浅谈统计学在生活中的应用

统计学并不是一门独立存在的学科，它是以数学知识和数理统计作为基础，将数理统计方法和其他学科专业知识交叉融合形成的具有极强推断性的一种分析方法。现阶段，随着科学技术的快速发展，为了加强对自然社会各个领域现象的判断和整理能力，将统计学应用在生活各个方面已经成为现阶段的数理统计的一种便捷方法。

一、统计学的概念 　　统计学指的是调研人员通过一些列的手段对整理出来的数据信息进行整理分析，从而推断出调研对象本质，甚至可以对未来的类似事情进行预判的一门综合性学科。在进行统计学整体分析的过程中需要用到大量的数学知识以及其他相关学科的专业知识，统计学由于其自身独特的性质，在社会科学和自然科学的各个领域几乎都可以使用。 　　二、统计学在生活中的应用分析 　　（一）统计学在经济学中的重要应用 　　运用统计学对生活中的数据信息进行整理分析，首先要学习统计学的基础知识以及数据统计个分析等学科，这些基础知识和方法都是在开展统计学应用活动之前调研人员所必须掌握的。统计学课程的学习作为经济学学科当中的重要分支，在经济学课程中经常被应用，例如，经济学的计量统计就需要根据统计学在金融里面的重要意义和地位作为基础，将金融知识和统计学知识相结合，将金融计量和时间的序列进行结合，对收集到的金融数据进行整理分析，最后得出金融计量和时间序列的一定关系。 　　统计学在金融经济学中有着十分重要的工具性作用，主要包括两个方面，分别是：在思想上而言，统计学是对数据统计分析结果进行研究，最后得出研究对象的判断结果，为了保证研究结果的准确可靠性，统计学在进行数据整理分析过程中必须是带着严谨的科学态度，这种严谨的科学态度对于经济学的相关理论分析具有十分重要的指导地位，这是由于研究人员在对金融量进行数学分析的过程中，为了保证金融数学分析结果的准确可靠性就必须保证金融量数据收集分析等预处理过程是科学合理的；其本收集整理次，统计学是经济学进行科学试验研究最优化的选择，经济试验研究活动的多样性以及研究对象之间错综复杂的关系导致经济学的试验研究活动受到诸多限制，运用统计学进行经济学试验研究活动，使得经济学实验研究的对象变得简洁明了，降低试验研究的成本支出。从统计学在经济学中的应用我们可以看出，经济学当中的统计学应用主要是运用了统计学当中经济必然性的思想，使得经济学当中的统计结论不具备复杂的思想成本。 　　

（二）统计学在医学中的重要应用 　　统计学在医学中应用的主要原因就是生物医学中存在的不确定性和变异性。生物医学主要的研究目标就是与人体健康相关的不确定因素，也就是通常所说的医学变异现象，变异现象在生物体当中是普遍存在的，例如，对于外在条件基本相同的两个病人，在相同的条件下进行治疗时，却有可能出现有的病人被治愈，有的病人治疗效果不明显，甚至还会出现死亡的现象。造成这些外在条件相同的生命体却出现不同程度治愈的主要原因就是生物医学中存在的不确定性或者是人体中存在的错综复杂的随机因素，客观差异存在的原因是因为某种偶然性的潜在的揭露必然性的发现。 　　在医学临床统计中发现，对于同一种病因的客观性规律进行调查，对于健康人的共同作用的交织与疗效的考查的病人很少。在医学当中运用统计学最主要的就是通过观察不同疗效病人的医疗诊断效果，将实际的医学诊断治疗效果与医学理论和假设进行验证，运用概率论以及数学方法对对比结果进行分析、判断，运用电子计算机等相关软件设备对研究对象的指标进行记录，并绘制相应的图表等，通过综合运用多种数理统计方法，得出与研究对象相关的研究结果。将统计学应用到医学当中，可以促进统计方法和多变量分析法在医学试验研究中的应用，对未知病因所造成的医疗诊断事故进行分析，可以促进医疗诊治手段的不断创新發展。

（三）统计学在体育比赛中竞技指标的应用。 　　统计学在体育比赛中的应用主要是用统计的职业联赛的数字反应比赛队伍能否成为世界顶级，这是因为在体育比赛中应用统计学可以对比赛中的胜率进行分析，主要是将每个队员在每个赛季比赛的分数和常规赛场上的分数进行统计，通过一系列的数学计算分析，制定出每个队员得分平均值和标准差之间的正态分布图，通过正态分布图的稳定性来判断队员的技术稳定性。以众所周的NBA篮球比赛为例，NBA比赛中由于明星球员众多，在运用统计学进行数据整体分析时，需要依据本质上的规律进行数据统计，而不是随意的选择数据进行统计，例如在进行篮球比赛发球这一项双方队员的进攻和防守的概率时，在进行指标选择时就涉及到随机事件的发生概率，因此，可以运用统计学统计球员在每一场比赛上的均得分，通过这些数据指标的正态分布图来确定球员的技术稳定性。 　　三、结束语 　　在日常生活中应用统计学对数据进行管理分析，可以极大提高生产生活中对研究对象的管理效率，使得研究对象变得明确，降低管理成本。在实际的生产生活中应用统计学时，调研人员需要通过多次的试验和随机概率对比来确定事件发生的概率，通过定量定性的数理统计分析工作，充分发挥统计学对生产生活的促进作用。

统计学方法在数据挖掘中的应用探究

数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据，将潜在的信息与数据提取出来，就是从数据中挖掘有价值的知识，而大多数原始数据具有一定的结构化特征，比如，关系数据库中的数据；也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识，这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的；数据挖掘能以归纳形式存在，能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中，方便数据的维护与管理。由此可见，数据挖掘是一门交叉性强的学科，加强对其的研究非常有意义，下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。　

　一、数据挖掘与统计学的关系　　（一）数据挖掘的内涵　　通常来说，数据挖掘的定义较为模糊，没有明确界定，大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。通过对不同观点的统一整理，人们最终将其描述为：从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息，并对这些信息进行创造、加工的过程。数据挖掘作为一门重要的交叉学科，能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起，从而实现技术与理论的创新与发展[1]。其中，数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息，此过程的方法非常多，有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等，还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等，在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。　　（二）数据挖掘与统计学间的关系　　通常来说，统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程，数字资料是各种信息的归纳与总结，可以将其作为特性原理的认知、推理方法[2]。而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程，通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。在此过程中，统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。

　　在数据挖掘这一课题被提出来之前，统计分析技术对于人们来说更熟悉，也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的收集整理方法。但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具，而是要将两者的区别认识到位，再结合两者间的不同特点分析其应用特点[3]。大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的，预测通常较为准确，效果能够让大部分人满意。数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术，在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。　　统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的，就是不断对数据结构进行发掘。鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性，致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构[4]。但是这种认知非常不正确，因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上，尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。比如，通过借助数据库技术与人工智能的学习，能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点，但是两者存在的差异依然非常大。数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程，DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘，并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。　　二、数据挖掘的主要过程　　从数据本身出发探讨数据挖掘过程，数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。

