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对我国统计教育的思考与建议

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发表于 2011-12-5 15:08 |只看该作者 |倒序浏览

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对我国统计教育的思考与建议

严雪林 JMP大中华总经理

摘要

本文简要介绍了全球统计应用的大致趋势，分析了传统统计教育与市场对统计分析人才实际需求之间的差异，介绍了业界对统计人才的大概要求方向，仔细说明了统计类专业能力教育的内容和框架，为我国统计教育尤其是应用统计教育和高等学位教育提供了一些有益的建议，并且在案例分享、人才培训和市场反馈等方面为我国教育界提供了有用的信息和意见来源。

2010年10月20日是第一个“世界统计日”。毫无疑问，统计的重要作用已经在全球范围得到承认。谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安 (Hal Varian)此前曾说统计师将是未来十年的热门职业。而SAS公司CEO Jim Goodnight则认为“我觉得他有点儿后见之明，因为过去30年以来，统计工作一直是一门具有吸引力的职业”。

统计学作为一门工具属性学科，其应用范围几乎涵盖了人类生产和生活的所有方面：人口普查；给产品制定合适的价格；寻找大众对产品设计的偏好；提升质量；探寻温度变化与北极熊生育成活率之间的关系；找到最佳配方，发明治疗疾病新药；找到流行病传播的规律，降低发病率；建立黄金等商品价格与美元发行量之间的关系模型，以指导投资；发现罪犯的行为背后隐藏的心理、社会和生理学规律；用来帮助银行降低信用风险和操作风险；以及找到能帮助提升统计学院教育水平的关键因素等等。

统计对各学科、各领域、各行业的重要性可能远远超出你我的想象和了解。那么，在全新的数据爆炸年代里，我们一方面大量分析数据，探寻规律，一方面也反过头来看看我们的教育界，希望了解他们如何才能为社会提供与时俱进的统计分析能力，或者更进一步，提供有前瞻性的数据分析能力，以裨益大众？类似的问题还有，在统计教育界，什么样的大学才算是“一流大学”？哪一所大学提供的应用统计硕士学位含金量最高，甚至可以超过同校MBA毕业生的工资？

如何计算、表达某些特定的内容(如GDP)，长期以来一直是我国统计学应用的主要内容之一：以收集数据、展示数据、编制指标为其主要任务。在我国统计教育界，对统计原理的演示从来都是教学的主要内容。而现在，我想应该是讨论要不要改变以及如何改变的时候了。

问题一理论、工具和实际如何结合？

统计是工具学科，对统计理论本身进行研究的人，应该远远少于将统计应用于数据分析和解决实际问题的人。也就是说，统计理论学者数量应该远远小于统计应用人员的数量。唯有这样，统计的工具属性才得以体现，而更重要的，统计的价值方可得到社会的广泛认同。

这样说并非否认理论研究的重要性。原理是非常重要的，即使在应用场合，也需要相当一部分人不仅仅知其然，而且要知其所以然。对统计原理的一知半解，很有可能导致错误地使用统计工具，以及采用了不正确的数据获取方法，从而得到错误的模型和结果。

而在更多场合里，并不需要参与者了解统计原理和数理方法。大量需要的反倒是对数据质量、数据的分布、以及一些常规统计量和统计图形、统计概念的理解。大量需要的还有：在实际问题与统计方法之间存在一些直觉的联系，使得参与者一看到具体问题，就能够想到如何了解这些问题，如何以数据、图形、表格来表达、界定这些问题；然后，进行数据分析工作，发现问题背后存在的规律、趋势和根源，进而为解决问题提供依据。

总的来说，我国的统计教育在表达手段方面，“阐述统计原理”占了大多数篇幅。我们希望看到一些适应市场需求的转变，即，促使教育者和教学手段尽快完成这样的转换：从主要展示原理转换到既适当展示统计原理、又重点阐述如何应用统计方法。

问题二市场需要什么样的统计分析人员？

应用统计方法，在数据爆炸的今天，更多时候体现为应用数据分析方法去分析和解决实际问题。大到人口模型和城市化进程战略规划，小到销售预测和最佳库存管理，都需要大量的数据分析和模型。应用统计方法本身就是一门学问。那么，懂得统计原理（知识）和懂得如何应用统计方法（技能）之间的距离，到底有多远？

