为了在教学方面自我完善，自我提高，更好的服务于教学工作，结合自己的教学实践浅谈一些自己的心得：　　一、统计与概率的内涵的进一步认识　　数据能够帮助我们认识世界、做出决策和预测，而统计正是与数据打交道的科学，它是在人们对现实生活中数据资料的收集、整理、分析的过程中发展起来的。　　（1）紧密联系学生生活实际，创设情境。有了这样的情感学生学起数学知识来当然是事半功倍了。例如：“分苹果”的情境创设，动手操作，激发了学生提出问题，解决问题的欲望，让学生在情境中感受、理解数学问题。再如：圆的周长收集整理的实际测量，也练习了学生的动手操作。　　（2）在课堂上让学生充分交流讨论。在民主、和谐的氛围中开拓思维，积极参与，充分合作。教师适时地参与到学生的讨论和交流当中，较好地扮演了组织者、参与者、合作者的角色。　　（3）运用丰富多彩的课堂教学手段。随着科技的进步和发展，我们的课堂也要跟上时代的潮流改变传统的一支粉笔进课堂，这两节数学课让我增长了很多见识，随着一个个课件的展示，本来很难理解的数学难题变得形象、具体，一个个教学难点也随之被攻破。课堂也显得生动活泼了很多。如果有条件我们也要丰富我们的课堂，提高课堂的教学效率。

（4）引用《不列颠百科全书》对统计学的一个定义。《不列颠百科全书》对统计学的一个定义：“统计学是关于收集和分析数据的科学和艺术”。我认为定义中有三个比较关键的核心词，第一个是数据。“数据”和“数”的最重要的区别是数据是具有实际背景的，而“数”则并不一定。从这个意义上我们就可以理解了为什么说可以把“统计”从过去我们认为的“数的运算”中单独出来，成为一个相对独立的学习领域，统计主要作用正是通过数据处理来提取信息从而帮助人们进行决策。进一步，“随着信息高速的增长，我们需要进一步扩大对数据的认识。事实上，现在的数据不仅仅是数，其实图像也可以看成是数据、语句也可以看成是数据。只要蕴含着一定信息的，无论是什么表现形式，都可以看作是数据”。　　二、教学当中概念的处理方法　　在教学中，我们应该首先注重学生统计观念的形成与培养。能从统计的角度思考与数据信息有关的问题；能通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策，认识到统计对决策的作用；能对数据的来源、处理数据的方法以及由此得到的结论进行合理的质疑。收集整理养出来的感觉，统计学习要培养学生能自觉地想到运用统计的方法解决有关的问题。学生没有经历数据的收集过程，随机的数据对他们来说还是确定的，学生也就根本无从体会统计思想方法的价值。因此必须创设原始的随机情境，突出活动性，让学生亲身面对实际问题，亲自调查、收集数据，先体会随机数据的不确定、杂乱无章，然后组织学生经历数据的分类整理，凸现随机数据的特点。在这样的教学情形下，学生才深深地领悟到统计思想确实很有用。

我们还要注重学生在概率实验中的操作体验。教学中应以学生亲身经历和体验统计过程作为主线，即对数据从收集、整理、描述到分析、运用的全过程中突出学生的主体参与，再此过程中引导学生发现并提出问题，用适当的方法收集和整理数据，用合适的图表展示数据，对数据作简单的分析并对自己的分析、思考进行交流和改进。由于处理数据没有唯一的样式，在统计过程中，不同情况下、不同的学生会用不同的方法来记录和表示数据。因此，引导学生经历数据处理过程的教学具有很强的探索性。　　三、如何介绍收集和数据的分析和运用　　统计处理数据的步骤主要包括：第一是要确定需要解决什么问题；第二是决定收集数据的方法并收集数据；第三是整理并尽可能清晰地描述数据；第四是分析数据，并做出决策和推断。统计学有着它科学的一面，但也有艺术的一面。对于同样的数据，由于背景和目标不同可以有多种分析的方法，需要根据问题的实际背景选择合适的方法。也就是统计的方法没有简单的理论意义上的对和错，只有好和不好。　　统计在收集数据和运用数据做出推断等方面吸收了概率的主要成果和主要方法，产生了以抽样为特征的数学与概率论的统计学。数理统计学是运用统计的方法来研究随机现象、从而描述随机现象总体趋势的数学模型，它不会把注意力停留在个别的现象特征上，而是了解大量随机现象的总体的变化趋势，并由此得出随机现象的基本统计规律，进而得到关于社会发展、科学发现的统计预测。

