统计学本科专业人才培养方案

一、培养目标

本专业立足忻州，面向山西，服务全国，培养具有正确的世界观、人生观和价值观，德智体美劳全面发展，具有良好的数学基础，掌握统计学的基本思想、基本理论和基本技能。能够运用统计知识和统计技术解决实际问题，适应科技与社会发展需求，在统计及相关学科从事科学研究或在科技、教育、信息产业、经济金融、行政管理等领域从事统计和管理工作。具备较强创新能力、数据分析处理的能力，具有较高综合素质，适应经济社会发展的应用型骨干人才。

本专业毕业生在5年左右的预期目标具体为：

1.法律与职业道德实践能力

热爱祖国，遵守社会公德，履行职业道德，有社会责任感。了解统计及相关行业法律、法规，在数据分析的相关统计事务中，能依法依规处理工作业务，杜绝数据篡改、选择性呈现结果等行为，严格遵循统计工作规范。

2.统计理论应用与实践能力

形成“理论-工具-场景”三位一体的实践能力。具有扎实的数理统计基础，熟练运用回归分析、贝叶斯推断以及其他常见的统计方法解决业务问题，掌握Python/R等或其他统计编程工具。具备复杂问题拆解能力，能通过调研，整合多源数据，采取有效策略，最终输出可落地的解决方案。形成从基础分析到较复杂问题解决的体系化统计实践能力。

3.反思创新与持续发展能力

能建立“实践-反思-进化”的成长闭环。日常工作中定期复盘项目得失，能构建系统性学习框架，纵向深挖因果推断、联邦学习等统计前沿，保持统计技术敏锐度。能横向拓展跨界知识，学习云计算、人工智能，应对大数据挑战。有志考取CDA数据分析师认证，打破专业壁垒，为转向技术管理岗或领域专家做好职业规划。

4.高效沟通与团队合作能力

能突破“技术孤岛”，成为团队协作的纽带。面对非技术部门时，能用业务语言诠释数据价值，在跨职能项目中，能主动协调数据工程师、算法团队。掌握冲突管理技巧，能推动共识达成，持续提升团队整体效能。

二、毕业要求

本专业对所培养的学生的毕业要求是：

1.思想道德。树立科学的世界观、人生观和价值观，坚定政治立场，践行社会主义核心价值观；具备高度的社会责任感与职业道德，严格遵守《统计法》《数据安全法》等法律法规，在统计工作中杜绝数据造假、选择性呈现结果等行为，尊重数据隐私与伦理规范，维护统计活动的客观性与公信力。

1.1政治立场。树立科学的世界观、人生观和价值观，坚定中国特色社会主义理想信念，积极践行社会主义核心价值观。在统计工作中始终保持政治敏锐性，理解数据在政策制定、社会治理中的重要作用，自觉维护国家数据安全与公共利益。

1.2价值观与职业道德。具备高度的社会责任感和职业道德，严格遵守《统计法》《数据安全法》等法律法规，杜绝数据篡改、选择性呈现结果等行为。尊重数据隐私与伦理规范，在跨领域合作中平衡商业利益与公共利益，确保统计活动的客观性与公信力。

2.职业规范。熟悉统计行业相关法律法规与数据安全标准，依法依规完成数据采集、处理与发布；具备严谨的职业素养与责任担当，在复杂场景中坚持专业判断，确保统计结果的准确性、完整性和可追溯性，主动承担团队协作中的质量控制职责。

2.1法律意识与行业准则。熟悉金融、保险、政务等统计行业相关法律法规及数据使用规范，能够在数据采集、处理、发布等环节依法依规操作。掌握匿名化处理、加密传输等数据安全与隐私保护技术，确保统计工作符合国家及行业标准。

2.2职业素养与责任担当。具备严谨的工作态度和职业责任感，能够在复杂场景中坚持专业判断，避免因利益冲突导致的数据失真。在团队合作中主动承担质量控制职责，确保统计结果的准确性、完整性和可追溯性。

3.数学基础。掌握高等数学、概率论、线性代数等数学核心课程，具备严密的逻辑推理与抽象思维能力；能够运用微积分、随机过程、最优化理论等工具建立数学模型，解决经济预测、社会调查等实际业务问题，并通过建模或实验验证解决方案的科学性。

3.1数学思维与理论基础。掌握高等数学、概率论、线性代数等核心课程，形成严密的逻辑推理能力与抽象思维能力。熟练运用微积分、随机过程、最优化理论等数学工具，为统计建模与分析提供坚实的数学支撑。

