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。

一般情况下，我们所说的分析是指，使用大量数据、统计和定量分析、解释和预测以及基于事实的管理来推动决策过程与实现价值增生。

根据分析的方法和目的，分析可以被划分为描述性分析（descri-ptive analytics）、预测性分析（predictive analytics）和规范性分析（prescriptive analytics）。描述性分析包括数据收集、整理、制表、制图以及描述正要研究的食物的特征，这类分析以往被称为“报告”。描述性分析可能非常有用，但它不能解释某种结果出现的原因或者未来可能会发生的事情。

预测性分析不仅可以对数据特征和变量（可以假定取消范围的因素）之间的关系进行描述，还可以基于过去的数据预测未来。预测性分析首先会确定变量值之间的关联，然后基于这种已知的关联预测另一种现象出现的可能性，比如在看到某个广告后，一位消费者可能会去买产品的可能性。虽然预测性分析中的预测是基于变量之间的关系做出来的，但这不代表预测性分析中都需要明确因果关系。事实上，准确的预测并不一定与需要基于因果关系。

规范性分析是更高层次的分析，如实验设计和优化等。就像医生会在出处方建议患者采取什么行动一样，实验设计试图通过做实验给出某些事情发生的原因。为了能够在因果关系研究中信心饱满地做出推断，研究人员必须妥善处理一个或多个独立的变量，并有效控制其他的变量。如果处于试验环境下的测试组的表现大大优于照相，决策制定者就应该立即推广这种实验环境。

优化是规范性分析采用的一种方法，指试图识别出一个特定变量和另一个变量之间理想的关系水平。例如，我们可以能会对识别最有可能让产品实现高收益的价格感兴趣。同样地，优化这种方法能够识别出使了零售企业最大限制避免缺货情况的库存水平。

根据分析采用的方法以及收集和分析的数据类型，我们可以将分析分为定性分析（qualitative analysis）和定量分析（quantitative analysis）。定性分析的目的是深入了解某种现象的根本原因和诱因。非结构化数据通常是从少数非代表性案例中收集而来，并进行了非统计性分析。定量分析是分析的最初阶段，他通常是探索性分析的有效工具，定量分析是指通过统计、数学或者计算的方式对现象进行系统的实证研究。通常情况下，结构化数据是从大量典型案例中收集而来，并进行统计分析。

为了服务于研究者的不同研究目的，存在以下几种类型的分析：

*统计学：收集、整理、分析、说明和呈现数据的学科；

*预测：根据已有数据，预测一下一些感兴趣的变量在未来某个特定的时间点的情况；

*数据挖掘：通常使用算法和统计技术，自动或半自动地提取大量数据中未知的有趣模式；

*文字挖掘：用类似数据挖掘的方式从文本中得模式和趋势的过程；

*优化：在同时满足约束条件的情况下，按照某些标准利用数学方法来寻找最优的解决方案；

*实验设计：给各组随机分配被试。然后使用测试组和对照组来推导出特定结果中存在的因果关系。

虽然此处给出了一些列常用的分析方法，但在使用过程中会不可避免地出现相当大的重叠。例如，回归分析（regression analysis）是预测分析中最常用的方法，与此同时，他也是统计学、预测和数据挖掘中常用的方法。此外，时间序列分析（time seties analysis）是用于分析数据随时间变化的一种具体统计方法、在统计学和预测中经常被用到。

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。

使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。

简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。

下面会详细介绍这四种方法。

1. 描述型分析：发生了什么？

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2. 诊断型分析：为什么会发生？

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3. 预测型分析：可能发生什么？

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么？

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。

原文链接：http://kdnuggets/2017/07/4-types-data-analytics.html

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21世纪是世界经济发展的时代，是科学力量加强的时代。在这个科技飞速发展的时代里，几乎每天都会有全新的概念提出。自从2016年底马云提出了新零售这个理念以后，国内的各行各业、特别是电商与实体店主们都绞尽脑汁想将其给研究透彻了，各大网站和媒体也纷纷发布了不同人士对新零售的分析。如何做到新零售的转变，在一段时间便成为了经营者和运营公司们最关心的事情。

当你仔细研究过新零售的概念和特征后不难发现，它其实是对以往零售中不足或鸡肋进行整改并升级的一种“加强版”。对于消费者：提高体验感；对于经营者：提升用户流量、精准营销……这都是关注新零售时最在意的几点要素。