　首先，要将业务对象确定下来，明确不同业务定义，并认清数据挖掘的目的，这是做好数据挖掘最关键的一步，也是最重要的一步，虽然挖掘的结果不能被准确预测到，但却需要对问题的可预见性进行探索[5]。其次，还要做好数据准备工作，包含数据清理、数据变换等工作，数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全，针对这一问题，可以使用平滑技术，而空缺值的处理则是属性中最常见的，可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值[6]。　　信息收集指的是按照特定的数据分析对象，可以将分析中需要的特征信息抽象出来，并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法，将全部的信息全部录入到特定的数据库中。如果数据量较大，则可以选择一个专门的管理数据的仓库，实现对信息的有效保护与管理；数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起，进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台；数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘，对于一些实用数据，则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换；数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点，并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘，事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法[7]。　　三、统计学方法中的聚类分析　　在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设，可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。基于统计学聚类方法当中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能够以分类树作为层次聚类创建的方法，在分类树上，每一个节点都能代表着一个概念，该方法就是对节点概率描述的过程。Cobweb方法还使用了启发式估算方式，使用分类效用对分类树的构建进行指导，从而实现对最高分类的划分目的，能够将不同分类对象全部归类到一个类别中，并依据这些内容创建出一个新的类别。但是这种方法也存在一定局限性，局限性在于假设的属性概率分布都是独立的，并不能始终处于成立状态中。

本期，我们总结不同设计类型分类数据在在各种情况下比较所用的统计分析方法、泊松分布数据的统计分析方法以及变量之间关联性的统计分析方法。

分类数据的统计分析

1. 样本数据与总体比较

1)二分类资料：

(1)小样本数据：用二项分布进行确切概率法检验；

(2)大样本数据：用U检验；

2)多分类数据：用Pearson检验（又称拟合优度检验）。

2. 四格表（2×2表）数据

1)完全随机设计的四格表数据的分析

（1）当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于5时，则用Pearson 检验；

（2)当样本量n>40，并且4个格子理论数均大于1且至少存在一个格子的理论数<5时，则用校正检验或用fisher’s精确概率法检验；< span="">

（3)当样本量n40或存在任一格子理论数<1，则用精确概率法检验；< span="">

2)配对设计的四格表数据的分析

（1)b+c≥40，则用McNemar配对检验；

（2)b+c<40，则用二项分布确切概率法检验；< span="">

3. 2×C表或R×2表数据的统计分析

1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则可以采用行平均得分差（Row Mean Scores Differ）的CMH 或成组的Wilcoxon秩和检验；

2)列变量为效应指标并且为二分类，行变量为有序多分类变量，则可采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义。

3)行变量和列变量均为无序分类变量：

(1)当样本量n>40，并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验；

(2)当样本量n40，或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验；

4. R×C表数据的统计分析

1)完全随机设计的R×C表数据的统计分析

（1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH 或Kruskal Wallis的秩和检验；

（2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，则采用普通的Pearson 检验比较各组之间有无差别，如果总的来说有差别，还可进一步作两两比较，以说明是否任意两组之间的差别都有统计学意义；

（3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析或者非零相关（none zero correlation）的CMH ；

（4)列变量和行变量均为无序多分类变量：

i. 当样本量n>40并且理论数小于5的格子数少于行列表中格子总数的25%，则用Pearson 检验进行分析；

ii. 当样本量n40或理论数小于5的格子数多于行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验；

2)配对设计的C×C表数据：

（1)配对比较：用McNemar配对检验；

（2）一致性检验（Agreement）：用Kappa检验；

Poisson分布数据

1. 单样本数据与总体比较：

1)当观察值较小时：可以用确切概率法进行检验。

2) 当观察值较大时：可以用正态近似的U检验。

2. 两个样本数据的比较：可以用正态近似的U检验。

两个变量之间的关联性分析

1. 两个变量均为连续型变量

1)当两变量为小样本并且两个变量服从双正态分布时，可以用Pearson相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2)当两变量为大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

2. 如果两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性；

3. 如果一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数来衡量两个变量之间的关联性。

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大数据时代背景下对应用统计学专业的思考

一、概述 众所周知，统计学自古至今就是一门以研究数据为主的学科，至今已经形成了较为成熟的数据研究体系与框架。统计学专业的学生的主要就业方向是银行、会计师事务所、市场调查公司或其它企事业单位。因此目前统计学教育的主要目的是能够培养出独立完成问卷设计、数据收集、应用模型进行数据分析的高级统计人才，其主要专业课程包括：高等概率论与数理统计、应用回归、多元统计、市场调查实务、时间序列分析、金融计算等，这些课程仍然是传统的课程设置，并不符合大数据时代数据科学家的专业知识构成。因此，在大数据时代背景下对应用型本科院校应用统计学专业的培养模式和教学改革的思考是非常有必要的。 　　2012年3月29日，美国在倡议书中指出，美国将应用收集巨大、复杂数据的挖掘能力，加速科学与工程学科的创新脚步，改革学生培养模式。北京师范大学邱东教授探讨了面对大数据潮流人们应持有的科学态度，从大数据的概念功能、统计学与数据科學的关系、大数据潮流对统计学产生的影响等4个方面论述了大数据对统计学的挑战[1]。英国学者维克托·迈尔·舍恩伯格认为大数据的精髓在于分析信息时的3个转变：一是可以分析和处理更多甚至是全部的数据，不再依赖随机抽样；二是研究数据如此之多，以至于人们不再追求精确度；三是人们不再热衷于寻找因果关系[2]。为适应大数据时代对数据处理人才更高综合素质的要求，统计学科教师与专业教育应在知识结构、教育内容、教育方式和人才培养模式等方面，主动进行与时俱进的充实、调整及变革[3]。文章拟从数据挖掘与统计分析的联系与区别、大数据对统计教育及统计人才的机遇与挑战的新形势下从政府、企业和人才等多个角度进行展开调查，对于应用型本科院校培养顺应时代发展的应用统计学专业的高层次人才提供相应的建议。 　

二、统计分析与数据挖掘的区别与联系 　　统计分析是指运用统计收集整理方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。 　　统计分析过程：描述要分析的数据的性质，研究基础群体的数据关系，创建一个模型，总结数据与基础群体的联系，证明（或否定）该模型的有效性，采用预测分析来预测将来的趋势。 　　统计分析方法：（1）描述统计：将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的方法。集中趋势、离散程度、相关强度等、指标有平均数、标准差、相关系数等；（2）推断统计：用概率形式来决断数据之间是否存在某种关系及用样本统计值来推测总体特征的一种重要的统计方法。总体参数估计、假设检验、Z检验、T检验、卡方检验等数据挖掘是从庞大的数据中分析出有目标数据群，筛选出利于决策的有效信息。数据挖掘的数据量极大，注重数据查询分析的可行性。数据挖掘是着眼于预测未来，从大量的数据中寻找某些规律。

