计分析报告的撰写等内容。这种模块式教学做到了以学生职业技能与就业能力为基础，教学计划以企业岗位要求为基础，配以大量现场教学，教学进度因学生自身而设定，教师起辅助指导作用，立足学生全面素质的提升。

（二）突出能力培养。　　理论实践一体化教学法引入案例教学，鼓励学生独立思考，引导学生由注重知识到注重能力的转变。教师运用PDCA循环对案例教学进行有效控制。P（Plan）——计划：精选案例；D（Do）——执行：讲解案例、拓展案例；C（Check）——检查：评价教学；A（Action）——处理：发现问题，改进案例；在案例教学实施中，通过优秀案例展示，学生首先对案例产生学习兴趣。教师对案例进行重点、难点讲解后，学生明确了学习目标。通过案例学习，学生加深对教学内容的理解，学会模仿案例，自主研究，以达到锻炼学生思考问题、分析问题的能力。　　二、改革的反响　　（一）理论实践一体化教学法适用于统计学课程。　　理论实践一体化教学法在统计课程中实施后，教师感触颇深，学生反响强烈。教师不再被课程章节束缚，不再按照教材照本宣科，能够根据模块需要，从每名学生实际出发，进行贴近学生的有针对性教学，从根本上实现了“宽基础”、“活模块”。与此同时，社会调查、模拟角色扮演等教学形式很好的融入模块教学，教师的身份逐渐转变为教练，更多的从事辅助、指挥、控制工作，为学生实践活动中遇到的难题答疑解惑。此外，案例教学有效的督促教师日常养成收集积累优秀案例的好习惯，做到针对不同基础学生，灵活运用不同案例，真正实现分层次教学。通过学生课堂参与度、课后访谈及部分参与企业实践学生的反馈，学生通过理论实践一体化教学法，激发了学习兴趣，充分发挥了学习的主动性和积极性。在培养自身分析问题、解决问题能力的同时，锻炼了语言表达能力和人际交往能力，增强了团队意识和吃苦耐劳精神，全方位提高了学生的综合素质和岗位胜任力。部分学生先后参与了“绿色环保、节能减排”大赛，把统计学技能运用到赛中，获得市较好名次。　

（二）实际教学中还存在一些问题。　　每一种改革都是尝试性的，并非能做到一步到位。理论实践一体化教学法也不例外。在实际教学过程中缺乏技能操作部分的教材。目前相当一部分统计学教材依旧按照知识体系编写。章节间并不是按任务进行划分，没有把学生的能力培养放在首位。即使实际教学活动中应用理论实践一体化教学法，教学设计以职业岗位要求为基础，由于缺乏相应配套的技能训练指导书，也给模块教学带来很大不便。技能模块实施的任务与企业实际岗位的工作任务相一致，这就需要传统统计学教材进行适当修订，与之同步。综合案例的缺乏也是理论实践一体化教学中的一个障碍。每位教师都希望找到一个真实的综合案例，贯穿整个教学过程，把所有教学环节融入到该案例中。但由于企业经验不足及行业数据的保密性，在目前课上很难见到从一而终的案例。

浅谈统计学在生活中的应用

统计学并不是一门独立存在的学科，它是以数学知识和数理统计作为基础，将数理统计方法和其他学科专业知识交叉融合形成的具有极强推断性的一种分析方法。现阶段，随着科学技术的快速发展，为了加强对自然社会各个领域现象的判断和整理能力，将统计学应用在生活各个方面已经成为现阶段的数理统计的一种便捷方法。

一、统计学的概念 　　统计学指的是调研人员通过一些列的手段对整理出来的数据信息进行整理分析，从而推断出调研对象本质，甚至可以对未来的类似事情进行预判的一门综合性学科。在进行统计学整体分析的过程中需要用到大量的数学知识以及其他相关学科的专业知识，统计学由于其自身独特的性质，在社会科学和自然科学的各个领域几乎都可以使用。 　　二、统计学在生活中的应用分析 　　（一）统计学在经济学中的重要应用 　　运用统计学对生活中的数据信息进行整理分析，首先要学习统计学的基础知识以及数据统计个分析等学科，这些基础知识和方法都是在开展统计学应用活动之前调研人员所必须掌握的。统计学课程的学习作为经济学学科当中的重要分支，在经济学课程中经常被应用，例如，经济学的计量统计就需要根据统计学在金融里面的重要意义和地位作为基础，将金融知识和统计学知识相结合，将金融计量和时间的序列进行结合，对收集到的金融数据进行整理分析，最后得出金融计量和时间序列的一定关系。 　　统计学在金融经济学中有着十分重要的工具性作用，主要包括两个方面，分别是：在思想上而言，统计学是对数据统计分析结果进行研究，最后得出研究对象的判断结果，为了保证研究结果的准确可靠性，统计学在进行数据整理分析过程中必须是带着严谨的科学态度，这种严谨的科学态度对于经济学的相关理论分析具有十分重要的指导地位，这是由于研究人员在对金融量进行数学分析的过程中，为了保证金融数学分析结果的准确可靠性就必须保证金融量数据收集分析等预处理过程是科学合理的；其本收集整理次，统计学是经济学进行科学试验研究最优化的选择，经济试验研究活动的多样性以及研究对象之间错综复杂的关系导致经济学的试验研究活动受到诸多限制，运用统计学进行经济学试验研究活动，使得经济学实验研究的对象变得简洁明了，降低试验研究的成本支出。从统计学在经济学中的应用我们可以看出，经济学当中的统计学应用主要是运用了统计学当中经济必然性的思想，使得经济学当中的统计结论不具备复杂的思想成本。 　　