国际商业机器公司（IBM）提出大数据拥有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性的特点。而在2012年出版的《大数据时代》中也提出：大数据是指不利用抽样调查这种捷径，而选择使用所有数据分析处理。

大数据的重要意义不在于掌握了多少数量庞大的信息，而在于对这些信息数据的处理。从它的这种特点来分析便不难得知它在新零售中起到了什么关键性的作用。

进行营销的过程中需要调动大数据库内的用户信息，并进行技术分析，得出他们现在需要什么，甚至还可以得出日后可能需要什么样的消费。比如：一个用户购买了大量的婴儿衣物，便可由数据得出他家有新生儿，并且分析接下来还很有可能需要婴儿的奶粉，便可以通过这些数据分析给他推荐相关商品。若要通俗点来说的话便是和“猜你喜欢”非常相似了。

想要真正做到新零售，大数据是不可或缺的一项技术支持。但很多平台不是无法保证数据的数量或精准性就是对这些数据的独享，这导致经营者们无法从根本上解决对大数据的需求，而且在进行针对性宣传的时候无法达到理想的效果。

但团卖物联却将大数据沉淀在商圈，让商圈能够自主调动信息库中所需的信息，让这些信息能够真正的功能最大化。这都是为了让合作店家能够享受在大数据支持下的新零售带来的好处。

在数据分析中定义成功已经有一段时间了。大约两年前，我试图在院长讲座的中探讨这个问题，但最终我认为我错过了这个标记。在那次演讲中，我试图找出标准（我称之为“美学”），通过这些标准，我们可以普遍地评估数据分析的质量，并尝试与音乐理论进行类比。这是一次有趣的谈话，部分原因是因为我必须扮演查尔斯艾夫斯的第二交响曲。

根据我的经验，统计学家不会非常讨论这个话题。这要么是因为它是如此愚蠢，以至于每个人都对它有一个（未说出口的）理解，或者每个人对它有一点点不同的理解，或者没有人理解它。无论哪种方式，在我作为统计学家近二十年的时间里，我认为我没有与任何人就数据分析的成功进行多次深入的对话。我讨论过话题这个最多的的的英文关于与希拉里帕克的非标准偏差，这是一个经常谈话的话题。最近，希拉里发表了一篇关于这个主题的演讲，所以我受到启发，写了一些东西。

我想我已经解决了以下数据分析成功的定义，即：

如果呈现它的受众接受结果，则数据分析是成功的。

这里有很多要解开的东西，所以我会介绍它们。我认为重要的两个关键概念的英文接受状语从句：观众的概念。

验收

第一个想法是接受的概念。将这与信仰混淆是很诱人的，但它们是两个不同的概念需要保持分离（尽管有时可能很难）。接受分析涉及分析本身 - 应用于其的数据和方法，以及解释结果的叙述。对结果的信任取决于分析本身以及分析之外的许多其他事情，包括先前的分析，现有文献和科学状态负责任的受众可以接受分析而不必相信其主要主张，但这两个概念可能是相关的。

例如，假设贵公司的一个团队设计了一个实验来收集数据，以确定降低窗口小部件的价格是否会对您的小部件制造公司的利润产生影响。在数据收集过程中，出现了一个问题，导致某些数据以潜在的信息方式丢失。然后将数据交给您。您可以通过多种插补或其他调整方法尽力解决缺失和由此产生的不确定性。在一天结束时，您向我展示分析并得出结论，降低小部件的价格将使利润增加3倍。我可能会接受您正确地进行了分析，并相信您已尽最大努力解决使用最先进方法在收集过程中遇到的问题。但我可能不同意这个结论，部分是因为缺少数据引入的问题（不是你的错），也部分是因为我们之前降低了我们销售的另一种产品的价格，并且没有相应的利润增长。考虑到进行实验的巨大成本，我可能最终决定放弃尝试修改小部件的价格并将其保留在原来的 位置（至少目前为止）。分析取得了成功。

这个简单的例子说明了两件事。首先，分析接受主要取决于分析的细节以及我是否愿意相信分析师所做的事情。丢失的数据是否占了？是否适当提出了不确定性？我可以推断数据并理解数据如何影响结果吗？其次，对我的查询查询结果信念部分取决于分析之外的事情，这些事情主要在分析师的控制范围之外。在这种情况下，这些是收集过程中缺少数据的存在以及降低不同产品价格的完全独立的体验。在您的分析中，我如何权衡这些外部事物是个人偏好。