数据挖掘过程：（1）定义问题：分析业务需求、定义问题的范围、定义计算模型所使用的度量、定义数据挖掘项目的特定目标等；（2）准备数据：删除错误数据或插入缺失值、查找数据中的隐含相关性、标识最准确的数据源、确定哪些列最适合用于分析；（3）浏览数据：计算最小值和最大值、计算平均偏差和标准偏差、查看数据的分布；（4）部署和更新模型：根据实际数据部署、更新模型；（5）浏览和验证模型：测试模型的性能、需要使用不同配置创建多个模型，并对所有这些模型进行测试，查看哪个模型为最佳；（6）生成模型：通过创建挖掘结构定义要使用的数据列、将挖掘结构链接到数据源，但只有对挖掘结构进行处理后，该结构才会实际包含数据。 从上可以看出大数据虽与统计学密切相关，但二者也在研究目的、数据处理对象和技术工具上有着诸多差异。大数据的兴起不仅在分析手段、工作重心和价值理念上给统计学带来了重大影响，而且也使担负着培养现代统计工作和数据分析之人才的统计教育面临严峻挑战。 　

三、大数据对统计人才及统计教育的机遇与挑战 　　根据2014年大数据应用现状和趋势展开的调研分析，被调查者最关注的大数据技术中，排在前三位的分别是数据分析（统计分析与数据挖掘等）（25.5%）、数据采集（19.9%）、数据处理 （18.5%）。企业数据管理面临的挑战：缺乏专业的大数据人才（26.95%）成为企业面临的最大挑战，其次是非结构化数据的分析和处理（26.65%）、传统技术难以处理大数据（25.27%）以及新技术门槛过高（21.13%）。根据2015年2月Forrest报告，很多企业都在努力挖掘其拥有的大量数据，包括结构化、非结构化、半结构化数据等，探索对数据的深入利用。从国内企业大数据应用的现状和规划来看，已经部署大数据应用的企业所占比例达到21.89%，计划1年内部署的企业占27.92%，计划2年内部署的企业占14.34%，没有相关计划和不确定的企业分别占11.32%和24.53%。大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。据Gartner预测，到2016年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。 　　根据学院统计学不同方向等专业的学生、老师、专家以及政府范围工作人员等进行访问调查的结果，然后结合现如今大数据时代企业和政府对人才的需求，最终制定应用型人才培养方案分别如下： 　　（一）深化课程教学内容改革 　　1. 更新教学内容，紧跟时代发展——大数据、互联网金融、国民经济统计、货币银行、经济预测与决策；2. 强化统计基础，提高实践操作——统计方法、软件实现、贝叶斯统计、非参数估计、统计软件、数据挖掘；3. 强调专业导向，拓宽就业方向-选修、考证；金融类、经济类、管理类、会计类；统计从业资格证书。 　　最终根据学院不同方向统计学专业设置专业核心课如下： 　　（1）应用统计学：主要专业课 调整为：概率论、数理统计、统计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析，抽样技术、数据挖掘、贝叶斯统计、计量经济学、统计软件、非参数统计、统计调查等；（2）应用统计学（金融统计）：主要专业课 调整為：概率论、数理统计、统计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析，抽样技术、数据挖掘、金融计量学、风险管理、保险学、非寿险精算、统计软件、国民经济核算、统计调查等；（3）经济统计学：主要专业课 调整为：概率论、数理统计、统计学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析，抽样技术、数据挖掘、国民经济核算、风险管理、保险学、非寿险精算、统计软件、金融计量学、统计调查等。 　

（二）重视教学方法改革 　　1. 教师教学理念——单向灌输式转向引导探究式、教学案例能贴近实际问题（体测数据、大学生婚恋、手机）；2. 鼓励学生参与各类项目——科研、调研、方案设计、抽样调查、统计调查、学科竞赛、教师课题（分解子课题）；3. 注重综合能力提升——表达、协作、创新、研究报告、PPT展示等。 　　（三）建立完善的实践教学系统 　　1. 基本知识技能实验——理论教学的课内实验，大一、二：数学类；大二、大三（上）：专业基础；2. 综合性实践教学——综合性数据的采集、处理、分析，大三（下）、四（上）：数据挖掘、统计软件、统计调查；3. 探索性实践教学——社会调查、毕业实习、毕业论文，大四（下）。 　　（四）改革课程考试方式 　　1. 基本知识（理论）+实验报告（平时）+综合实验（期末）数学类；专业基础课程；2. 方案设计、调研报告、抽样调查、统计调查；3. 综合实验，数据挖掘、统计软件。 　　四、结束语 　　最终学院统计系下设两个教研室和一个研究中心，即基础统计教研室、专业统计教研室和大数据统计科学应用研究中心。秉承和依托母体学校——上海财经大学的办学宗旨和学术底蕴。在全校统计学公共课教学方面，针对学生的特点，课程教学采用课堂教学、调查实践与统计调查大赛相结合的教学方式与形式。也采取和校外企业、单位等合作项目老师指导学生参与的形式，这样既提高学生的实践能力又加强了师生之间的交流。在这样边学理论边实践的过程中也让学生足够了解现在企业所需人才的类型、找到自己的不足再补充理论方面的知识，然后学生还可以向学校反馈信息，这样最终形成一个学院专业始终跟得上经济的发展形势，不断地改革和完善教学内容，争取培养出在各级政府机关、银行、证券以及上市公司、企业集团、跨国公司等企事业单位和经营管理机构从事统计、市场调研、市场预测与决策、信息咨询、可行性研究和综合评价等实际工作以及科研单位从事研究工作的应用型人才。

上一篇给大家分享了一下筛选功能的使用，特别要注意不能随意复制粘贴的原因和解决办法。有兴趣的朋友们可以点击或关注百家号，进去查看历史文章。

那么，今天给大家分享下EXCEL透视表功能的简单使用。通常情况下，我们需要做批量数据的统计、用excel出图表等等的时候，需要计数或者求和的结果作展示的时候都会用到。可以说是在大数据分析以及展示结果的时候，所必须会使用到的一个功能。

在此，让我们一起通过一个实例来看一下，excel数据透视表的具体使用方法。只需要简单几步，就可以完成一个简单的数据透视！

首先，我们打开一个要处理的EXCEL，比如需要统计各部门总工资。如下图的数据。通过1月到5月每个人的工资记录，来计算出部门工资的总数及每个月的走势。

第一步：选定A列到H列，即包含所有数据的列。

第二步：点击插入-数据透视表，出现一个创建数据透视表的小窗口，直接点击确定。

此时出现了一个新的sheet页，如下图。这里为了方便大家看全，我把表格横向缩小到了一起。实际上数据透视表字段是在EXCEL最右侧。

第三步：新sheet页的最右侧数据透视表字段，有一个选择要添加到报表的字段，可以看到原始表格的标题列。继续往下看，有四个区域，分别为筛选器，列，行，值。我们把月份点住，拖动到列的区域中。

再分别把部门、姓名拖动到行，部门在上。最后把工资拖动到值。

第四步：值里边默认是计数项，我们需要修改一下，工资是以求和来统计。点击计数项：工资，会出现值字段设置。打开后，选择求和，然后点击确定。

第五步：此时已经可以看到表中的数据都已经出现，每个部门每个人1月到5月工资以及总计的工资。可以点击技术部、科研部、运营部前边的-号，代表隐藏姓名；最后一列的总计，每一行代表这一行数据的总计，比如第一行代表技术部1月到5月的总计工资数目；最后一行的总计，每一列代表的是这一列数据的总计，比如1月的那一列代表1月各个部门的总计工资。这样就满足我们的需求了，可以看到每个部门在每个月以及合计的工资数目。

