最近很多同学咨询新手如何入门数据分析的事情，虽然网上类似的文章不少，但还是根据同学们的问题作了梳理回答。本文主要从职业选择角度解析数据分析适合的人群以及入门所需的基本准备。准备投身于这行的年轻人们，你真的想好了吗？我说的不一定对，Just do yourself！

关键词：职业选择、数据分析入门 、准备

1. 我适合数据分析吗

很多人选择大数据行业，选择数据分析更多看到的是这个岗位前景不错、薪资待遇也不错，各种培训让人看起来事情也挺简单。往往没有对岗位和自身进行合理评估，真正在求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许完全不一样。

其实在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？ 知己知彼百战不殆，在做职业选择或者机会选择时可使用SWOT分析模型，更好的认识自己 。

SWOT：优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）、威胁（Threat）。其中，优势与劣势是对自身条件的分析，机会与威胁是对外部环境的分析。

一、 个人优势与劣势分析（不限以下）

对于个人的评估，可以自己进行，也可以邀请朋友家人协助。全面客观的判断自我，对职业选择尤为重要。

1、职业爱好 ：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗

2、思考能力 ：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开哦

3、学习能力 ：数据分析与IT行业一样，是需要持续保持学习状态的，这你能坚持么

4、沟通合作能力 ：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作，这你擅长么

5、性格 ：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？

对于你的缺点和补足： 你可以考虑改进使之不再成为短板，比如学习数据分析的基本原理、技术、工具，但是兴趣、性格方面呢？或者放弃你技能不擅长的职业。

二、 行业机会与威胁分析（不限以下）

根据自己的优点和缺点，选择几个你感兴趣的行业和职业进行分析，了解他们的机会和威胁。所谓，“男怕入错行，女怕嫁错郎”，有前景的行业和职业对于个人选择来说有很大的影响。下面以大数据行业——数据分析岗位为例：

1、行业情况 ：毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务职能领域

2、企业情况 ：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么

3、岗位就业情况 ：只要你练好真本事，数据分析师是个高薪职业哦，而且人才缺口较大

4、岗位要求 ：需要发现问题、分析问题、解决问题的能力，你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案，一切不产出效果的数据分析都是耍流氓

职业选择： 充分评估行业岗位及自身情况，扬长避短，选择自己喜欢擅长且有“钱景”和“前途”的职业，自测后，数据分析还是你的菜么？

2. 我需要准备什么

如果在做完个人SWOT分析之后，你毅然选择数据分析工作。那么恭喜你，你离21世纪最赚钱的职业之一已经不远了了，吼吼。

想要做好数据分析真的需要掌握多方面的知识和技能， 主要分软+硬两大实力 ，软实力还包括沟通能力、表达能力、设计能力等；另外业务理解能力需要逐步积累。那么， 对于入门， 可从 思维、心术、理论、工具四方面进行训练和事先判断 。思维和心术主要靠性格和长期训练积累，下面主要介绍大家关注的理论和工具。

一、 我要看什么书？

数据分析需要具备多方面的理论基础，比如基本的数据分析知识：统计、概率论、数据挖掘基础理论等；基本的商业常识：营销理论、战略管理等；数据处理知识：数据库、数据结构等。

但是对于新手而言，这实在是信息量太大了，所以在此阶段，能清晰地知道数据分析能解决什么问题、需要什么方法论、需要掌握什么基本技术及原理足够。 记住，我们是入门，懂得常规知识并能找到基础的工作是我们的目标。

书籍推荐：

《统计学》——扎实统计基础

《谁说菜鸟不会数据分析》——了解基本知识、工具填写图片摘要（选填）

《数据分析：企业的贤内助》——了解分析方法、案例

《金字塔原理》——训练思维能力

二、 我要学什么工具？

为什么很多人学了Pyhon、Hadoop、R、Spss，依然做不好数据分析。

数据分析 最关键的一定是理解业务的能力以及整理分析思路的能力 ，其次才是动手能力，也就是驾驭工具的能力。至于工具，不论黑猫白猫 能 解决问题就是好猫 ，不是说Hadoop就比Oracle强，pyhon就比spss厉害，不同的场景不同的背景对工具的使用也不同。