（二）统计学在医学中的重要应用 　　统计学在医学中应用的主要原因就是生物医学中存在的不确定性和变异性。生物医学主要的研究目标就是与人体健康相关的不确定因素，也就是通常所说的医学变异现象，变异现象在生物体当中是普遍存在的，例如，对于外在条件基本相同的两个病人，在相同的条件下进行治疗时，却有可能出现有的病人被治愈，有的病人治疗效果不明显，甚至还会出现死亡的现象。造成这些外在条件相同的生命体却出现不同程度治愈的主要原因就是生物医学中存在的不确定性或者是人体中存在的错综复杂的随机因素，客观差异存在的原因是因为某种偶然性的潜在的揭露必然性的发现。 　　在医学临床统计中发现，对于同一种病因的客观性规律进行调查，对于健康人的共同作用的交织与疗效的考查的病人很少。在医学当中运用统计学最主要的就是通过观察不同疗效病人的医疗诊断效果，将实际的医学诊断治疗效果与医学理论和假设进行验证，运用概率论以及数学方法对对比结果进行分析、判断，运用电子计算机等相关软件设备对研究对象的指标进行记录，并绘制相应的图表等，通过综合运用多种数理统计方法，得出与研究对象相关的研究结果。将统计学应用到医学当中，可以促进统计方法和多变量分析法在医学试验研究中的应用，对未知病因所造成的医疗诊断事故进行分析，可以促进医疗诊治手段的不断创新發展。

（三）统计学在体育比赛中竞技指标的应用。 　　统计学在体育比赛中的应用主要是用统计的职业联赛的数字反应比赛队伍能否成为世界顶级，这是因为在体育比赛中应用统计学可以对比赛中的胜率进行分析，主要是将每个队员在每个赛季比赛的分数和常规赛场上的分数进行统计，通过一系列的数学计算分析，制定出每个队员得分平均值和标准差之间的正态分布图，通过正态分布图的稳定性来判断队员的技术稳定性。以众所周的NBA篮球比赛为例，NBA比赛中由于明星球员众多，在运用统计学进行数据整体分析时，需要依据本质上的规律进行数据统计，而不是随意的选择数据进行统计，例如在进行篮球比赛发球这一项双方队员的进攻和防守的概率时，在进行指标选择时就涉及到随机事件的发生概率，因此，可以运用统计学统计球员在每一场比赛上的均得分，通过这些数据指标的正态分布图来确定球员的技术稳定性。 　　三、结束语 　　在日常生活中应用统计学对数据进行管理分析，可以极大提高生产生活中对研究对象的管理效率，使得研究对象变得明确，降低管理成本。在实际的生产生活中应用统计学时，调研人员需要通过多次的试验和随机概率对比来确定事件发生的概率，通过定量定性的数理统计分析工作，充分发挥统计学对生产生活的促进作用。

一：编程能力

　　是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。

　　有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用R语言，而我推荐学习Python，因为Python是面向未来的语言，无论从流行度、可用性还是学习难度来讲，Python都是最好的入门语言。

　　当然，如果可以的话，再掌握一下R语言是最好不过的，学习嘛，永无止尽。

　　书籍推荐《Python编程：从入门到实践》 豆瓣评分：9.0

　　当然，只有Python基础肯定是不够的，既然是学习数据分析，肯定就要有数据才行，数据从哪里来，肯定是从互联网上来。互联网上的信息何其之多，必须要对其加以过滤处理，提取我们想要的信息。这就要用到Python爬虫，这也是学Python一个很重要的目的和作用。

