李畢祥　李蘭芳　朱琳

摘 要：在快速演變的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python作為一種強大的編程語言，已成為統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵工具。本研究聚焦于如何將標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法有效融入Python的教學(xué)和課程設(shè)計中。通過分析Python在數(shù)據(jù)科學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，提出了一套創(chuàng)新的課程設(shè)計方案。該方案不僅深入探討了統(tǒng)計分析的基本原理和Python的編程特性，而且著重于實踐與理論的結(jié)合，旨在培養(yǎng)學(xué)生的實際操作能力和分析思維。實踐結(jié)果表明，這種融合標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計方法和Python編程的教學(xué)模式，能夠顯著提升學(xué)生對復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的理解和應(yīng)用能力，同時激發(fā)他們對數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的熱情。

關(guān)鍵詞：標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析，Python教學(xué)，課程設(shè)計，數(shù)據(jù)科學(xué)，創(chuàng)新教育

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.10.043

0 引 言

統(tǒng)計分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心，它涉及收集、處理、分析以及解釋數(shù)據(jù)，以從中提取有價值的信息和見解。在此過程中，標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法起著至關(guān)重要的作用。這些方法基于數(shù)學(xué)和概率論的原理，通過各種統(tǒng)計模型和技術(shù)來評估和解釋數(shù)據(jù)。例如：描述性統(tǒng)計分析可以了解數(shù)據(jù)的基本特征，如中位數(shù)、均值和標(biāo)準(zhǔn)差，而推斷性統(tǒng)計分析則能夠根據(jù)樣本數(shù)據(jù)做出關(guān)于總體的推斷。

標(biāo)準(zhǔn)化是統(tǒng)計分析中的一個關(guān)鍵步驟，它涉及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位標(biāo)準(zhǔn)差的形式。這一過程不僅有助于消除不同量級和單位之間的差異，而且使得不同數(shù)據(jù)集之間的比較成為可能。在多變量分析中，標(biāo)準(zhǔn)化尤為重要，它確保了所有變量在分析過程中具有相等的權(quán)重。此外，許多機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機和主成分分析，都要求數(shù)據(jù)先進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以提高算法的效率和準(zhǔn)確性。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法正在不斷發(fā)展和演變。現(xiàn)代統(tǒng)計分析不僅關(guān)注傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集，還包括大規(guī)模和高維度的數(shù)據(jù)集。在處理這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)時，標(biāo)準(zhǔn)化方法顯得尤為重要。此外，隨著計算能力的增強和算法的創(chuàng)新，新的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)和方法正在不斷涌現(xiàn)。例如：機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用正在推動統(tǒng)計分析方法向更高的自動化和智能化方向發(fā)展[1]?；诖耍疚奶剿鲗?biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法應(yīng)用于Python教學(xué)中，以保證其教學(xué)效果。

1 Python在統(tǒng)計分析教學(xué)中的應(yīng)用

1.1 Python語言的特點與優(yōu)勢

Python，這個在全球范圍內(nèi)受到贊譽的編程語言，以其簡潔、直觀和高效能的特點贏得了數(shù)據(jù)科學(xué)家和教育者的青睞。其語法直觀易懂，使得初學(xué)者能夠快速上手，而豐富的庫和框架，如NumPy、Pandas和SciPy，為數(shù)據(jù)分析提供了強大的支持。Python不僅能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，還能與多種數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)庫無縫對接，極大地提高了數(shù)據(jù)處理的效率和靈活性。此外，Python社區(qū)的活躍和龐大，為學(xué)習(xí)和交流提供了豐富的資源。