最后，我们再概括地分析一下统计与概率的关系。实际上，众所周知，统计与概率都是研究随机现象的学科。“不论怎么说，机遇（或说偶然性）无所不在，机遇伴随着人的一生（当然随人的情况而有异），这是一个无法回避的现实”。统计与概率正是从不同的角度来研究怎样更好的刻画随机现象，统计主要侧重于从数据来刻画随机，概率则主要侧重于建立理论模型来刻画随机。另一方面，概率为统计提供了理论基础。在运用样本估计总体的过程中，抽样的合理性、样本推断总体的合理性，包括犯错误的风险，都需要概率的知识来提供科学依据（这在下文还要论述）。“‘机遇（机会）的数学’，它包含数学中的两个学科分支——概率论和数理统计学。概括来说就是，前者属于机遇数量化的理论基础。而后者则是其应用。”　　四、统计与概率课程的教育价值　　由上一段内容我们可以看出，统计的关键是客观地提炼和表述现实世界中广泛存在的随机信息，准确地分析并把握随机信息中的关键因素的规律性，科学地应用数据并做出正确决策是统计与概率的主要任务，而这也构成了大学阶段学习统计与概率的重要原因。具体来说，学习统计与概率的主要目的是让学生适应现代社会的需要；帮助学生形成和运用数据进行推断的思考方式；有助于学生朝着数学思考、解决问题、情感态度等多方面的发展。/　

在以信息和技术为基础的现代社会里，生活中充满着大量的数据和随机现象，各种信息量以成倍地速度增长，这时就需要人们面对它们做出合理的决策。事实上，每个人每天都会遇到许多需要判断和推理的事情。总之，生活已先于数学课程将统计与概率推到了学生的面前，统计与概率的思想已渗入人们日常生活和社会生活的方方面面。　　许多的例子表明，随着计算机等信息技术的飞速发展，数据日益成为一种重要的信息，21世纪的公民面临着更多的机会和挑战，常常需要在不确定情境中，根据大量无组织的数据，做出合理的决策，这就需要人们能对纷繁复杂的信息做出恰当的选择与判断，具有一定的收集??处理信息、做出决策的能力，并且能够进行有效的表达与交流。而统计与概率正是通过对数据的收集、整理和分析，来为人们更好的制定决策提供依据和建议。因此，要培养学生具有收集并处理数据、做出恰当的选择和判断的能力，以适应现代社会的发展，就必须将统计与概率的基本思想、方法和知识作为义务教育阶段数学课程的重要组成部分。统计与概率的学习必将为数学与学生的日常生活及其他学科联系起来提供一条自然的途径。

当今时代信息化产业飞速发展，各类底层大数据平台百花齐放，亿级数据、秒级响应已经不再是当年的遥不可及的神话。然而对于企业来说，数据计算快仅仅是满足企业进行业务数据分析的硬件基础，如何发掘这些海量的数据产生应用价值，走好数据分析这最后一公里，引导企业进行战略决策却是至关重要的一步。

本文以互联网行业为数据业务分析背景，希望能跟大家交流一些数据分析方面的心得和体验。

——本文使用数据分析工具为FineBI 商业智能工具

数据分析的本质其实是做数据对比分析，没有数据对比，单一的指标统计往往难以发挥数据价值。像我们常见的数据对比分析方法有同比、环比、占比等一系列分析指标，那是不是所有的数据业务场景都可以直接进行套用分析呢？比如我们统计企业2018年1月29日的同比流量，是不是可以直接对比2017年1月29日？表面上看好像2017年1月29日确实就是2018年1月29日时间层面上的同比日期，但是我们仔细对比查看这两个日期会发现2018年1月29日是周一，2017年1月29日确是周日。对于很多行业的企业来说，非工作日和工作日的数据往往是有很大差异的，这个时候单纯从日期层面来进行对比其实是没有什么意义的，选择对比同是周一的2017年1月30日的流量数据进行同比计算可能会更加有价值。

