一、产品介绍

客流统计是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。通过后端服务器算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表。用户可以在掌握监控区域实时动态信息的同时，及时得到现场准确的人数和人群流量数据，有利于管理单位更高效的组织工作，它可与第三方软件系统进行集成，为科学决策提供数据支持。

参数：支持720P、红外、宽动态、ONVIF协议

参数：采用常用联想、IBM服务器；配置根据具体项目路数报价单体现。

常用配置参考：

二、特点优势

检测精度高：创新头顶统计模型算法，多向统计客流量，人数统计准确度高达95%以上。

安装简便： 兼容市场上99%的网络摄像机，利用原有监控网络，傻瓜式安装方式。

客流统计数据分析彻底解决了光影变化造成多计算的情况；统计区域徘徊算法；排除体貌特征对统计的影响；排除人以外的所有小型物体,如背包、手捧花瓶、购物车；

设备智能化集中管理，配置简单。

可同时分辨进入及离开的客流量，最多可以识别八个方向；

使用B/S结构网络WEB版报表系统，可单独输出报表，也可集中输出报表。

系统功能丰富，如天气、短信发送、邮件发送、管理服务等等模块。

提供多种数据分析模式，同时提供开放式接口，可根据特殊需定制开发；

三、华天成报表系统

城市概况

供水综合生产能力 指按供水设施取水、净化、送水、出厂输水干管等环节设计能力计算的综合生产能力。包括在原设计能力的基础上，经挖、革、改增加的生产能力。计算时，以四个环节中最薄弱的环节为主确定能力。

供水管道长度 指从送水泵至用户水表之间所有管道的长度。不包括新安装尚未使用、水厂内以及用户建筑物内的管道。

城市供水总量 指报告期供水企业(单位)供出的全部水量。包括有效供水量和漏损水量。

生产运营用水 指在城区范围内生产、运营的农、林、牧、渔业、工业、建筑业、交通运输业等单位在生产、运营过程中的用水。

公共服务用水 指为城区社会公共生活服务的用水。包括行政事业单位、部队营区和公共设施服务、批发零售业、住宿餐饮业以及社会服务业等单位的用水。

居民家庭用水 指城市范围内所有居民家庭的日常生活用水。包括城市居民、农民家庭、公共供水站用水。

用水普及率 指报告期末城区用水人口数与城市人口总数的比率。计算公式：

人工煤气生产能力 指报告期末人工燃气生产厂制气、净化、输送等环节的综合生产能力，不包括备用设备能力。一般按设计能力计算，当实际生产能力大于设计能力时，应按实际测定的生产能力计算。测定时应以制气、净化、输送三个环节中最薄弱的环节为主。

供气管道长度 指报告期末从气源厂压缩机的出口或门站出口至各类用户引入管之间的全部已经通气、投入使用的管道长度。不包括煤气生产厂、输配站、液化气储存站、灌瓶站、储配站、气化站、混气站、供应站等厂(站)内的管道。

城市供气总量 指报告期燃气企业(单位)向用户供应的燃气数量。包括销售量和损失量。

燃气普及率 指报告期末城区使用燃气的城市人口数与城市人口总数的比率。其中燃气包括人工煤气、天然气、液化石油气三种。计算公式为：

城市供热能力 指供热企业(单位)向城市热用户输送热能的设计能力。

城市供热总量 指在报告期供热企业(单位)向城市热用户输送全部蒸汽和热水的总热量。

城市供热管道长度 指从各类热源到热用户建筑物接入口之间的全部蒸汽和热水的管道长度。不包括各类热源厂内部的管道长度。

道路长度 指道路长度和与道路相通的桥梁、隧道的长度，按车行道中心线计算。

城市桥梁 指为跨越天然或人工障碍物而修建的构筑物。包括跨河桥、立交桥、人行天桥以及人行地下通道等。

城市排水管道长度 指所有排水总管、干管、支管、检查井及连接井进出口等长度之和。

城市污水日处理能力 指污水处理厂(或污水处理装置)每昼夜处理污水量的设计能力。

年末运营车数 指年末城市用于公共交通运营业务的全部车辆数。新购、新制和调入的运营车辆，自投入之日起开始计算；调出、报废和调作他用的运营车辆，自上级主管机关批准之日起不再计入。

城市绿地面积 指报告期末用作园林和绿化的各种绿地面积。包括公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地和其他绿地的面积。

