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统计学的发展过程范文1
(一)发展历程纵观统计学的发展历史，我们从中得出，宏观经济统计分析将统计学作为知识体系的核心，还具有较为独特、清晰的发展流程。这也就是说，我们能够利用3个发展阶段概括宏观经济统计分析。下文针对这三个阶段进行研究，并分析其中存在的基本问题。第一个发展阶段：在该阶段，经济学专家主要关注国民经济的重要统计指标，研究比较国家经济实力的实际发展情况。第二个发展阶段：属于国家经济核查体系的完善阶段。多数和本体系有关的部门，在分类上更加细化，使得国家经济核查体系逐渐完善。在本阶段，统计学设计思想也得到了较大程度的改进，确定核心指标，形成指标体系和国家经济行业分类体系，细化国民经济结构部分等，不断充实宏观经济分析中的科学统计体系。在科学应用统计学的基础上，优化资料配置，将社会经济危机给经济发展带来的影响降到最低。第三个阶段，也是宏观经济统计分析目前所处的阶段。在本阶段，在经济统计领域中，形成了微观统计与宏观统计互相促进、互相融合、不断完善的新局势，使得宏观经济统计分析迈入一个全新的发展阶段。信息网络技术、电子商务、政府信息化、网络购物以及企业信息化等方面的发展，宏观经济统计分析的独立性地位更加重要。这就要求人们要从新的社会发展途径中，深刻理解经济统计，为统计分析打好基础。一些人无法全面理解国民经济核算，认为国民经济核算主要是只是用来说明宏观经济统计数据，这无法发挥国民经济核算体系的分析作用。此外，国民经济核算统计在旅游业、收支分配调节、交通运输、物流、金融体系以及文化产业、科技创新等方面的统计要求都无法得到满足。
(二)欧美发达国家宏观经济统计分析发展的基本问题在欧美等发达国家，多数经济学专家和统计学专家都对宏观经济统计分析进行了研究。其中经济学家、统计学法威廉•配第就对国民收入总量进行分析、统计。随后，出现了价格与需求函数关系量化分析，并获得了一定程度的完善，进而实现统计和分析这两门科学的相互融合与共同发展。在20世纪30年代，凯恩斯提出了国家经济核查体系，人在此基础上，不断发展和充实国家经济核查体系。此后，出现了投入产出分析法与资金流量表。这些都极大了促进了宏观经济统计分析的推广应用和发展。
(三)中国宏观经济统计分析发展的基本问题统计作为国民经济计划的检查与制定工作之一，在企业，乃至国家所有部门中都起着极为重要的作用。因此，宏观经济统计分析成为了总结与分析国民经济发展的一个重要工具。但是就我国目前形势而言，统计学数据等有关内容并没有获得较为深刻的利用，统计学的重要性经常被忽视。因此在实际的发展过程中，我们要明确统计学在整个宏观经济统计分析的研究方向、核心地位、知识体系中的关键所在等，并不断发展此趋势，利用措施弥补数据的不足和数据质量问题，对问题进行深入分析，采取现代统计学分析法，实现统计学的独立发展，以此发展宏观经济统计分析体系。
二、结束语
统计学的发展过程范文2
数理统计；规律；经济决策；应用
【关键词】数理统计；社会经济发展；优势与应用
数理统计学是数学学科中一个非常重要的分支，在各个领域都得到了充分的重视与应用，在各大院校的专业设置当中非常广泛，已经成为许多高校的数学专业的分支，随着数理统计学在社会经济方面的应用逐渐增多，数理统计学的应用已经成为国内外的重要研究目标.数理统计的应用范围非常广泛，在金融、电子、心理学、生物等领域均有应用.许多重要的社会发现与科学成就，都离不开数理统计学的应用于辅助.随着经济发展的全球化以及越来越快的科学进步，数理统计学作为提高社会经济发展，增加科学发展速度的必备知识，在各个阶段的课程设置与教学中的地位越来越高，进一步的证明了数理统计学的重要地位，本文对数理统计学的基本概念，知识特点，在社会经济发展中的应用优势进行分析，并对当前数理统计学在社会经济当中的应用进行探讨，现报告如下.