　　学习Python爬虫肯定比学习Python基础要困难一下，但好在网上的学习资源十分丰富，努力学习必定会有收获的。

　　关于Python爬虫的书籍，目前我还没有较好的书籍推荐，如果说实在要推荐的话，我推荐三本书：

　　《Python网络数据采集》 豆瓣评分：7.7

　　《Python爬虫开发与项目实战》 豆瓣评分：8.1

　　《精通Scrapy网络爬虫》 这是十月份出的新书，豆瓣上还没有评分。

　　知乎里面有很多爬虫大神，没事多逛逛知乎总会有收获的。

　　关于编程能力，是一个很深的概念，需要靠大量的撸代码积累经验。先暂且说到这些。

二：SQL

　　学习数据分析，最难最重要的就是编程能力，熬过去了，后面的就稍微简单一些了。

　　既然是跟数据打交道，就免不了要使用数据库。

　　目前主要有四种数据库：

　　1：SQLite 是一个文件型轻量级数据库，它的处理速度很快，在数据量不是很大的情况下，可以使用SQLite。

　　2：MySQL 是一个应用极其广泛的关系型数据库，它是开源免费的，可以支持大型数据库，很多中小型企业都是用的MySQL。

　　3：MongoDB 是一个面向文档的非关系型数据库，它功能强大、灵活、易于拓展。

　　4：Redis 是一个使用ANSI C 编写的高性能key-value数据库，使用内存作为主存储器。

　　它们各有优点，可以灵活使用，如果说非要选一个的话，我建议使用MySQL，因为它使用最广泛。学习最主流的技术，可以在一定程度上发挥更大的作用。

　　关于SQL的学习资源：

　　购买书籍推荐《SQL基础教程》作者：MICK

　　豆瓣评分：9.0，好像这本书出了第二版了，建议购买最新版的。

三：数据分析能力

　　前面说了那么多，都是为了数据分析做准备。数据分析就好比亲手做一顿美食，现在食材有了(通过Python爬虫采集)，盛放美食的容器也有了(数据库)。现在就差开火做饭了，写到这感觉肚子饿了，哎呀，忍住。

　　对于数据分析，我还没有过多的涉足，总之，多看书，多做项目。

　　这里我推荐几本书(都是放在我购物车里还没有买的书)

　　学习数据分析必看的书单：

　　《Python数据分析基础》八月份的新书，豆瓣上还没有评分。

　　《利用Python进行数据分析》2013年的老书，豆瓣评分：8.5

　　《Python数据处理》六月份的新书，豆瓣上没有评分。

　　《用数据讲故事》 豆瓣评分：8.7

　　虽然我还没来得及看这几本书，但是我想认真看了之后，对于数据分析的理解肯定会更加深刻的。

四：数据可视化

　　现在美食做好了，但不能一股脑的装在碗里吧，美食讲究色香味俱全。所以要给它作一个漂亮的造型，呈现在客人面前。这就是数据可视化。

　　数据可视化需要借助工具，什么工具呢?那就是大名鼎鼎的tableau!

　　什么?你没有听说过tableau?现在听我说了也不迟，哈哈。

　　tableau是一款世界级的商业智能工具软件，tableau可以帮助我们快速的分析、可视化并分享信息。在福布斯2017年公布的《10大需求增长最快的职场技能》报告中，tableau高居第三，成为数据分析和可视化的职场必杀技。

　　说了这么多，咱们还是好好聊聊怎么学习tableau吧。tableau是一款收费软件，先看一下它的价格吧：

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　　果然优秀的软件都是收费的，而且还贵的要死。

　　但是，tableau的良心之处在于：学生和教师可以免费使用tableau，只需要用我们的学生证信息去免费申请一个序列码，然后就可以下载激活该软件，有效期为1年，如果一年后还是学生的话，还可以用学生证再去申请一个序列号，然后再免费用一年。

中商情报网讯：日前，教育部发布了2017年全国教育事业发展统计公报，公报显示：到2017年全国共有各级各类学校51.38万所，比上年增加2105所，增长0.41%；各级各类学历教育在校生2.70亿人，比上年增加545.54万人，增长2.06%；专任教师1626.89万人，比上年增加48.72万人，增长3.09%。

学前教育

全国共有幼儿园25.50万所，比上年增加1.51万所，增长6.31%。学前教育入园儿童1937.95万人，比上年增加15.87万人，增长0.83%；在园儿童4600.14万人，比上年增加186.28万人，增长4.22%。幼儿园教职工419.29万人，比上年增加37.50万人，增长9.82%；专任教师243.21万人，比上年增加20.01万人，增长8.96%。学前教育毛入园率达到79.6%，比上年提高2.2个百分点。

数据来源：教育部、中商产业研究院整理

义务教育

全国共有义务教育阶段学校21.89万所，招生3313.78万人，在校生1.45亿人，专任教师949.36万人，九年义务教育巩固率93.8%。

1.小学

全国共有小学16.70万所，比上年减少1.06万所,下降5.98%；另有小学教学点10.30万个，比上年增加4561个，增长4.63%。招生1766.55万人，比上年增加14.09万人，增长0.80%；在校生10093.70万人，比上年增加180.69万人，增长1.82%；毕业生1565.90万人，比上年增加58.45万人，增长3.88%。小学学龄儿童净入学率达到99.91%。

小学教职工564.53万人，比上年增加10.80万人,增长1.95%；专任教师594.49万人，比上年增加15.58万人，增长2.69%。专任教师学历合格率99.96%，比上年提高0.02个百分点。生师比16.98:1。