公园绿地 城市中向公众开放的、以游憩为主要功能，有一定的游憩设施和服务设施，同时兼有健全生态、美化景观、防灾减灾等综合作用的绿化用地。包括综合公园、社区公园、专类公园、带状公园和街旁绿地。其中综合公园、专类公园和带状公园面积之和为公园面积。

道路清扫保洁面积 指报告期末对城市道路和公共场所（主要包括城市行车道、人行道、车行隧道、人行过街地下通道、道路附属绿地、地铁站、高架路、人行过街天桥、立交桥、广场、停车场及其他设施等）进行清扫保洁的面积。一天清扫保洁多次的，按清扫保洁面积最大的一次计算。

市容环卫专用车辆设备 指用于环境卫生作业、监察的专用车辆和设备，包括用于道路清扫、冲洗、洒水、除雪、垃圾粪便清运、市容监察以及与其配套使用的车辆和设备。

每万人拥有公共交通车辆 指按城市人口计算的每万人平均拥有的公共交通车辆标台数。计算公式：

农业

农林牧渔业总产值 指以货币表现的农、林、牧、渔业全部产品和对农林牧渔业生产活动进行的各种支持性服务活动的价值总量，它反映一定时期内农林牧渔业生产总规模和总成果。1957年以前的农林牧渔业总产值中包括了厩肥和农民自给性手工业(如农民自制衣服、鞋、袜，自己从事粮食初步加工等)。1958年及以后，林业中增加了村及村以下竹木采伐产值；牧业中取消了厩肥产值；副业中取消了农民自给性手工业产值，增加了村及村以下办的工业产值； 渔业中增加了海洋捕捞水产品产值。1980年及以后，在副业中增加了农民家庭兼营工业商品部分的产值。从1984年起村及村以下工业产值划归工业。从1993年起取消副业，将野生动物的捕猎划入牧业，野生植物采集和农民家庭兼营商品性工业划归农业。从2003年起，执行新的国民经济行业分类标准，农林牧渔业总产值中包括了农林牧渔服务业产值。林业中增加了森林采运业产值。农业中取消了家庭兼营商品性工业产值，将野生林产品的采集划归林业。第一次农业普查以后，由于畜牧业产品年报数据与普查数据之间存在一定的差距，根据农业普查结果，对畜牧业年报数据和畜牧业产值进行了修正。2010年执行《统计用产品分类目录》， 对2009年的农业、林业产值做了相应调整。

农林牧渔业总产值的计算方法通常是按农、林、牧、渔业产品及其副产品的产量分别乘以各自单位产品价格求得；少数生产周期较长，当年没有产品或产品产量不易统计的，则采用间接方法匡算其产值；然后将四业产品产值及农林牧渔服务业产值相加即为农林牧渔业总产值。

粮食产量 指农业生产经营者日历年度内生产的全部粮食数量。按收获季节包括夏收粮食、早稻和秋收粮食，按作物品种包括谷物、薯类和豆类。其产量计算方法：谷物按脱粒后的原粮计算，豆类按去豆荚后的干豆计算；薯类(包括甘薯和马铃薯，不包括芋头和木薯)1963年以前按每4公斤鲜薯折1公斤粮食计算，从1964年开始改为按5公斤鲜薯折1公斤粮食计算。城市郊区作为蔬菜的薯类(如马铃薯等)按鲜品计算，并且不作粮食统计。1989年以前全国粮食产量数据主要靠全面报表取得，1989年开始使用抽样调查数据。

棉花产量 指全社会的产量。包括春播棉和夏播棉。产量按皮棉计算。不包括木棉。

油料产量 指全部油料作物的生产量。包括花生、油菜籽、芝麻、向日葵籽、胡麻籽（亚麻籽）和其他油料。不包括大豆、木本油料和野生油料。花生以带壳干花生计算。

水产品产量 指渔业（捕捞和养殖）生产活动的最终有效成果，包括全部海水和淡水鱼类、甲壳类（虾、蟹）、贝类、头足类、藻类和其他类渔业产品的最终产量。水产品产量是通过各级水产和统计部门逐级上报取得数据。1995年及以前，贝类中牡蛎按鲜肉计算；蚶、蛤、蛙按5斤鲜品折1斤计算。1996年以后则统一按鲜品计算。