目前互联网行业做搜索引擎的有Google、百度，做综合门户的雅虎、新浪，做即时通讯的主要是腾讯，电子商务方面的主要是阿里、京东、亚马逊等。不论是以上的哪家互联网企业，往往都需要有一套引流、转化、消费、留存方面的运营策略，平台的流量数据分析往往都是非常重要的。

互联网流量数据分析方面，总结主要有如下四种数据常用分析方法：

1.对比分析流量规律，针对时段进行企业服务以及推广活动调整；

2.对比分析结构占比，指导进行定向群体营销推广

3.对比分析异常情况，及时追责并且进行调整；

4.对比追踪活动流量变化，总结活动效果经验以便后续有针对性调整。

如上图所示，我们通过FineBI工具制作出以上的流量数据分析模板，接下来尝试着对数据做一些对比分析。

一、用户浏览量周分布

对于互联网企业来说，流量数据往往都会呈工作周相关。对此，我们可以先宏观地统计出周一到周日中的总的平台流量柱状图数据对比情况。首先我们可以仔细观察工作日和非工作日的数据，发现周末的平台流量较工作日流量要高，这在互联网行业来说都是一个比较普遍的现象。

用户流量的周分布规律之后，我们就大致有一个推广方向，周末休息时间用户群体较大，相较于工作日可以投入更多的和丰富有吸引力推广活动来进行新用户引流和老用户活跃。

接着我们可以进行下一步思考，那工作日和周末我们的活动推广时间如何制定？有的同学们可能会觉得全天活动都可以，不需要关注具体的活动时间。但是对于互联网行业来说，每个时间段的推广费用都是较为昂贵的，我们完全可以分析出工作日和周末的用户流量趋势，进行有针对性的时间段投入推广，通过更小的成本获取到更多的用户流入。

首先是工作日的时间段流量统计分布，我们通过BI工具分时间段作图得到如下所示的流量分布图。可以看出，工作日的流量主要集成在每日的9点（上班时间）、13点（午餐时间）、20点（晚间娱乐休息时间），那么在得到这样的一些用户流量规律之后，便可以在这些用户活跃高峰期时间段有针对性对白领群体多做一些相关商品推广活动，以实现最小时间成本和推广费用最大化用户引流效果。

再来看周末的各时间段流量分布走势，和工作日所不同的是，周末的流量早高峰期延后到了10点，这可能和各位小伙伴们周日作息较晚有关（同学们周末都是几点起床呢），除此之外，晚上的流量高峰退潮期也有延后。针对与周末用户流量分布的特性，互联网企业在周末时可以将活动开始时间和活动结束时间都适当进行延后，这个时候不能再套用工作日制定好的活动时间计划了，因为符合用户群体作息规律的推广促销活动才能达到更好的效果。

二、推广渠道流量分布

对于互联网行业的推广渠道分布主要分为三级渠道：线上渠道、线下渠道、新媒体营销等等。对比分析每个渠道对企业所带来的价值占比差异，以指导制定有针对性营销策略。

如上图所示，由于推广渠道是分多层级的，我们通过BI工具的多层饼图进行数据的分析统计再合适不过了。分析下图的数据我们可以看出，首先是一级渠道的主要战斗力来自于新媒体营销，当今的微信、今日头条等社交媒介社区时代受众广泛，用户群体非常庞大，是公司需要投入主要成本进行推广的。其次线上渠道的效果也不容忽视，对于互联网企业来说，做好百度、Google等SEO搜索引擎关键词推广也是很重要的一部分工作。相较于线上渠道和新媒体营销，线下渠道说所需要的经费和时间、人力成本较大，受众又相对较小，所以此类活动往往针对核心粉丝进行运营即可。