验收与有效性

在科学背景下，考虑有效性的英文很有诱惑力的。在这里，如果声明是真的，则数据分析是成功的。如果我分析有关吸烟习惯和死亡率的数据，并得出吸烟导致肺癌的结论，那么如果这种说法属实，那么我的分析是成功的。该定义的优点在于它消除了接受的主观因素，这取决于呈现分析的受众。但是对于任何给定的分析来说，有效性是一个非常高的标准。在这个吸烟的例子中，吸烟和死亡率数据的初步分析直到完成几十年才被认为是成功的。大多数科学结论要求独立调查人员和分析人员在社区认为或得出结论认为是真实的情况下，多年来会发生多次重复。让数据分析师陷入困境这么长时间似乎不切实际，坦率地说，不公平。最后，只要我们认为他们做得很好，我认为我们不想惩罚数据分析师做出的结论是错误的。这些说法是否真实可能取决于他们无法控制的事情。

相关的分析标准本质上是内在有效性的概念。我们不是等到我们能够验证分析声明（可能是几十年后），我们可以通过正确或最好的方式评估分析方法已经完成，并采用了正确的方法。但这种方法至少存在两个问题。在许多情况下，不可能知道什么是最好的方法，或者什么是应用方法的最佳组合，这表明在许多分析中，我们不确定成功。这似乎相当不令人满意，最终不切实际。想象一下，聘请数据分析师并对他们说：“在你做的绝大多数分析中，我们都不会知道你是否成功。”其次，即使在理想情况下，我们知道什么是正确的或最好的，内在的有效性是必要的，但远远不够。这是因为上下文其中进行的分析对于理解什么是合适的是至关重要的。如果分析师不了解这种情况，他们可能会从分析和解释的角度出现重大错误。但是，同样的错误在不同的背景下可能是无害的。这一切都取决于，但分析师需要知道差异。

我想到的一个故事来自乔治·W·布什在2000年美国总统大选中对戈尔的选举胜利。这次选举取决于佛罗里达州的选票，布什和戈尔非常接近。最终，提起诉讼并进行了一次审判，以确定计票的确切方式。统计学家被要求为布什和戈尔作证。为戈尔团队作证的统计学家是前耶鲁大学的尼古拉斯·亨纳特纳（当我在那里时，他是我的本科顾问）。Hengartner对戈尔团队给他的数据进行了彻底的分析，并得出结论，佛罗里达州的选票数量存在差异，而且一些选票数量不足。但是，在盘问时，布什的律师能够在“陷阱”时刻抓住Hengartner，这最终与收集数据的方式有关，关于Hengartner一直没有意识到的数据。分析是否成功？没有直接参与就很难说。没有人质疑Hengartner在分析中使用的方法，这在很大程度上都是一个非常简单的分析。因此，人们可以说它具有内在的有效性。然而，人们也可以争辩说他应该知道如何收集数据（也许是更广泛的背景）的问题，并将其纳入他的分析和向法院提交。Hengartner的分析只是提出的一系列证据中的一个，因此很难说它在最终结果中扮演了什么角色。

听众

所有数据分析都有受众，即使您是这样的受众。最终，观众可能会接受分析结果，或者他们可能无法接受，在这种情况下，可能需要进行更多分析。分析师的成功可能取决于与分析师不同的人可能会让一些人觉得不舒服。但是，我认为这是所有数据分析的现实。不幸的是，成功取决于人类，这是分析师必须准备好应对的事情。认识到人性在决定数据分析的成功中起着关键作用，这解释了我们可能认为是好的或坏的分析的一些关键方面。

叙事的作用

数据分析应该是关于数据的，对吧？只是事实？在大多数情况下，直到您需要将您的发现传达给观众。问题在于，在任何对他人有意义的数据分析中，只有太多的结果要呈现，因此必须做出选择。根据受众的身份或受众群体的构成，您需要调整演示文稿，以便让受众接受分析。这是怎么做到的？这有两个极端。

