更新时间：2024-06-22 20:58
应用统计学（Applied Statistics）是一门普通高等学校本科专业，属于统计学类专业，基本修业年限为四年，授予理学学士学位。
统计学是研究如何测度、收集、整理和分析反映客观现象有关信息的数据，以帮助人们正确认识客观世界数量规律的方法论科学。
现代统计学可以分为两大类：一类是以抽象的数量为研究对象，研究一般的收集数据、整理数据和分析数据方法的理论统计学。另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学。理论统计学把研究对象一般化、抽象化，以数学中的概率论和其他相关的数学方法为基础，从纯理论的角度，对统计方法加以推导论证。应用统计学则与各不同领域的实质性学科有着非常密切的联系，是有具体对象的方法论。所谓应用既包括一般统计方法的应用，也包括各自领域实质性科学理论的应用。应用统计学从所研究的领域或专门问题出发，根据研究对象的性质采用适当的指标体系和统计方法，以解决所需研究的问题。在统计科学发展的道路上，理论统计学和应用统计学总是互相促进、共同提高。理论统计学的研究为应用统计学的数量分析提供方法论基础，大大提高了统计分析的认识能力，而应用统计学在对统计方法的实际应用中，又常常会对理论统计学提出新的问题，进一步开拓了理论统计学的研究领域。
随着科学技术的进步，数据已经演变成包括数字、影像、声音、文本等在内的各种信息的载体。电子科技尤其是互联网的发展，不仅为数据的收集与储存提供了新的途径和保障，而且为数据的处理、可视化和分析提供了强有力的工具。所有这些都表明人类已经迎来了大数据时代，统计学进入了最佳的发展时期。统计学是21世纪最有发展前途的学科之一已经成为人们的共识。统计学的作用与功能正从描述事物现状、反映内在数量规律，向进行统计推断、预测未来变化的方向拓展。统计学自身也已演变成横跨社会科学领域和自然科学领域的多科性的方法论科学。
现代统计学渗透到理、工、农、医、经济管理与人文社会科学等领域，并由此产生了许多新的交叉学科。统计学对其他学科的发展起到了重要的推动作用。反过来，其他学科的发展也促进了统计学的方法创新与理论发展。
作为认识客观世界数量规律的有力工具，统计在社会经济管理、生产经营活动、科学研究和技术开发等方面都得到了非常广泛的应用。近年来，随着中国经济和社会的发展，全社会对统计人才的需求量越来越大。普及和发展统计学知识，培养更多的高水平的统计人才是统计学教育的主要任务。
大多数人认为统计学的学术研究始于古希腊的亚历斯多德时代，是为研究国家经济问题才得以产生。
十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程的名称渐渐消散，继而开设了“统计分析科学”课程。“统计分析科学”课程的开建表明现代统计发展阶段的开始。
1908年，“学生”氏（Wil—liam Sleey Gosset的笔名Student）发布了关于t检验的文献，表明了统计学发展史时代的开启，并创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。
1890年，统计专业产生，由英国牛津大学首先设立。
1950年，中国统计学专业建立。
2010年1月，国务院学位委员会第27次会议审议通过了应用统计专业硕士研究生专业学位的设置方案，从此开启了更加偏向实际操作的统计学。
2009年，应用统计学专业在已有的数学的两个专业（数学与应用数学、信息和计算科学）两个专业基础上开设。
2012年9月，教育部将新的应用统计学（专业代码071202）专业取代旧的统计学（部分，专业代码071601）专业。
2020年2月21日，教育部颁布《普通高等学校本科专业目录（2020年版）》，应用统计学专业为理学门类专业，专业代码为071202，属于统计学类专业，授予理学学士学位，学制为四年。