三、各月份指标对比走势

在分析各月份指标对比走势数据之前，先简单介绍下互联网营销常用的几个指标概念：

1.浏览量（pv）

2.访问次数（visits）

3.访客数（uv）

以上三个基础指标常用来衡量流量数据的多少。另外平均访问深度（总浏览量/访问次数）、平均停留时间（总停留时间/总浏览量）、跳失率（跳出次数/访问次数），这三个指标通常可用于衡量流量指标的优劣性。

我们仔细分析上图中的平台流量指标，可以发现10月份是2017全年的流量高峰期，应该跟企业在国庆黄金假期所做的促销引流活动有关。浏览量、跳失次数、访问次数分别为4941、1290、2182，对比计算可得到跳失率为59.12%，明显低于其他时间段的跳失率，说明10月份的活动效果还不错，其经验对以后的营销推广可以起到参考作用。

最后是访问深度用户群体分布分析（跳失率=跳出次数/访问次数），我们通过BI工具将企业的VIP用户、老用户、新用户分别进行分时间段的用户群体访问深度分析统计。总体来说可以发现平台的VIP用户访问深度较老用户以及新用户稍微高些，但是不是太明显，说明平台运营的VIP这部分群体的活跃度还有待提升。同时，平台老用户访问深度和新用户更是相差无几，公司对于用户这方面的活跃运营明显需要加油了，建议将平台的部分忠诚度较高的老用户以VIP用户组建起来，共建平台生态圈，增加整体的用户活跃度。同时可以向老用户以及VIP用户实施一些优惠政策，如定向商品折扣、根据用户画像进行喜好商品特惠推送等。

本次的数据分析经验心得分享暂时先写到这里，后续将继续给大家分享关于互联网数据运营方法的转化、消费、留存等方面的一些经验，欢迎大家一起共同交流探讨互联网运营之道。

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。

对社会保险统计工作的几点认识

社会保险统计是运用多种统计方法观察、研究社会保险范围、内容、水平、规模效益状况及其发展趋势、特点和规律的一门科学。社会保险统计信息工作的基本任务是依法对社会保险机构统计信息进行采集、审核、汇总、分析、公布，开展统计信息预测，为促进社会保险事业的健康发展提供决策参考和依据。但是，目前社会保险统计信息的现状不容乐观，还存在一些问题，制约了社会保险统计信息工作的发展，有的甚至认为社会保险统计可有可无，统计就是评估。这样势必影响到社会保险事业的发展。为此，建议从以下几个方面加强社会保险统计信息工作。　

一、确保统计数据质量　　基础数据的采集是统计的一项基础性工作，采集的准不准，质量高不高，直接关系到统计信息汇总的质量。抓好统计信息源是做好社会保险统计工作的关键一环，是提高统计质量的根本保证。　　一要健全社会保险统计体系。二要统一统计口径。三要严把数据审核关。　　二、调整统计调查方法　　一是完善调查内容。及时追踪政府的宏观决策，积极开辟社会保险统计调查新领域，及时、全面的为政府重大决策的实施提供服务，为本级部门的重点工作和重大决策提高服务。积极研究尝试开展涵盖社会保险、人才就业、劳动关系等多领域的调查，监测和评价统计指标体系。

二是调整调查频率。在工作中，根据不同的调查对象、不同的调查内容，区别对待，采取不同的调查频率，提高快速反应能力，以灵活多变的调查方法，跟踪观察复杂多变的统计对象，以满足多层次、多部门、多目标的统计信息需求。　　三是提高调查效率。运用现代化的手段，加快统计调查工作信息化建设，从而提高社会保险统计工作效率。随着计算机、网络、管理信息系统等信息技术的迅速发展，给统计调查提供了许多科学有效的方法和便利。社会保险统计在利用计算机技术和网络基数进行信息管理的同时，应积极运用计算机技术、网络技术等进行高效准确的数据采集和数据分析。在今后工作中，从完善统计结构软件入手，着力进行统计信息网络建设，能大大方便工作，提高工作效率。　　三、进行科学的统计分析　　一是确定统计分析目标。针对社会保险体制改革中不断出现新情况、新问题、新经验的状况，社会保险统计分析，分清形势，确定有针对性的分析目标，特别是抓住社会保险工作实践中带有苗头性、倾向性、突发性和趋势性的问题，充分利用统计数据进行综合分析，提出政策措施和建议。　