普通小学（含教学点）校舍建筑面积75088.46万平方米，比上年增加4123.98万平方米。设施设备配备达标的学校比例情况分别为：体育运动场（馆）面积达标学校比例84.77%，体育器械配备达标学校比例89.99%，音乐器材配备达标学校比例89.60%，美术器材配备达标学校比例89.41%，数学自然实验仪器达标学校比例89.57%。

2.初中

全国共有初中学校5.19万所（含职业初中15所），比上年减少224所，下降0.43%。招生1547.22万人，比上年增加60.05万人，增长4.04%；在校生4442.06万人，比上年增加112.69万人，增长2.60%；毕业生1397.47万人，比上年减少26.40万人，下降1.85%。初中阶段毛入学率103.5%。

初中教职工407.81万人，比上年增加8.06万人,增长2.02%；专任教师[11]354.87万人，比上年增加6.09万人，增长1.75%。初中专任教师学历合格率99.83%，比上年提高0.07个百分点。生师比12.52:1。

初中校舍建筑面积61006.74万平方米，比上年增加3179.54万平方米。设施设备配备达标的学校比例情况分别为：体育运动场（馆）面积达标学校比例90.35%，体育器械配备达标学校比例93.97%，音乐器材配备达标学校比例93.44%，美术器材配备达标学校比例93.17%，理科实验仪器达标学校比例94.11%。

3.进城务工人员随迁子女

全国义务教育阶段在校生中进城务工人员随迁子女共1406.63万人。其中，在小学就读1042.18万人，在初中就读364.45万人。

特殊教育

全国共有特殊教育学校2107所，比上年增加27所，增长1.30%；特殊教育学校共有专任教师5.60万人，比上年增加0.28万人，增长5.20%。

全国共招收特殊教育学生11.08万人，比上年增加1.93万人，增长21.11%；在校生57.88万人，比上年增加8.71万人，增长17.71%；特殊教育毕业生6.94万人，比上年增加1.02万人，增长17.30%。

普通小学、初中随班就读和附设特教班招收的学生5.66万人，在校生30.40万人，分别占特殊教育招生总数和在校生总数的51.10%和52.52%。

高中阶段教育

全国高中阶段教育共有学校2.46万所，比上年减少93所，下降0.38%；招生1382.49万人，比上年减少13.78万人，下降0.99%；在校学生3970.99万人，比上年增加0.93万人，增长0.02%。高中阶段毛入学率88.3%，比上年提高0.8个百分点。

1.普通高中

全国普通高中1.36万所，比上年增加172所，增长1.29%；招生800.05万人，比上年减少2.87万人，下降0.36%；在校生2374.55万人，比上年增加7.90万人，增长0.33%；毕业生775.73万人，比上年减少16.62万人，下降2.10%。

普通高中教职工266.51万人，比上年增加7.31万人，增长2.82%；专任教师177.40万人，比上年增加4.05万人，增长2.34%。生师比13.39:1；专任教师学历合格率98.15%，比上年提高0.24个百分点。

普通高中共有校舍建筑面积51511.74万平方米，比上年增加2369.43万平方米。普通高中设施设备配备达标的学校比例情况分别为：体育运动场（馆）面积达标学校比例91.14%，体育器械配备达标学校比例92.97%，音乐器材配备达标学校比例91.82%，美术器材配备达标学校比例91.94%，理科实验仪器达标学校比例93.15%。

2.成人高中

全国成人高中392所，比上年减少43所；在校生3.94万人，毕业生3.90万人。成人高中教职工3174人，专任教师2421人。

3.中等职业教育

全国中等职业教育共有学校1.07万所，比上年减少222所，下降2.04%。其中，普通中等专业学校3346所，比上年减少52所；职业高中3617所，比上年减少109所；技工学校2490所，比上年减少36所；成人中等专业学校1218所，比上年减少25所。

中等职业教育招生582.43万人，比上年减少10.91万人，下降1.84%，占高中阶段教育招生总数的42.13%。其中，普通中专招生246.25万人，比上年减少8.94万人；职业高中招生148.40万人，比上年减少3.04万人；技工学校招生130.91万人，比上年增加3.71万人；成人中专招生56.88万人，比上年减少2.65万人。

中等职业教育在校生1592.50万人，比上年减少6.52万人，下降0.41%，占高中阶段教育在校生总数的40.10%。其中，普通中专在校生712.99万人，比上年减少5.13万人；职业高中在校生414.06万人，比上年减少2.52万人；技工学校在校生338.21万人，比上年增加15.06万人；成人中专在校生127.24万人，比上年减少13.92万人。

中等职业教育毕业生496.88万人，比上年减少36.75万人，下降6.89%。其中，普通中专毕业生216.99万人，比上年减少12.03万人；职业高中毕业生128.99万人，比上年减少12.88万人；技工学校毕业生90.48万人，比上年减少2.59万人；成人中专毕业生60.41万人，比上年减少9.25万人。