习惯而言，统计的数据都喜欢有高低顺序来浏览，方便一眼看出哪个部门的工资总额高低。我们可以再点击一下总计那列，然后点击排序，选择降序排列。这样就可以看到一个按高到低排序的工资图表了。

好了，本篇就给大家讲到这里，大家可以自己试着随意在四个区域里，把其他的标题也拖进去，看看会出现什么变化？其实看似枯燥的Excel工具也有非常有趣的一面，更多的技巧就留给大家自己开发吧！有什么问题欢迎留言给我们哦！

一 数据分析处理需求分类

1 事务型处理

在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。

这类系统数据处理特点包括以下几点：

一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。

二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列;

三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。

四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成;

五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。

在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、 RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。

在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。

事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析

数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。

数据统计分析特点包括以下几点：

一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。

二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、 子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。

三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计;

传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。

另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。

3 数据挖掘

数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

因此总体来讲，数据分析挖掘的特点是:

1、数据挖掘的整个计算更复杂，一般是由多个步骤组成计算流，多个计算步骤之间存在数据交换，也就是会产生大量中间结果，难以用一条sql语句来表达。

2、计算应该能够非常灵活表达，很多需要利用高级语言编程实现。

二 大数据背景下事务型处理系统相关技术

在google、facebook、taobao等大互联网公司出现之后，这些公司注册和在线用户数量都非长大，因此该公司交易系统需要解决“海量数据+高并发+数据一致性+高可用性”的问题。

为了解决该问题，从目前资料来看，其实没有一个通用的解决方案，各大公司都会根据自己业务特点定制开发相应的系统,但是常用的思路主要包括以下几点：

(1)数据库分片，结合业务和数据特点将数据分布在多台机器上。

(2)利用缓存等机制，尽量利用内存，解决高并发时遇到的随机IO效率问题。

(3)结合数据复制等技术实现读写分离，以及提高系统可用性。

(4)大量采用异步处理机制，对应高并发冲击。

(5)根据实际业务需求，尽量避免分布式事务。

1相关系统介绍

1) 阿里CORBAR系统

阿里COBAR系统是一个基于MYSQL数据库的分布式数据库系统，属于基于分布式数据库中间件的分布式数据库系统。该系统是前身是陈思儒开发的“变形虫”系统(以前调研过)，由于陈思儒离开阿里去了盛大，阿里当心“变形虫”稳定性等问题，重新开发该项目。

该系统主要采用数据库分片思路，实现了：数据拆分、读写分离、复制等功能。由于此系统由于只需要满足事务型操作即可，因此相对真正并行数据库集群(例如TeraData等)，此类系统提供操作没有也不需要提供一些复杂跨库处理，因此该系统存在以下限制：

(1)不支持跨库的join、分页、排序、子查询。

(2)insert等变更语句必须包括拆分字段等。

(3)应该不支持跨机事务(以前变形虫不支持)。

说白了此类系统不具备并行计算能力,基本上相当于数据库路由器!

另外此类系统的在实际应用的关键问题是，根据什么对数据进行切分，因为切分不好会导致分布式的事务问题。

2) 阿里OceanBase系统

该系统也是淘宝为了解决高并发、大数据环境下事务型处理而定制开发的一个系统。该系统主要思路和特点如下：

(1)他们发现在实际生成环境中，每天更新的数据只占总体数据的1%不到，因此他们把数据分为：基线数据和增量更新数据。

(2)基线数据是静态数据，采用分布式存储方式进行存储。

(3)只在一台服务器上存储和处理增量更新数据，并且是在内存中存储和处理更新数据。

(4)在系统负载轻的时候，把增量更新批量合并到基线数据中。

(5)数据访问时同时访问基线数据和增量更新数据并合并。

因此这样好处是：

(1)读事务和写事务分离

(2)通过牺牲一点扩展性(写是一个单点)，来避免分布式事务处理。

说明：该系统虽然能处理高并发的事务型处理，号称很牛逼，但其实也只是根据电商的事务处理来定制开发的专用系统，个人认为其技术难度小于oracle等通用型的数据库。该系统无法应用到银行或者12306等，因为其事务处理的逻辑远远比电商商品买卖处理逻辑复杂。

在目前的大数据时代，一定是基于应用定制才能找到好的解决方案!

3) 基于Hbase的交易系统

在hadoop平台下，HBASE数据库是一个分布式KV数据库，属于实时数据库范畴。支付宝目前支付记录就是存储在HBASE数据库中。

HBASE数据库接口是非SQL接口，而是KV操作接口(基于Key的访问和基于key范围的scan操作)，因此HBASE数据库虽然可扩展性非常好，但是由于其接口限制导致该数据库能支持上层应用很窄。基于HBASE应用的设计中，关键点是key的设计，要根据需要支持的应用来设计key的组成。

可以认为HBASE数据库只支持作为KEY的这一列的索引。虽然目前HBASE有支持二级索引的方案，二级索引维护将会比较麻烦。

2并发和并行区别

并发是指同时执行通常不相关的各种任务，例如交易型系统典型属于高并发系统。

并行是通过将一个很大的计算任务，划分为多个小的计算任务，然后多个小计算任务的并行执行，来缩短该计算任务计算时间。

两者主要区别在于：

(1)通讯与协调方面：在并行计算中，由于多个小任务同属一个大的计算任务，因此小任务之间存在依赖关系，小任务之间需要大量通讯和协调;相反，并发中的多个任务之间基本相互独立，任务与任务之间相关性很小。

(2)容错处理方面：由于并发任务之间相互独立，某个任务执行失败并不会影响其它的任务。但是并行计算中的多个任务属于一个大任务，因此某个子任务的失败，如果不能恢复(粗粒度容错与细粒度容错)，则整个任务都会失败。

3本章总结

数据量大不一定需要并行计算，虽然数据量大，数据是分布存储，但是如果每次操作基本上还是针对少量数据，因此每次操作基本上都是在一台服务器上完成，不涉及并行计算。只是需要通过数据复制、数据缓存、异步处理等方式来支撑高并发访问量

三 大数据背景下数据统计分析技术介绍

随数据量变大，和事务处理不同的是，单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大，采用单台服务器进行计算，会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。

1并行查询与并行计算技术介绍

在大数据背景下的数据统计分析技术门类很多，常见的有：

n MPP并行数据库 : TeraData、GreenPlum、Vertica等。

n 基于MapReduce并行计算框架的数据仓库：

HIVE(Hadoop平台) 、Tenzing(Google公司)

n 基于Hbase的Phoenix系统

n HadoopDB系统

n EMC公司的hapt系统

n MPP分布式查询引擎： Dremel、Impala、Presto、Shard query、Citusdb。

n 基于SPARK的Shark、基于Dryad的SCOPE、基于Tez的stinger。

n 基于hadoop+index的JethroData系统

n 基于内存计算的Druid系统

这些系统都解决了海量数据下的数据统计分析的问题，并且这些系统另外一个共同特点是都提供了SQL或者类SQL接口。

为了能够较好研究这些系统，我们需要对并行查询与并行计算的相关技术做一个简要的介绍。

首先所有的系统都可以分为三个层次: 语义层、并行计算引擎层、分布式存储层。语义层提供一个编程接口让用户表达所需要计算，并负责把该计算翻译成底层并行计算引擎可以执行的执行计划，并由并行计算引擎来执行，最下面一层是分布式存储层。