二是做好基础数据采集。提高统计数据质量是统计信息工作的永恒的主题。统计数据质量体现在真实性、准确性、及时性、适应性等方面。如何保证统计数据质量，必须从源头抓起，从被调查单位的原始记录。数据收集、整理、汇总、上报的全过程，从每一个统计指标的困境，包括范围、取得渠道、指标来龙去脉，数据的采集操作制度化，以及建立健全统计原始记录、统计报表、统计台账制度。原始记录是统计基础工作的基础，这项工作必须做细、做准，不得有半点的虚假，这也是从源头上杜绝了虚假数据的产生，保证了社会保险统计数据采集的真实性和准确性。　　三是深入开展分析和专题研究，为科学决策和管理提供可供选择的咨询建议和对策方案。社会保险统计要提高决策咨询服务水平，重点是加强统计分析，做好决策咨询调研工作。统计分析要由简单的就数论数，数字文字化，转到对数字背后的深层关系进行分析，对数字背后的社会保障发展规律进行探讨，大大丰富社保统计工作内容，提高社会保险统计产品（统计报表、统计分析、统计调研报告等）的质量。通过实行重点课题责任制度、统计分析定期评估制度、热点问题及时追踪制度等等，使统计分析质量持续提高。　

四是建立表内和表间平衡关系。社会保险统计报表是一个完善体系，报表内部、报表之间都有严密的逻辑关系，保证逻辑关系合理是填报统计报表的基本要求。为了让基层统计人员更好地掌握报表的逻辑关系，确保报表填报的严密性，减少填报错误，提高填报质量，要对报表表内和表间的逻辑关系进行统一和规范，并将这些平衡公式录入统计软件，从而使数据之间，报表之间保持合理的逻辑关系。当因录入或其他的原因使统计数据出现差错时，表内和表间平衡关系都会受到影响，统计软件能够自动地、及时地为统计人员提出错误，是统计失误在基层就能够得到解决，从而提高统计报表质量。　　五是实行统计数据库与业务数据库对接。实现统计数据与业务数据的对接是一个多管齐下的系统工程，要业务、信息系统管理部门等多方努力，真正实行统计数据库与业务数据库对接，才能从基础经办机构统计工作中消除统计数据的虚报、瞒

报和假报现象，减少统计失误，保证统计分析的科学性。四、提高统计服务意识　　社会保险统计信息工作对社会保险政策、业务政策的出台都是重要的辅助工具，树立服务意识，利用社保统计这个工具，是我们做好社会保险经办工作的基础。　

一要高度重视社会保险统计信息工作。各级社会保险经办机构要进一步加强领导，提高认识，把社会保险统计工作摆上议事日程，各级业务部门领导要重视社会保险统计工作，经常了解本统筹区社保统计的基本情况，通过社保统计的数据分析本行政区社保工作的利弊，更好地为社会保险工作的决策服务。　　二要加大对基层统计人员的业务培训力度。基层社会保险经办机构面临机构整合、职能调整等，人员变化较频繁，给社保统计工作带来一定困难和问题。当前，提高基层统计人员的整体素质和服务意识迫在眉睫。要通过不定期地举办不同对象、不同层次的统计人员的培训，在培训中要注重基层统计工作的实际，要注重更新统计人员的知识，改善统计人员的知识结构，提高统计人员的综合素质。　　三要不断创新统计信息服务形式。要不断提高科学、准确、及时、有效的社会保险统计信息服务的领域和空间，通过统计业务报刊、统计信息网站，相互交流社会保险统计信息工作经验。通过依托并不断创新服务形式，使社会保险统计工作的地位得到加强，社会保险统计工作的环境得到改善，社会保险统计工作的发展更加宽广。

