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。

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。

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。

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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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

选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值

9、隐藏单元格内容

选取要隐藏的区域 - 设置单元格格式 - 数字 - 自定义 - 输入三个分号;;;

10、给excel文件添加密码

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

12、把多个单元格内容粘贴一个单元格

复制区域 - 打开剪贴板 - 选取某个单元格 - 在编辑栏中点击剪贴板中复制的内容

13、同时查看一个excel文件的两个工作表

视图 - 新建窗口 - 全部重排

14、输入分数

先后输入 0 ，再输入 空格， 再输入分数即可

15、强制换行

在文字后按alt+回车键即可换到下一行

16、删除空行

选取A列 - Ctrl+g打开定位窗口 - 定位条件：空值 - 整行删除

17、隔行插入空行

在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。

18、快速查找工作表

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。

34、加快excel文件打开速度

如果文件公式过多，在关闭时设置为手动，打开时会更快。

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

在页眉中插入图片即要

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。

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

生产是制造业企业的核心，因此，生产管理也是重要企业的重要内容。而同时，生产管理关系到企业的制造成本，进而关系到企业的成本优势、竞争力与盈利性，也关系到企业产品的质量和企业的品牌声誉。进行生产管理能够让员工负能量少，积极性提高，流失率低，快速建设号项目。实现公司项目多元化。

因此我们提供了一个生产管理数据分析的解决方案便于参考，让您通过鼠标点击和拖拽就能够轻松地掌握生产管理的基础数据查询和生产综合分析，如生产车间分析、生产成本分析、生产产品分析、生产驾驶舱等，进一步体会到生产管理数据分析的妙用。你也可以再利用我们提供的数据自己再尝试性做一些生产管理数据分析的模板。

一、方案内容

本方案将给大家着重分享以下企业生产管理数据分析方面的内容干货：

1.如何快速搭建生产管理数据分析平台？

2.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成基础数据查询？

3.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成生产综合分析？

4.如何让业务领导直接基于生产数据快速完成即席数据分析？

5.如何让企业生产管理数据分析成果实现团队协作共享？

二、方案效果及实现说明

1.如何快速搭建生产管理数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加生产管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些生产管理数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在生产管理业务包中添加好生产事实表、生产车间维度表、生产品类维度表和生产仓库维度表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的生产管理业务包的权限分配给业务部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将对应授权人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成基础数据查询？

数据底层搭建完，就可以使用分配好数据权限的账号登录平台，快速新建仪表板做基础数据分析了。

以生产订单查询为例，我们通过拖拽出一张明细表组件，将所需的生产订单信息字段拖拽即可生成生产订单明细。然后添加生产车间、生产产品、流水订单号等常用的过滤控件，即可快速完成一张对生产基础数据查询表。

3.如何让业务部门人员直接基于生产数据快速完成生产综合分析？

在这里，以其中两个模板为例，来展开生产综合分析的篇目。

a.生产车间对比分析

对于制造企业，最常见的生产分析之一就是对于生产车间的对比分析。通过不同车间的生产效率对比，让每个车间能都看到自己的KPI（此模板中指生产数量、同期数量及增长率）的对比情况，有助于建立一套自上而下的管理系统,明确各部门各人员的责任，从而有利于统一部署,分工协作、团结一致的完成生产工作，改变了过去单一行动、责任不明的状态,有助于整体联动的管理体系。

下方的明细表是我们通常在做基础信息分析时最传统和熟悉的报表展现。我们在做分析时往往可以通过一张明细表先把货物生产的基础属性拖拉出来，然后对其中所需要的字段进行进一步需要的加工处理。如对增长率在-10%~0的指标进行绿色预警，在0%~10%的指标进行红色预警，研究不同车间的占比组成，以及不同品类的车间贡献因子等。

b.生产驾驶舱

这里以化工企业的生产驾驶舱为例。生产驾驶舱（看板）是管理可视化的一种表现形式，即对数据、情报等的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目、特别是情报进行的透明化管理活动。通过各种形式如标语/现况板/图表/电子屏等把文件上、脑子里或现场等隐藏的情报揭示出来，以便任何人都可以及时掌握管理现状和必要的情报，从而能够快速制定并实施应对措施。

4.如何让业务领导直接基于生产数据快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的生产管理数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析统计结果。