统计学类专业的培养总目标是培养德才兼备的高素质统计人才。根据专业的不同，其人才培养的具体目标略有差别。
应用统计学专业着重培养学生掌握在某一特定领域从事统计工作的知识和能力。其培养目标是：培养掌握特定领域相关学科的基础知识和统计学的基本思想、基本方法以及相关的计算机技术，能够较好地将特定领域的专业知识和统计方法结合在一起进行研究并加以应用的人才。
学制为4年。实行学分制的学校可实行弹性学制，一般为4年。
理学学士。
总学分一般在150学分左右。各高校可根据具体情况做适当调整，但应控制在140-180学分。
1.德育方面
（1）具有良好的政治思想素质、道德品质、法制意识、诚信意识和团队合作精神。
（2）具有良好的心理素质和积极的人生观。
（3）养成健全的职业人格以及对统计的热爱态度。
2.业务方面
（1）应用统计学专业类人才培养的基本要求具有较扎实的统计学理论基础和较好的外语水平。
掌握统计学的基本思想和收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和预测。
掌握计算机的基础知识，能熟练应用统计软件并具备一定的编程能力，能正确利用统计思想和方法分析判断统计软件的计算结果。
具有理论联系实际的能力和一定的创新能力，具备自主学习、知识更新和自我发展的能力。
掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有初步的科学研究和实际应用能力。
（2）不同专业人才培养的具体要求
除上述共同要求外，统计学专业对数学基础以及统计学软件开发与应用能力的要求应有所加强。应用统计学专业对利用统计方法解决特定领域问题能力的要求应有所加强。
各高校还应根据自身定位、学科优势和人才培养的具体目标，进一步强化或者增加某些方面的知识、能力和素质要求，形成各自的人才培养特色。
3.体育方面
掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼和卫生习惯，达到国家规定的大学生体育锻炼合格标准。
1.构建知识体系与课程体系的基本原则
（1）规范性原则
各高校应对统计学类专业本科毕业生应具备的知识体系以及为此需要开设的课程体系和教学内容提出一定的基本要求，从而保证所培养的统计人才的基本规格和质量。统一规范主要针对各专业的核心课程体系及其应涵盖的主要知识点，其要求属于基本要求。实际执行中，各高校可根据自己的情况适当提高，以充分体现各自的特色与办学自主权。
（2）多样性原则
现代统计学既包括以抽象的数量作为研究对象的理论统计学，也包括以各个不同领域的具体数量作为研究对象的应用统计学。理论统计学的学习和研究需要比较坚实的数学功底。应用统计学的学习和研究不仅需要掌握一般的统计学理论与方法，同时还必须具备比较系统的相关应用领域的学科背景知识。
经济发展和社会进步需要不同类型的统计学人才，各高校应依据自己的办学定位、学科优势和特色以现代社会对统计人才的需求为导向，积极探索建立多样化的统计学人才培养模式以及与之相适应的知识体系和课程体系。
（3）动态性原则
随着经济与社会的发展，统计学也在不断地进步。因此，有必要随着时代的发展，对原有的知识体系与课程体系进行必要的修订，不断补充和引进新的内容，淘汰已经过时的内容，从而保持知识体系与课程体系的先进性和适用性。
2.不同专业的知识体系与课程体系
所谓知识体系是指应用统计学专业类的本科生必须掌握的各种知识的总和。统计学类专业的知识体系由通识类知识、学科基础知识和专业知识构成。通识类知识是高等学校本科生应掌握的知识；学科基础知识是开始学习本学科的专业知识之前应当掌握的基础知识；专业知识则是统计学类专业所特有的知识，根据其特点，又可进一步分为必须普遍掌握的专业核心知识与可选择的有关领域的专业知识。