对于提供类SQL接口并行计算系统，语义层可以认为是SQL解析层。

1) 语义层

SQL语言是一种声名式语言，SQL只是表达了要做什么，而没有表达怎么做。为此，SQL解析层主要作用是：将用户提交的基于SQL的统计分析请求，转化为底层计算引擎层可以执行的执行计划。也就是解决“怎么做”的问题。

SQL解析层工作主要包括两个大方面:

(1) 通过语法分析技术来理解要做什么。在关系数据库中，一般会把SQL语言分析后，形成树型结构的执行计划。

(2) 在语法分析技术上，利用各种优化技术和算法，找出一种最经济物理执行计划。

优化可以分为两个方面：一是逻辑层面优化、二是物理执行层面优化。

(1) 逻辑层优化

逻辑层面个人认为主要是因为同样表达一个分析请求，有的人SQL写的好，有的人SQL写的烂，因此在逻辑层面可以通过一些等价关系代数变换，实现查询重写，将写的比较烂的sql变换为好的写法。

比较典型优化是：“把投影和过滤下沉，先执行过滤和投影操作”，减少中间结果。

(2) 物理层优化

物理层面优化是在逻辑优化后，结合实际物理执行过程，找出最优的物理执行计划。生成物理查询计划的工作包括:

ü 增加一些操作符： 包括扫描和排序等。

ü 确定各个操作符实现算法。例如扫描是全表扫描还是利用索引;Join是采用HASH连接、索引连接、合并排序等实现算法中的那一种。

ü 确定操作符之间的数据流转方法：物化还是流水线方式。

ü 采用基于代价估算方法确定最优的物理执行计划，目前代价估算主要是以估算该物理计划需要的IO量。另外对于并行数据库，则还要考虑通讯代价，即尽量减少数据在各个机器之间的传递。

在物理层优化的代价估算过程中，代价估算需要依靠很多统计信息，如表有多大，表中相关列的值分布是什么样子等。传统数据库在数据Load过程中会事先计算好这些统计信息。并行计算中还需要考虑通讯代价。

需要指出是，由于imapla、Presto、HIVE等系统只是一个查询引擎，它们可以直接查询以普通文件方式存储在HDFS系统上的文件，因此这些系统一般无法使用索引和各种统计信息来进行物理执行计划的优化，这些系统一般只能在逻辑层进行一些基于规则静态优化。根据SHARK论文，SHARK系统支持根据前面一些节点计算获得的信息，来动态优化后面执行计划。

(3) 物化与流水线执行方法

一条SQL语句对开发人员而言，感觉只是一次调用，但是实际上在数据库内部，一条SQL语句执行其实是有多个操作符组合而成的的树型结构计算流。如下图：

针对该计算流有两种执行方式：一是基于物化或者是实体化执行方式，另外一种是基于数据流的执行方式。

第一种方法的过程是： 把各个操作运算排序，并把每个操作运算的输出的中间结果存储在磁盘上，直到被另外一个操作运算所...

浅谈大数据对统计学的挑战和机遇

引言　　国际数据公司的相关研究指出，2011年全球数据生产量达1.8ZB，且全球信息总量每隔两年增长一倍[1]。在大数据时代下，对于统计学发展而言，挑战与机遇并存，挑战指的是现阶段传统统计学相关方法难以适用大数据，机遇指的是基于统计学，大数据展开数据处理、分析，促使大数据具备可视化特性。由此可见，研究大数据对统计学的挑战和机遇有着十分重要的现实意义。　　1.大数据及其目的　　现阶段，关于大数据仍旧没有一个十分明确的界定，大数据起初是源自于技术领域。在信息量不断扩大的情况下，使得常规电脑原有存储空间已不能对新处理数据进行承载，新兴数据处理技术得以产生，好比雅虎的Hadoop平台、谷歌的MapReduce等。此类技术能够对僵化层次结构、一致性予以消除，促进数据无需通过常规数据库表格进行排列，极大程度地提升了人们可处理的数据量[1]。　

　2.大数据与统计学的对比　　2.1样本统计与全样本统计的区别　　样本统计属于统计学不可或缺的依赖，样本指的是结合相应的概率自总体中随机筛选并视作总体代表的集合内容，值得一提的是随机抽样是需要成本的，包括社会关系、资金成本或者时间成本等。基于样本数量提升有限前提下，样本估计误差会随着总体数量增多而增大，这亦是样本统计无法避免的不足。大数据时代下，收集整理庞大的数据信息应运而生，数据信息发展表现出总体即是样本的态势，该属性很好的消除了样本统计这一不足。大数据时代下的全样本统计，通常情况下可对完全总体进行覆盖，然而受大部分数据属于半结构、半结构数据影响，使得概率论应用遭受一定的制约[2]。鉴于此，将全样本统计应用到统计学中，应当就总体数据展开相应的归纳、筛选，即好比在样本统计中展开数据预处理。　　2.2预测分析与非预测分析的区别　　统计学的创立，是为了对变量相互相关关系展开分析，因此获取数据是发生于变量确定之后的，数据分析价值是能够被预测的。相较于统计学的预测分析，庞大数据将互联网、传感器作为载体，存在于分析需求之前，因此构建于大数据上的分析多为非预测性分析。在统计学中，出现大数据无法有效应用局面，这是由于不具备非预测分析所需的庞大数据，庞大数据产生与数据中心、存储系统存在紧密的联系，并非短期产生。也就是说，统计学中大数据的应用发展，说明了非预测分析正逐步取代传统统计学预测分析，数据多次利用正逐步取代传统数据一次性利用的。　　3.大数据对统计学的挑战与机遇　　3.1数据生产、处理与应用的转变　

