近些年来，国内一些稍微注重商业运营的商场也开始使用上客流分析决策系统来获得重要的客流数据信息，以帮助企业提高管理的绩效和经营决策的科学性，并在激烈的商业零售竞争中直接受益。也有不少的零售企业也存在质疑商场客流分析的意义又何在？

客流分析是十分重要的市场研究手段，特别是在商业企业进行经营分析和管理决策前必须进行的重点环节。很多商场企业认为每天从销售数据当中也可以获取的来店客流量，但这里有一点是可以肯定的是客流量和销售数据是两个决然不同的数据，往往凭经验和销售数据所得到的客流量也是不完整的片段数据，永远达不到经营者的要求，在经营决策的面前显然参考价值也是相当有限。

因此，在商场客流分析的使用过程中，我们总结出有以下12个作用：

一、客流量变化和经营决策分析：实时获取进出商场人数、各区域滞留人数、顾客平均滞留时间、各楼层客流分布等等数据，结合POS系统，更可以计算出商品成交率、平均客单价等重要指标

二、通过滞留人数、人均滞留时间，分析客人来店消费时间是否合理：通过客流分析决策系统提供的不同区域顾客平均滞留时间，对商场内部客流进行分流和疏导，确保顾客在疲劳度时间范围内愉快的进行购物，进而提高商场总体效益和平均单位销售额。

三、为商场经营管理提供数据依据：根据商场不同通道客流比例以及商场客流繁忙时段的变化，可以灵活的调整促销活动的区域和时间。

四、建立长期有效的客流数据，对特殊时段、节假日同期进行横向客流对比：可以通过对比（天、周、年、假节日、店庆活动）等特殊时段长期有效的客流数据，才能为商场管理者找出细微的客流变化。

五、通过客流量统计来对营销、促销活动进行有效评估：不同的经营单位，其市场定位、商圈环境、竞争环境、促销活动安排等都是不同的，但都可以借鉴客流量的变化和销售额与成交率的关系的相应分析对经营管理过程中的优缺点进行总结。

六、 结合天气，了解天气变化对客流量的影响：商场平时的的人均消费金额和人均滞留时间相对比较稳定，但在降雨气候的情况下，我们可以发现这个时候的客流量是比平会多出多个滞留时间高点。

七、对比集团内部不同分店之间的客流量：建立多级客流指数的客流分析管理，可以对比相同城市不同区域内的客流量，也可以对比不同城市的客流情况。

八、建立商圈、地区客流指数：为同一商圈大部分商场安装了客流分析系统后，就可以建立商圈或某地区的客流指数，对低于平均客流量的商场，可以适时调整商品结构，或增加促销力度。

九、通过客流量的统计对进出通道设置的合理性进行调整：将不同楼层的客流量提供给经营者，使商场楼层经理也能充分了解自己所管理楼层的客流变化。

十、根据客流变化，可以有效分配物业管理、降低营运成本，提高服务质量和服务效率。

十一、客流变化和VIP管理：根据VIP会员消费总人数、消费金额，可以了解VIP占总客流的比例、VIP消费额占总销售比例、VIP消费力、普通顾客消费力等。

十二、对客流高峰期提前进行客流预估：对节假日及店庆等高客流时间，提前预判客流变化，客流量的统计以及商场滞留人数的变化，可以随时了解客流密度，对超正常客流进行一定的限制，预防突发安全事件发生。

商场客流分析决策系统以帮助企业提高管理的绩效和经营决策的科学性，并在激烈的商业零售竞争中直接受益。在不久的未来，相信客流分析将会普遍得到各大商场的高度重视，并在商业零售企业的营运管理和决策中发挥越来越重要的作用。

当今时代已经进入了移动互联网时代，也就是我们通常所说的大数据。那么大数据时代有什么特点，下面济南优就业IT培训的小编来为大家介绍一下大数据崛起的特征。欢迎大家阅读，供您参考。

1.移动互联时代，数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据

即便是在“摩尔定律”——每18个月芯片性能将提高1倍——的支撑下，硬件性能进化的速度也早已赶不上数据增长的速度，并且差距越来越巨大。

1分钟之内，新浪微博发送数万条微博，苹果应用商店下载次数以万计，淘宝卖出了几万件商品，百度产生了百万次搜索查询……所有这些行为都由海量的数据来呈现。

在去年12月12日电商的促销期，淘宝网推出“时光机”——一个根据淘宝买家几年来的购买商品记录、浏览点击次数、收货地址等数据编辑制作的“个人网购志”，从而记录和勾勒出让人感怀的生活记忆。背后，是基于对4.7亿淘宝注册用户网购数据的分析处理，这正是大数据的典型应用。