让我们听听来自成熟市场的声音。

美国统计协会（ASA）的官方杂志AMSTATNEWS 2010年7月刊上，登载了对两位业界高层的长篇访谈，两位专家的观点非常令人耳目一新，摘录并翻译部分如下：

受访者：

MaryBatcher, 安永(Ernst & Young’s)数量经济及统计部门执行总监

Laura Schweitzer, 普华永道经济及统计应用总监

访谈内容：

招聘统计顾问的时候，你们最看重候选人的哪些特征？

内容摘要：

1. 统计背景

Mary和Laura都认为统计教育背景是此类工作的基本要求。

2. 统计沟通（communicating statistics）

两位总监都认为在咨询领域，沟通技巧是“一票否决”类特征。

Mary: 我最不希望我的顾问在客户面前讲太多大多数客户不太理解的统计术语，更不需要那些只会向别人解释自己是如何如何用统计方法分析问题的人。我希望我的顾问能够用客户听得懂的语言和客户有效沟通。

Laura:有时候我会问应聘者什么是标准差，有些应聘者无法回答清楚这个问题。也许不能解释标准差听起来很不可思议，但仅此一点并不能让我否决此人。如果他/她能够把统计分析（比如回归）的结果清楚地用一两句话就可以传达给我们的客户，并且给出下一步解决问题的大概建议，我会觉得他/她在这方面完全符合要求。

3. 从分析员到经理

两位总监都认为一些工作环境里需要的软技能是很重要的，这往往也是统计毕业生们比较可能欠缺的：团队精神，迅速切入业务环境（business environment），时间管理，学习能力等。和这些内容相比，统计分析其实是最低级的分析员就可以完成的工作。高级一些的顾问或者经理，往往需要和客户有效沟通，迅速了解客户的问题所在，帮助客户厘清问题的类型和大概范围，然后开始寻找数据，并且让低级分析员去完成分析工作。

4. 硕士还是博士？

两位总监大体上倾向于雇佣统计硕士。Laura尤其认为统计博士对顾问职位来说过于学术研究和注重技术而少些应用能力。

访谈总结：“那些统计学学位也许可以帮助人们略微专业一点地说明一些东西，但是，我们真正需要的不是学位，而是解决实际问题的人。”

借助美国同行的观点，我想补充两句，那就是，无论什么学科，什么职位，什么行业，沟通、表达、协作、以客户而不是以技术为中心，永远都是最受欢迎的。统计知识在实际应用中，承担了重要的基础角色。在这个（知识）基础之上，市场需要我们的毕业生具备一定的技能，以帮助他们迅速完成从受训者到问题解决者的转变。和这种转变相对应，我呼吁我们的统计教育界为学生提供全新的教学手段和内容，帮助他们在校园里就有机会全身体验实际工作环境（而不是“毕业实习”），解决大量来自实际世界的业务问题，培养以统计理论和数据分析工具为基础来分析问题和解决问题的能力。

问题三我国统计教育界如何培养能力

知识的获得通过课堂学习就可以轻松实现。而技能，需要在大量实践中习得。

如果知道F1赛车的工作原理算是拥有知识的话，在赛道上驾驶赛车并取得不错的成绩就是技能，知识和技能应该是相辅相成，缺一不可的。我国教育界曾经因培养“高分低能”型学生而引发广泛讨论。只有知识而不具备技能，往往就会表现为“懂而不行”，或者“高分低能”。而统计本身就是工具属性学科，只“懂而不行”显然会背离这一学科的存在价值。加强对统计专业学生的技能培养，既是市场的需求，也是教育系统的部分义务所在。一句话，势在必行，刻不容缓。

既然技能是实践能力，那么，在教学环节里，将统计知识转化为数据分析技术，知识传授配合对来自实际世界数据和问题的分析，应该是技能培养的基本框架。将这个框架细化，我们建议在教学内容和教学手段上进行如下革新：