如何发挥统计工作对社会经济发展的促进作用

统计工作在我国社会经济建设中发挥着重要作用，尤其在市场经济快速发展的当下，统计工作的监督作用日益突出。在新时期，统计工作要怎样跟上经济发展的要求，并提供科学、准确的数据，充分发挥统计工作的作用，是统计人员面临的一个新课题。因此，统计工作需要不断拓宽其职责的广度和深度，以便更好地为社会经济建设服务。

一、统计工作在社会经济发展中的责任　　1.为社会经济发展的科学决策提供可靠依据　　统计信息是社会经济信息中最重要的一部分，是党政工作者做出科学决策的依据。国家的统计制度、统计调查指标体系等，能从总体上反映出社会经济发展的基本情况。　　2.为社会经济发展的调控监管提供灵敏信息　　统计信息能综合反映出社会经济的发展状况，特别是对于对于社会经济能否正常运行等问题，可以通过统计报表的数据及调研分析得出比较客观的结论，从而为政府进行决策调控提供重要依据。　　3.是鼓动社会经济快速发展的助推力　　统计工作关系到社会经济发展的大局，是评价经济工作绩效的一个重要依据，也是推动经济工作进展的有效动力。统计工作人员要提高自身的责任感和紧迫感，努力做好统计工作。　

二、统计工作对社会经济发展的作用　　1.国民经济的统计工作　　统计工作首先要对国民经济的收入、产收集整理出做有效分析，这也是衡量国民经济状况的最基本方式。传统的衡量国民收入的方式是通过生产来实现的，但这种统计方式往往会将其中的非市场行为忽略掉，将人力资本和技术资本等纳入基本消费范畴，对于现实人口的健康因素也没有考虑进去。而当前的经济环境要求统计工作必须采用现代化的方式来完成，将可持续发展带来的收入纳入统计范围内，对于国民收入的统计要充分考虑市场因素、非市场因素等，并对资本做正确评估。目前来看，国民经济的生产净值是衡量可持续收入的最准确方式。　　2.经济统计的模型创新工作　　当前，社会经济统计的模型不只是一种定量工具，更是思想分析的模型工具，其不仅能适当完善、验证当前的经济理论，还能有效发现新的经济理论。因此，在实际问题与经济理论相结合的基础上，应对所有的经济模型做适当的比较、优化、整合，从而进一步建立一个全新的模型。目前，计数数据、样本选择、期权定价的模型和知识产权等相关模型，都与计量密切相关，都可能成为社会经济统计模型创新的突破口。　

3.指标体系的设计应用工作　　首先，统计工作能反映出我国居民财富可持续增长的变化。随着市场经济的不断发展，我国社会经济取得了巨大的成绩，但由于我国人口数量庞大，使得我国经济发展的成本较高，加上资源利用率低、消耗量大，资源短缺的现象越来越严重，这在一定程度上阻碍了经济结构的优化，导致收入分配更加复杂。统计工作就是要真实反映社会经济增长的方式和质量，统计指标的设置要最大程度地满足科学发展观的要求。　　其次，统计工作要从制度上真实反映经济增长情况。在实际操作中，制度因素与经济增长方式紧密相连，当前我国的经济增长方式仍是粗放型，同时具备一定的集约性。可见，我国的经济制度与经济发展还存在较大的差距，要使社会经济的统计工作真实反映经济增长的方式和质量，就必须控制好制度因素的影响。　　再次，随着经济全球化的深入发展，各个国家间的经济联系逐渐密切，但由于各国市场开放程度不同，很多发展中国家的经济主权受到侵蚀，甚至威胁到国家的经济安全。为避免上述不利局面，需要对经济全球化程度、区域经济发展协调性等有一个良好的把握，而这些都能通过经济统计的方式来实现。　　三、如何加强统计工作服务社会经济的发展　　1.充分了解统计工作的意义　　随着社会主义市场经济体制日趋完善，统计工作开始从传统的搜索、整理资料的职能向信息、咨询、监督职能转变，能够直接影响到宏观决策的科学性。统计工作的质量关系到相关组织单位在决策和质检等工作上的方向，也影响着市场经济的发展。因此，统计工作者必须充分了解统计分析工作的重要作用，牢记自身的职责和价值，最大程度地做好统计工作。　　2.理清统计工作的思路　　要做好统计工作，首先要明确统计分析工作的思路，包括目标、任务、方向等。目前，我国正处于社会主义现代化建设的重要时期，统计工作者只有明确工作思路，才能更清楚地知道自身欠缺哪方面的素质，以及如何做好统计分析工作。因此，必须深刻了解统计工作面临的机遇、挑战和当前工作存在的问题，从而探索新的工作理念，理清工作思路，推动统计工作更好的开展。　