1.2 Python在數(shù)據(jù)處理與分析中的應(yīng)用實例

在數(shù)據(jù)科學(xué)的教學(xué)中，Python不僅是一種編程語言，更是一種思維工具。通過實際的案例教學(xué)，學(xué)生可以學(xué)習(xí)如何使用Python進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計分析以及可視化。例如：使用Pandas處理和分析真實世界的數(shù)據(jù)集，可以幫助學(xué)生理解數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。再如：利用Matplotlib和Seaborn庫進行數(shù)據(jù)可視化，不僅鍛煉了學(xué)生的編程技能，也培養(yǎng)了他們的數(shù)據(jù)洞察力。這些實踐活動使學(xué)生能夠親身體驗從數(shù)據(jù)中提取知識的過程，從而激發(fā)他們對數(shù)據(jù)科學(xué)的熱情。

1.3 Python教學(xué)現(xiàn)狀分析

盡管Python在數(shù)據(jù)科學(xué)教育中的應(yīng)用日益廣泛，但也面臨一些挑戰(zhàn)。一方面，由于技術(shù)的快速發(fā)展，教學(xué)內(nèi)容需要不斷更新，以保持與行業(yè)的同步。另一方面，學(xué)生的背景和學(xué)習(xí)能力差異較大，這要求教育者在教學(xué)方法和材料的設(shè)計上更具靈活性和創(chuàng)新性。為了解決這些問題，教育者需要密切關(guān)注行業(yè)動態(tài)，不斷調(diào)整教學(xué)策略，同時采用更加個性化和互動式的教學(xué)方法，以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

2 Python標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析課程設(shè)計理念與方法

2.1 以學(xué)生為中心的教學(xué)理念

在現(xiàn)代教育中，重視學(xué)生的主體地位是教學(xué)改革的關(guān)鍵。在Python標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析課程中，這一理念體現(xiàn)在每一個教學(xué)環(huán)節(jié)。首先，課程內(nèi)容的選擇和編排充分考慮學(xué)生的興趣和需求。例如：通過市場調(diào)研和學(xué)生興趣調(diào)查，選擇符合就業(yè)市場需求和學(xué)生興趣的統(tǒng)計分析主題。其次在教學(xué)方法上，采用了互動式和探究式學(xué)習(xí)，讓學(xué)生在實際操作中學(xué)習(xí)和應(yīng)用統(tǒng)計分析技能。例如：設(shè)置模擬數(shù)據(jù)分析項目，讓學(xué)生從數(shù)據(jù)收集、處理到分析、解讀的全過程中主動學(xué)習(xí)。最后在評估方式上，除了傳統(tǒng)的考試和測驗，還加入了項目評估和同伴評價，讓評估更全面地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)成果和能力。

2.2 融合實踐與理論的教學(xué)方法

理論知識和實踐技能的融合是統(tǒng)計分析教學(xué)的核心。為了達到這一目標(biāo)，課程中采用了多種教學(xué)策略。例如：將統(tǒng)計理論與Py t hon編程結(jié)合起來，通過具體案例來講解抽象的統(tǒng)計概念，通過數(shù)據(jù)挖掘項目來解釋概率論和統(tǒng)計推斷。此外，課程中安排了多個實踐項目，例如：機器學(xué)習(xí)應(yīng)用、實際數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計分析等，讓學(xué)生在實際操作中深化理論知識。通過這些實踐操作，學(xué)生不僅能夠更好地理解和掌握統(tǒng)計分析理論，還能培養(yǎng)解決實際問題的能力[2]。

2.3 創(chuàng)新與傳統(tǒng)教學(xué)方法的結(jié)合

為了更有效地傳授知識，課程設(shè)計融合了創(chuàng)新和傳統(tǒng)的教學(xué)方法。在傳授基礎(chǔ)理論和概念時，采用了傳統(tǒng)的講座和教科書學(xué)習(xí)方法，確保學(xué)生能夠掌握基礎(chǔ)知識。同時，引入互動式討論、團隊合作項目和在線資源，以促進學(xué)生的實際操作能力和創(chuàng)新思維發(fā)展。例如：利用在線討論平臺，鼓勵學(xué)生就統(tǒng)計分析中的問題進行討論和互動，提高他們的批判性思維和溝通能力。團隊合作項目不僅能提升學(xué)生的協(xié)作能力，還能幫助他們學(xué)會如何在團隊環(huán)境中共同解決問題。這種多元化的教學(xué)方法旨在滿足不同學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)生需求，同時保持課程內(nèi)容的嚴謹性和深度。