随着传统互联网向移动互联发展，全球范围内，除了个人电脑、平板电脑、智能手机、游戏主机等常见的计算终端之外，更广阔的、泛在互连的智能设备，比如智能汽车、智能电视、工业设备和手持设备等都连接到网络之中。基于社会化网络的平台和应用，让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据。

互联网搜索引擎是大数据最为典型的应用之一。百度日处理数据量达到数十PB，并呈现高速增长的态势。如果一张光盘容量为1GB，这相当于垒在一起的几千万张光盘。微软Bing(在中国为必应)搜索引擎，一周需要响应100亿次量级的搜索请求。通过和Facebook的合作，每天有超过10亿次的社交网络搜索请求通过Bing来处理。

短短的18个月，中国移动互联网流量增加了10倍。中国工程院院士邬贺铨说，随着社交网络的逐渐成熟、移动带宽迅速提升，更多的传感设备、移动终端接入网络，产生的数据及其增长速度比历史上任何时期都要多，互联网上的数据流量正在迅猛增长。邬贺铨认为，在云计算、物联网等技术的带动下，中国的移动互联网已经步入“大数据”时代。

而根据市场调研公司IDC的报告，全球信息总量每过两年就会增长一倍，2011年全球产生的数据总量为1.8ZB(1ZB约为百万PB)，相比2010年增长了1ZB，相当于全球历史数据总和。

继云计算后，大数据(big data)成为信息技术领域最为热门的概念之一。

2.大数据有四个特征，最重要的是获得洞察力和价值

在IT业界，有人把大数据产业定义为：“建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业”，或者如IT巨头概括大数据战略为：“致力于让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力”。

“总之是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。”微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士接受记者采访时说。

虽然有多种解读，但业界一般认为，大数据有四个“V”字开头的特征：Volume(容量), Variety(种类), Velocity(速度)和最重要的Value(价值)。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。张亚勤说，IT业界所指的数据，诞生不过60多年。而一直到个人电脑普及前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号，并未形成数据。几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。

张亚勤认为，尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。

Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。互联网时代，各种设备通过网络连成了一个整体。进入以互动为特征的Web2.0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络获取信息，还成为了信息的制造者和传播者。这个阶段，不仅是数据量开始了爆炸式增长，数据种类也开始变得繁多。

“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的‘关联性’，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断。”张亚勤说。

Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。数据的实时化需求正越来越清晰。对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS(基于位置的服务)应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近……

张亚勤说，如今，通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时——这意味着小于250毫秒——的方式呈献给用户。

“但比前面3个‘V’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。”张亚勤说，大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。

百度相关专家认为，就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价值的数据相对越少。

“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZB、PB最终变成一个比特，也就是最后的决策。这才是最关键的。

3.云计算和大数据是一个硬币的两面,大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革

如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。

“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元;但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。

目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。

大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。”张亚勤说。

在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域。在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。

在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。

IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。

投资：

投资是市场经济的重要组成部分，也是配置资源的重要手段和过程。项目投资的形成与决策，要以大量的数据为核心进行分析。数据分析的质量如何，对于项目的成败至关重要。很明显，对大量的数据进行分析，仅靠人脑是很难实现的。计算机技术的迅猛发展是为解决这一问题提供了更多的途径，我们可以把先进的投资理论、分析模型与计算机技术相结合，使复杂的数据处理和数据分析过程变得简单易行，从而使计算机技术成为项目投资决策过程中强有力的支持工具，并使的投资决策更具科学依据；

投资数据分析的研究领域可以小到一个计划、一个想法的简单数据分析，也可以大到对一个大型投资项目、一个跨国公司价值复杂的评价与管理设计。

那什么是量化投资数据分析：

理解数据分析与企业经营的关系、了解企业经营决策的内容、掌握经营决策的方法；通过数据分析为企业的经营管理决策提供决策依据，让企业的管理决策更理性、更科学、更合理；通过数据分析，更有效地利用有限或更多资源，实现高额投资经营回报。市场营销和生产、采购、预算及运营评估中，数据分析主导方向性的参考；包括但不限于生产战略性、产品、产品价格、产品销售、采购、全面预算等决策，决策企业经营；

首先，与传统的投资相比，量化投资数据分析借助于计算机完成大量的数据整理与计算工作，不仅科学方法建立数学模型、进行相关模拟运算、保证了数据采集的科学性，并解决了以往手工计算带来的种种不便，大大节省了时间，提高了工作效率；