一、数理统计的基本概念分析
数理统计的基本概念是指，对随机现象进行有限次的观测或实验，并对所得的结果进行数量的研究，根据研究的结果对该事件发生所产生的规律进行分析，并进行具有一定可靠性的判断.也就是说，数理统计是一门应用型学科，也是整个统计学学习的基础学科，数理统计学在学生的各个学习阶段都有涉猎，其中高中的数学课程当中就有一定系统性的数理统计学课程.
数理统计学当中最为基础的概念是总体和样本，总体是指该研究对象的全体，而样本则是指单独的研究对象.数理统计学当中，总体需要由样本或研究对象进行表现.统计问题和统计模型就是研究时对总体所提出的.而统计方法则是根据总体的推断而产生的.这一系列的统计与分析工作则蕴含了整体的统计思想.
二、数理统计的主要特点
数理统计的主要特点分别包括以下几个方面，分别是随机性、有限性、数量性.
随机性是指数理统计的研究对象是随机抽取的，不进行特殊的取用，这种形式下数理统计的研究内容也是随机的.
有限性是数理统计的另一项主要特点，树立统计的有限性是指树立统计的对象的数量表现次数是有限的，且具有一定的规律，数理统计所要研究的内容即这些有限次数的规律.
数理统计的数量性是指研究的随机的对象的，在随机现象的质量上的研究是较为次要的内容.
三、数理统计在社会经济领域中的应用优势与作用
1.数理统计学在社会经济领域的优势
数理统计在社会经济领域中的应用优势非常多，应用于经济领域后，数理统计能够节约经济成本，并且降低成本所带来的风险，使投资者或生产者能够以更为合理的形势下进行决策和发展，对社会的经济有非常高的促进作用.
而在已经出现的损失方面，数理统计能够对已经出现的损失进行评估，这种应用方式在当前经济迅速发展，社会变化快的形势下应用非常的广泛.特别是由意外造成的损失，在一定程度上可以避免，通过数理统计的应用，可以对这些意外进行统计，对意外产生的原因进行分析，从而在一定程度上减少和避免意外的再次发生，有效的提高生产过程中人身与设备的安全性，减少意外所带来的损失.
数理统计在企业经营方面的分析也较为重要，通过利用数理统计对企业的未来发展进行分析，能够使企业在最低成本的前提下，获得最大的利润，帮助企业更快、更好的发展，而对于一些企业在发展过程中遇到的问题，则也能够通过数理统计进行分析，找到解决办法或提供解决思路.
2.数理统计在社会经济领域中的作用
数理统计的研究方法是对随机对象进行分析，从而找到其中的规律，这对当前高速发展的社会经济具有一定的借鉴作用，特别是我国，在受到经济全球化的影响下，越来越多的企业与人民对生活中的现象的规律性更加重视.随着数理统计的应用加深，人们已经逐渐的认识到数理统计的科学性与重要性，调查问卷等形式的统计活动已经被人们所接受.而在商品的销售当中，商品在某个城市当中的销售情况的数理统计分析结果，能够从一定程度上对未来该商品在该城市的销售额进行一定的预测和指导，这是树立统计在社会经济领域中应用最为标志性的作用.数理统计在社会中的应用方式多种多样，有随机统计、抽样调查、人口发展动态模拟等，在社会的方方面面都有所应用.
四、数理统计在社会经济领域中的应用分析
1.数理统计在农业上的应用
数理统计在农业上的应用十分重要，农业活动中在选种、选肥、选择耕种方法以及耕种技术等，都需要数理统计的帮助.树立统计在田间试验中对实验结果的预测与分析中作用最大，在我国的农业发展过程中起到了非常关键的作用.
2.数理统计在工业上的应用
数理统计当中一些方法被应用于工业方面，其中以实验设计法、回归设计、方差分析、多元分析等几种方法的应用最为广泛.在工业领域方面，数理统计的主要作用是对新产品的实验、老产品的改进、工艺流程的改进与发展、原材料的使用与节省等方面.在工业生产的过程中，首先要对该产品进行设计、并对设计的内容进行原材料以及加工工艺的选择，选择所需要的依据，就是数理统计的结果，数理统计通过相应的统计方法，将原材料与加工工艺更为科学化的测定.选择好工艺与材料后，就需要对这种产品的生产进行实验，此时依旧通过数理统计方法进行实验设计，实验设计的主要目的是在尽可能少的试验次数内是产品加工成功，并对实验过程中出现的问题进行解决，以修正实验的方法.在实验成功后，就开始对这种产品进行生产，生产后为保证产品的质量，则要通过数理统计方法对所生产的产品进行抽样检验，当抽样检测的产品合格后，才能够投放市场进行销售.整个的生产流程中，均离不开数理统计知识的应用.