专业人才知识体系的要求，通常需要通过课程体系来实现。一般来讲，公共基础课程和其他选修课程对应通识类知识，学科基础课程对应学科基础知识，专业必修课程对应专业核心知识，专业选修课程对应有关领域的专业知识
不同类型的统计人才培养目标不同，其知识体系与课程体系也应有所区别。
为便于考核与评价，对于应用统计学专业人才知识体系的要求，一般应通过课程体系来实现。各门课程应包括的主要内容构成了应用统计学专业人才必须掌握的基本知识点。
包括外语、体育、计算机基础以及政治与思想品德课等课程，需要开设的课程门数和教学内容按教育部的统一要求执行。
应用统计学的学科基础课程包括：数学类基础课程和特定应用领域相关学科的基础课程。
数学类基础课程有：数学分析、高等代数、概率论等课程。其教学内容按研究生入学考试数学三的要求。
各高校还应根据本校的主要应用领域开设对应的其他相关学科的基础课程。例如，商务统计应用领域可在宏观经济学、微观经济学、会计学、管理学、金融学、市场营销学等课程中选开2~3门。卫生统计领域可在基础医学导论、预防医学导论、临床医学导论等课程中选开2~3门等。其他相关学科基础课程的教学内容按照教育部相关专业教学指导委员会的要求。
学科基础课程均为必修课程。
一门专业必修课程的学分一般为3学分。应用统计学专业的必修课程分为两大类：第一类是各高校都应当开设的课程；第二类是各高校可根据自身的情况选开的课程。
各高校都应开设的专业必修课程及其主要内容如下：
（1）应用回归分析（建议3学分，周学时3学时，第五学期）：一元回归分析、多元回归分析、虚拟变量与方差分析、模型选择、回归诊断、非线性回归初步。
（2）应用多元统计分析（建议3学分，周学时3学时，第六学期）：多元抽样分布、回归分析、判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析。
（3）应用时间序列分析（建议3学分，周学时3学时，第六学期）：时间序列的时域和频域描述方法、时域和频域统计分析、ARIMA模型、预测与滤波、模型拟合、谱函数和谱密度估计方法、潜周期分析。
（4）抽样调查（建议3学分，周学时3学时，第五学期）：抽样的基本概念、简单随机抽样、分层抽样、比率估计、不等概抽样、系统抽样、整群抽样、多阶段抽样、偏差与抽样误差、调查的经济设计等。
（5）统计计算与应用软件（建议3学分，周学时3学时，第七学期。该课程也可以不单独开设，但必须结合其他方法类课程讲授其有关内容）：计算方法基本知识、软件基础、统计分析软件（如SAS、SPSS、Matlab等软件）中的基本功能（如聚类、回归、判别分析、因子分析等模块的使用），以及利用这些功能实现新算法的编程。
各高校可选开的专业必修课程及其教学内容如下：
（1）统计学导论（建议3学分，周学时3学时，第二或第三学期）：统计学的基本概念，统计数据的搜集、整理和显示，抽样分布，估计和检验，简单相关和回归分析，确定性时间序列分析，统计指数，综合评价等。统计学导论属于统计学的一门课程，其中的统计指数和综合评价等内容主要用于经济与管理统计方向。其他应用方向如生物统计等可根据自身的特点对有关统计方法做适当取舍。
（2）数理统计（建议3学分，周学时3学时，第四学期）：统计基本概念、估计理论方法、抽样分布、假设检验、置信区间、非参数方法简介等。
（3）试验设计（建议2学分，周学时2学时，第七学期）：试验设计基本原则、简单比较试验、单因子试验和方差分析、多因子试验、区组设计、因析设计、正交设计和均匀设计。
（4）应用随机过程（建议2学分，周学时2学时，第七学期）：泊松过程、更新过程、随机游动、马尔可夫链、布朗运动、离散时间鞅、平稳序列。
（5）统计预测和决策（建议3学分，周学时3学时，第六或第七学期）：预测问题概述、定性预测、情景预测、自适应过滤法、干预分析模型、景气预测法、组合预测、预测精度测定与预测评价、风险型决策、贝叶斯决策、完全不确定性决策、多目标决策等。
