孫紅英，劉娟，劉佳

（廣東財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東廣州 510320）

經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)是統(tǒng)計(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用學(xué)科，也是財(cái)經(jīng)類院校的熱門專業(yè)。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析方法在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用，注重統(tǒng)計(jì)分析手段與信息技術(shù)的結(jié)合，在教學(xué)上“知理論、重實(shí)踐”。其中大數(shù)據(jù)分析課程具有統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等多學(xué)科高度交叉的特點(diǎn)，其基本特點(diǎn)在于方法性和實(shí)際應(yīng)用性強(qiáng)，是經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)重要實(shí)踐課程之一，也是財(cái)經(jīng)類院校其他專業(yè)的選修課程。

快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)的前沿性提出更高的要求。數(shù)據(jù)分析的根本任務(wù)是從定量角度探索大量數(shù)據(jù)體現(xiàn)出的規(guī)律性。而財(cái)經(jīng)類本科院校的絕大多數(shù)學(xué)生存在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)薄弱的問題，特別是經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生在算法理論和公式推導(dǎo)方面常常感到困難，因此，需對(duì)理論部分推導(dǎo)過程進(jìn)行深入淺出的講解，增加案例分析，以滿足經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。另外，大數(shù)據(jù)分析課程是全國大學(xué)生統(tǒng)計(jì)建模大賽、大學(xué)生數(shù)學(xué)競賽等統(tǒng)計(jì)賽事的基礎(chǔ)課。大賽中涉及的數(shù)據(jù)分析方法都可以在大數(shù)據(jù)分析課程中學(xué)習(xí)，因此，課程教學(xué)前移是非常必要的?？紤]到實(shí)驗(yàn)教學(xué)能夠激發(fā)學(xué)生的積極性、創(chuàng)造性，因此，本文探索以“優(yōu)化內(nèi)容+案例分析+軟件實(shí)現(xiàn)”案例分享式教學(xué)為主、理論教學(xué)為輔的教學(xué)模式，以提高大數(shù)據(jù)分析課程的教學(xué)質(zhì)量。鑒于此，本文結(jié)合財(cái)經(jīng)類院校經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)科的特點(diǎn)和優(yōu)勢，提出“優(yōu)化內(nèi)容+案例分析+軟件實(shí)現(xiàn)”的理論教學(xué)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)相結(jié)合的教學(xué)方法，以案例+實(shí)驗(yàn)教學(xué)促進(jìn)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)分析算法理論的學(xué)習(xí)，以期為該課程的教學(xué)改革和標(biāo)準(zhǔn)化推廣提供新的思路。

經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程的教學(xué)研究主要集中于實(shí)驗(yàn)室建設(shè)、實(shí)踐平臺(tái)建設(shè)和課程教學(xué)資源建設(shè)三個(gè)方面[1-4]，有學(xué)者研究了大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐課程的教學(xué)模式，認(rèn)為實(shí)踐課應(yīng)將前導(dǎo)、理論和實(shí)踐緊密銜接起來[5-9]。另外，小組協(xié)作學(xué)習(xí)和項(xiàng)目主導(dǎo)學(xué)習(xí)的教學(xué)模式也被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐課程的教學(xué)中，甚至用于挑戰(zhàn)性綜合實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)研究[10-13]。

以上研究均值得借鑒，但財(cái)經(jīng)類本科院校經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)需要結(jié)合學(xué)校培養(yǎng)目標(biāo)以及學(xué)生實(shí)際情況，探索合適的大數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)方法。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)方向的人才培養(yǎng)目標(biāo)是在廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)廣東省一流專業(yè)建設(shè)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)具有良好政治素質(zhì)與道德修養(yǎng)，掌握扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)，具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析技能，可滿足國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略發(fā)展需要以及地方和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展建設(shè)需要的高素質(zhì)人才。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)方向?qū)W生通過此課程可掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)分析及應(yīng)用技能、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中，能利用統(tǒng)計(jì)推斷的基本理論，對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行合理的詮釋，撰寫出規(guī)范科學(xué)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告或者行業(yè)調(diào)查報(bào)告等。據(jù)此，本文結(jié)合廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)大數(shù)據(jù)分析課程的教學(xué)實(shí)踐，提出以“優(yōu)化內(nèi)容+案例分析+軟件實(shí)現(xiàn)”案例分享式教學(xué)為主、理論教學(xué)為輔的創(chuàng)新教學(xué)方法，將歷年與知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)賽事數(shù)據(jù)融入課程教學(xué)，對(duì)實(shí)驗(yàn)教學(xué)模式提出了見解和建議，以提升學(xué)生的學(xué)習(xí)自驅(qū)力和教學(xué)質(zhì)量。

