一、培养目标
“大数据统计与分析技术”微专业旨在培养具备扎实统计学理论基础，掌握大数据处理与分析技术，能够运用抽样技术、统计分析、数据挖掘及预测模型解决实际问题的专业人才。通过系统学习与实践训练，学生将掌握数据采集处理、统计建模分析、可视化呈现及决策支持的基本技能，具备独立完成数据分析项目的能力，同时培养敏锐的数据洞察力和严谨的科学思维，强化数字素养。
报名时间为2026年10月12日―10月14日，面向社会开放，以及面向全校各专业本科二至四年级学生，尤其适合经济学、管理学、信息管理、社会学等相关专业学生，以及对大数据分析及可视化感兴趣、有意提升数据处理能力的跨学科学生。学生需具备基本的数学素养、计算机操作能力和一定的人文素养，有志于从事数字经济、人工智能、商务分析、公共管理等领域工作。
三、项目特色
（一）分层递进：从统计学基础到前沿技术，由浅入深；
（二）工具贯通：覆盖Excel、SAS、R、Python、DataFocus等主流工具，贴合行业需求；
（三）实战导向：每门课程均含案例实训，最后一课整合所有技术完成综合项目；
（四）跨界融合：课程案例横跨金融、医疗、商业分析等多领域，强化跨场景迁移能力。
四、课程信息
（一）课程介绍
开设六门核心课程，总学分为10学分。包括《统计学》、《应用抽样技术》、《大数据可视化与DataFocus实践》、《商务多元数据分析》、《数据挖掘与机器学习》以及《统计预测》。
《统计学》课程系统介绍了统计学基本概念、数据搜集整理、概率分布、参数估计、假设检验、方差分析等基础理论，结合实际的社会经济数据、案例和Excel软件，培养学生的统计素养和统计思维，提高学生统计分析和数据运用的实际能力，并为后续课程提供方法论支撑。在教学过程中，通过对我国经济社会数据的统计分析，引导学生认识国情，激发学生的爱国热情，增进民族自豪感和文化自信。同时还培养学生精益求精、脚踏实地、一丝不苟的科学精神，以及进行数据分析时实事求是、去伪存真、严肃认真的工作态度。
《应用抽样技术》课程介绍了概率抽样与非概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样），样本量计算与误差控制，以解决“如何获取有效数据”问题，使学生理解数据质量对分析结果的影响，掌握基本的抽样方式方法，培养学生初步具有能结合实际情况对具体项目进行抽样设计、数据收集并对所获取数据进行处理和分析的能力，从而为学生将来从事社会经济统计调查与分析方面的工作打下坚实的基础。
《大数据可视化与DataFocus实践》课程涵盖了Tableau/Power BI基础操作，DataFocus企业级平台实战，数据可视化大屏设计与数据故事呈现。详细讲述了数据分析与可视化的概念，实现方法和操作过程，辅以翔实的案例，让学生能够在短时间内快速学会并掌握。值得一提的是，本课程将分析结果转化为直观决策依据，培养了学生数据叙事能力，以企业真实数据集可视化项目驱动，学生可输出商业汇报作品。
《商务多元数据分析》课程主要介绍几种重要的定量分析研究方法，包括成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、聚类分析、判别分析等多变量方法，基于SAS/Python/R工具实现。通过本课程的学习，学生能处理高维数据，挖掘变量间复杂关系，提升数据降维与分类能力。课程坚持以应用为导向，以方法为基础，SAS编程实训+经济/医疗领域数据集实战，侧重多元统计分析方法在经济社会领域的应用。培养了学生自主学习能力和跨学科素养，使得学生在轻松愉快的氛围中领略美好的大数据统计与分析技术。
《数据挖掘与机器学习》课程主要包括了大数据平台、NoSQL数据库、分类（逻辑回归、决策树）、聚类（K-Means）、关联规则（Apriori）、神经网络等算法原理与IBM SPSS Modeler /Python实现，模型评估与优化。通过算法推导+Scikit-learn库实操+经济管理领域实际案例的教学方法，以使学生掌握从数据中提取模式的技术为目标，培养学生解决预测、细分、推荐等典型问题。
《统计预测》课程既涉及到定性分析内容又涉及到定量分析内容。主要研究德尔菲法、时间序列分析和平滑预测法、趋势外推预测法、季节预测法、灰色预测法和马尔科夫预测法，预测误差分析与策略制定。通过结合经济、金融等领域数据，完成“数据预处理-建模-验证”全流程项目，使学生对统计预测的基本概念、基本方法及其应用有系统地理解和掌握，能基于历史数据构建预测模型，为决策提供量化支持。
（二）教学安排
本微专业计划录取后，即可开始学习，自行完成各课程线上自主学习部分。采用“线上线下混合式教学+项目驱动实训”模式。具体课程安排如下：
课程名称 | 学分 | 学时 | 在线视频 （分钟数） | 开设学期 |
统计学 | 2 | 32 | 480 | 1 |
应用抽样技术 | 1 | 16 | 240 | 1 |
大数据可视化与DataFocus实践 | 2 | 32 | 480 | 1 |
商务多元数据分析 | 2 | 32 | 480 | 2 |
数据挖掘与机器学习 | 2 | 32 | 480 | 2 |
统计预测 | 1 | 16 | 240 | 2 |
（三）考核方式
集中时间，采用线上考核
（四）结业证书
毕业最低学分要求10学分。学生完成培养方案指定课程，获得规定学分，经学院审核浙江工商大学教务处审定后，符合条件的学生授予浙江工商大学“大数据统计与分析技术”微专业证书。
五、报名方式
登录学校教务系统——报名申请——辅修报名——选择大数据统计与分析技术微专业进行报名，详细操作说明见文末附件。教务系统网址如下：
外网：https://jwxt.zjgsu.edu.cn/jwglxt
咨询电话：方老师0571-28008068
温馨提示：
学生修完微专业培养方案的指定课程，获得所要求的学分，经学院审核，浙江工商大学教务处审定后，微专业的学习成果统一录入学信网，学生可通过学信网在个人学信档案中生成专属备案表。自2025年秋季学期起新开设的微专业均为收费专业，如报名修读，选课后需按照120元/学分缴纳修读费用。
六、项目背景
数字化时代，数据已成为战略性资产，各行业对大数据统计与分析技术的需求持续增长。“大数据统计与分析技术”微专业应运而生，具有广阔的社会需求与良好的就业前景。
从社会需求来看，随着互联网、物联网的快速发展，数据呈爆炸式增长。企业需要专业人才对海量数据进行有效处理与分析，以挖掘潜在价值，优化决策。政府部门在城市规划、公共管理等方面，依赖大数据统计提升治理能力。医疗领域通过对病历、基因等数据的分析，助力疾病诊断与治疗；金融行业借助数据分析进行风险评估与投资决策。各行业对掌握抽样技术、多元统计分析等专业技能的人才求贤若渴。
在就业前景方面，本微专业毕业生就业面广。可在互联网企业从事数据运营、用户分析等工作，为产品优化提供依据；能在金融机构担任风险控制、市场分析岗位，保障金融业务稳健运行；还可在科研院所、咨询公司等，进行数据分析研究与决策支持。无论是大型企业还是中小企业，都离不开这类专业人才。同时，随着大数据技术的不断创新与发展，相关岗位薪资待遇优厚，职业发展空间大。《大数据统计与分析技术》微专业契合时代需求，就业前景十分可观。
统计学院
2026年10月10日