各高校根据自身的情况，可在统计学导论与数理统计中任选1门作为专业必修课程，在实验设计、应用随机过程、统计预测和决策中任选1~2门作为专业必修课程。
专业选修课程可分为方法与应用两大类。
方法类专业选修课程主要有：非参数统计、贝叶斯统计、运筹学、探索性数据分析、数据挖掘等。
应用类专业选修课程应根据不同的应用领域开设相应课程。例如：商务统计应用领域可开设商务统计学、企业经营统计学、计量经济学等；生物与医学应用统计领域可开设生物统计学、医学统计学；卫生与健康统计领域可开设卫生统计学、健康测量学、流行病统计学等；农业与林业统计领域可开设生物统计学、农林统计学；金融与保险统计领域可开设金融统计学、保险精算学、证券投资分析等；社会与人口统计领域可开设社会统计学、人口统计学；管理统计领域可开设市场统计学、统计管理决策、质量控制等。今后条件成熟，与各高校主要应用领域相关的统计应用类课程应列入本校的专业必修课程。
要求各高校至少开出6门专业选修课程，由学生在学校开设的专业选修课程中，选修6学分以上，或至少选修3门课程。专业选修课程的内容可根据各高校的具体情况自行确定，不做硬性要求。
其他选修课程是为了扩展学生的视野、提高学生的基本素质而开设的，可由学生根据兴趣自由选修的通识类课程。其他选修课程是否开设及其具体内容，由各高校自行决定。
核心课程体系包括学科基础课程与专业必修课程。提供示例的主要目的是为新办专业安排应用统计学专业的核心课程提供参考，对于课程的具体安排并不做硬性规定。示例中可能包含一些本标准中被作为选修的课程，对于这些课程，各高校可根据情况，自行确定其是否可作为本校的核心课程。
核心课程体系示例一
数学分析（建议12学分，周学时6学时，第一和第二学期）
高等代数（建议6学分，周学时3学时，第一和第二学期）
统计学导论（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
概率论（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
数理统计学（建议3学分，周学时3学时，第四学期）
宏观经济学（建议3学分，周学时3学时，第二学期）
微观经济学（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
应用回归分析（建议3学分，周学时3学时，第五学期）
应用多元统计分析（建议3学分，周学时3学时，第六学期）
应用时间序列分析（建议3学分，周学时3学时，第六学期）
抽样调查（建议3学分，周学时3学时，第五学期）
试验设计（建议2学分，周学时2学时，第七学期）
应用随机过程（建议2学分，周学时2学时，第七学期）
统计预测和决策（建议3学分，周学时3学时，第六或第七学期）
统计应用软件（建议2学分，周学时2学时，第七学期）
金融统计学（建议3学分，周学时3学时，第五或第六学期）
保险精算学（建议3学分，周学时3学时，第六学期）
证券投资分析（建议3学分，周学时3学时，第五或第六学期）等。
核心课程体系示例二
数学分析（建议12学分，周学时6学时，第一和第二学期）
高等代数（建议6学分，周学时3学时，第一和第二学期）
统计学导论（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
概率论（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
数理统计学（建议3学分，周学时3学时，第四学期）
人体结构学（建议6学分，周学时4学时，第一学期）
人体机能学（建议6学分，周学时4学时，第二学期）
药理学（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