在最糟糕的情况下，它是通过欺骗完成的。带有混乱轴的图形或模糊关键数据的表格; 我们都知道恐怖故事。复杂的观众可能会发现这种诡计并拒绝分析，但也许不会。那就是说，让我们假设我们是纯洁的。如何组织演示才能成功？我们都知道另一个恐怖故事，即数据转储。在这里，分析师展示了他们所做的一切，并基本上将解释的负担转移给了观众。很少这是理想的。在某些情况下，观众只希望数据进行自己的分析，但分析师不需要浪费时间进行任何分析。

最终，必须分析师选择要呈现的内容，这可能会导致问题。必须做出选择以适应分析师关于“数据发生了什么”的叙述。他们会选择包括一些情节而不是其他情况和一些表格而不是其他表格。这些选择由叙述和数据解释指导。当观众对数据分析感到不安并且他们是诚实的时候，他们通常会对选择的叙述感到不满，而不是事实本身。他们会对分析师选择包含的数据分析师状语从句：选择排除的数据的组合感到不满。你为什么不把这些数据包括在内？为什么这个叙事如此集中于这个或那个方面？

创造力的作用

在一个极端情况下，可以认为数据分析师应该很容易被机器取代。对于各种类型的数据和各种类型的问题，应该有一种确定性的分析方法，改变不会据同性质的，这可以被编码到计算机程序中，并且每次都可以将数据馈送到程序中，最后呈现结果。每个数据分析是如此不同以至于需要人来制定解决方案？“创造力”和“数据分析”这两个词怎么能出现在同一个句子里呢？

嗯，每个分析都是不同的，这是不正确的。例如，许多功率计算是相同的。但是，究竟如何使用这些功率计算可能会因项目而异。即使是相同研究设计的相同计算也可以在不同项目中进行不同的解释。其他类型的分析也是如此，例如回归建模或其他更奇特的建模。在数据分析中需要创造力的原因必须从根本上解决我们传统上认为在数据“外部“的事情。

观众是“外部数据”和影响力的一个关键因素是如何，我们分析数据并呈现结果。一种有用的方法是考虑需要生产什么样的最终产品，然后从那里向后工作以产生结果。例如，如果“观众”是另一种算法或程序，那么输出的确切性质可能并不重要，因为它可以适当地馈送到管道的下一部分。特别是，可解释性可能不会那么重，因为没有人会关注这部分的输出。但是，如果一个人会在查看结果时，您可能希望专注于一种建模方法，该方法可让该人推理数据并了解数据如何通知结果。例如，您可能想要绘制更多的数据图，或者如果数据集不是那么大，则显示详细的表。

在一个极端情况下，如果受众是另一个数据分析师，您可能希望进行相对“轻松”的分析，然后以这样的方式准备数据，以便可以轻松地将其分发给其他人进行自己的分析。这可以是R包或CSV文件或其他形式。其他分析师可能不关心你的幻想可视化或模型; 他们宁愿拥有自己的数据并制作自己的结果。

部分原因是需要创造力，因为数据分析师必须对受众的需求，背景和接收数据分析结果的偏好进行合理评估。如果分析师可以访问受众，分析师应该询问有关如何最好地呈现结果的问题。否则，必须做出合理的假设，或者为演示文稿本身准备意外事件（例如备份幻灯片，附录）。

“不一致”的结果

很多时候，我有过为两个不同的观众提供相同演示文稿的经验。一个观众喜欢它而另一个喜欢它。如果两种情况下的分析和表述完全相同，怎么可能呢？事实是，不同的受众可以接受或拒绝分析，具体取决于他们是谁以及他们的期望是什么。一个常见的场景是向“内部人士”做一个演讲，他们非常熟悉该领域的背景和标准实践。将该演示文稿逐字地呈现给不熟悉的“外部”观众通常会导致失败，因为他们无法理解正在发生的事情。如果外部受众希望将某些程序应用于数据，那么他们可能会要求您执行相同的操作，并拒绝接受分析，直到您这样做为止。

我清楚地记得我曾经介绍过一些我曾经做过的空气污染和健康数据分析的经历。在实践中，与我自己的小组进行的谈话一切顺利，我认为事情已经相当完整。当向外部小组发表同样的谈话时，他们拒绝接受我所做的（甚至解释结果），直到我还使用不同类型的样条模型进行单独的分析。这不是一个不合理的想法，所以我做了单独的分析，并且在同一组的未来事件中，我并排地提出了两个分析。他们对结论并不满意，但辩论不再集中在分析本身，而是集中在其他科学方面。回想起来，即使他们不一定相信结论，我还是接受了分析。