猪、牛、羊肉产量 指当年出栏并已屠宰、除去头蹄下水后带骨肉(即胴体重)的重量。包括全社会范围内的产量。1996年以前为全面统计并逐级上报数据。1996年第一次农业普查以后，根据普查结果，对畜牧业主要年报数据进行了修正。1999年以后，国家统计局在部分地区开展了猪、牛、羊、禽等主要畜禽品种的抽样调查，并用抽样数据作为国家定案数据使用。未开展抽样调查的地区和品种，仍使用各级统计部门逐级上报数据。2007年，根据第二次农业普查结果，对2000—2006年畜牧业主要年报数据进行了修正。2008年，建立了主要畜禽监测调查制度，猪、牛、羊、禽等主要畜禽数据均以抽样调查数为法定数据。

期初(末)畜禽存栏头(只)数 指报告期初(末)农村各种合作经济组织和国营农场、农民个人、机关、团体、学校、工矿企业、部队等单位以及城镇居民饲养的大牲畜、猪、羊、家禽等畜禽的数量。数据上报方式及数据调整情况同猪、牛、羊肉产量。

农作物播种面积 指农业生产经营者应在日历年度内收获农作物在全部土地（耕地或非耕地）上的播种或移植面积。凡是本年内收获的农作物，无论是本年还是上年播种，都算为播种面积，但不包括本年播种，下年收获的农作物面积。

有效灌溉面积 指具有一定的水源，地块比较平整，灌溉工程或设备已经配套，在一般年景下能够进行正常灌溉的耕地面积。在一般情况下，有效灌溉面积应等于灌溉工程或设备已经配套，能够进行正常灌溉的水田和水浇地面积之和。它是反映我国农田水利建设的重要指标。

农用化肥施用量 指本年内实际用于农业生产的化肥数量，包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥。化肥施用量要求按折纯量计算数量。折纯量是指把氮肥、磷肥、钾肥分别按含氮、含五氧化二磷、含氧化钾的百分之百成份进行折算后的数量。复合肥按其所含主要成分折算。公式为：

折纯量=实物量×某种化肥有效成份含量的百分比

农业机械总动力 指全部农业机械动力的额定功率之和。农业机械是指用于种植业、畜牧业、渔业、农产品初加工、农用运输和农田基本建设等活动的机械及设备。农机总动力按使用能源不同分为以下四部分：

柴油发动机动力：指全部柴油发动机额定功率之和；

汽油发动机动力：指全部汽油发动机额定功率之和；

电动机动力：指全部电动机（含潜水电泵的电动机）额定功率之和；

其他机械动力：指采用柴油、汽油、电力之外的其他能源，如水力、风力、煤炭、太阳能等动力机械功率之和。

这个指标的统计数据主要来源于农机部门。

工业

工业 指从事自然资源的开采，对采掘品和农产品进行加工和再加工的物质生产部门。具体包括：(1)对自然资源的开采，如采矿、晒盐等(但不包括禽兽捕猎和水产捕捞)；(2)对农副产品的加工、再加工，如粮油加工、食品加工、缫丝、纺织、制革等；(3)对采掘品的加工、再加工，如炼铁、炼钢、化工生产、石油加工、机器制造、木材加工等，以及电力、自来水、煤气的生产和供应等；(4)对工业品的修理、翻新，如机器设备的修理、交通运输工具(如汽车)的修理等。

工业统计调查单位为独立核算法人工业企业。

独立核算法人工业企业指从事工业生产经营活动的单位。独立核算法人工业企业应同时具备以下条件：①依法成立，有自己的名称、组织机构和场所，能够承担民事责任；②独立拥有和使用资产，承担负债，有权与其他单位签订合同；③独立核算盈亏，并能够编制资产负债表。

国有及国有控股企业 指国有企业加上国有控股企业。国有企业(即原全民所有制工业或国营工业)指企业全部资产归国家所有，并按《中华人民共和国企业法人登记管理条例》规定登记注册的非公司制的经济组织。包括国有企业、国有独资公司和国有联营企业。1957年以前的公私合营和私营工业，后均改造为国营工业，1992年改为国有工业，这部分工业的资料不单独分列时，均包括在国有企业内。国有控股企业是对混合所有制经济的企业进行的“国有控股”分类。它是指这些企业的全部资产中国有资产(股份)相对其他所有者中的任何一个所有者占资(股)最多的企业。该分组反映了国有经济控股情况。