生物统计学（建议3学分，周学时3学时，第三学期）
应用多元统计分析（建议3学分，周学时3学时，第四学期）
应用随机过程（建议2学分，周学时2学时，第四学期）
试验设计（建议2学分，周学时2学时，第五学期）
非参数统计（建议2学分，周学时2学时，第五学期）
线性统计模型（建议2学分，周学时2学时，第五学期）
流行病学（建议2学分，周学时2学时，第六学期）
统计计算（建议2学分，周学时2学时，第六学期）
广义线性模型（建议2学分，周学时2学时，第六学期）
临床试验统计方法（建议2学分，周学时2学时，第六学期）
流行病学统计方法（建议2学分，周学时2学时，第七学期）
抽样调查（建议2学分，周学时2学时，第六学期）
时间序列分析（建议2学分，周学时2学时，第六学期）
统计应用软件（建议2学分，周学时2学时，第七学期）。
实践性教学环节，包括随课堂教学同步进行的计算机模拟实验和统计方法实验、各类科研训练项目、各类科技竞赛、实习、毕业论文（设计）等。应用统计学专业尤其应重视实践性教学环节，各高校要通过这些环节积极开展科技创新、社会实践等多种形式的实践活动，提高学生应用统计学知识解决实际问题的能力。
为加强对学生实践能力的培养，各高校专业实验课程的总学分应在4学分（约64学时）以上。实验课程可采用集中开设的形式，也可采用与各相关课程结合开设的形式，对此本标准不做统一规定。
专任教师数量和结构应满足应用统计学专业类教学需要，生师比不高于24:1。（专业生师比指担任应用统计学专业教学的专业教师与应用统计学专业在校学生人数之比。其中，专业教师不包括承担公共课的教师，研究生应按一定比例折算成本科生，博士生折算系数为2，硕士生折算系数为1.5。）
新开办专业按每年招收40名学生计算，至少应配备8名专任教师。在此基础上，每增加24名在校学生，至少须增加1名专任教师。
专任教师中具有硕士、博士学位的比例不低于60%。
专任教师中具有高级职称的比例不低于30%。
教师应具备高尚的师德和职业操守，具有扎实的专业基础知识和一定的国际视野，了解学科前沿及发展趋势；具有较强的教学、科研与知识更新能力，并能将科研成果和更新的知识转化为教学内容。同时，主动承担教学任务，积极参与教学研究、教学改革和教学建设。
统计学类专业的专任教师应具备5年以上统计学或相关应用领域学科的学习或科研经历，能够讲授（或参与辅导）2门以上统计学类专业的课程。
各高校应拥有良好的学科基础与学术平台，能够为教师提供良好的工作环境和生活条件。有合理可行的师资队伍建设规划与教师继续学习制度，能够为人才引进、教师的进修、科学研究和学术交流提供必要的支持。
（1）教室、实验室及设备（计算机）应在数量和功能上满足教学需要，总台数不少于应用统计学专业的年平均招收人数。有良好的管理、维护和更新机制，便于学生和教师使用。
（2）教学实验室设备应完备、充足、性能优良，计算机与统计学软件的配置满足各类课程教学实验的需求。
（3）保证学生以课内外学习为目的的上机、上网、实验需求。
（4）实验技术人员应数量充足，能够熟练地管理、配置、维护实验设备，保证实验环境的有效利用，有效指导学生进行实验。
（5）有满足教学需要、相对稳定的实习基地。应根据学科特色和学生的就业去向，与科研院所、学校、行业企业加强合作，建立具有特色的实践基地，满足相关专业人才培养的需要。
（1）应通过手册或者网站等形式，提供应用统计学专业的培养方案，各课程的教学大纲、教学要求、考核要求，毕业审核要求等基本教学信息。
（2）应配备各种高水平的、充足的教材、参考书和工具书，以及各种专业图书资料，师生能够方便地利用，阅读环境良好，且能方便地通过网络获取学习资料以及国内外常用的数据库信息。
教学经费投入能较好地满足人才培养需要，专业生均年教学日常运行支出不低于当年所缴学费的1/5或1/8。（公办学校不低于学费的1/5，民办学校和独立学院不低于学费的1/8。）