3.数理统计在医学与生物学当中应用
数理统计在医学与生物学中的应用时间较长，主要应用在生物实践以及医学临床治疗当中，生物实验当中会对变异的数据进行记录和研究，这一过程逐渐的演变成为生物变异相关规律的统计学.而在医学当中的应用则主要体现在临床疾病的治疗上，通过对临床上某一疾病的治疗或预防数据进行统计分析，就能够对该疾病的治疗效果以及治疗方法进行统计，从而以所得的数据为指导，对此类病症的治疗产生借鉴和指导作用.而在药物方面，可以对一种新药进行实验，通过对实验的数据进行数理统计分析，将这种药物对人体疾病的治疗与不良反应进行分析，如果一种药物对疾病的治疗效果非常明显，但对人体的影响非常大，则不能够投放到临床进行使用，药物实验的数理统计分析是药物安全投放市场的重要标准，对药物的使用以及患者的康复意义重大.
五、总 结
数理统计是数学学科中非常重要的一个分支，在高中阶段的学习中占据了非常重要的位置，但数理统计的学习价值远不在于在高考中得分，而是在社会经济发展当中得到了非常多的应用，树立统计学在工业、农业、医学、生物学以及心理学等多个领域都有所应用，在我国的经济与社会发展当中起到了非常关键的作用，为各行各业、各个领域的发展起到了一定的促进作用，是未来社会发展中不可缺少的能力.
【参考文献】
[1]唐俊波.数理统计在社会经济领域中的应用[J].决策与信息（下旬刊），2013，08（12）：477.
[2]王淑玲.概率论与数理统计在经济生活中的应用[J].科技信息，2009，21（21）：224.
统计学的发展过程范文3
关键词:大数据；统计学；样本；机遇；挑战
21世纪爆发的信息技术革命，改变了社会发展过程中的方方面面。在云技术、物联网技术等高科技信息技术的大规模革新背景下，网络数据增长速率十分惊人，海量庞大的数据标志着大数据时代的来临。作为与数据紧密相关的统计学学科，在大数据的时代背景下，将会面临一系列的机遇和挑战，研究统计学在大数据时代的发展趋势有着十分重要的时代意义。
1.大数据时代统计学面临的挑战
统计学是一门传统的学科，发展至今已经有几千年历史，无论是学科理论领域内还是生产实践过程中，统计学的发展已经十分成熟，存在着许多成熟的研究成果。统计学的不断发展为人类的社会生产带来了极大的影响，随着大数据时代数据呈现海量、分散式的分布状态，其对统计学的影响也是较为明显的。一方面，大数据时代数据之“大”已经超出人们的想象，数据之“全”让人们对于事情的认知更加全面，大数据的多样性、大体量改变了数据样本与总体之间的关系，另一方面，大数据的数据多样性的特点改变了传统统计对数据统计分析的主观诉求，过去人们通过统计分析更偏向于追求“为什么”，而现在的统计分析更趋同与追求“是什么”。这一系列的影响对于统计学的进一步发展提出了新的发展挑战：
1.1样本选取以及标准的确定难度加大
样本统计属于统计学的核心内容，统计学通过样本统计对客观事物数量特点、数量关系等展开研究。在大数据背景下，样本与总体之间的局部与整体之间的关联性将会进一步地降低，造成样本即是总体的变化趋势，因而会造成大样本的标准化的变更。数据来源的多样化进一步的提升了样本数量，继而提升了统计精确度，促进了统计学学科的高精尖的发展。但随着样本数量越来越多，而从网络环境中采集到的数据多半属于非结构化的数据，但传统统计学要求结构化数据，利用传统的关系数据库难以对非结构数据进行有效的转换，难以挖掘大数据大样本数据中的潜在信息。大数据时代统计样本的选取工作难度不断提升，传统统计学缺乏非结构数据的建设，难以发挥出大数据时代，大数据库有效转换非结构与结构数据的优势，也为统计学的进一步发展提出了新的挑战。
1.2统计软件以及统计方法的欠缺