本篇涉及的其他企业登记注册类型的解释详见综合篇。

轻工业 指主要提供生活消费品和制作手工工具的工业。按其所使用的原料不同，可分为两大类：(1)以农产品为原料的轻工业，是指直接或间接以农产品为基本原料的轻工业。主要包括食品制造、饮料制造、烟草加工、纺织、缝纫、皮革和毛皮制作、造纸以及印刷等工业；(2)以非农产品为原料的轻工业，是指以工业品为原料的轻工业。主要包括文教体育用品、化学药品制造、合成纤维制造、日用化学制品、日用玻璃制品、日用金属制品、手工工具制造、医疗器械制造、文化和办公用机械制造等工业。

重工业 指为国民经济各部门提供物质技术基础的主要生产资料的工业。按其生产性质和产品用途，可以分为下列三类：(1)采掘(伐)工业，是指对自然资源的开采，包括石油开采、煤炭开采、金属矿开采、非金属矿开采等工业；(2)原材料工业，指向国民经济各部门提供基本材料、动力和燃料的工业。包括金属冶炼及加工、炼焦及焦炭、化学、化工原料、水泥、人造板以及电力、石油和煤炭加工等工业；(3)加工工业，是指对工业原材料进行再加工制造的工业。包括装备国民经济各部门的机械设备制造工业、金属结构、水泥制品等工业，以及为农业提供的生产资料如化肥、农药等工业。

根据上述划分原则，修理业中以重工业产品为修理作业对象的划为重工业，反之划为轻工业。

资产总计 指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。资产一般按流动性分为流动资产和非流动资产。其中流动资产可分为货币资金、交易性金融资产、应收票据、应收账款、预付款项、其他应收款、存货等；非流动资产可分为长期股权投资、固定资产、无形资产及其他非...

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。

经常看到有些人在汇报时会拿出一大串的数据与图表，看着很高大上而且很有说服力。

但却没人告诉我那些数据与图表是如何获取的。

不告诉我又怎么样，我可以自己找啊！今天就将他们公之于众，看你们以后还怎么装！

举个例子，为了更好的说明，我们现在假设一个竞争对手“清风”，可别以为我被收买了。

首先我们可以通过百度指数查看竞争对手近期的大致状况。

这里，系统自动给出了几个峰值，但更重要的是低谷开始上升的时候，因为对手在低谷发了力，才会出现峰值。（这里我只截了一张图，在顶部标红线的地方还可以选择查看需求图谱、用户画像等内容）

当然，百度指数很好用，但还需要配合一个更高级的：微指数（大家不要着急，文章结尾我会将这些各种工具与使用方法打包给大家）

在这个图表中，点击每一个节点都可以看到波动原因。

然而仅仅靠这个来推测波动原因还是不够的，我们还可以在百度指数那一栏，点击资讯关注

也可以看到，每一次波动对应的数据，百度指数和微指数相结合，就差不多把握住大致方向了。

但仅仅做这些，还是有点low。

我们还可以用 百 度 新 闻 与微博搜索 （对手任何发动顾客做的事，都会在微博体现）， 网络 广 告 监 测 数 据 与 新 闻 监 测 数 据，以竞争对手品牌名为关键词搜索，看竞争对手用付费媒体做了哪些事，用用户口碑做了哪些事。

然而我们忘了一件事……

微信！

不担心，这个直接用搜狗微信搜索就可以了

然后全部是公号文章，再加一个工具：新榜，直接就可以看出每篇文章或公号的影响力有多大，还可以实时监测操作、对比分析等。

然而以上这些学会了也没啥用，用这些工具得出来的东西于你而言顶多装一下格调！

土鸡瓦狗！

带不来实质性的改变与效果，下篇文章带大家在这些基础之上来一些更深层次的东西。

谢谢大家的阅读，我是王不留，一个营销人，致力于推动营销科学化、理性化。

只是对政府的债务进行了简单的分类，而对其他的存量信息并没有作出统计。也并没有建立一个体系能够详细地描述流量和存量，所以，在核对政府的财政状况时，我们的依据只能是财政的收支情况，加大了预测风险的难度。现行的统计制度已经不能与时俱进，其中出现了很多不全面、不协调、不统一的问题，由于这种制度的不完善，导致了一些统计数据质量非常差。