教学经费的使用应向教学一线倾斜，不得用于其他用途。
新建专业除固定资产投资外，还应保证一定数额的专业开办经费，特别是要有实验室建设经费。
各高校应对主要教学环节（包括理论课程、实验课程等）建立质量监控机制，使主要教学环节的实施过程处于有效监控状态；各主要教学环节应有明确的质量要求；应建立对课程体系设置和主要教学环节教学质量的定期评价机制，评价时应重视学生与校内外专家的意见。
教学过程质量监控结果应作为教学工作考核、年终考核、教学奖励以及评优、职称评定、岗位聘任的重要依据。
各高校应建立毕业生跟踪反馈机制，及时掌握毕业生就业去向和就业质量、毕业生职业满意度和工作成就感、用人单位对毕业生的满意度等；应采用科学的方法对毕业生跟踪反馈信息进行统计分析，并形成分析报告，作为质量改进的主要依据。
各高校应着眼社会需求，紧跟统计学学术前沿发展，结合应用统计学专业现状，不断改进应用统计学专业的教学体系和内容，建立持续改进机制，针对教学质量存在的问题和薄弱环节，采取有效的纠正与预防措施，持续改进，不断提升教学质量。
一、正确定位，合理确定统计学专业人才培养
首先，目标定位为立足地方经济和区域经济，依托行业发展，主动为经济社会发展、各级政府、部门和企业服务；其次，课程设置既要让学生夯实数学、经济与管理学基础，又要让学生掌握信息与计算机技术；第三，统计学专业的重心应放在统计理论与方法及其经济应用上，因此必须科学合理地规划统计理论与方法类课程设置与内容、实践教学体系，才能使学生应用所学知识解决经济、社会及生活中的实际问题。
二、明确课程体系设置原则，优化课程设置，整合教学内容，强化课程建设
1．明确课程体系设置原则
统计学是方法性和应用性很强的学科，它需要数学、经济与计算机科学技术等学科作支撑。构建统计学专业课程体系时：第一，要从基本素质培养出发，以数理科学、经济学、管理学及信息与计算机应用技术交叉形成的创新知识体系为基础，以统计理论与方法为主体，以统计方法的经济应用为落脚点构成一个整体；第二，要符合学生的认知规律及理论知识的科学性、系统性、连续性和综合性的要求；第三，要满足学生的个性发展需要。
2．优化课程设置
（1）夯实数学基础。统计学是一门处理数据的方法和技术的科学，需要坚实的数学基础和数理统计基础做支撑，因此必须强化数学在统计学中的基础地位。只有夯实数学基础，才能理解掌握好统计理论与方法，并发展统计方法去解决现实世界中的问题。
（2）突出统计理论与方法。
统计专业学生应该掌握对信息获取、处理、显示、识别和分析等方面的基本理论、基本知识、基本方法，能熟练地将统计思想和统计方法贯穿和应用于实际工作中，能在企业事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数据分析等开发、应用和管理工作。
（3）注重经济管理素养的培养。
统计理论与方法只能应用到社会经济生活中去解决实际问题才有生命力，而要了解实际问题的背景与意义就需要经济管理方面的知识作支撑。
（4）强化数据处理与表达能力。
在当今高度信息化的时代，统计专业学生不仅要掌握现代统计方法，而且能熟练地利用计算机进行数据挖掘。要掌握数据库系统、EXCEL、SPSS、Eviews等统计应用软件，来完成统计工作的全过程，如统计调查方案设计、统计整理、数据库的建立与管理等。同时还应该具备一定的语言表达能力和写作能力，能够帮助决策者或客户提供服务和决策，把专业性极强的统计分析结果用简洁的语言、文字或图像生动形象地表达出来。
3．整合教学内容
在课程体系和课程设置的总体构建下，重新编写各课程的教学大纲，将课程划分成若干个群：数理基础类课程群、统计理论与方法类课程群、数据分析工具类课程群等，每个课程群由一位高职称教师组织有关老师讨论、修改、整合教学内容。根据培养目标和总体结构，进一步明确各门课程的内容及课程间的分工与联系，剔除一些内容或与其他课程内容重复的课程，加强一些理论联系实际、有利于培养学生综合运用能力的课程等。