随着信息计算机技术的快速发展，基于计算机运算环境的统计学软件应运而生，统计学软件的使用有效提升了统计学中对数据分析和处理的效率和精准率，统计模型也进一步的简化了统计的实际操作，更有利于一般性的统计工作的实践操作。大数据背景下，现阶段发展较为成熟的统计学软件如SPSS、DPS等，尚不能够实现大数据高速传输、存储功能，软件功能还需要一定的开发和升级。与此同时，数据在大数据时代下属于一项资本，其被开发的水平还略显不足，绝大多数被互联网、搜索引擎以及电子商务等相关IT公司、统计机构所掌握。
2.大数据时代统计学面临的机遇
2.1统计效率的提升
在大数据时代，统计学的统计效率得到了更好的体现。一方面，大数据的多样化、及时性特征能够有效弥补传统统计中数据的滞后性问题，有效的提升了统计的时效性，另一方面，大数据的高速传输为统计的动态数据的收集提供了保障。与此同时，大数据可被频繁反复应用，采集的统计数据不再单单局限于一种相关用途，其能够服务于各式各样的需求。对采集数据应用的次数逐步增多，数据所具备的潜在价值被更全面的挖掘，而采集数据所产生的成本并不会受数据应用的次数所影响，故各式各样用途的平均统计成本将得到显著地降低。
2.2统计学科体系的新延伸
大数据引入到统计学科之中，庞大的数据使得样本的选取、标准划分都产生了新的变化，传统统计中的样本统计将会进一步的朝向总体统计的方向发展，一并囊括总体统计、样本统计的统计学科体系，能够有效消除总体统计的数据采集难度，弥补样本统计的数据采集不足，达到有效延伸统计学科体系的目的。
2.3统计学科的应用范围扩大
传统的统计学实践是为了去了解一个结果或者一个原因，但基于大数据的统计学科将向人们展示的是一个具体的过程。从前，人们习惯于根据“研究问题”来驱动“收集数据”。今后，大数据到处可得，人们将会用“数据”驱动“研究问题”而这种功能性的还变，促进了统计学应用范围的进一步扩大，例如传统的统计学往往被用来作为一个数学形式的参考信息，例如卫生统计、生产统计等等，但在大数据背景下，数据本身所含有的信息更加丰富化和多元化，基于海量用户下的网络数据所包含的信息极为广阔，而这些信息涉及到他们生活中的方方面面，这些信息一旦被深入挖掘出来，将会促进许多产业的快速发展。在大数据背景下，传统统计学的结构化数据局限会逐步接触，在非结构或者半结构的数据统计下，统计学将会应用到许多传统意义上无法数据化的行业领域中。
3结束语
数据是统计学科的核心，也是统计学科的主要价值体现。大数据时代改变了传统的数据的意义，数据所包含的信息、传播速度、分布速度也远远超出了我们的想象，数据核心意义的转变，迫使得以此为基础的统计学科必然会随之做出改变。机遇与挑战并存，在新的时期，统计学要想快速完成其学科的有效转换，就必须要进一步的深入研究大数据的时代特征，并有效地与传统统计学结合起来，以达成统计学科的进一步发展。
作者:郑雅倩 单位:海南师范大学数学与统计学院
参考文献：
[1]维克托•迈尔－舍恩伯格，肯尼思•库克耶．大数据时代—生活、工作与思维的大变革［M］．盛杨燕，周涛译，杭州:浙江人民出版社．2013
统计学的发展过程范文4
关键词：大数据；数据分析；统计学
大数据在如今社会已经成为热点词汇，不仅在计算机领域，在其他各个行业都能够得到运用，为各个行业提供便捷，为了让大数据能够得到充分利用，下文将对大数据分析相关方面进行讨论。
一、大数据与大数据时代
（一）大数据大数据是在当今科技飞速发展的情况下，一种新兴的信息数据处理技术。随着社会科技的进步，各行各业对于数据的应用也越来越广泛，传统的数据处理技术耗时较长且精准度较为低下，已经不能满足现代科技对数据应用的要求。新时代的大数据系统具有超大的数据容量，同时兼容半结构化与结构化的数据，远远超出传统数据库管理系统的管理能力。因此新的大数据技术就此诞生。大数据在发展过程中，具有比为鲜明的特点。与传统数据处理技术相比，大数据具有数量庞大、多样化、速率快、价值高的特点。在信息处理的速度不断加快的当今社会，这样的特点为大数据的广泛应用打下了坚实基础。由于数据的数量较为庞大，且各种数据近年来的增长趋势呈指数型，其数据的种类和形式也各有不同。其次，合理利用大数据技术，能够在一定程度上降低成本，提高效率，因此，大数据处理各项关键技术的进一步的开发与利用已成为了提高自身效率，实现核心竞争力的重中之重。