　相关统计部门经开展严格的统计设计工作，获得相关的统计数据，数据的预处理分别有数据清洗、非全面数据填补以及数据矫正等。大数据时代下的统计手段尚不十分明确，自大数据流环境而言，要不断探索新型抽样方法，并确保抽样方法的实时、连贯及可行性。除去传统的统计分析方法，还应当开发大数据动态分析、数据流算法等[3]。　　3.2大数据时代对市场营销的机遇　　3.2.1大数据营销的特点与价值　　大数据营销的特点：I.数据采集多平台化特点，即大数据时代下，大数据的数据大多来源于不同的领域、不同的渠道。II.时效性特点，随着信息技术的急速发展，互联网用户消费、购物行为方式往往会瞬间出现转变。国际先进大数据营销企业AdTime基于此大数据营销特点，采取了时间营销措施，即采取相应的技术方式全面获悉用户所需，于第一时间对用户当下的需求进行回应，以使用户在下决心购买的最佳时间及时看到对应的产品广告。III.个性化特点，在大数据时代下，广告商传统媒体导向的营销理念逐步由受众导向取代，现如今，广告商可应用大数据了解用户的地理方位，需求内容等信息，达到对用户个性化营销的目的。　　大数据营销的价值：I.升级营销与用户的匹配度，大数据营销不仅可提供给企业了解用户有效的途径，还能够与网络环境下，选取相关技术方法达到对用户精确定位的目的，从而开展好营销工作，升级营销与用户的匹配度。II.改善用户体验，大数据营销促使企业真正意义上认识到用户及其所使用企业产品情况，以给予用户最人性化的提醒。　　3.2.2大数据营销的应用　　（1）与消费者建立紧密关系　　现如今，我国一些企业营销行为仍旧处于个性化定位信息、创意设计阶段，而无法对不同消费者展开个性化的营销活动。大数据时代下，经采用相关数据分析技术方法，基于对消费群体喜好、传媒接触习惯等展开有效的分析，达到特定营销活动明确开展的目的，实现企业精心开展的营销活动精准的辐射至目标消费群体处，与消费者建立紧密关系，极大的改善营销效率、质量[4]。　　（2）掌握竞争对手数据　　企业通过对竞争对手数据的有效掌握，获悉竞争对手发展状况，基于此帮助企业制定科学合理的产品价格，提升企业产品市场竞争优势。与此同时，企业务必要全面实施以事实为前提的决策手段，广泛地应用数据分析方式对企业每一个发展运营步骤进行优化，经对企业一系列数据的充分优化、对接，促使业务环节中潜在的价值得以被有效挖掘，降低生产成本，知己知彼，促使企业在日趋白热化的市场竞争中占据有利位置。　　（3）挖掘企业内部数据　　“市场未动，数据先行”俨然转变为国际上企业有效运营发展的一致认识，为了提升企业管理效率，要求企业要充分挖掘企业内部数据，并展开有效的整合、分析，以为企业相关人员做决策提供有利的参考依据，提升决策准确性，促进企业可持续发展。

3.2.4 企业的应用案例——以亚马逊为例　　在应用大数据开展市场营销方面，美国亚马逊公司一直处于领先地位。亚马逊研发出“用户未下单，先发货”功能，即结合用户的购物需求数据信息，分析用户想要购买的产品，达到用户未下单，提前发货的目的。此外，亚马逊通过对用户检索信息的分析，评估流感的传播，但这仅仅为海量检索数据中的一项用途，相同的数据能够应用于预测大选结果、预测某类产品市场行情等等，极大地降低了统计成本[5]。　　3.3大数据时代对市场营销的挑战　　3.3.1信息收集　　大数据并非就是对数据信息展开盲目的收集，即便收集了再多的数据，倘若这些数据并非是市场营销所需要的，如此便会导致前期收集来的数据信息，变成一堆“数据垃圾”。鉴于此，为了避免这一情况发生，务必要充分分析业务需求，再对自身存在价值的数据展开收集、归纳，如此方可实现大数据的有效收集应用。　　3.3.2经验与数据　　数据采集完毕后，面对参差不齐的数据，还应当做好数据评估工作，评估对何种目标受众开展市场营销工作。鉴于此，要求采取科学合理的手段，将这些参差不齐的数据整合成可被市场营销实践应用的，经结合过去的经验，与采集数据进行有机融合，实现对目标受众的有效分析确定。　　3.3.3分析与优化　　数据分析，一方面是实现数据优化，一方面是进行决策层面上的调整、转变。此环节对于专业人才的需求提出了严苛的挑战。数据分析、数据优化对于专业人才的知识框架要求大不相同，这要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才，还要打造数据优化人才队伍。　

　3.4大数据营销的未来发展趋势　　信息技术不断发展，单一媒体导向的“消费者碎片化”俨然无法达到企业对于数据多样性的需求。大数据时代下，媒体的跨界融合实现对“碎片化”受众的充分聚合。在科学技术技术不断进步的背景下，跨媒介、跨平台、跨终端的多途径将不断被开拓，将使庞大的数据信息获取多维度的整合，并且在多样化网络环境下，消费者主观信息与客观数据有机融合，构筑全面用户数据库环节，将成为未来大数据营销发展的必然趋势[6]。　　4.结束语　　总而言之，大数据为传统统计学带来了严峻的考验，也为传统统计学有效发展创造了良好的契机。在大数据时代发展潮流中，我们应当充分的认识到大数据对于传统统计学而言，是补充而不是更替，构建于样本统计、预测分析内容上的传统统计学，仍旧于社会统计、经济分析中占据着主导位置。大数据时代下，为了实现企业市场营销的有效开展，相关人员务必要不断专研研究、总结经验，全面分析大数据与统计学的对比，充分认识大数据对统计学的挑战和机遇，“与消费者建立紧密关系”、“掌握竞争对手数据”、“挖掘企业内部数据”等，积极促进企业市场营销的科学合理化。

中商情报网讯：日前，教育部发布了2017年全国教育事业发展统计公报，公报显示：到2017年全国共有各级各类学校51.38万所，比上年增加2105所，增长0.41%；各级各类学历教育在校生2.70亿人，比上年增加545.54万人，增长2.06%；专任教师1626.89万人，比上年增加48.72万人，增长3.09%。

学前教育

全国共有幼儿园25.50万所，比上年增加1.51万所，增长6.31%。学前教育入园儿童1937.95万人，比上年增加15.87万人，增长0.83%；在园儿童4600.14万人，比上年增加186.28万人，增长4.22%。幼儿园教职工419.29万人，比上年增加37.50万人，增长9.82%；专任教师243.21万人，比上年增加20.01万人，增长8.96%。学前教育毛入园率达到79.6%，比上年提高2.2个百分点。

数据来源：教育部、中商产业研究院整理

义务教育

全国共有义务教育阶段学校21.89万所，招生3313.78万人，在校生1.45亿人，专任教师949.36万人，九年义务教育巩固率93.8%。

1.小学

全国共有小学16.70万所，比上年减少1.06万所,下降5.98%；另有小学教学点10.30万个，比上年增加4561个，增长4.63%。招生1766.55万人，比上年增加14.09万人，增长0.80%；在校生10093.70万人，比上年增加180.69万人，增长1.82%；毕业生1565.90万人，比上年增加58.45万人，增长3.88%。小学学龄儿童净入学率达到99.91%。

小学教职工564.53万人，比上年增加10.80万人,增长1.95%；专任教师594.49万人，比上年增加15.58万人，增长2.69%。专任教师学历合格率99.96%，比上年提高0.02个百分点。生师比16.98:1。

普通小学（含教学点）校舍建筑面积75088.46万平方米，比上年增加4123.98万平方米。设施设备配备达标的学校比例情况分别为：体育运动场（馆）面积达标学校比例84.77%，体育器械配备达标学校比例89.99%，音乐器材配备达标学校比例89.60%，美术器材配备达标学校比例89.41%，数学自然实验仪器达标学校比例89.57%。

2.初中

全国共有初中学校5.19万所（含职业初中15所），比上年减少224所，下降0.43%。招生1547.22万人，比上年增加60.05万人，增长4.04%；在校生4442.06万人，比上年增加112.69万人，增长2.60%；毕业生1397.47万人，比上年减少26.40万人，下降1.85%。初中阶段毛入学率103.5%。