其次，与传统的投资分析相比，量化投资数据分析侧重于对数据来源的真实性、数据采集科学性的研究和分析，并且贯穿于投资管理的各个环节。我们知道，现代企业管理理念认为：投资的核心在于管理，管理的核心在于决策，决策的核心在于数据。数据采集是进行投资分析的前提和基础，数据采集的准确性直接关系到投资分析是否具有科学，是否具有价值。在量化投资数据分析理论中，所有相关的数据均依照项目历史数据及信息可获得性大小，从定性与定量分析人寿，通过数据采集和整理、模具建立、数据预测及估算等科学步骤来展开分析；

第三．与传统投资分析相比，量化数据分析投资涉及的投资数据分析范围不仅包括对于传统投资项目的数据分析、对于不确定性条件下投资项目的数据分析，还包括了对公司价值管理的数据分析和模型运用，其他=范围远远超出了项目本身所涉及的相关数据分析内容，并将贴现现金流法拓展至拟建项目与已建项目的投资管理与价值创造，具有较强的理论性与实务可操作性；

第四，与其他学科相比，量化投资数据分析要求专业数据分析人员（数据分析师）能够具备综合素质与能力，并能够把握包括统计学、数量经济学、财务管理、金融、法律等学科相关内容，是一门适用性较强的边缘学科。

什么是数据分析报告：公共安全管理的“论述题”

数据分析报告在社会不同行业、不同用途中的概念各有不同，其内涵与数据研判、比对分析也多有重叠。

本文仅针对公共安全管理领域，区别于警务实战中的数据建模、比对碰撞、数据关联、情报研判等应用，对公安数据分析报告做如下定义：公安数据分析报告是指在公共安全管理领域，通过对事物多维数据的全方位分析，揭示发现事物产生和发展的深层规律，服务于各项公安事物的评估、决策和研究等需求的数据应用形式。

如果将公安大数据中的关联分析、碰撞比对、数据建模看作是以求得答案为目的的选择、填空和问答题，那么数据分析报告更像是论述题。

与上述实战应用相比，数据分析报告更注重分析过程，以得出更加科学的研究结论。

以实有人口数据为例，人口数据库一般由6-8个数据表的100余个数据项组成。不仅包括常见的姓名、身份证号、住址，还有迁出(迁入)时间、迁移原因、学历、工作、家庭、原住地等数据。

一份详细的人口数据分析报告，可以分析不同时间地点，基于不同原因的人口变化趋势，其背后反映了经济社会发展的宏观环境和政策的变化。

比如新城区的人口迁入数据，反映了新城区建设吸引外来人口的趋势和效率;重点学区房屋实有人口变化幅度，反映了稀缺教育资源对群众购房定居选择的影响程度等等。

总之，公安数据分析报告的目的不同于实战中的数据比对碰撞，重点不在于得出某个具体答案，而更侧重于分析本身和由此得出的结论，用于支撑宏观决策，研究关于公共安全管理的宏观形势趋势。

决策分析支撑：数据分析报告作用日益凸显数据时代的公共政策制定，离不开全面的数据分析。而自媒体时代也使得政策施行过程中，一份有说服力的数据分析报告，可以起到事半功倍的宣贯效果。

我们曾经以某市重点中学搬迁政策的执行为例进行了数据分析实验。由于城市发展需要，政府制定了将某重点中学搬迁至新区的政策。在政策实施之初，出现了部分群众不能理解和反对的情况，致使搬迁无法按时实施。

本文仅从公安数据分析角度，谈谈数据分析报告在类似政府决策执行中的应用探索。

其实，笔者分析了原中学驻地的交通和人口相关数据，形成了如下报告和结论：该区域集中了重点小学、初中和高中，单位面积的在校生密集度远高于其他区域。

从交通数据看：在放学高峰时段，其他路段平均每车行驶单位距离用时约为0.2分钟的情况下，而该路段平均每车用时约15分钟，75倍于其他路段。即使平均到全天，该路段平均过车用时仍然是全市平均值的10到20倍。

交通压力过大制约了目标道路作用的发挥，降低了区域生产生活效率，也增加了全市平均交通成本。

从“一标三实”实有房屋、实有人口数据看，在校生多造成区域人口流动较大，暂住陪读人口占比远高于其他区域，流动商贩集中，而作为老城区，该区域功能性建筑和基础设施远远不能满足需求，从“实有房屋”数据分析，被用于经营的社区住宅占比较高，导致管理成本增加，安全隐患增多。