可以看到轻松拖拽就可以马上完成可视化，实现快速分析。

5.如何让企业生产管理数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将生产管理数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上文所述的生产车间对比分析为例，那么通过FineBI可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如这边想把它分享给领导，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的生产车间对比分析模板点击分享给对应的Tom，然后点击确定即可。这样一来，对应的Tom登录之后就完全能够使用该模板。

最后，具体的实操，大家可以下载FineBI尝试下。

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

根据国家统计局数据：2016年中国国内生产总值（上年=100）指数为106.70；2017年1-3季度中国国内生产总值（上年=100）指数为106.90。

2014-2017年国内生产总值（上年=100）指数统计

数据来源：国家统计局，智研咨询整理

根据国家统计局数据：2016年中国第一产业（农林牧渔业）国内生产总值（上年=100）指数为103.30；2017年1-3季度中国第一产业（农林牧渔业）国内生产总值（上年=100）指数为103.70。

2014-2017年中国第一产业（农林牧渔业）国内生产总值（上年=100）指数统计

数据来源：国家统计局，智研咨询整理

根据国家统计局数据：2016年中国第二产业国内生产总值（上年=100）指数为106.10；2017年1-3季度中国第二产业国内生产总值（上年=100）指数为106.30。

2014-2017年中国第二产业国内生产总值（上年=100）指数统计

数据来源：国家统计局，智研咨询整理

根据国家统计局数据：2016年中国第三产业国内生产总值（上年=100）指数为107.80；2017年1-3季度中国第三产业国内生产总值（上年=100）指数为107.80。

2014-2017年中国第三产业国内生产总值（上年=100）指数统计

数据来源：国家统计局，智研咨询整理

大多数制造业企业几年前都开始有条不紊地收集生产过程数据了，因为这样利于帮助做企业诊断和解决生产中遇到的问题。当下，很多企业长其积累下来的大量数据，仅靠手工管理已受到局限，所以大部分企业开始引入生产管理系统来协助操作。使用生产管理系统后统计分析相关工作的效率、准确性有了明显的提高，同时还降低了企业严重依赖于个人员工经验的风险、提高了企业竞争力。那么统计分析到底有哪些功能呢？下面以智邦国际生产管理系统为例详细介绍。

1、 进度追踪分析

在智邦国际生产管理系统中，进度追踪主要通过订单进度追踪、派工进度追踪、整单委外进度追踪、工序委外进度追踪四个维度来进行的。通过各个维度来实时查看某段期间的订单核定信息、执行信息、质检信息、入库信息、付款信息、收票信息、生产进度、委外进度等的控制，来保证完成生产订单作业所规定的产品产量和交货期限指标，以免出现延期交货等不良现象的出现，提高企业信誉。

2、 物料跟进分析

物料跟进主要从缺料追踪表、废料数量对比分析、废料原因对比分析、废料明细表四方面统计。这些表单可以从物料维度实时查看生产所需量、已登记量、领料剩余数量、可用库存、缺料数量等，并可总结出废料数量及废料原因，通过物料跟进分析及时对生产过程优化和改进，进而减少废料出现，降低生产成本，减少库存。

3、 次品率分析

在智邦国际生产管理系统中，次品率分析主要包括产品不合格率分析、产品批次不合格率分析、工序不合格率分析、委外不合格率分析等，通过多维度不合格率分析，尽早发现次品率高的原因并进行有效改进，从而降低次品的产生，维护生产成本，带来直接的经济回报。

4、 计件工资分析

计件工资分析主要是用来统计分析计件工资的人员分布、工资走势以及计件工资明细表。通过这一分析能够直接、准确地反映出员工实际的工作能力，并观察不同员工之间以及同一员工在不同时间内的工作效率，从而更好的体现工资分配制度，使员工管理最大化。

5、 成本分析

智邦国际生产管理系统中，成本分析报表包括产成品汇总表、在产品汇总表、半成品汇总表、车间剩余物料表等。在整个生产过程结束后，企业需要通过汇总表实时核算成本来方便管理者及时管控，避免出现浪费和亏损的情况产生。

智邦国际生产管理系统除了有全面的统计分析工具，还可以提供全面的生产管理解决方案，结合基于对进行生产过程信息化控制和上下游信息整合的需求，以标准化的生产管理流程来运转，由生产订单驱动，通过简洁明确的操作，满足企业生产过程自动化控制和工艺管理、质量管理、部门协作等管理难题，帮助企业从根本上改变生产管理模式，提升效益。