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

2010年10月20日设立了第一个“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（HalVarian）此前曾说统计师将是未来十年的热门职业。而SAS公司CEOJimGoodnight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;给产品定个合适的价格;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？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，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、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：在实际问题与统计表达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，进行简单的分析工作，发现问题背后存在的规律、趋势和根源。

我国的统计教育，在表达手段上，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展示统计原理、又展示如何应用方法上来。

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？

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JMP9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JohnSall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。JMP9除了闻名统计应用界的交互式数据分析（InteractiveDataAnalyses），分析自动化（AnalyticAutomation），和探索性数据发现（ExploratoryDataAnalyses）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。

1.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。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。我们愿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。

1.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：

沟通技巧

演讲技巧

写作技巧

计划和组织技巧

1.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擅长阐述原理的现有教职员队伍是一个不小的挑战。教职人员的与时俱进，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。

最后，再次借用SAS全球CEOJimGoodnight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。