1 大數(shù)據(jù)分析課程開設(shè)的必要性

1.1 大數(shù)據(jù)分析課程簡介

大數(shù)據(jù)分析課程在本科第6 學(xué)期開設(shè)，課程總學(xué)時(shí)為32 學(xué)時(shí)，全部為實(shí)驗(yàn)課。教學(xué)目的主要是為了讓學(xué)生能系統(tǒng)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論，掌握大數(shù)據(jù)的處理與挖掘方法，為從事大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘方面的工作，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析及挖掘等相關(guān)方面內(nèi)容的科學(xué)研究打下基礎(chǔ)。其中，多門統(tǒng)計(jì)學(xué)先修基礎(chǔ)課課程與該課程聯(lián)系較為密切，主要有高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、多元統(tǒng)計(jì)分析等。多元統(tǒng)計(jì)分析中的主成分分析、因子分析、聚類分析，統(tǒng)計(jì)學(xué)中的經(jīng)典線性回歸、廣義線性模型等，都為大數(shù)據(jù)分析課程中的算法提供了豐富的理論基礎(chǔ)。

1.2 教學(xué)過程以及考核

大數(shù)據(jù)分析課程的教學(xué)過程包括課前、課堂、課后三個(gè)主要環(huán)節(jié)。由于課堂教學(xué)全部是實(shí)驗(yàn)課時(shí)，所以，課前預(yù)習(xí)任務(wù)對(duì)于保證課堂教學(xué)效果較為重要，學(xué)生需要根據(jù)教師在雨課堂、騰訊課堂等教學(xué)平臺(tái)推送的教材案例和練習(xí)案例進(jìn)行課前預(yù)習(xí)，提前熟悉案例涉及的數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)；課堂任務(wù)是通過案例分享和分析來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析算法知識(shí)，以小組為單位討論建模思路，編寫解決案例問題的程序；課后以小組為單位，利用課堂中的算法對(duì)練習(xí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析和挖掘，并在下次上課時(shí)與教師探討遇到的問題。

由于該課程教學(xué)全部為實(shí)驗(yàn)課時(shí)，因此在考核中加大了學(xué)生平時(shí)學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)成績的占比。課程的總評(píng)成績由平時(shí)考核成績、實(shí)驗(yàn)考核成績、期末考核成績?nèi)齻€(gè)部分組成，分別占總成績的30%、30%及40%。平時(shí)和實(shí)驗(yàn)考核成績按小組給分。期末考核需要每名學(xué)生根據(jù)所學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析算法知識(shí)對(duì)給定（或自選，數(shù)據(jù)量不低于2 000 條）的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析與挖掘，并按照教師的要求撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

