大数据对工商管理类教学的影响-精品文档 (2).docx
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1、大数据对工商管理类教学的影响摘要:为适应大数据时代对高素质人才的需求,根据大数据的内涵及其体现出的特征,通过对当前普通高校工商管理类专业统计学教育的深化探究,发现工商管理类专业统计教育应该从老师专业素养、课程体系与教学内容、教学手段与方法等方面进行调整与改革,与时俱进,做到人才培养与社会需求的良好衔接.关键词:大数据;工商管理类专业;统计学;教学改革2012年,教育部出版的(普通高等学校本科专业目录和专业介绍)明确了统计学在经济管理等专业的基础核心课程的地位.统计学不仅为工商管理类专业学生学习其他相关课程提供必不可少的统计理论与方法,通过理论、实验及社会实践等各个教学环节相结合,逐步培养学生的
2、计算能力、抽象思维与逻辑推理能力、分析与解决问题能力、理论与实践相结合的综合运用能力等.随着互联网、大数据时代的来临,社会对于工商管理类学生在数据处理方面提出了更高的要求.1大数据的内涵与特征大数据是计算机等电子信息技术高速发展下的产物,这一概念最早出如今阿尔夫托夫勒1980年出版的(第三次浪潮)之中.由此,大数据在中国引起广泛关注,成为众人周知的概念.1.1大数据的内涵大数据是相对于传统数据而言的,是一个较为广泛的术语,诸多学者从不同视角对“大数据的内涵与特征进行了阐释.维基百科的定义是:大数据指的是所涉及的资料规模宏大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内到达撷取、管理、处理,并整理成为
3、帮助企业经营决策更积极目的的资讯.1美国咨询机构麦肯锡给出的定义是:大数据是一种规模庞大,在一定时间内无法用传统数据库软件工具获取、存储、管理、分析的数据集合.朱建平、章贵军等2014提出,广义的大数据应从数据构造和数据处理技术两个角度分析,其给出的定义为“大数据指那些超过传统数据系统处理能力、超越经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合2.耿直2014以为,狭义的大数据“是一个大样本和高维变量的数据集合,广义的大数据不仅量大,而且包括各种构造类型、涵盖多学科领域各种项目数据集的重叠是一个“数据的海洋3.英国学者维克托迈尔舍恩伯格在其著作(大数据时代
4、)中提出了大数据时代的数据信息分析处理出现三个重要的转变,这三个重要转变能够理解为:大数据的规模庞大、样本即为全部数据以及数据本质追踪不仅限于因果关系等新特点4.还有一些学者GrobelinkM20125、BrianHopkins、BorisEvelson2012和刘念真2013等是从特点出发描绘了大数据.Grobelink2012以为大数据具有三个特点,即大量性Volume、高速性Velocity、多样性Variety,又称3V特点6.刘念真则以为大数据除了具备Grobelink的3V特点外,还具价值性Value和真实性Veracity,即五V特点7.学者们阐述大数据内涵的观点主要分为下面几
5、个类型:一是从大数据赖以存在的技术角度进行大数据定义;二是主要从数据规模、数据构造等角度定义了大数据;三是两个角度合二为一进行了定义;四是并未给出明晰的定义,但通过分析大数据的特点对其进行了界定.固然视角不同,但通过诸多学者的分析,让我们对大数据这一新生事物有了较为明晰、全面的理解.借鉴中外学者的观点,本文对大数据理解为:大数据是一种拓展边界的数据集合,不仅包括传统的数字,还包括大量文字、符号、视频、音频、图片等半构造化、非构造化的数据,其规模庞大,所蕴含的信息及价值提取困难,是一种依附当代信息技术进行收集、存储、处理、分析的以信号为基础的数据.1.2大数据的特征根据大数据产生的时代背景以及对