（二）大数据时代大数据时代是指在物联网技术、计算机技术、数据信息处理技术的基础上，通过互联网途径，大量收集并处理分析数据资源，而形成一种新型的信息时代。大数据时代的主要核心内容是对庞大的数据体系进行处理以发挥价值，从而提升数据分析效率以及数据应用价值。大数据时代是由多种信息技术共同组成，可以有效地避免数据处理中不同步、使用不方便的情况发生，具有高效可靠的数据处理、整合、分析及汇总的功能。因此，大数据时代的新型数据处理技术可最大程度的对数据进行分析与挖掘，极大提高处理数据的效率。
二、大数据时代与统计学
（一）大数据时代与统计学的关系统计工作是集数据的搜集、整理、分析和解释为一体的系统的过程。大数据与统计二者互相依存，通过统计的方法和原理对数据进行整理和分析，提高数据的精确度和适用度，以此来实现数据的价值和利用率。由此看来，大数据与统计学的联系既紧密，又存在区别。大数据与统计学的关系甚为密切，它们都是关于数字的学科。统计学为大数据提供了了施展方向，而大数据将统计学引领至更深更广的空间。共性之一就是社会与数据。几乎所有的行业与大数据都有着密切联系，这些联系或直接或间接，而人们正是通过获取数据并进行分析，从而才能得到商业知识和社会服务等能力。大数据与统计学的区别。首先，信息规模不同。大数据的分析对象是与某事物有关联的所有数据，要求数据量庞大。统计学则是用样本来分析和推断总体的数量特征。在大数据时代，则可以通过各种方法和渠道获得全面而又完整的的信息资料，从而完成更多从前无法完成的事情。其次，动静标准不同。数据经过了搜集、整理、分析的过程就很有可能因为精确性不足而被认为失去了用处。而大数据时代，则不必再担心这个问题，数据的精确性和原始性不在被过分重视，人们可以接受复杂数据。第三，数据搜集形式不同。在以往数据搜集形式主要是抽样调查，方法局限。而在大数据时代，特点是信息爆炸和互联网飞速发展，这一情况得到改观。最后，思维方式不同。大数据时代人们的思维发生转变，人们开始更多的关注事物的相关关联。
（二）大数据对统计学研究工作的影响首先，大数据丰富了统计学的研究对象。在大数据时代，我们既可以以结构化数据作为测量单位对文本、图像和视频等进行分析，还可以对非结构化数据实行分析。其次，大数据影响了统计学的工作进程。统计数据需求丰富，原有的统计抽样分析不能在适应时代的发展，而现代科技方法如透过传感器自动收集数据等方法取代了传统方法，更加便捷有效。
三、大数据数据分析理念
（一）统计学的应用随着现代科技的发展，传统的大数据已经不能满足人们对数据处理的要求。传统的抽样数据调查不能满足大数据的数据处理以及知识发现。因此，新技术及思维的引进就显得尤为重要。新的统计学思维以及知识的应用能够很大程度的提高大数据分析的效率。摒弃对传统的小数据样本的依赖，不在用传统的统计工具对数据进行全部分析。而是对数据进行针对性的分析，使数据分析更加精准，并且能够更加全面的体现数据的价值。我们利用统计计算工具对数据进行分析从而判断数据的变化趋势。统计学的应用可以，为数据分析提供科学的参考依据。
统计学的发展过程范文5
目前我国的统计学在经济领域并未获得很好的发展，很多统计内容也并未得到更广泛的应用，经济统计的重要作用并未得到重视。我国宏观经济统计的发展首先是摸着石头过河，没有实际的经验可以借鉴；其次，国民经济具有一定的整体性与层次性，想要对其进行全面系统的统计是一项很困难的工作。因此，在我国经济统计分析的发展过程中，应明确统计分析的发展方向与地位，并采取措施弥补数据不足、质量低下等问题，实现统计学的独立快速发展，从而促进宏观经济统计分析的完善。