1.3 大數(shù)據(jù)分析課程的作用

學(xué)生通過大數(shù)據(jù)分析課程的學(xué)習(xí)，不僅能加深對(duì)大數(shù)據(jù)分析算法理論知識(shí)的理解，還能深化理論與應(yīng)用相結(jié)合的實(shí)踐意識(shí)，提高綜合運(yùn)用理論知識(shí)解決實(shí)際數(shù)據(jù)分析問題的能力。例如，通過該課程案例的學(xué)習(xí)，學(xué)生不僅對(duì)教材中的案例有了系統(tǒng)認(rèn)識(shí)，并利用SPSS Modeler 或其他統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)案例數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與建模分析，進(jìn)而獲得有價(jià)值的結(jié)論，撰寫規(guī)范科學(xué)的分析報(bào)告。而課堂練習(xí)數(shù)據(jù)一般選自當(dāng)年比較熱門的統(tǒng)計(jì)賽事，一方面，學(xué)生可以通過分析賽事數(shù)據(jù)選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ团c方法，以培養(yǎng)實(shí)際應(yīng)用能力；另一方面，課堂練習(xí)數(shù)據(jù)也為學(xué)生參與統(tǒng)計(jì)賽事提供思路和信心，培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)創(chuàng)新的能力，并通過最終的期末考核報(bào)告讓學(xué)生感受到一定的挑戰(zhàn)性，以此更好地培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決復(fù)雜問題、完成復(fù)雜任務(wù)的素質(zhì)能力。

2 大數(shù)據(jù)分析課程的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)效果

2.1 大數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)內(nèi)容

為提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)內(nèi)驅(qū)力，教師在使用教材案例的同時(shí)也會(huì)從歷屆全國大學(xué)生統(tǒng)計(jì)建模競賽、大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽等官網(wǎng)中選擇案例，將課堂實(shí)驗(yàn)課與賽事實(shí)際應(yīng)用聯(lián)系起來。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析課程使用的教材《基于SPSS Modeler 的數(shù)據(jù)挖掘》[14]，本課程將典型知識(shí)進(jìn)行模塊化，教學(xué)內(nèi)容主要分為4 個(gè)模塊。

2.1.1 數(shù)據(jù)讀入、集成和精簡

該教學(xué)模塊計(jì)劃使用12 學(xué)時(shí)進(jìn)行教學(xué)，分為課堂學(xué)習(xí)和課堂練習(xí)，并鼓勵(lì)學(xué)生按小組進(jìn)行課下實(shí)踐。

（1）課堂教學(xué)。結(jié)合教材以及SPSS Modeler 自帶案例，使用電信數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。該案例從讀取客戶數(shù)據(jù)、特征選擇、數(shù)據(jù)過濾到數(shù)據(jù)審核，基本上涵蓋了大數(shù)據(jù)分析的全部步驟。

（2）課堂練習(xí)。使用2020 年美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽A 題數(shù)據(jù)進(jìn)行練習(xí)。教師在課堂給出1970—2020 年海洋溫度數(shù)據(jù)，學(xué)生分成小組，結(jié)合教材內(nèi)容，分別針對(duì)識(shí)別、預(yù)測魚群位置兩個(gè)問題在課上及課下進(jìn)行練習(xí)。

2.1.2 決策樹

該教學(xué)模塊計(jì)劃使用8 學(xué)時(shí)進(jìn)行教學(xué)，分為課堂學(xué)習(xí)和課堂練習(xí)，并鼓勵(lì)學(xué)生按小組進(jìn)行課堂分享，以C5.0 算法為例進(jìn)行說明。

（1）課堂教學(xué)。首先對(duì)C5.0 算法進(jìn)行深入講解，為幫助學(xué)生理解，使用思維導(dǎo)圖和算法生成的樹狀結(jié)果圖進(jìn)行對(duì)比。其次運(yùn)用SPSS Modeler 中C5.0 節(jié)點(diǎn)對(duì)電信客戶的屬性特征進(jìn)行分析，從數(shù)據(jù)中分析客戶管理策略，如提高服務(wù)質(zhì)量、增加與客戶的溝通。

（2）課堂練習(xí)。結(jié)合C5.0 算法，在前面實(shí)驗(yàn)練習(xí)已經(jīng)識(shí)別、預(yù)測魚群位置的基礎(chǔ)上，對(duì)小型漁業(yè)公司是否應(yīng)該改變他們的經(jīng)營策略進(jìn)行決策。學(xué)生分小組在課上及課下進(jìn)行練習(xí)。

2.1.3 數(shù)學(xué)建模

該教學(xué)模塊計(jì)劃用6 學(xué)時(shí)完成，分為課堂學(xué)習(xí)和課堂練習(xí)，并鼓勵(lì)學(xué)生按小組進(jìn)行課堂分享，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為例進(jìn)行說明。