3.培养统计人才　　在知识经济时代，人才是推动经济快速发展的支点，培养一批高素质的统计人才是统计工作的重中之重。统计工作者的职责包括收集、计算、分析、审核数据和制订调查制度等，这要求他们必须具备牢固的专业知识和技能，而人才培训计划可以帮助统计工作者提升其专业素质，了解到前沿知识。因此，加快统计人才队伍建设，提高其自主创新能力，是社会经济发展的必然要求。首先，要邀请一线统计专家担任培训讲师，根据实际案例将理论知识应用到实践操作中，通过深入浅出的讲解来提升统计人员的知识储备，并开阔其视野。其次，要积极搭建交流平台，通过互相交流学习，使统计人员更深刻地认识到自身的不足，积极学习先进的经验和技术手段，不断提升其专业水平和综合素质，及时解决日常工作中的问题，更好地提升统计工作的质量。　　4.加强统计信息化建设　　要加强统计信息化建设，促使统计工作在收集、处理、存储资料等方面朝着自动化方向发展。将信息技术应用到统计工作中，能有效提高统计工作的效率，降低工作强度，还能在很大程度上减轻调查对象的负担，可见，信息化建设对统计工作有非常重要的作用。在统计信息化建设过程中要注意以下几点，一是要建立并完善统计信息资源库，加大对统计资源信息的开发力度；二是要引进先进的软件，并制定相应的维护措施；三是培养一批信息技术管理人才，进而提高工作效率。　　5.贯彻落实统计分析目标责任制　　实施统计目标责任制有利于将统计分析工作纳入到基层统计任务中，使统计工作每一环节都有相应的责任人，一旦出现问题，能够及时找到负责人，由此增强统计人员的责任感，提高统计问题的解决效率。另外，通过统计评比活动，对优秀的统计人员进行适当奖励，激发统计人员的工作积极性，促使其更好地完成统计分析工作。　　结语　　总而言之，统计工作在社会经济发展中起着非常重要的作用，能够为政府和企业提供决策依据、指明发展方向。但当前我国的统计力量比较薄弱，这就要求领导者进一步重视统计工作，定期开展培训交流活动，提升统计人员的综合素质；同时，要深刻了解统计工作的意义，将统计工作更好地应用到国民经济的发展中。尤其是在市场竞争日益激烈的当下，要逐渐提高统计工作的质量，建立健全统计分析目标责任制，从而使统计工作有效服务经济决策，促进社会经济持续稳定发展。

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

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19、快速筛选

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统计学在社会经济调查方面的应用

1 调查方法设计及原则

分层抽样方案设计的原则须科学、有效、便利，也必须保证有较高的效率，即在相同的样本量的条件下，方案设计应使调查尽可能小、精度尽可能高，即目标量估计的抽样误差尽可能小。抽样方案必须有较强的可操作性，不仅便于具体抽样的实施，也便于后期数据处理。按照此原则，我们将全班112名同学按性别分为男、女两层并按姓氏排序编号。统计结果为男生69人，女生43人。　

2 随机数表抽样法　　随机数表是统计工作者用计算机生成的随机数组成，并保证表中每个位置上出现哪一个数字是随机数表等概率的，利用随机数表抽取样本保证了各个个体被抽取的概率相等。真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。而通常我们使用的随机数表是使用伪随机数，这些数列是“似乎”随机的数，实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。本次调查采用随机号码表法抽取样本，完全排除主观挑选样本的可能性，使抽样调查有较强的科学性。本文的随机数表为EXCEL表通过函数“=INT（RAND（）*（b-a）+a）”生成，代表生成范围在（a，b）之间的随机整数。