3.2数学建模与问题转化。

能够将经济预测、社会调查、数学分析等实际业务问题转化为数学模型，通过数值计算与模拟验证解决方案的可行性。参与数学建模竞赛或科研项目，完成从问题定义、模型构建到结果验证的全流程实践。

4.学科素养。系统掌握参数估计、假设检验、回归分析等统计学基本理论与统计调查设计、抽样技术等方法论，熟练使用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、建模与分析；具备撰写规范统计报告、研究论文及可行性分析报告的能力，符合学术与行业标准。

4.1统计理论与方法体系。系统掌握统计学基本理论，包括参数估计、假设检验、回归分析、贝叶斯推断等核心方法，理解其适用场景与局限性。熟悉统计调查设计、抽样技术、实验设计等全流程方法论，能够针对不同数据类型选择合适分析工具。

4.2数据技术与工具应用。熟练使用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、可视化及建模分析，掌握主流统计软件（如SPSS、SAS）的操作技能。能够撰写规范的统计报告、研究论文及可行性分析报告，符合学术与行业标准。

5.应用能力。具备解决实际问题的能力，通过案例研究、企业实习或科研项目完成从数据采集到成果落地的全流程实践；能在金融、经济等领域设计可执行的解决方案，从金融、经济或其他行业数据中识别规律或异常，从而解决问题。

5.1实践能力与场景化应用。具备解决实际问题的能力，能够通过案例研究、企业实习或科研项目，完成从数据采集、分析到成果落地的全流程实践。在金融风控、市场调研、公共卫生等领域设计统计解决方案，结合业务需求提出可执行的优化建议。

5.2创新思维与科研探索。培养批判性思维，能够从数据中识别异常模式或潜在规律，提出创新性研究假设。参与全国大学生统计建模大赛等学科竞赛，独立完成或团队合作解决经济、金融领域的实际问题，形成学术论文或专利成果。

6.沟通合作。能在多学科团队中有效协作，明确角色定位并推动项目进展；掌握项目管理工具与敏捷协作方法，提升团队效率；能够通过可视化工具或非技术语言向决策者传递数据价值，在跨部门合作中化解分歧，推动数据驱动型决策的实施。

6.1团队协作与角色定位。在数据工程师、算法研究员、业务部门等多学科团队中有效协作，明确自身角色并推动项目进展。掌握项目管理工具与协作方法，提升团队效率与成果质量。

6.2跨领域沟通与价值传递。能够将复杂统计结果转化为非技术语言，通过可视化报告或演讲向决策者清晰传递数据价值。在跨部门合作中运用冲突管理技巧，化解分歧并推动共识达成，确保数据驱动型决策的实施。

7.持续发展。具有终身学习意识，关注统计学科前沿及交叉领域技术，通过在线课程、行业认证或学术交流更新知识体系；定期复盘项目经验，构建“实践-反思-改进”的成长闭环，规划职业路径，适应行业变革并保持竞争力。

7.1自主学习与知识更新。建立终身学习意识，关注因果推断、联邦学习等统计学科前沿及人工智能、区块链等交叉领域技术。通过在线课程、行业认证或学术交流持续提升专业能力。

7.2职业规划与成长闭环。定期复盘项目经验，构建“实践-反思-改进”的个人成长体系，明确技术专家或管理岗位的职业发展路径。适应行业变革，灵活调整职业目标，在数字化转型中保持竞争力。

三、学制与基本修业年限

按照学分制管理机制，实行弹性学习年限。基本学制为四年。学生学习年限最短不得少于三年，最长不得超过六年。对休学创业学生的最长学习年限可延长至八年，保留入学资格时间、参军入伍学生保留学籍时间不计入最长学习年限。

四、毕业及授予学位要求

学生在规定修业年限内完成专业人才培养方案规定课程或教育环节（统称为“课程”），获得153学分，并符合各项要求，准予毕业并发给毕业证书。学生取得毕业资格，并符合我院学士学位授予条件的，授予理学学士学位并发给学位证书。

五、教学时间分配表

基于基本修业年限的学年规划

单位：周

说明：1.第5、6学期分别有大三年级的一半学生进行为期一学期的教育实习或专业实习（20周），不实习的学生正常上课。2.第7、8学期学生毕业论文设计共15周，第8学期毕业教育1周与授课同步进行。

六、各类课程学分比例表

说明：人文社会与科学素养课程包括：大学英语、大学语文、人工智能基础、军事理论与国家安全教育、通识选修课；师范类专业还包括乡村振兴教育、科普教育（公师、优师）和教师教育课程中的理论课程。以上课程范围各专业可根据实际情况调整。

七、课程体系与教学计划表

课程体系与教学计划表