中等职业教育学校共有教职工107.97万人，比上年减少0.64万人，下降0.59%。其中，普通中专教职工39.68万人，比上年减少4581人；职业高中教职工34.38万人，比上年减少880人；技工学校教职工26.86万人，比上年增加3512人；成人中等专业学校教职工5.97万人，比上年减少3939人。

中等职业教育学校共有专任教师83.92万人，比上年减少393人，下降0.05%，生师比19.59:1。其中，普通中专专任教师30.16万人，比上年减少1120人；职业高中专任教师28.61万人，比上年增加979人；技工学校专任教师19.88万人，比上年增加2352人；成人中等专业学校专任教师4.48万人，比上年减少2437人。

全国各类高等教育在学总规模达到3779万人，高等教育毛入学率达到45.7%。全国共有普通高等学校2631所（含独立学院265所），比上年增加35所，增长1.35%。其中，本科院校1243所，比上年增加6所；高职（专科）院校1388所，比上年增加29所。全国共有成人高等学校282所，比上年减少2所；研究生培养机构815个，其中，普通高校578个，科研机构237个。普通高等学校校均规模10430人，其中，本科学校14639人，高职（专科）学校6662人。

研究生招生80.61万人，其中，全日制69.19万人。招收博士生8.39万人，硕士生72.22万人。在学研究生263.96万人，其中，在学博士生36.2万人，在学硕士生227.76万人。毕业研究生57.80万人，其中，毕业博士生5.8万人，毕业硕士生52.0万人。

普通本专科招生761.49万人，比上年增加12.88万人，增长1.72%；在校生2753.59万人，比上年增加57.74万人，增长2.14%；毕业生735.83万人，比上年增加31.65万人，增长4.49%。

成人本专科招生217.53万人，比上年增加6.30万人，增长2.98%；在校生544.14万人，比上年减少40.25万人，下降6.89%；毕业生247.04万人，比上年增加2.57万人，增长1.05%。

全国高等教育自学考试学历教育报考470.94万人次，取得毕业证书55.27万人。

普通高等学校教职工244.30万人，比上年增加3.82万人，增长1.59%；专任教师163.32万人，比上年增加3.13万人，增长1.95%。普通高校生师比为17.52:1，其中，本科学校17.42:1，高职（专科）学校17.74:1。成人高等学校教职工4.14万人，比上年减少1711人；专任教师2.4万人，比上年减少1224人。

普通高等学校校舍总建筑面积95400.32万平方米，比上年增加2729.28万平方米；教学科研仪器设备总值4995.29亿元，比上年增加479.87亿元。

成人培训与扫盲教育

全国接受各种非学历高等教育的学生927.37万人次，当年已毕（结）业980.84万人次；接受各种非学历中等教育的学生达4538.30万人次，当年已毕（结）业4744.07万人次。

全国职业技术培训机构8.92万所；教职工51.50万人；专任教师28.96万人。

全国有成人小学0.97万所，在校生75.42万人，教职工1.93万人，其中，专任教师1.08万人；成人初中506所，在校生12.70万人，教职工1772人，其中，专任教师1367人。

全国共扫除文盲28.27万人，另有30.40万人正在参加扫盲学习。扫盲教育教职工1.44万人，其中，专任教师7546人。

全国共有各级各类民办学校17.76万所，比上年增加6668所，占全国比重34.57%；招生1721.86万人，比上年增加81.63万人，增长4.98%；各类教育在校生达5120.47万人，比上年增加295.10万人，增长6.12%。其中：

民办幼儿园16.04万所，比上年增加6169所，增长4.00%；入园儿童999.32万人，比上年增加34.24万人，增长3.55%；在园儿童2572.34万人，比上年增加134.68万人，增长5.53%。

民办普通小学6107所，比上年增加132所，增长2.21%；招生137.70万人，比上年增加9.94万人，增长7.78%；在校生814.17万人，比上年增加57.84万人，增长7.65%。

民办初中5277所，比上年增加192所，增长3.78%；招生209.09万人，比上年增加20.36万人，增长10.79%；在校生577.68万人，比上年增加44.87万人，增长8.42%。

民办普通高中3002所,比上年增加215所，增长7.71%；招生111.41万人，比上年增加8.52万人，增长8.28%；在校生306.26万人，与上年增加27.18万人，增长9.74%。

民办中等职业学校2069所，比上年减少46所，下降2.17%；招生78.68万人，比上年增加5.04万人，增长6.84%；在校生197.33万人，比上年增加13.19人，增长7.16%。

民办高校747所，比上年增加5所。普通本专科招生175.37万人，比上年增加1.51万人，增长0.87%；在校生628.46万人，比上年增加12.25万人，增长1.99%。硕士研究生招生747人，在学1223人。另有民办的其他高等教育机构800所，各类注册学生74.47万人。