类似的宏观决策从制定到执行，会综合经济社会民生等海量数据及分析，公共安全领域的数据分析作为不可替代的组成部分，无疑将起到重要作用。

因此一份多维度分析、全面详实、有所侧重的数据分析报告，一方面有力支撑政府决策前的调研研判，另一方面又可以在政策制定后的宣贯执行中更好地支撑说明。

公安机关在大数据应用研究、探索和实践过程中也发现了不少问题，成为制约公安大数据深度应用的瓶颈，并且在一定程度上挫伤了基层科所队对大数据应用的积极性。其中主要表现以下几个方面：

一是对大数据的认识上有偏差。

大数据应用的基础是数据自身所蕴含的价值，需要考察数据的“价值比重”，因为对于价值比重较低的数据会极大地耗费数据清洗、处理和运算资源，投资回报率很低。

因此对于公安机关来讲，并非数据越多越好，而是需要对数据的价值进行预先评价和甄别。公安机关管控和服务的对象主要是人，把“人”管好了，服务好了，社会也就好了，因此数据价值评价的标准首先是数据是否能够和人产生关联，以及产生关联的代价。目前很多公安机关在大数据应用中，不加甄别地把互联网上的很多数据直接来用，消费了宝贵的数据运算资源，反而起到了事倍功半的效果。

二是与人直接关联的数据资源较少。

当前公安机关所掌握的数据资源，除了人口库、机动车登记数据库等相对静态的数据外，还有机动车卡口采集、实名制住宿乘车（机）记录、上网行为、手机MAC地址采集等数据，其中车辆号牌、实名制登记等数据虽然可以直接关联到人，但对于一个公安机关重点打击和管控的对象来讲，完全可以通过套牌、冒名等手段进行躲避，使我们无法采集到真实的数据，且数据采集的范围受到很大限制。

而上网行为、手机MAC数据具有采集范围广、采集成本低、真实性高等特点，但又很难与人进行关联。

三是视频图像等非格式化数据无法直接参与大数据运算。

公安机关掌握的众多数据资源中，覆盖最广、信息最丰富、规模最大、采集成本最高的是视频图像资源，但由于视频图像数据是非格式化数据，无法直接参与大数据运算和处理，还需要传统的人工方式和人海战术进行查看和甄别，不仅极大地降低了大数据的应用效能，也造成了极大的资源浪费。

四是大数据应用层级还比较低。

不少大数据应用还仅仅停留在信息组合查询和对数据的宏观统计分析上，如本月发生了多少起案件、分布在哪些区域等等，并以数据可视化的方式在中心大屏上呈现出来，看起来很高大上，实际上对公安业务产生不了多少实战意义。

公安大数据应用的目的是要通过大数据的分析把关注的目标具体到某个人和未来可能会发生的某个事件，从而形成以“人+事件”为核心的分级分类管控和预测预警机制，做到先发制人，掌握社会治安防控的主动权和主导权。

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

普遍的定义认为，统计学是关于数据的科学，研究如何收集数据，并科学地推断总体特征。大数据和统计学还是存在一定区别的，其一是数据分析时不再进行抽样，而是采用population（n=all）；其二是分析方法，侧重所有变量之间的相关性，而不再根据背景学科理论筛选变量，进行假设检验。

现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了。

普查和抽样调查是传统的两大数据收集方法。普查不需要统计学方法进行推断估计，因为通过普查，已经取得了所有个体数据和总体的实际分布，这也是为什么人类开始懂得计数就开始进行普查。抽样调查是利用抽样理论解决如何科学设计样本，取得样本个体数据，并科学地推断总体分布及特征。无论是普查还是抽样调查，其核心问题之一是要取得准确的“个体数据”。但在大数据时代，一切皆可量化，一切皆可记录，如何利用更全面、更及时、更经济的网络电子化数据，以及通过对这些数据使用新的分析及挖掘技术，产生新的见解和认识，是我们面临的重大机遇。

大数据的应用可以说是在减少人类处理数据时带入的主观假设的影响，而完全依靠数据间的相关性来阐述。而由于消除人为因素带入的误差，已经分析人员作出假设的限制（如果教育背景和保险购买额是相关的，而分析人员没想到，那这个结论就不会被分析出来，这在实际案例中是很容易发生的，大数据的核心也就在于它能更充分的发掘数据的全部真实含义。

在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇，有可能会产生新的思想、方法和技术。

西线学院培训机构提供良好的教学环境，良好的师资以及行业资源，使得西线学院教学永远都是跟随行业进步的步伐。说了这么多，其实就是想让你更加了解大数据。如此优秀的资源和别人望眼欲穿的实习机会，再不行动就要被后来居上的技术人员拍死在沙滩上了。

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。

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。

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

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。