2.我国宏观经济统计分析问题的解决措施
2.1实现创新型国家的统计分析我国已经提出了创新型国家的建设目标，因此，宏观经济统计分析的重要内容之一便是创新能力。它需要我们在产业创新、国家创新等方面提升能力，并作出科学的研究。目前，创新指数的应用影响、创新对就业的影响、创新对国家税收的影响以及创新对国际竞争力的影响都已成为经济统计分析研究的重要内容，将科技信息数据融入到经济统计之中已成为宏观经济统计分析的重中之重，也是统计与分析研究的未来发展方向。
2.2产业结构高端化的统计分析产业结构高端化是推动我国经济社会发展的核心内容，也是我国宏观经济统计分析的重要内容。近年来，我们通过分析国内外的大量经济数据，对国家产业高端化的转型作出了统计分析，并研究了各要素之间的推动作用，提出了“三高一低”的产业结构高端化发展规律，即生产效率高、劳动报酬高、资金回报高以及能源消耗低。通过研究分析国家产业结构高端化的特征，发现产业结构高端化离不开创新与金融信息的支撑，这也说明了我国实现经济产业的高端化转型需要技术创新、管理创新以及信息化创新等方面作为支撑，同时，还应坚持绿色创新，发展新能源，以便实现产业能源的绿色、高端化。
2.3实现金融创新的统计分析金融体系与效率在国民经济发展中占据十分重要的地位。在我国改革开放以及经济发展的过程中，金融改革与创新起到了不可替代的作用，因此我国才可以从容应对金融危机。目前正处于全球金融体系的改革过程，金融体系的创新与改革面临前所未有的挑战，如何保持金融创新，实现金融业与其他产业经营发展的链条关系已经成为非常复杂的经济难题，这对于宏观经济统计分析而言，既是重要的机遇也是严峻的挑战。因此，我们应做好对货币供求以及货币政策的金融统计分析，深入挖掘资本市场以及证券市场的统计分析内容，充分发挥现代统计学作用，进而保障我国经济社会的可持续发展。
3.结束语
统计学的发展过程范文6
一、大数据及其意义
大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据。而目前大数据的环境包括以下要素。1.流数据：数据快速地不断涌来，现有存储设备和计算能力难以应付这种数据流（比如欧洲高能粒子对撞机所产生的数据，每秒钟可以达到500TB）。2.磁盘存储限制：数据已不能完全存储在内存中，需要硬盘存储。3.分布存储状态：数据分布存储在多个计算机中。4.多线条状态：数据存储在一个计算机中，多个处理器共享内存。大数据的发展就是对数据产生的机制进行探索，将所产生的数据转变为人们所需要的知识，进而对相关政策的制定产生影响。这个过程是一个漫长的过程。一个小孩子随着年龄的增长可能会掌握更多的单词，但是根据一个孩子的年龄确定他掌握的单词多少则并不科学。进一步来说，大数据有记录保存自然与社会现状的功能。现在大家收集着海量数据，尽管他们还不清楚如何分析大量的数据，但是他们相信需要保存现今社会经济高速发展的过程，期待着今后能够分析和解释这段历史。还有些人将百岁老人的血液和其他各种生物的标本等存放在冰箱里，他们认为当今的技术还不足以测试和分析这些资源，期待今后更先进的测试技术能够做到。大数据就如同自然和社会的血液那样记录着社会的现状和发展过程。17世纪望远镜以及显微镜的发明使人类看到了以前从来没有看到过的宇宙空间和微生物，扩大了人类对自然的基本认识。大数据就像“望眼镜”和“显微镜”那样，使得人们能够通过数据来观察和分析自然、经济、社会的现象。借助于互联网数据，可以及时了解疾病的疫情、科学的动态、社会的动态。谷歌借助频繁检索的词条能及时判断流感从哪传播，哪些人可能已经感染了流感。大数据将形成自然和人文社会的历史长河，不但能用于探索当代的科学问题，将来也可以用于研究人们食用转基因食品对子孙后代的影响等追踪研究问题，为未来留下当前的历史资料。