初中教职工407.81万人，比上年增加8.06万人,增长2.02%；专任教师[11]354.87万人，比上年增加6.09万人，增长1.75%。初中专任教师学历合格率99.83%，比上年提高0.07个百分点。生师比12.52:1。

初中校舍建筑面积61006.74万平方米，比上年增加3179.54万平方米。设施设备配备达标的学校比例情况分别为：体育运动场（馆）面积达标学校比例90.35%，体育器械配备达标学校比例93.97%，音乐器材配备达标学校比例93.44%，美术器材配备达标学校比例93.17%，理科实验仪器达标学校比例94.11%。

3.进城务工人员随迁子女

全国义务教育阶段在校生中进城务工人员随迁子女共1406.63万人。其中，在小学就读1042.18万人，在初中就读364.45万人。

特殊教育

全国共有特殊教育学校2107所，比上年增加27所，增长1.30%；特殊教育学校共有专任教师5.60万人，比上年增加0.28万人，增长5.20%。

全国共招收特殊教育学生11.08万人，比上年增加1.93万人，增长21.11%；在校生57.88万人，比上年增加8.71万人，增长17.71%；特殊教育毕业生6.94万人，比上年增加1.02万人，增长17.30%。

普通小学、初中随班就读和附设特教班招收的学生5.66万人，在校生30.40万人，分别占特殊教育招生总数和在校生总数的51.10%和52.52%。

高中阶段教育

全国高中阶段教育共有学校2.46万所，比上年减少93所，下降0.38%；招生1382.49万人，比上年减少13.78万人，下降0.99%；在校学生3970.99万人，比上年增加0.93万人，增长0.02%。高中阶段毛入学率88.3%，比上年提高0.8个百分点。

1.普通高中

全国普通高中1.36万所，比上年增加172所，增长1.29%；招生800.05万人，比上年减少2.87万人，下降0.36%；在校生2374.55万人，比上年增加7.90万人，增长0.33%；毕业生775.73万人，比上年减少16.62万人，下降2.10%。

普通高中教职工266.51万人，比上年增加7.31万人，增长2.82%；专任教师177.40万人，比上年增加4.05万人，增长2.34%。生师比13.39:1；专任教师学历合格率98.15%，比上年提高0.24个百分点。

普通高中共有校舍建筑面积51511.74万平方米，比上年增加2369.43万平方米。普通高中设施设备配备达标的学校比例情况分别为：体育运动场（馆）面积达标学校比例91.14%，体育器械配备达标学校比例92.97%，音乐器材配备达标学校比例91.82%，美术器材配备达标学校比例91.94%，理科实验仪器达标学校比例93.15%。

2.成人高中

全国成人高中392所，比上年减少43所；在校生3.94万人，毕业生3.90万人。成人高中教职工3174人，专任教师2421人。

3.中等职业教育

全国中等职业教育共有学校1.07万所，比上年减少222所，下降2.04%。其中，普通中等专业学校3346所，比上年减少52所；职业高中3617所，比上年减少109所；技工学校2490所，比上年减少36所；成人中等专业学校1218所，比上年减少25所。

中等职业教育招生582.43万人，比上年减少10.91万人，下降1.84%，占高中阶段教育招生总数的42.13%。其中，普通中专招生246.25万人，比上年减少8.94万人；职业高中招生148.40万人，比上年减少3.04万人；技工学校招生130.91万人，比上年增加3.71万人；成人中专招生56.88万人，比上年减少2.65万人。

中等职业教育在校生1592.50万人，比上年减少6.52万人，下降0.41%，占高中阶段教育在校生总数的40.10%。其中，普通中专在校生712.99万人，比上年减少5.13万人；职业高中在校生414.06万人，比上年减少2.52万人；技工学校在校生338.21万人，比上年增加15.06万人；成人中专在校生127.24万人，比上年减少13.92万人。

中等职业教育毕业生496.88万人，比上年减少36.75万人，下降6.89%。其中，普通中专毕业生216.99万人，比上年减少12.03万人；职业高中毕业生128.99万人，比上年减少12.88万人；技工学校毕业生90.48万人，比上年减少2.59万人；成人中专毕业生60.41万人，比上年减少9.25万人。

中等职业教育学校共有教职工107.97万人，比上年减少0.64万人，下降0.59%。其中，普通中专教职工39.68万人，比上年减少4581人；职业高中教职工34.38万人，比上年减少880人；技工学校教职工26.86万人，比上年增加3512人；成人中等专业学校教职工5.97万人，比上年减少3939人。

中等职业教育学校共有专任教师83.92万人，比上年减少393人，下降0.05%，生师比19.59:1。其中，普通中专专任教师30.16万人，比上年减少1120人；职业高中专任教师28.61万人，比上年增加979人；技工学校专任教师19.88万人，比上年增加2352人；成人中等专业学校专任教师4.48万人，比上年减少2437人。

全国各类高等教育在学总规模达到3779万人，高等教育毛入学率达到45.7%。全国共有普通高等学校2631所（含独立学院265所），比上年增加35所，增长1.35%。其中，本科院校1243所，比上年增加6所；高职（专科）院校1388所，比上年增加29所。全国共有成人高等学校282所，比上年减少2所；研究生培养机构815个，其中，普通高校578个，科研机构237个。普通高等学校校均规模10430人，其中，本科学校14639人，高职（专科）学校6662人。

研究生招生80.61万人，其中，全日制69.19万人。招收博士生8.39万人，硕士生72.22万人。在学研究生263.96万人，其中，在学博士生36.2万人，在学硕士生227.76万人。毕业研究生57.80万人，其中，毕业博士生5.8万人，毕业硕士生52.0万人。

普通本专科招生761.49万人，比上年增加12.88万人，增长1.72%；在校生2753.59万人，比上年增加57.74万人，增长2.14%；毕业生735.83万人，比上年增加31.65万人，增长4.49%。

成人本专科招生217.53万人，比上年增加6.30万人，增长2.98%；在校生544.14万人，比上年减少40.25万人，下降6.89%；毕业生247.04万人，比上年增加2.57万人，增长1.05%。

全国高等教育自学考试学历教育报考470.94万人次，取得毕业证书55.27万人。

普通高等学校教职工244.30万人，比上年增加3.82万人，增长1.59%；专任教师163.32万人，比上年增加3.13万人，增长1.95%。普通高校生师比为17.52:1，其中，本科学校17.42:1，高职（专科）学校17.74:1。成人高等学校教职工4.14万人，比上年减少1711人；专任教师2.4万人，比上年减少1224人。

普通高等学校校舍总建筑面积95400.32万平方米，比上年增加2729.28万平方米；教学科研仪器设备总值4995.29亿元，比上年增加479.87亿元。

成人培训与扫盲教育

全国接受各种非学历高等教育的学生927.37万人次，当年已毕（结）业980.84万人次；接受各种非学历中等教育的学生达4538.30万人次，当年已毕（结）业4744.07万人次。