1. 采用业界主流的数据分析工具，降低“统计沟通”门槛。

统计软件最近十几年有复杂化的趋势。为了应付越来越繁重的数据管理和大型模型分析要求，统计软件的复杂程度与日俱增。而“客户”，也就是那些需要得到统计分析人员帮助的个人和团体，他们往往不懂统计，却又大量需要统计分析。如何降低统计分析的“沟通门槛”，不仅仅是学生学习的需要，更是让统计在各行各业大放异彩的必备条件。

降低“统计沟通”门槛，意味着用顾客能够理解的方式去沟通统计分析结果和相应的解决问题对策。要达到这个目标，需要统计软件既包含统计教育所需要的大多数统计分析工具和图形；又要求软件工具能够在理解、阅读和展现分析过程和结果方面做到极其简单易懂；

对于教育者和学生来说，还有另一个要求，就是软件能够帮助双方降低学习统计工具所需要的时间，大量的学习时间应该被投入在解决问题上而不是理解统计原理上。繁重的编程需要（如R等）以及难以沟通的“高端模型”只会令统计教学复杂化技术化。

适逢JMP 9即将发布。JMP的统计算法即是SAS算法，而在图形和易用性方面，JMP在全球统计软件里遥遥领先。SAS公司共同创始人John Sall先生当年用SAS程序重新编译为JMP软件的初衷，即是将统计工具的准入门槛降低，令统计软件成为大众的分析语言，而不只是统计学家的科研工具。JMP 9除了闻名统计应用界的交互式数据分析(Interactive Data Analyses)，分析自动化（Analytic Automation），和探索性数据发现(ExploratoryData Analyses)之外，还增加了地图功能。对零售、政府、银行、物流等对地域分布高度敏感的行业来说，统计分析与地图的结合，是IT创新带来的意外便利。降低统计沟通门槛，在JMP的帮助下可以变得很容易。

时至今日JMP已经被全球顶尖的商学院和应用统计分析学院在教学和实践环节广泛应用。我希望JMP9的引入能够为我国统计教育界普及、光大统计学做点实事。

2. 在学校内模拟实际工作环境，让学生在模拟的实际世界里分析和解决问题

我从北卡州立大学高级分析学院了解到，他们创新了实践教学环节。和我国典型的“毕业实习”不同，他们的实践演练贯穿整个学习周期的几乎每一门课程。他们不停的让学生组成不同的团队，大家轮流担任团队领袖，承担来自实际世界的问题解析和数据分析，并且向提供这些数据和问题的赞助公司提交分析报告和解决方案。

校内模拟不仅仅意味着被分析的数据和问题来源于实际，更要求学生在商业环境下工作，以团队的形式解决问题：指定或者选举团队领导人，定期开会商讨如何解决问题，分配任务，计划进程，定期反馈和汇报……直到项目结束提交分析结果和解决方案并且得到问题提供者的认可为止。这一整套的流程和方法，其实就是JMP几十年来为客户提供分析能力并解决实际问题的基本工作方法。我们非常乐意把这些来源于实际的、被高度归纳的经验和技能与我国教育界分享。

3. 辅助以专门的技能培训

除了在分析实践中学习团队合作，沟通，表达等基本技能，专门的培训和实践环节也许是值得尝试的。看看秀水街的小贩吧。他们的察言观色和讨价还价能力丝毫不差于来自500强公司的、经过大量专业销售技能培训的专业销售人员。实践出真知！问题是，学生学习的动力恐怕要小于小贩赚钱的动力。学习的回报过于长远且不可见，而眼前这一单可以赚不少钱！除此之外，学校的实践模拟，并不能完全等同于真实的工作环境。对学生的技能培养，我认为专门的培训是必要的且容易实施。我建议就如下技能对我国统计专业学生进行专门培训：

n 沟通技能

n 演讲技能

n 写作技能

n 计划和组织技能

4. 建立对教职人员本身的培训体系，并且和业界进行技能方面的合作培养

新的教学内容和手段对相当一部分习惯于阐述原理的教职员队伍是一个不小的挑战。教职人员知识和技能的与时俱进，应该先于教学手段和内容的变化。师者，传道、授业、解惑也。教师首先要从全新的统计软件、教学案例、模拟实践环节的管理、技能培训、行业知识等各方面建立起自己的学习框架，方可在下一阶段对现有教学系统进行改善和优化。