4．强化课程建设
根据《教育部财政部关于实施高等学校本科教学质量与教学改革工程意见》及学校关于实施质量工程有关文件精神，以课程建设为抓手，深化教育教学改革。
三、优化实践教学，构建一体化实践教学体系，强化实践指导
1．优化实践教学，构建一体化实践教学体系
构建应用型本科院校统计学专业的一体化实践教学体系就是要从专业认识出发，以掌握统计分析工具为基础，以统计理论与方法的经济应用为主体，以综合应用能力的培养为最终目标，同时注意能力培养与素质教育相结合、课内实践与课外实践相结合、校内实践与校外实践相结合，形成与理论教学体系既相对独立，又相互配合、相互补充、紧密衔接的一个整体。
（1）专业认识实践。
专业认识实践是统计学专业培养计划中的一个重要的组成部分和整个专业教学过程中的重要环节。学生以小组为单位，在教师的指导下讨论确定认识实践主题、聆听有关专家的专题讲座、对政府统计部门、企业统计机构等进行实地考察、调研、查阅相关资料和撰写报告。通过专业认识实践活动，让学生认识统计专业、了解统计工作及统计的经济应用等，从而使学生明确学习目标，激发学生学习的积极性与主动性。
（2）统计分析工具类课程实验。
统计分析工具类课程实验是统计学专业实践教学的基础环节，包括计算机应用基础、VFP数据库系统、实用统计软
件（Excel、SPSS、SAS、Eviews）等课程实验。通过上机实验，使学生掌握计算机的基本操作与文字处理、统计数据资料的加工、分析与处理，学会运用实用统计软件的各种统计功能：进行统计分组，编制变量数列，计算平均数、标准差，绘制统计图表，进行描述性统计分析、t检验和单因素方差分析、列表分析、线性回归和相关分析、判别分析、主成分分析、聚类分析及计量经济的建模分析、预测和模拟等，为统计分析工作、统计理论与方法的经济应用做好必要的技术准备。
（3）统计理论与方法类课程实验。
统计理论与方法类课程实验是统计学专业实践教学的核心环节，包括描述统计学、计量经济学、多元统计分析、时间序列分析、市场调查方法、统计预测与决策等课程实验。这类实验要让学生借助统计分析工具、应用所学理论与方法去分析和解决社会经济生活中的实际问题，从而培养学生分析与解决问题的能力，激发学生学习统计理论与方法的兴趣。
（4）综合应用能力集中实践。
为了培养学生综合应用经济和管理知识、统计理论与方法，信息与计算机技术的能力，在小学期中增设了统计调查设计与实践、数据分析与统计报告等集中实践。统计调查设计与实践是从文献收集、方案设计、问卷设计、问卷调查、资料整理和分析、调查报告写作和公开展示等方面进行综合训练，数据分析与统计报告是从写作提纲与标题的拟定、资料的收集、整理与分析，掌握统计分析报告的说理方法、构思、内容形式、结构的合理安排、开头与结尾的写作技巧、统计数据的运用技巧等方面进行综合训练，从而实现学生综合素质与能力的提高。
（5）学年论文与毕业论文。
学年论文与毕业论文的写作是对理论知识学习的运用，是提升学生对理论知识理解的重要手段，同时也是锻炼学生进行规范性文章写作的重要环节，是实现培养目标的重要阶段，是培养学生综合素质和实践能力的重要实践性教学环节，有利于培养学生运用多学科的知识与技能、独立思考、刻苦钻研、勇于创新的能力，培养分析与解决实际问题的能力。在学年论文与毕业论文写作实践中，应建立老师与学生科研互助机制，让学生承担一些收集资料、调查研究的任务，参与到老师科研工作中来。这一方面有利于学生专业分析能力的提高，另一方面通过老师的言传身教，能更好地培养学生完善的人格，提高学生的综合能力。
（6）毕业实习。