6、其内涵的理解,我们以为大数据具有下面五个特征:1容量宏大.大数据的首要特征是量大.随着电子信息技术的快速发展,计算机网络遍布全球各个角度,云计算平台、分布式数据库、分布式文件系统、互联网和可扩展的存储系统等技术的快速发展,为大数据收集、存储、处理、分析提供了技术支撑平台.随着电脑、智能手机、平板电脑等网络工具的普及,数据来源与范围不断拓展,数据规模以惊人的速度增长.2类型多样化.传统数据以构造化数字数据为主,在大数据时代,数据不仅包括传统数字,还包括大量的文字、图片、音频、视频、符号、代码等半构造化、非构造化的数据.据IDC的调查报告显示:“企业中80%的数据都是非构造化数据,这些数据每年都按
7、指数增长60%8.3数据获取的高速性.大数据获取的高速性是相对于传通通计数据而言的.传统的统计数据获取渠道主要是专门调查,以时间较短的抽样调查为例,需要明确对象、制定方案、施行调查等详细内容,调查的时间周期较长.而大数据的获取是依托当代信息技术、互联网等完成,在明确目的的前提下,几乎能够在以秒为单位的时间内完成.4大数据价值宏大.大数据的价值不仅仅是本身信息数量的庞大,更是通过对这些庞大信息进行专门的技术处理,抓取信息蕴含的意义,进而获得有意义信息带来的价值“增值.随着技术不断进步,这种价值增值呈现出低成本高收益的特质,这必将带动大数据产业愈加快速的发展.5数据具有可变性.大数据的可变性主要表
8、如今下面几个方面:数据总体的可变性.从动态角度看,大数据总体是一个不断变动的集合.一般情况下,大数据总体仅是某一个时间截面样本;数据的含义的可变性.即数据含义的非单一性,一样的文字、符号、图片等可能具有不同的含义,这样无疑加大了数据处理、管理的难度;数据来源的变动性.大数据时代数据收集主要利用网络技术、电脑、手机等工具,这些数据载体的使用并未覆盖所有的人群,当然也未覆盖所有人类的行为,因而,这些数据的价值与意义具有一定局限性9.2大数据对工商管理类专业统计学课程教学的影响随着计算机、互联网等技术的普及,大数据的应用日益广泛,怎样拓展大数据时代的统计思想、统计理念,使当今的高等教育接受者能够更好
9、地把握先进、实用的大数据收集、管理、分析的技术与方法,成为知足时代需求的人才,是当今高校应用统计教育的重大挑战.对高校传通通计学教育,挑战主要表如今下面几个方面.2.1对任课老师的专业素质提出了更高的要求当前,高校工商管理类统计学老师就其专业知识背景,可分为两类:一类是属于理学概率论数理统计学专业;另一类是属于经济学的社会经济统计专业.前一类专业出身的老师具有较强的数学逻辑思维,擅于数学推理分析、数学计算、计量模型的构建;而后一类专业出身的教师相关的社会经济类专业基础知识较强,但数理类知识薄弱10.受专业所限,这两类老师突出的弱项就是在计算机软件应用与编程等技术方面都不擅于.随着大数据时代的到
10、来,大量的半构造化、非构造化数据成为数据库重要组成,这些数据的收集、整理、存储与分析等必须借助于当代先进的技术手段才能完成,进而在客观上要请教师具有较高计算机操作能力、较为先进的计算机知识,这对当前高校统计学专业老师无疑是一个挑战.大数据时代,由于数据处理对象为全样本,即样本为数据总体,依靠传统小样本统计推断的方法将不再适用.因而,老师需要更新本身的知识构造,学习把握大数据、全样本下的数据处理与分析的基本理论方法,提高学生的大数据处理与分析能力.2.2对教学内容与时代的衔接提出了挑战高校工商管理类专业开设的与统计相关的课程主要有:“概率论与数理统计“统计学原理“市场调查与预测等.课程内容相对固
11、定,教学内容以数字数据为主要研究对象,数据收集以抽样调查为主,是针对传统小样本数据的统计推断分析,难以适应大数据统计分析要求.大数据时代,统计研究对象是全数据样本,并且大数据并不知足正态分布,总体参数估计与假设检验、非参数估计等传统的分析方法难以对大数据进行有效分析.当前,大数据研究的主要问题有:探究半构造化、非构造化数据量化方式和标准;探索异构数据的规律;利用计算机科学、计算机数学等领域知识创新大数据分析方法等.显然,传统的教学内容难以知足大数据研究的需求.另外,在大数据时代,企业要求高校毕业生是理论与实践能力兼备的人才,不仅能够利用当代分析工具进行数据收集、管理,还能将先进分析方法应用到经
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