将全班112名同学按性别分为二层。第一层为女同学，共43名人，按姓氏的拼音首字母排序，并编号1、2、3......43；第二层为男同学，共69人，采用　　相同的办法排序，并编号1、2、3......69。　　3 分层抽样调查　　欲了解华南师范大学2012级MBA全体同学2013年5月31日上、下班花费时间、2013年5月26日-2013年6月1日网上购物金额以及这两个个指标，对30个样本进行了分层抽样调查，数据收集的方法为网络调查，被调查者采用收取邮件方式对调查问卷作回答。发出问卷30份，有效回收30份。调查统计结果列出下表：　　

分层抽样具有比纯随机抽样高的抽样精度，但由于分层抽样中各层的样本的具体情况在抽样检验之前是未知的，所以我们也就无从知道样本的均值、方差。必须根据调查数据作进一步的计算与分析。4 抽样误差的计算　　在112名同学总体中随机抽出30个样本，采用比例分配法把样本中的女、男分为两层，这里：N=112，n=30；N女=43，n女=21；N男=69，n男=18。　　（一）指标1：上周五（2013年5月31日）上、下班花费时间　　1、样本均值计算：　　2、样本方差计算　　3.置信区间　　（二）指标2：上一周（2013年5月26日～2013年6月1日）网上购物金额　　1.样本均值计算　　2.样本方差计算　　3.置信区间　　5 分层设计分析　　分层设计效应的目地在于为抽样调查提供一个近似的、好用的估计来提高调查效率，并对群内的一致性进行分析。以下数据的计算结果（表-5）是严格按照分层抽样比，选择两个代表性指标，对全班同学的上、下班花费时间，网购消费水平作总体估计。　　判断调查的抽样精度没有一个统一的标准，要因定性和定量研究的目地而定。一般误差在5%范围内，抽样精度较高，在5%-10%之间抽样精度较好，在10%-20%之间数据是可用的，在20%以上，可以认为抽样样误差较大。数据均可根据抽样调查在允许误差的范围内进行修正。所以为了提高抽样精度，三个调查指标的数据计算都是在允许误差95%的置信度区间内进行。　　其中，置信水平可以分析总体参数值落在样本统计值某一区内的概率，而置信区间是在某一置信水平下样本统计值与总体参数值间误差范围。其区间范围越大，置信水平越高。　　指标2网上购物金额抽样误差37.78，从抽样误差的角度来看，完全可以满足推断总体的要求。在置信水平为95%的前提下计算出的置信度间隔148.1最宽，表明置信水平最高，用该数据来估计全班同学的网购消费水平的可信度就最高。由国家统计局资料显示，全国居民平日在互联网上的钱主要用于上网、购物、玩游戏，缴纳各种生活费用。随着中国网购市场日渐安全规范，人们越来越喜欢网上购物这种新型的消费方式。

指标3上周锻炼身体的时间其抽样误差15.01，从抽样误差的角度来看，也可以满足推断总体的要求。在置信水平为95%的前提下计算出的置信度间隔58.84较宽，表明置信水平较高，用该数据来估计全班同学的上周锻炼身体的时间可信度也较高。一份《2012年度中国职场人平衡指数调研报告》中指出 “广州职场人工作时间全国第一，平均睡眠时间最短”。 由此可见，人们没有更多的时间进行体育锻炼。对于本次调查华师全体同学的锻炼时间均值为73.39分钟，这个结果还是比较让人欣慰地。　

总之，通过对30个样本的两个指标进行抽样数据分析，对全班同学的数据作代表性估计是毋庸置疑的，而且抽样误差水平很低。因此，上下班花费时间、网购消费水平、锻炼身体情况的样本数据对推算全班总体具有较好的精确度，为进一步了解全班同学情况提供了重要的参考依据。

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。

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。

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