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统计学方法在数据挖掘中的应用探究

数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据，将潜在的信息与数据提取出来，就是从数据中挖掘有价值的知识，而大多数原始数据具有一定的结构化特征，比如，关系数据库中的数据；也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识，这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的；数据挖掘能以归纳形式存在，能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中，方便数据的维护与管理。由此可见，数据挖掘是一门交叉性强的学科，加强对其的研究非常有意义，下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。　

　一、数据挖掘与统计学的关系　　（一）数据挖掘的内涵　　通常来说，数据挖掘的定义较为模糊，没有明确界定，大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。通过对不同观点的统一整理，人们最终将其描述为：从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息，并对这些信息进行创造、加工的过程。数据挖掘作为一门重要的交叉学科，能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起，从而实现技术与理论的创新与发展[1]。其中，数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息，此过程的方法非常多，有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等，还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等，在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。　　（二）数据挖掘与统计学间的关系　　通常来说，统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程，数字资料是各种信息的归纳与总结，可以将其作为特性原理的认知、推理方法[2]。而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程，通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。在此过程中，统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。

　　在数据挖掘这一课题被提出来之前，统计分析技术对于人们来说更熟悉，也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的收集整理方法。但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具，而是要将两者的区别认识到位，再结合两者间的不同特点分析其应用特点[3]。大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的，预测通常较为准确，效果能够让大部分人满意。数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术，在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。　　统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的，就是不断对数据结构进行发掘。鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性，致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构[4]。但是这种认知非常不正确，因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上，尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。比如，通过借助数据库技术与人工智能的学习，能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点，但是两者存在的差异依然非常大。数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程，DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘，并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。　　二、数据挖掘的主要过程　　从数据本身出发探讨数据挖掘过程，数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。

　首先，要将业务对象确定下来，明确不同业务定义，并认清数据挖掘的目的，这是做好数据挖掘最关键的一步，也是最重要的一步，虽然挖掘的结果不能被准确预测到，但却需要对问题的可预见性进行探索[5]。其次，还要做好数据准备工作，包含数据清理、数据变换等工作，数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全，针对这一问题，可以使用平滑技术，而空缺值的处理则是属性中最常见的，可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值[6]。　　信息收集指的是按照特定的数据分析对象，可以将分析中需要的特征信息抽象出来，并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法，将全部的信息全部录入到特定的数据库中。如果数据量较大，则可以选择一个专门的管理数据的仓库，实现对信息的有效保护与管理；数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起，进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台；数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘，对于一些实用数据，则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换；数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点，并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘，事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法[7]。　　三、统计学方法中的聚类分析　　在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设，可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。基于统计学聚类方法当中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能够以分类树作为层次聚类创建的方法，在分类树上，每一个节点都能代表着一个概念，该方法就是对节点概率描述的过程。Cobweb方法还使用了启发式估算方式，使用分类效用对分类树的构建进行指导，从而实现对最高分类的划分目的，能够将不同分类对象全部归类到一个类别中，并依据这些内容创建出一个新的类别。但是这种方法也存在一定局限性，局限性在于假设的属性概率分布都是独立的，并不能始终处于成立状态中。

大数据时代背景下对应用统计学专业的思考

一、概述 众所周知，统计学自古至今就是一门以研究数据为主的学科，至今已经形成了较为成熟的数据研究体系与框架。统计学专业的学生的主要就业方向是银行、会计师事务所、市场调查公司或其它企事业单位。因此目前统计学教育的主要目的是能够培养出独立完成问卷设计、数据收集、应用模型进行数据分析的高级统计人才，其主要专业课程包括：高等概率论与数理统计、应用回归、多元统计、市场调查实务、时间序列分析、金融计算等，这些课程仍然是传统的课程设置，并不符合大数据时代数据科学家的专业知识构成。因此，在大数据时代背景下对应用型本科院校应用统计学专业的培养模式和教学改革的思考是非常有必要的。 　　2012年3月29日，美国在倡议书中指出，美国将应用收集巨大、复杂数据的挖掘能力，加速科学与工程学科的创新脚步，改革学生培养模式。北京师范大学邱东教授探讨了面对大数据潮流人们应持有的科学态度，从大数据的概念功能、统计学与数据科學的关系、大数据潮流对统计学产生的影响等4个方面论述了大数据对统计学的挑战[1]。英国学者维克托·迈尔·舍恩伯格认为大数据的精髓在于分析信息时的3个转变：一是可以分析和处理更多甚至是全部的数据，不再依赖随机抽样；二是研究数据如此之多，以至于人们不再追求精确度；三是人们不再热衷于寻找因果关系[2]。为适应大数据时代对数据处理人才更高综合素质的要求，统计学科教师与专业教育应在知识结构、教育内容、教育方式和人才培养模式等方面，主动进行与时俱进的充实、调整及变革[3]。文章拟从数据挖掘与统计分析的联系与区别、大数据对统计教育及统计人才的机遇与挑战的新形势下从政府、企业和人才等多个角度进行展开调查，对于应用型本科院校培养顺应时代发展的应用统计学专业的高层次人才提供相应的建议。 　