毕业实习是实践教学的重要环节。专业实习是学生对所学理论以及校内模拟实践知识的一次真实运用，也是学生接触社会、认识统计行业、接受现实教育的机会，是学生进一步了解本专业的基本知识、基本方法和基本技能在社会经济生活中的实际应用，提高分析和解决实际问题的独立工作能力及社会适应能力，同时又是寻找差距的学习机会。
（7）第二课堂。
第二课堂是第一课堂的重要补充，是理论联系实践的重要平台。长期以来，第二课堂是以学生为主，老师较少参与，这往往使学生的一些课外活动偏离正常教育的轨道。因此，应对学生的第二课堂进行规划，抓好课内与课外的衔接，开展以健康向上为导向、以与专业结合的活动为主要内容、有利于学生全方面素质发展的第二课堂。
代表院校：嘉兴学院
1. 完善课程体系，优化课程结构。
要实现应用统计学专业的教育教学过程与行业企业的深度对接，融教育教学、生产劳动、素质陶冶、技能提升、科技研发、经营管理和社会服务于一体，形成产教良性互动的“双赢”局面，必须构建合理而科学的专业课程体系，注重专业的发展性，建立市场对人才需求的监测预报制度，优化人才培养结构及办学资源配置，适时地调整专业建设方向，建立灵活而突出应用的人才培养机制。要根据自身的教学目标主动地优化课程结构，使专业技能课程有其专业基础课的支撑体系，避免出现专业基础课程与专业技能课程的脱节、颠倒和缺失现象。无论是课程体系改革，还是课程结构优化，必须引进行业企业专家参与，共同制订人才培养方案，建立起产业技术进步驱动课程改革机制，推动教学内容改革，按照科技发展水平和职业资格标准设计课程结构和内容。实现教学过程与生产应用过程对接，打破传统学科体系的束缚，按照生产工作逻辑重新编排设计课程序列，同步深化文化、技术和技能学习与训练。
2. 改革实践教学，培养应用能力。
在转型背景下，地方本科院校要提高应用统计学专业学生的应用能力，必须加大实践教学的改革力度，改变传统的考核模式，在专业建设过程中要注重学生实践能力的培养，构建了以“统计从业资格证书培训、年度论文报告、课程实习见习、毕业实习”为主线的实践教学模式。校内实践教学要结合行业、企业实际在实验室进行，并邀请校外行业专家参与实践教学环节。校外实践要在行业、企业专家的指导下到实习基地开展。同时，对学生的成绩考核要改变传统的以考试分数为指标的模式，要结合教学过程学生的实践能力来评定学生综合成绩，努力提升学生在校期间的实践技能及创新精神。
3. 提高“双师型”教师队伍建设。
教师作为学生学习的做引导者、传播者，在转型背景下，统计学专业老师更应该是复合型的高级人才，除了要具备扎实的数理统计知识，还要精通计算机和各种统计软件，并且还必须具备通识与统计学应用领域有关的其他各种知识背景。我校已采取“双师型政策”，鼓励教师积极考取各领域资格证书。鼓励教师到相关行业企业挂职进修，参加技术培训、工程实践等活动，提升自身应用水平。
4. 拓宽学生的实习和实训基地。
为提高应用统计学专业学生应用专业知识解决实际问题的能力，学校应该在原有统计学专业实习和实训基地的基础上，积极拓宽新的实习和培训基地，拓展校外实践空间，寻求与学校周边政府、企业合作，建设稳固而利益一致的校外实习、实训基地。学生通过参加社会生产实践，为社会经济和企业发展服务，从实践中汲取营养，反补教学，巩固所取得的实践成果，使教有所得，学有所用，提高解决实际问题能力，有助于未来的就业中很快地出色地完成工作，奠定良好的基础。校企合作是高校教育教学与社会经济合作的具体化形式，是培养创新人才的有效途径，是高素质应用型人才培养的切入点。地方高校要以协同创新为引领，就地取材，积极拓宽学生的实习和实训基地，与政府、企业建设长期稳定的合作关系，坚定走应用型发展道路。
代表院校：河池学院
截至2022年12月31日，应用统计学专业全国普通高校毕业生规模10000—12000人。
统计学、应用统计、会计学、概率论与数理统计。
各类企业：统计调查、统计信息管理、数量分析。