全国职业技术培训机构8.92万所；教职工51.50万人；专任教师28.96万人。

全国有成人小学0.97万所，在校生75.42万人，教职工1.93万人，其中，专任教师1.08万人；成人初中506所，在校生12.70万人，教职工1772人，其中，专任教师1367人。

全国共扫除文盲28.27万人，另有30.40万人正在参加扫盲学习。扫盲教育教职工1.44万人，其中，专任教师7546人。

全国共有各级各类民办学校17.76万所，比上年增加6668所，占全国比重34.57%；招生1721.86万人，比上年增加81.63万人，增长4.98%；各类教育在校生达5120.47万人，比上年增加295.10万人，增长6.12%。其中：

民办幼儿园16.04万所，比上年增加6169所，增长4.00%；入园儿童999.32万人，比上年增加34.24万人，增长3.55%；在园儿童2572.34万人，比上年增加134.68万人，增长5.53%。

民办普通小学6107所，比上年增加132所，增长2.21%；招生137.70万人，比上年增加9.94万人，增长7.78%；在校生814.17万人，比上年增加57.84万人，增长7.65%。

民办初中5277所，比上年增加192所，增长3.78%；招生209.09万人，比上年增加20.36万人，增长10.79%；在校生577.68万人，比上年增加44.87万人，增长8.42%。

民办普通高中3002所,比上年增加215所，增长7.71%；招生111.41万人，比上年增加8.52万人，增长8.28%；在校生306.26万人，与上年增加27.18万人，增长9.74%。

民办中等职业学校2069所，比上年减少46所，下降2.17%；招生78.68万人，比上年增加5.04万人，增长6.84%；在校生197.33万人，比上年增加13.19人，增长7.16%。

民办高校747所，比上年增加5所。普通本专科招生175.37万人，比上年增加1.51万人，增长0.87%；在校生628.46万人，比上年增加12.25万人，增长1.99%。硕士研究生招生747人，在学1223人。另有民办的其他高等教育机构800所，各类注册学生74.47万人。

摘　要：统计分析是一种反映统计结果的工具,它在现在的企业中,被运用得很广泛,但它所使用的技术水平也在不断的提高,特别是在反映企业统计结果方面,更具有一定的实用性。企业在使用统计分析时,涉及到很多种行业中,例如:工业、商业、建筑业和交通以及邮电等各企业统计分析工作中。

关键词：

一、统计分析的概念统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。二、统计分析的特点 　统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。　　统计分析方法具有特殊性　统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。

统计分析的对象具有综合性　统计分析的对象不是某种社会经济现象的个体数量方面，而是现象的总体数量方面，分析研究其综合数量特征。从总体上对客观现象的数量方面进行分析，可以避免以偏概全，使认识较为全面和正确。三、统计分析方法 统计分析方法很多，但基本方法是定量分析 。l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。 2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。　　四、企业如何运用统计分析 　　随着社会主义市场经济的发展,统计为企业发展战略的研究和制定,为各项职能管理提供必要的信息,为防范和化解风险,发挥其预警作用,新经济时代统计信息是影响企业管理层决策成败的关键。

（一）在企业经营过程中：在企业的经营管理中，统计分析占据着十分重要的地位。在认识统计的过程中，企业通过统计调查以及整理取得的统计资料能够对客观现象的数量特点取得一定的认识。若不进行深入的整理和分析，对于这些现象的认识还只停留在表面的初步认识状态，所以必须对这些统计资料加以分析和研究，才可以掌握事物的本质以及内在的发展规律，通过逐渐地深化认识，有效的深入的分析方法，查找出经营管理中存在的问题和薄弱环节，就可以提出改进的举措，给各级领导各级管理部门参考改进建议，是企业的各项管理工作不段得到改善和提高，充分显示出统计分析在企业经营管理中发挥的广泛应用。（二）在企业目标管理中：（1）在企业的各项经济指标的预测中，通常强调动态的分析预测与静态的分析预测相互结合，其中以静态分析预测为主。企业首先要根据自身发展的特点，寻找到经济运行波动的共性和差异，根据企业的总体规划以及企业的特殊性，依据企业的历史统计数据，运用相应的预测模型给出企业相关指标的科学性预测，根据预测数据制定出各项计划经营指标和各项KPI考核指标，再通过把企业的月度统计预测、季度统计预测和年度统计预测与月度、季度及年度各解段实际完成情况进行对比分析，进行不断调整修正完善，使得企业的目标管理以及考核指标得到实现和完成的保证。

（三）、在企业的决策性分析中：在我国的经济管理领域，决策性分析方法是最先被引入和普及的定量化分析方法。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。（四）在企业过程分析和阶段分析控制中：在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 　

在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。 参考文献：[1]百度百科.统计分析[EB/OL]. 　[2]赵井霞．试谈如何进行统计分析[J]．商业经济．2004.4． 　　[3]宋安. 统计分析在企业管理与经营决策中的应用[J].经济师.2003.6

1、一列数据同时除以10000

复制10000所在单元格，选取数据区域 - 选择粘性粘贴 - 除

2、同时冻结第1行和第1列

选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格

3、快速把公式转换为值

选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。

4、显示指定区域所有公式

查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式

5、同时编辑所有工作表

全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。

6、删除重复值

选取数据区域 - 数据 - 删除重复值

7、显示重复值

选取数据区域 - 开始 - 条件格式 - 显示规则 - 重复值

8、把文本型数字转换成数值型

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文件 - 信息 - 保护工作簿 - 用密码进行加密

11、给单元格区域添加密码

审阅 - 允许用户编辑区域 - 添加区域和设置密码

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13、同时查看一个excel文件的两个工作表

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15、强制换行

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16、删除空行

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17、隔行插入空行

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在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。

19、快速筛选

右键菜单中 - 筛选 - 按所选单元格值进行筛选

20、让PPT的图表随excel同步更新

复制excel中的图表 - 在PPT界面中 - 选择性粘贴 - 粘贴链接

21、隐藏公式

选取公式所在区域 - 设置单元格格式 - 保护：选取隐藏 - 保护工作表

22、行高按厘米设置

点右下角“页面布局”按钮，行高单位即可厘米

23、复制时保护行高列宽不变

整行选取复制，粘贴后选取“保持列宽。

24、输入以0开始的数字或超过15位的长数字

先输入单引号，然后再输入数字。或先设置格式为文本再输入。

25、全部显示超过11的长数字

选数区域 - 设置单元格格式 - 自定义 - 输入0

26、快速调整列宽

选取多列，双击边线即可自动调整适合的列宽

27、图表快速添加新系列

复制 - 粘贴，即可给图表添加新的系列

28、设置大于72磅的字体

excel里的最大字并不是72磅，而是409磅。你只需要输入数字即可。

29、设置标题行打印

页面设置 - 工作表 - 顶端标题行

30、不打印错误值

页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空

31、隐藏0值

文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零”

32、设置新建文件的字体和字号

文件 - 选项 - 常规 - 新建工作簿时....

33、快速查看函数帮助

在公式中点击下面显示的函数名称，即可打开该函数的帮助页面。

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35、按行排序

在排序界面，点击选项，选中按行排序

36、设置可以打印的背景图片

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来源：网络整理

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、中国电子商务职业经理人。畅销书《互联网销售宝典》联合出品人。