我国现在财政统计数据汇总都是依靠政府的财政总预算，然后对这些数据进行分析整理，就行成了最终的财政统计数据。但是，对数据进行汇总的目的并不是为了体现出各级政府的财政状况，主要目的是反映出资金的使用情况。财政统计不单单是为了为政府的管理和决策作出贡献，财政统计也对非政府有重大的意义，如果政府正在转型期间，这个特点就尤其突出。除此之外，我国现在的财政统计主要是为政府部门服务，先为政府服务，再为企业服务。

会计核算资料是进行统计的基础，但是我国现行的财政统计都是根据合理政府的数据进行的分析预测，这样的数据就很难再做进一步的加工处理。我们可以根据政府的财政统计的方法，对政府的收入和支出进行分类。现在，我国的预算收入的分类也很不标准、不统一。我们也可以根据这个对预算制度进行明确的分类。否则，分类不清晰，就会造成统计的内容非常单调，统计的数据质量也非常差。

我国的财政统计是以各级政府为核心，采用“政府优先”的原则，这就导致了财政统计不能形成一个完整、统一、协调的管理体系，而且，财政统计的分类也不明确，也没有一个统一的统计指标，不能够完整地把统计数据展现出来。财政统计是 一种宏观核算工具，它的目标模式是货币基金组织，具有重大的意义和价值。财政统计核算的是财政业务，它的内容涵盖了全部的政府业务，很好地弥补了我国财政上的不足，有利于财政管理的建设和发展。

对现行的财政统计方法进行改革势在必行也是迫在眉睫。对于统计方法的改革包括以下几个方面：第一方面，加快抽样调查的进度，把统计报表做到精致，要更多的采用抽样调查的方法，这是我国现在统计制度改革的必然趋势；第二方面，提高统计设计的水平。必须使统计调查制度拥有更加广阔的覆盖面，能够适应时代的前进和发展；第三方面，使统计调查体系更加具有协调性、统一性，使各个调查体系能够默契配合；第四方面，使统计数据和企业之间默契配合，一份统计数据不能够由很多单位同时提供，否则，统计数据就丧失了权威性。

很多人不在意统计的基础工作，但是，要知道，千里之行，始于足下，如果统计的基础工作都做不好，那么其他的工作就不可能完成好，这是统计工作的基础。要想做好统计的基础工作，必须做到以下三点：第一，规范统计数据的采集，不断地完善各种统计制度，第二，规范统计数据的处理；第三，规范统计数据的审核。

要想使统计数据的质量有一个提高，必须要强化执行力度。做到“两手抓，两手硬”。我们不仅要完善统计制度，还要增强统计的执法力度，这两方面必须有机地结合在一起，不能顾此失彼，只有两方面能够统一在一起，统计数据的质量才会有所提高。对于数据，不仅要进行完整的统计，还要进行全面的评估。我们可以采用抽样调查的方法估计总量指标的准确性，还可以采用回归的方法测试数据是否可信，这样就可以使统计数据的质量进一步提高。

我国现行的财政统计管理体系存在着很多的弊端，这使得统计工作很难高效地开展，严重影响了统计数据的质量。所以，我们必须建立一个更加全面统一的财政数据管理体系。可以采用垂直模式，县和乡先起带头作用，逐一地向下级分配，对下级进行补助，这样就可以有效地平衡各地的财政，财政数据的质量也会提高。