概要

我认为我提出的成功数据分析的定义具有挑战性（并且可能令人不安），因为它表明数据分析师负责数据之外的事情。特别是，他们需要了解收集数据的背景以及将呈现结果的受众。我也认为这就是为什么我花了这么长时间来解决它。但我认为这个定义更清楚地解释了为什么成为一名优秀的数据分析师的英文如此困难。当我们考虑使用统计学家开发的传统标准进行数据分析时，我们很难解释为什么有些人比其他人更好的数据分析师以及为什么有些分析比其他人好。但是，当我们考虑数据分析师必须兼顾数据的内部和外部各种因素以取得成功时，我们会更清楚地看到为什么这是一项如此艰巨的工作以及为什么好人很难得到。

数据分析成功定义的另一个含义是，它表明人性起着重要作用，而且许多成功的数据分析本质上是人类关系的成功谈判。与使用线性模型或二次模型相比，与受众的良好沟通往往在成功中发挥更大的作用。当分析师必须选择要呈现的内容和省略的内容时，分析师和受众之间的信任至关重要。承认人性在数据分析中发挥作用是困难的，因为人类是高度主观的，不一致的，并且难以量化。但是，我认为这样做可以让我们更好地了解如何判断数据分析的质量以及如何在将来改进它们。

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随着企业发展规模的不断壮大，在激烈的市场竞争环境下，要想取得辉煌的业绩和高速的发展，取决于领导层的决策。然而，在这竞争与机遇并存的数字信息化时代下，传统意义上的管理分析和决策手段发生了微妙的变化，已经不能再靠旧的思维模式去做决策。因此，新的决策手段就是当下人们常说的“用数据说话”。

很多企业在经营的各个环节中都会产生大量的数据，而对这些数据深层挖掘所产生的数据分析报告，及如何做好数据分析工作，对企业的运营及策略调整起着至关重要的作用。

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

然而对于制造企业来说，生产现场的数据就属于第一手资料，因为只有了解了生产线的详细产能数据，才能在接单的时候了解月度负荷，初步安排设备和人员的排班计划，并且在接下来的生产排程中，进行精细的排产计划。否则，如果连一条产线每个班能生产多少产品都不知道，如何实现精细排产呢？而现场的数据如不良品信息及相关的产品数据等能否实时采集到，是当前企业面临的一个大难题，如何实现高效率、简洁、实时的数据采集，是当前制造业急需解决的问题。

MES系统中，数据采集是至关重要的，它保证了信息集成化的实施。MES系统与上层ERP企业资源规划和底层PCS过程控制系统一起构成企业的神经系统，一是把业务计划指令传达到生产现场，二是将生产现场的信息及时收集、上传和处理。MES不单是面向生产现场的系统，而是作为上、下两个层次之间双方信息的传递系统，连结现场层和经营层，通过实时数据库传输基本信息系统的理论数据和工厂的实际数据，并提供企业计划系统与过程控制系统之间的通信功能，是应用于企业的重要信息系统。

MES中的数据采集功能，可以实现对生产现场各种数据的收集、整理工作，是进行物料跟踪、生产计划、产品历史记录维护以及其它生产管理的基础。将车间生产的信息实时准确的反馈到车间的管理层，加强管理人员对车间生产现场的监控和管理，并为企业管理人员制定生产计划提供依据。要开展好车间数据分析工作，首先就要明确各相关部门的职责，把生产车间的信息收集、统计分析工作作为一个“过程”进行管理，以此推动整个管理体系的持续改进。

编辑：Nistone乐石科技

你明白为什么要分析数据么？

说实话，这个问题我自己思考过无数遍，也和很多同事聊过，目前我最认同的还是前老板一句总结：数据是用来反馈经营现实，并帮助管理者指导经营的。

话说出来很简单，但要时刻用这个标准来衡量我们做的数据分析是否有意义却是一个不容易的事儿。很多情况是调取了一堆数据，做各种环比、同比，各种横向、纵向比较，各种占比等等，每个指标你还都能准确找出他们代表的经营现实么？