通過這種方式，學(xué)生能夠在一個充滿挑戰(zhàn)和創(chuàng)新的環(huán)境中學(xué)習(xí)，培養(yǎng)成為未來數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專家。課程還特別注重學(xué)生批判性思維和問題解決能力的培養(yǎng)。例如：設(shè)置案例研究和實際數(shù)據(jù)分析項目，讓學(xué)生在解決實際問題的過程中，運用所學(xué)知識，提出創(chuàng)新解決方案。

3 標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法在Python教學(xué)中的具體應(yīng)用

3.1 課程內(nèi)容設(shè)計

在這個由數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，課程的設(shè)計旨在將統(tǒng)計學(xué)的理論和Python編程的實用技能結(jié)合起來。每個課程模塊不僅是一個學(xué)習(xí)單元，而是一次深入探索數(shù)據(jù)世界的旅程。從統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)知識出發(fā)，教師帶領(lǐng)學(xué)生探索數(shù)據(jù)背后的故事，進而通過Python的強大功能來解析和呈現(xiàn)這些故事。學(xué)生在這一過程中不僅學(xué)會了編碼技巧，更重要的是，學(xué)會了如何運用這些技能去理解和解釋現(xiàn)實世界的復(fù)雜現(xiàn)象。

課程內(nèi)容覆蓋從基礎(chǔ)的統(tǒng)計概念，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差的計算，到更高級的統(tǒng)計技術(shù)，如回歸分析、假設(shè)檢驗等。Python作為這一切的媒介，不僅用于實現(xiàn)這些統(tǒng)計計算，而且作為一種工具，幫助學(xué)生在數(shù)據(jù)分析的過程中開發(fā)直觀感受和理解。

3.2 教學(xué)方法與手段

在教學(xué)過程中，教師鼓勵學(xué)生成為主動的參與者，而不僅僅是被動的聽眾。通過互動式教學(xué)，學(xué)生被鼓勵提問、分享觀點，并與同伴合作解決問題，認識到學(xué)習(xí)不僅是獲取知識的過程，更是一種社交和協(xié)作的體驗。強調(diào)項目驅(qū)動的學(xué)習(xí)方法，使學(xué)生在解決具體問題的過程中，將理論知識應(yīng)用于實際情境。這些項目通常圍繞真實世界的問題設(shè)計，如數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測模型構(gòu)建或數(shù)據(jù)可視化，為學(xué)生提供實際操作的機會。這種學(xué)習(xí)方式提高了學(xué)生的實踐技能，并鍛煉了他們的團隊合作和創(chuàng)新思維能力。

3.3 評估方法與標(biāo)準(zhǔn)

在該課程中，評估不僅是一種反饋機制，更是一種激勵方式。教師通過連續(xù)的評估方法來追蹤學(xué)生的進展，確保他們在學(xué)習(xí)的每個階段都能獲得必要的支持和指導(dǎo)。項目和實踐成果的評估則讓教師能夠更加深入地了解學(xué)生的綜合能力。這種全面而細致的評估體系，不僅幫助學(xué)生及時了解自己的學(xué)習(xí)狀況，也為教師提供了寶貴的反饋，使教學(xué)更加貼近學(xué)生的實際需求和期望[3]。