目前JMP正在参与国内一些大学的统计教育改善工作，为他们提供一些辅助性手段、经验、知识和技能的分享。我相信，这些持久的努力将缓慢而有力的推动我国统计教育的改变。

我们的努力

全球统计应用领域的倡导者之一、JMP软件创始人、SAS公司联合创始人John Sall先生曾经当面要求我为中国的统计教育事业提供尽可能的支持与协助。John曾经多次访问我国，和我国教育界和统计界高层有相当多的接触和沟通。让统计更轻松地为人类所应用，我想是他创造JMP的使命之一。

目前，如前面所提及的，我们正在我国统计教育界几位专家的支持和帮助下，致力于改善统计应用和教学的几项基础工作：

1.案例分享

有相当代表性和一定行业、职能、应用范围跨度的案例，可能是对统计应用最好的诠释。和传统的、以展现统计原理为出发点的案例不同，我们提供的案例全部来自全球各领域行业领袖的实际统计应用和改善案例。案例不仅仅包含数据、数据分析和解决问题的建议，还包括了问题是怎样被发现和提出的，如何界定“问题”，如何根据对问题的初步界定来收集数据，如何确保数据的质量和代表性等。简言之，我始终认为，一个完整的统计应用案例应该更多的阐述：

n 有没有问题？

n 问题是什么？

n 如何发现新问题？

n 问题是如何产生的？

n 未来，这一问题可能会如何变化？

n 如何解决问题？

n 解决的成效如何？

n 有没有更好的解决办法？

n 如何前瞻性的让类似问题不再发生？

因此，数据收集、清洗、分析、建模，只是执行环节的内容，而远远不是核心内容。目前案例分享工作正在有条不紊的开展中，很快就会有一本完整的案例集问世。希望这些微薄的努力能够为统计工作者和教育者提供更多的来自应用第一线的参考。

2.统计应用人才技能框架

我们力图将实际应用环节的关键内容导入。这些内容除了用更好的案例和更优秀的软件工具之外，还包含了“软”实力，也就是分工、协作、统计沟通、展现、持续改善等领域所需要的各种软技能（和统计知识这一“硬”指标相对应）。

这些软实力，需要用专业的技能框架来体现和指标化。

除了技能框架，一些行业和职能类知识也是高级学位教育所必须的。比如对生物统计硕士或者博士学位来说，来自CRO（Contracted Research Organization）的实际工作流程是要了解的；对于运营优化类硕士来说，市场管理的战略和执行手段也是应该掌握的内容；对于金融分析类硕士来说，银行如何进行信用风险评分、信用卡发放的流程和客户体验优化也是一定需要掌握的内容。这些内容，我们称之为行业知识或者职能知识。

我们认为和上述内容相关的专业培训是教育者和被教育者都急迫需要尽快掌握或者了解的内容。我们正在准备上述框架和培训建议，为我国高级统计学为教育提供可选的升级途径。

3.市场反馈

“与时俱进”是个非常不错的提法。数据量在逐年几何级数递增，商业、工业和其他人类活动亦因此而日益复杂和多元化。好在有数据，有统计方法，让我们得以部分揭示其内在规律。但是高速的变化需要工具的提供者和使用者不断的刷新自己的知识结构和技能累计，以迎合不断变化的环境之需。

我们计划持续不断的总结来自我们的客户、合作伙伴和其他利益相关方的变化状况，并且把这些变化里可能对统计教育有关联的部分向教育界同仁做定期的报告和建议。这些变化可能包括但不限于：

n 对统计人才的需求

n 统计方法的应用水平

n 数据收集和管理状况

n 管理层决策对数据分析的依赖程度

n 行业性统计应用趋势

n 数据分析工具的演进

n ……

最后，再次借用SAS全球CEO Jim Goodnight的一句话：“我胆敢断言，统计工作将是这一个世纪的热门职业。” 21世纪将会是中国的世纪。中国人在全球统计学界正在扮演不可或缺的重要角色。我衷心祝愿我国统计教育界为国家和人民培养出更多更优秀的统计分析人员，为弘扬统计的魅力而更上层楼。