如果你发现你只能分析出最简单、最基本的数据变化原因的话，那我觉得你应该去实际业务中去看一看、聊一聊、做一做了，数据分析工作绝不是仅在电脑前就能完成的！

当你真的了解业务后，你会发现你具备一种很重要的能力：你可以很轻松的判断一个数据是否可靠！是的，你没听错，即使这个数据在别人看来是多么正常，即使这个数据是SQL跑出来的，你可以1秒钟就告诉领导，这个数据并不准确，我们还是重新核实一下吧！

用数据分析业务，用业务衡量数据！

BY BoraBora

　　提起SEM，不可避免的要谈到数据分析。“对数据变化敏感，具有一定的数据分析能力“是所有公司都会提到的硬性要求。那么，SEM的数据分析到底应该怎么做呢?利用SEM数据分析又能起到怎样的效果呢?从数据分析的”意义“、”维度“和”结果“这三个方面来考虑，这些问题就不难回答。

SEM数据分析的意义

　　首先，我们要明确为什么要做SEM数据分析。SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。然后通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的差账户变为巨盈的优账户——事实上，这虽然存在理论可能，但更多的是痴人说梦。

　　例如，气象学的数据分析，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，并不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是要下雨，该干旱的时候还是会干旱。通过数据分析和预测，我们只是能在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。

　　同理，SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果也会随之提升。

SEM数据分析的维度

　　几乎所有SEM推广账户的后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER会看花眼。我们该看哪些数据呢?这就要求SEMER拥有一定对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。

　　目前，SEM的投放目的基本可以分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看，这样我们会发现要有咨询和订单需要用户访问我们的网站，而让王虎访问我们的网站则需要网站有展现，并且要有足够的出价来确保其必要的排名，这样能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。

　　品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。

　　此外，要真正做好SEM的数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。

SEM数据分析的结果

　　如前文所说，SEM的数据分析可以改善投放效果。但是，SEM最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO提供更多帮助。

　　众所周知，SEO的操作要通过较长的时间来体现效果。因此，选词、站内布局都必须慎重。若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，有没有其他相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，这样能更明确操作方向，并节省不少摸索的时间。

　　一个SEMER在做SEM数据分析的时候该做些什么呢? SEMER们既可大张旗鼓的做上几十页数据报表并加以分析陈述，也可以简单的只花几分钟汇总一下某个时段的投放数据。SEM的数据分析犹如人的一生，或浓郁烈酒，或淡如白水，关键是从中能得到什么。

本文作者：袁帅，互联网数据分析运营实践者，智能一体化会展活动运营服务平台会点网事业合伙人/运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者，执牛耳媒体特约撰稿人。

说到数据分析，其实很简单，就是找到问题、来解决问题。在做SEM数据分析之前，首先要了解数据，为什么要分析数据？通过数据分析可以获得什么？

因此，正常的数据分析过程应该是：确定分析的目的→收集所需的数据→组织数据→分析数据→获得优化意见。

数据是我们调整账户的基础。对于刚入门的竞价员来说，数据分析很难理解。由于关键字报告、创意报告、搜索词报告、对话词报告、转化词报告中的出价数据太多，新手常常不知道怎么开始，此时你需要冷静下来，整理每个报告，过滤并查找有效数据以进行比较。

管理过这么多账户，凭借我们团队的经验，今天以快速掌握SEM数据分析进行讲解。

首先，您需要了解SEM数据名词的含义。点击率是多少？转化率是多少？跳出率是多少？等一系列技术术语，例如帐户点击率下降，您需要清楚地知道哪些因素会导致点击率下降，接下来应该做什么;调整帐户后，您必须清楚地知道哪些数据会发生变化，否则一切都是浪费时间。以下是两个月教育行业的数据案例。

整理后，复杂的数据将变得清晰。经验丰富的SEMer将知道对上图所示账户进行了哪些调整：这组数据是典型的流量不精准分析图，根据公司政策调整减少消费，平移展现下降、点击下降、对话下降、这些都是正常的数据范围，但是我们消费的下降，应该降低我们的转化成本，这组数据中我们的转化成本并没有降低，反而高出了1块钱，这就说明我们在降低消费时，没有控制我们的精准流量进来，还是以泛流量的方式进行优化账户，（当然这组数据的转化成本是指精准客户转化不是所有的转化成本）这就造成我们降低消费的同时没有一个合理的优化方案去优化账户。

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

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