二、统计分析与数据挖掘的区别与联系 　　统计分析是指运用统计收集整理方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。 　　统计分析过程：描述要分析的数据的性质，研究基础群体的数据关系，创建一个模型，总结数据与基础群体的联系，证明（或否定）该模型的有效性，采用预测分析来预测将来的趋势。 　　统计分析方法：（1）描述统计：将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的方法。集中趋势、离散程度、相关强度等、指标有平均数、标准差、相关系数等；（2）推断统计：用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。总体参数估计、假设检验、Z检验、T检验、卡方检验等数据挖掘是从庞大的数据中分析出有目标数据群，筛选出利于决策的有效信息。数据挖掘的数据量极大，注重数据查询分析的可行性。数据挖掘是着眼于预测未来，从大量的数据中寻找某些规律。

数据挖掘过程：（1）定义问题：分析业务需求、定义问题的范围、定义计算模型所使用的度量、定义数据挖掘项目的特定目标等；（2）准备数据：删除错误数据或插入缺失值、查找数据中的隐含相关性、标识最准确的数据源、确定哪些列最适合用于分析；（3）浏览数据：计算最小值和最大值、计算平均偏差和标准偏差、查看数据的分布；（4）部署和更新模型：根据实际数据部署、更新模型；（5）浏览和验证模型：测试模型的性能、需要使用不同配置创建多个模型，并对所有这些模型进行测试，查看哪个模型为最佳；（6）生成模型：通过创建挖掘结构定义要使用的数据列、将挖掘结构链接到数据源，但只有对挖掘结构进行处理后，该结构才会实际包含数据。 从上可以看出大数据虽与统计学密切相关，但二者也在研究目的、数据处理对象和技术工具上有着诸多差异。大数据的兴起不仅在分析手段、工作重心和价值理念上给统计学带来了重大影响，而且也使担负着培养现代统计工作和数据分析之人才的统计教育面临严峻挑战。 　

三、大数据对统计人才及统计教育的机遇与挑战 　　根据2014年大数据应用现状和趋势展开的调研分析，被调查者最关注的大数据技术中，排在前三位的分别是数据分析（统计分析与数据挖掘等）（25.5%）、数据采集（19.9%）、数据处理 （18.5%）。企业数据管理面临的挑战：缺乏专业的大数据人才（26.95%）成为企业面临的最大挑战，其次是非结构化数据的分析和处理（26.65%）、传统技术难以处理大数据（25.27%）以及新技术门槛过高（21.13%）。根据2015年2月Forrest报告，很多企业都在努力挖掘其拥有的大量数据，包括结构化、非结构化、半结构化数据等，探索对数据的深入利用。从国内企业大数据应用的现状和规划来看，已经部署大数据应用的企业所占比例达到21.89%，计划1年内部署的企业占27.92%，计划2年内部署的企业占14.34%，没有相关计划和不确定的企业分别占11.32%和24.53%。大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。据Gartner预测，到2016年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。 　　根据学院统计学不同方向等专业的学生、老师、专家以及政府范围工作人员等进行访问调查的结果，然后结合现如今大数据时代企业和政府对人才的需求，最终制定应用型人才培养方案分别如下： 　　（一）深化课程教学内容改革 　　1. 更新教学内容，紧跟时代发展——大数据、互联网金融、国民经济统计、货币银行、经济预测与决策；2. 强化统计基础，提高实践操作——统计方法、软件实现、贝叶斯统计、非参数估计、统计软件、数据挖掘；3. 强调专业导向，拓宽就业方向-选修、考证；金融类、经济类、管理类、会计类；统计从业资格证书。 　　最终根据学院不同方向统计学专业设置专业核心课如下： 　　（1）应用统计学：主要专业课 调整为：概率论、数理统计、统计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析，抽样技术、数据挖掘、贝叶斯统计、计量经济学、统计软件、非参数统计、统计调查等；（2）应用统计学（金融统计）：主要专业课 调整為：概率论、数理统计、统计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析，抽样技术、数据挖掘、金融计量学、风险管理、保险学、非寿险精算、统计软件、国民经济核算、统计调查等；（3）经济统计学：主要专业课 调整为：概率论、数理统计、统计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析，抽样技术、数据挖掘、国民经济核算、风险管理、保险学、非寿险精算、统计软件、金融计量学、统计调查等。 　