（1）課堂教學(xué)。首先對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前沿研究進(jìn)行概述。其次在前面數(shù)據(jù)選擇、清洗和預(yù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣。將樣本分為建模樣本和測試樣本，70%用來建模，30%用來對(duì)模型進(jìn)行修正和檢驗(yàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不同于C5.0，該模型需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

（2）課堂練習(xí)。結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在前面實(shí)驗(yàn)已經(jīng)識(shí)別、預(yù)測魚群位置后對(duì)小型漁業(yè)公司是否應(yīng)該改變他們的經(jīng)營進(jìn)行決策。學(xué)生分小組在課上及課下進(jìn)行練習(xí)。

2.1.4 聚類分析

該教學(xué)模塊計(jì)劃用6 學(xué)時(shí)完成，分為課堂學(xué)習(xí)和課堂練習(xí)，并鼓勵(lì)學(xué)生按小組進(jìn)行課堂分享，以K-Means 聚類為例進(jìn)行說明。

（1）課堂教學(xué)。首先對(duì)聚類分析的原理進(jìn)行講解，數(shù)據(jù)分析中常用的有K-Means 聚類、系統(tǒng)聚類、Meanshift 聚類等，其中，K-Means 聚類最為經(jīng)典。其次結(jié)合教材案例，對(duì)電信客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行講解。先使用算法確定k 的取值，在本案例中使用輪廓系數(shù)法確認(rèn)k=5，將數(shù)據(jù)按距離劃分到最近的5 個(gè)類中，計(jì)算每個(gè)類的平均值，更新類的中心點(diǎn)，執(zhí)行迭代直到收斂。

（2）課堂練習(xí)。將決策問題構(gòu)建為單目標(biāo)優(yōu)化模型。使用K-Means 聚類來確定捕撈點(diǎn)的位置。例如，將魚群分布設(shè)為一個(gè)矩陣，并考慮使用一定規(guī)則將矩陣變?yōu)槎诸惥仃?，得?1 矩陣。對(duì)01 矩陣進(jìn)行K-Means 聚類分析，獲取聚類中心點(diǎn)，即為捕撈點(diǎn)。學(xué)生分小組在課上及課下進(jìn)行練習(xí)。

2.2 大數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)效果

以“優(yōu)化內(nèi)容+案例分析+軟件實(shí)現(xiàn)”案例分享式教學(xué)為主、理論教學(xué)為輔的教學(xué)方法，在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)2019 級(jí)學(xué)生的大數(shù)據(jù)分析課程學(xué)習(xí)中已進(jìn)行了一輪教學(xué)實(shí)踐，取得了一定的教學(xué)效果。學(xué)生對(duì)此教學(xué)方法的滿意度達(dá)到90%以上，不僅大數(shù)據(jù)處理與分析能力等有較大提升，而且2019 級(jí)學(xué)生參加全國大學(xué)生統(tǒng)計(jì)調(diào)查大賽、全國大學(xué)生統(tǒng)計(jì)建模大賽，均取得了較好成績，獲得多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。

目前，在大數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)中仍存在一些問題，由于實(shí)驗(yàn)考核以小組為單位，導(dǎo)致部分學(xué)生即使課程成績較好，也未真正提升數(shù)據(jù)處理分析能力；還有些學(xué)生對(duì)于SPSS Modeler 掌握得較好，但是對(duì)于其他統(tǒng)計(jì)軟件掌握得較差，對(duì)編程有畏難情緒。在今后的教學(xué)中，將繼續(xù)探索和改進(jìn)教學(xué)方法，考慮使用趣味性較強(qiáng)的案例進(jìn)行教學(xué)，以營造輕松愉快的學(xué)習(xí)氛圍，采取適當(dāng)?shù)募?lì)方法，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行探索性學(xué)習(xí)，提升學(xué)生自主學(xué)習(xí)意愿，培養(yǎng)其成為具有大數(shù)據(jù)分析思維和創(chuàng)新思維的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)人才。