下面2个图统计的是一个正规的生活网站，男女基本上5:5。无手机版，只有PC版，但是手机访问PC也无大碍

从统计结果看，说明2点：

（1）手机用户访问占90%，也就是，PC真的大势已去。

（2）在手机访问中，用的最多的是QQ手机浏览器。

（3）下图统计的是有点低俗（含GAY成人内容，访客以男性为主），这也是百度打击的重点，当然这不是本文讨论的重点）内容的网站。

网站有PC版和手机版，使用cnzz代码，下图直接统计的是手机版。 。

从结果看，手机版仍然占据主流。这里有2个现象：

（1）Safai占主流，说明，本站访客主要来自苹果用户，换句话说，访问本站的用户使用iphone手机多。

（2）和上面相比，QQ浏览器大幅下降，UC浏览器上升。

如果大家使用QQ浏览器或者微信都知道，通常你访问一个网址，QQ浏览器经常会提示网址含色情内容，会进行拦击。

所以，在这种情况下，用户多会切换到UC浏览器。

来源：seo篇章

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

非常高兴你能点开这篇文章，这意味着我又能多认识一位渴望知识、追求上进的朋友。

上篇文章我们讲解了通过各种途径获取假定竞争对手数据的方法，本篇文章，我想要讲点更高级的。

用中国互联网平台-网站分析，可以查看各个行业巨头的数据

这样当然是不够的，看完各个巨头之后，选取出目标。

我们再用 Alexa，查询目标网站的月 IP、月 PV，并与之前，与行业其他巨头对比。

用百度关键词规划师+淘宝关键词搜索分类行业需求，看品牌 Logo、Slogan，以及做的事，是否吻合行业需求。

（也就是品牌形象、品牌理念、品牌行为）

百度规划师与阿里指数相结合便可得到行业顾客数据与受众需求。

这样，当你想进入一个领域时，经过这样一轮分析，可以更稳一点。

当顾客真有需求时，通常会去淘宝，然后我们在终点等着他们：淘宝生意参谋-关键词查询

这篇文章用起来可能有些烧脑，但用好了百度关键词规划师、阿里指数与淘宝生意参谋搜索词查询

这一套工具。不敢说天下无敌吧，起码能看穿一切行业的本质了（因为是目标消费者亲口告诉你的）。

本篇文章结束。

我是王不留，一个营销人，致力于推动营销科学化与理性化。

需要上篇文章与本篇文章的数据挖掘工具集和使用方法的朋友，我已经为你们打包好，谢谢您的阅读

随着互联网的不断普及，企业对于互联网的利用已经越来越普及化了，cnnic公布了截止2016年12月互联网营销数据，下面一起来看看吧！

来自cnnic的统计，截止2016年12月，利用互联网开展营销推广活动的企业比例为38.7%。互联网已经成为企业不可或缺的营销推广渠道。

企业对于互联网开展营销的比例不断增加。随着企业品牌推广意识提升、电子商务日益普及，以及中国互联网广告市场逐步规范，互联网营销市场仍有很大的增长空间。

在开展过互联网营销的企业中，通过移动互联网进行营销推广的比例为83.3%。移动流量高速增长，更多企业选择通过移动互联网进行营销推广。

在各种移动营销推广方式中，微信营销推广使用率最高，为75.5%。企业移动官网为54%，移动搜索营销推广为50%。

通过上图可以看出，移动营销的重要性，微信推广已经上升至第一位，企业对于微信推广的认可度已经越来越高，而移动官网，和移动搜索引擎推广也开始发力，从整体上来说，移动推广已经开始进入一个稳定期。

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可以说现在智能手机市场上仅存的两大系统就是安卓系统和苹果的iOS系统了，而最近几年关于这两款系统哪一款更好的传言也一直都没有消停过，有说安卓更加开源的，有说iOS用起来更流畅的，那么，时至今日，两方依然是谁也说服不了谁，既然如此，咱们不是正处在大数据时代吗？那么咱不妨用数据来说话好了。

近日，数据调研机构Kantar公布了2018年第二季度全球各个市场上，智能手机所用系统占比情况的统计数据，从该数据中我们可以非常详细的看到各个市场上安卓用户和苹果用户各自所占的比例，以及二者相对去年同期的增减比例。

数据显示，在苹果的大本营美国、日本、英国和澳大利亚市场上，苹果手机所占的比例较高，均超过了30%，而其中日本的苹果手机比例竟然超过了40%，达到了42.9%，几乎以一己之力打平了全球所有的安卓手机厂商。

不过于这些国家情况不同的是，在中国，苹果手机的占比却低了许多，只有19.4%，而且跟去年同期相比，还下降了2.1个百分点，这样看来苹果手机在国内的用户量下降的还是比较明显的，很显然，这跟国产手机厂商们的崛起有着不可分割的关系。

放在几年前，或许很多人都会觉得国产安卓手机跟苹果手机分属不同的档次，二者之间根本就构不成竞争关系，但是现在情况明显不同了，国产四大品牌华米OV中，除了小米之外，另外三位都已推出了四千以上档位的中高端机型，而这些机型在很大程度上对苹果的iPhone 8系列以及iPhone 7系列构成了巨大的威胁，这也直接导致了这两个系列目前的销量不佳。

所以现在国内市场上，苹果卖得最好的手机不是用户群体本应该最大的iPhone 8系列和iPhone 7系列，反而是最贵的iPhone X销量最好，而随着华为和OPPO推出了跟iPhone X同样价位的保时捷定制版以及兰博基尼定制版，或许苹果手机的市场占比还有可能一降再降，而这可能也是苹果今年准备推出廉价版iPhone X的原因之一吧。