4 案例研究與實證分析

4.1 案例選擇與背景介紹

本研究將標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法應(yīng)用于Python教學(xué)，進行了實證演練。教學(xué)中選擇的案例是基于實際的市場研究項目，旨在分析消費者購買行為與社會經(jīng)濟因素之間的關(guān)系。在項目中，學(xué)生使用Python來處理和分析一組包含消費者年齡、性別、收入水平和購買歷史等信息的數(shù)據(jù)集。該項目不但為學(xué)生提供了一個實際應(yīng)用統(tǒng)計分析和Python技能的機會，而且?guī)椭麄兝斫馊绾螌?shù)據(jù)分析應(yīng)用于真實世界的商業(yè)決策。

4.2 教學(xué)實施過程

在教學(xué)實施過程中，首先，對學(xué)生進行關(guān)于Python編程和統(tǒng)計分析基礎(chǔ)的訓(xùn)練，包括數(shù)據(jù)清洗、探索性數(shù)據(jù)分析和基本的統(tǒng)計推斷。其次，把學(xué)生分組，每組負責(zé)項目的不同部分。在教師的指導(dǎo)下，學(xué)習(xí)如何使用Python的Pandas庫來處理數(shù)據(jù)，如何使用Seaborn和Matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化，以及如何運用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計方法來分析數(shù)據(jù)。在項目的最后階段，每個小組需要撰寫一份報告，并進行口頭陳述，展示他們的分析結(jié)果和業(yè)務(wù)洞察。

4.3 成果分析與評估

項目的最終成果顯示了學(xué)生對于Python編程和統(tǒng)計分析技能的深刻理解和應(yīng)用能力。在這個案例中，多數(shù)小組成功地識別出了消費者購買行為與某些社會經(jīng)濟因素之間的顯著關(guān)聯(lián)。例如：一些小組發(fā)現(xiàn)高收入群體傾向于購買更多的高價值商品，而年輕消費者更偏愛在線購物。通過這個項目，學(xué)生不僅展示了他們的技術(shù)能力，還展現(xiàn)了他們在解讀數(shù)據(jù)和進行商業(yè)分析方面的成熟度。此外，學(xué)生在項目中展現(xiàn)出的團隊合作和問題解決能力，也是評估的重要方面。

5 結(jié) 語

本研究深入探討了將標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計分析方法融入Python教學(xué)的重要性與實踐應(yīng)用。通過案例研究和實證分析，發(fā)現(xiàn)這種教學(xué)模式顯著提升了學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力和解決問題的技巧。學(xué)生不僅學(xué)會了技術(shù)操作，還學(xué)會了如何利用統(tǒng)計方法深入理解和解釋數(shù)據(jù)，培養(yǎng)了批判性思維和團隊合作能力。這項研究為數(shù)據(jù)科學(xué)教育領(lǐng)域提供了新的見解，并為未來教學(xué)與研究方向開辟了新途徑。

參考文獻

[1]陳貞祥，靳小雨，趙德峰，等.基于研究方法標(biāo)準(zhǔn)化理念的沙灘排球比賽技戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計分析應(yīng)用策略構(gòu)建[J].山東體育學(xué)院學(xué)報，2023，39（1）：108-118.

[2]劉艷，陳麗云，衛(wèi)洪昌.證型標(biāo)準(zhǔn)化研究的文獻統(tǒng)計分析方法學(xué)探討[J].江西中醫(yī)學(xué)院學(xué)報，2009，21（2）：88-90.

[3]馬立平.統(tǒng)計數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化──無量綱化方法──現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法的學(xué)與用（三）[J].北京統(tǒng)計，2000（3）：34-35.

作者簡介

李畢祥，碩士，副教授，研究方向為人工智能。

李蘭芳，碩士，講師，研究方向為智能算法與控制系統(tǒng)。

朱琳，碩士，講師，研究方向為計算機視覺。

（責(zé)任編輯：高鵬）

基金項目：本文受湖北省高等學(xué)校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團隊計劃項目（項目編號：T2022060）、湖北省教育廳科研計劃項目（項目編號：B2021421）、全國高等院校計算機基礎(chǔ)教育研究會教學(xué)研究項目（項目編號：2023-AFCEC-422）資助。