（二）重视教学方法改革 　　1. 教师教学理念——单向灌输式转向引导探究式、教学案例能贴近实际问题（体测数据、大学生婚恋、手机）；2. 鼓励学生参与各类项目——科研、调研、方案设计、抽样调查、统计调查、学科竞赛、教师课题（分解子课题）；3. 注重综合能力提升——表达、协作、创新、研究报告、PPT展示等。 　　（三）建立完善的实践教学系统 　　1. 基本知识技能实验——理论教学的课内实验，大一、二：数学类；大二、大三（上）：专业基础；2. 综合性实践教学——综合性数据的采集、处理、分析，大三（下）、四（上）：数据挖掘、统计软件、统计调查；3. 探索性实践教学——社会调查、毕业实习、毕业论文，大四（下）。 　　（四）改革课程考试方式 　　1. 基本知识（理论）+实验报告（平时）+综合实验（期末）数学类；专业基础课程；2. 方案设计、调研报告、抽样调查、统计调查；3. 综合实验，数据挖掘、统计软件。 　　四、结束语 　　最终学院统计系下设两个教研室和一个研究中心，即基础统计教研室、专业统计教研室和大数据统计科学应用研究中心。秉承和依托母体学校——上海财经大学的办学宗旨和学术底蕴。在全校统计学公共课教学方面，针对学生的特点，课程教学采用课堂教学、调查实践与统计调查大赛相结合的教学方式与形式。也采取和校外企业、单位等合作项目老师指导学生参与的形式，这样既提高学生的实践能力又加强了师生之间的交流。在这样边学理论边实践的过程中也让学生足够了解现在企业所需人才的类型、找到自己的不足再补充理论方面的知识，然后学生还可以向学校反馈信息，这样最终形成一个学院专业始终跟得上经济的发展形势，不断地改革和完善教学内容，争取培养出在各级政府机关、银行、证券以及上市公司、企业集团、跨国公司等企事业单位和经营管理机构从事统计、市场调研、市场预测与决策、信息咨询、可行性研究和综合评价等实际工作以及科研单位从事研究工作的应用型人才。

业务分析是巨大的！业务分析有助于决定如何使用数据，以及可以使用哪些模型来做出更好的业务决策。业务分析可以被称为“企业的数据科学”。尽管有许多模型可用于做出业务决策，但业务分析有助于识别最佳模型。

2.业务分析是一个使用组织中可用的所有统计数据达成建设性结论的程序/研究。组织雇用业务分析专家，评估公司以前的报告，以了解他们是否正确进行。过去的报告有助于他们评估即将发生的事件是否有利于组织或反对。在这两种情况下，对公司都有利。如果企业处于正确的轨道，他们仍然可以改善，如果没有，那么它可以帮助他们找到解决办法来纠正这个问题。

3.首先要掌握基础数学和统计学。了解为什么和在哪里使用平均值，中位数和模式。在你开始之前，你需要爱上你的数据，这是我的教授所说的。当你写关于女朋友的诗，你必须知道我可以从中知道什么。不要用大数据驱动我的误解或数据分析是hadoop，spark等框架。当然，他们有助于更快地获得结果，但逻辑与我们如何将数据转化为有用的信息。按照array老师的视频课程。无论你是学生还是做任何工作，如果你能知道你做什么，那就很容易根据它来找到答案。

4.

· 了解统计信息和多变量统计信息

· 学习SQL和数据库

· 学习编码（Python，R）

· 学习使用新的非结构化数据类型

· 参加MOOC课程数据科学课程（Coursera，Udacity等）

· 考虑数据科学或数据分析的研究生学位

5.您应该深入分析计算的基础知识。您应该了解可扩展性，容错能力，复制性，开放性，地理独立性等分布式编程中的问题。要分析大数据，您需要对统计信息或机器学习有较好的了解。您也可以使用Hadoop，HBase，Hive等分析大数据的工具。DBMS的基础知识也是首选。要使用任何大数据工具，如hadoop，您应该知道一种编程语言（比如Java或Python）。如果要集中精力编程大数据，从分布式计算开始，然后尝试设置一个hadoop集群（单节点，然后是多节点）。我们公司的一个java开发在学Hadoop，别人给了他一套视频，我看了看从基础入门、生态圈组件、商业项目讲解都挺详细的。需要视频的可以到他鹏you圈留言，你可以通过TBanna521找到他。

就数据分析学习而言，需要的技能模块有统计基础+数据库知识+编程能力。其以后的的职业发展方向，一个是业务层面的方向，一个是数据挖掘层面的方向。今天科多大数据和你们一起来谈谈关于数据分析的学习。

1.统计基础

理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。

2.数据库知识

关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。

学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。

3.编程能力

Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

Python。当数据量大到用Excel打开都要很久或者我们想进步提升能力时，需要学些hardcore技能，即用编程语言做数据分析。这里主要有R和Python两大流派。个人推荐Python，一是代码简单易懂，容易上手；二是学习资料多，降低学习成本。推荐《利用Python进行数据分析》，涵盖了利用Python做数据清洗，数据可视化及分析的技能点，可以作为一本工具书随时查阅。

Python 是目前科多大数据分析课程里面非常重要的一项内容，下面这张图更能直观反映学习内容

当然需要特别指出，数据分析课程学习内容肯定不止python这一项内容，还包括数据分析基础，互联网电子商务、经济学基础，数据产品（可视化报表）等各个板块的学习。