二、大数据带来的变革
时代的进步有赖于大数据的发展，大数据的发展给时代变革增加了更多的不确定性。就当前研究来看，数据的搜集很大程度上依靠所研究问题的出现来推动其向前发展。不过在不久的将来，随着大数据时代的到来，人们对于问题的研究将会由“数据”来驱动。例如，如果我们想去某地旅行或出差，会首先查询目的地的交通情况、天气情况以及住宿情况等信息，但是将来我们可以根据所查询的数据信息来决定所要去的目的地。在古希腊时代，当时的哲学家无所不知，号称百科全书，到了文艺复兴时代，随着学科的不断细化，不同学科出现了各自的专家。随着大数据时代的到来，大百科全书式的人物将有可能再次出现，而不同领域的专家的权威性将被逐步消弱，随着大数据的不断发展，很有可能会逐渐将学科专家消亡掉。例如，随着计算机专家和统计学家对数据的搜集越来越多并且处理能力不断增强，他们将逐步成为生命科学方面的专家。再比如，如果我们掌握了足够数量的相关专业书籍和日文译本，就算我们对日文一无所知，我们也可以采取有效的方法将所需要的中文翻译成为日文，因为我们有很多非常可靠的翻译软件，如谷歌翻译软件等。大数据已经在各个领域和学科得到了应用，例如医疗领域，大数据可以指导人们健康饮食，适时进行身体检查，并且确定检查项目，帮助医生对患者进行疾病诊断等。
三、大数据时代统计学专业教学现状
随着科技的不断发展和进步，人们获取信息和数据的途径也发生了很大的变化，电子商务的发展和各种多媒体信息技术的飞速发展和应用，给传统的统计学应用和教学带来了机遇的同时也带来了非常大的挑战。一方面，由于各种信息和数据的不断涌入，人们在被动搜集着各种数据。统计学的教学也需要不断探索新的模式。另一方面，人们在被动接受数据的同时也在主动搜集数据信息，不同学科有不同的数据需要。例如经济学领域的专家每天都在搜集各自的调查数据和观察数据，而自然科学领域的专家学者则不仅搜集宏观天文数据，还在搜集微观基因数据。不同的人们搜集数据的方法也各不相同，有的在实验室通过试验进行数据搜集，有的人则通过网络进行数据搜集和研究。对于当前大数据给统计学带来的挑战，美国科学院“大数据分析委员会”给出了分析，他们认为这些挑战在于对不同格式和结构的数据的处理方面、对于数据来源的追踪方面、对于共享数据的安全性问题和完整性问题方面、对于样本异质性和偏倚性处理方面、在对问题进行处理时的决策和分析方面以及对分布式和并行式在开发时的算法方面的问题等。国内相关部门也对这一问题进行了研讨，最早一次是2012年5月在香山召开的“大数据科学与工程”会议，第二次是在2013年5月召开的对于大数据原理以及发展前景的探讨会，并同时制定了相关的科研计划。但关于大数据背景下统计学专业教学的探索还非常稀缺。
四、统计学专业课程改革
针对以上所述大数据时代的特点和变革意义以及目前统计学专业教学的现状，本文进行了相应的初步探索。
（一）改革的总体思路
将现有的统计学顶级杂志或著名文献中的成熟的大数据分析方法逐步凝练，形成教学内容；将使用R软件中的函数包实现这些大数据分析方法。
（二）改革的具体内容
1.在《数据挖掘原理与方法》课程中引入大数据分析方法及其R语言的代码实现。2.在《非参数统计》课程中引入多元非参数统计方法（诸如多元符号、多元秩、多元符号秩等）、非参数回归模型、半参数回归模型及其R语言的代码实现。3.在《回归分析》课程中引入回归树、boosting回归、bagging回归、随机森林回归等用来处理大数据的回归方法、高维回归变量选择方法（比如LASSO回归、动态LASSO回归等）及其R语言的代码实现。4.在《多元统计分析》课程中引入高维统计分析方法及其R语言的代码实现。5.在工科《概率论与数理统计》课程中引入R语言的代码实现。
（三）改革的主要创新点