鉴于新手，推荐首先学习Excel+Sql+PPT，Excel的简洁和强大无需多说了，小规模的数据处理、分析、展示都可以搞定，对于稍大点规模的公司而言，Sql是必备的取数技术，没有数据源就等于是无源之水，所以数据查询和处理能力一定要具备。那为什么还要PPT？数据分析师很多时候的产出是分析报告，那么PPT的展示能力就格外重要，如何将你的结论简洁直观的传递给你的受众，是必备的能力。

工具推荐： Excel+Mysql+PPT

三、 还要准备什么？

磨砺心志，主动寻找实践机会，优秀的数据分析师一定是主动发现问题、解决问题并扛得住压力的。

人生是漫长而持续的过程，不必太计较眼前的得与失， 如果方向对，慢点也是快。

谨以此文，献给在路上的年轻朋友们!

文末彩蛋

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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。

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。

给大家整理一下本年度一些优质的文章，根据大数据相关的知识点一个个整理的，整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。

AI时代就业指南

未来已来：AI时代就业指南

AI时代就业指南：计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？

AI时代就业指南：数据科学人才成长之路

AI时代就业指南：Java 程序员如何转行做大数据？

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AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路

AI时代就业指南：数学专业，你看不见的前尘似锦

AI时代就业指南：数据挖掘入门与指南

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AI时代就业指南：作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？

大数据

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数据分析

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SQL

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Python

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Hadoop

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【课程】大数据实战工具Spark

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数据挖掘/机器学习

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【路线图】Python数据分析和数据挖掘学习路线图

【路线图】机器学习路线图

【资料】近200篇机器学习&深度学习资料

【学习群】大数据-机器学习

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针对想要自学数据分析的小伙伴们，科多大数据给大家分享一位数据分析小白的自学之路。

作为数据分析的小白初学者，在开始正式学数据分析前，肯定都想先看看别人学习的经验。我的大概情况是，目前研二通信专业，本科专业测控，由于种种原因，对数据分析比较感兴趣，于是开始了独自摸索过程，这里总结我自学数据分析2个多月的经历。希望能给后面的初学者带来一些启发。

一、数据分析师的方向

先选择了正确的方向，再朝着这个方向努力是学习一个新领域的正确姿势，因此开始正式学习前，我首先查阅了大量资料，了解数据分析分为哪些方向，并明确自己想往哪个方向走。

1.数据分析的方向分类

数据分析可分为两类：一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。（总结了@路人甲大神的说法）

2.数据分析的行业分类

1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，是数据分析师理想的成长平台。

2）其次是咨询公司。相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。3）再次是

3）金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。4）最后是

4）电信行业，（移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。

3.确定自己的方向 由上可知数据分析大致分为两类：偏重业务和偏技术路线的，明显偏技术路线是很难速成的，鉴于我今年9月份要开始校招找工作，且自己对产品向很感兴趣，因而我选择了更偏向业务的数据分析。此外，自己最感兴趣的行业是互联网。

基于以上确定了我的最理想职位：互联网公司的偏向业务的数据分析。

此外，为了了解公司对该职位的最新要求，招聘数据分析实习生的互联网公司我都进行了网申，我知道以自己两个月所学还不能满足职位要求，只是为了做了一下笔试题，从而了解公司的数据分析到底偏重哪些技能，并进行有针对性的了解相应的知识。（目前我做过了阿里、京东、美团的数据分析实习生的笔试题，觉得这是个了解公司数据分析岗位最新要求的有效方法）

二．我是如何学习的？

结合公司的招聘要求，我是按照以下几个部分进行学习的：

1.统计学学习。

统计学是数据分析的基础，因而我选择从这个开始学习。

已有基础：大学我学过概率论统计学这门课，学的还不错。

看完书籍：《深入浅出统计学》、《从零进阶！数据分析的统计基础》

花费时间：共计11天每天上午3个小时，一共33个小时。

推荐书籍：《从零进阶！数据分析的统计基础》

推荐理由：

前面很多高赞答案推荐《深入浅出统计学》，因而开始的时候我选用的这本，已将整本书看完，感觉重点不够突出，太过啰嗦以至于浪费时间，逻辑不是很连贯，尤其是假设检验那一章写的太绕了，后来又入手看完了《从零进阶！数据分析的统计基础》这本书，这本书每一节有相应的少量习题和配套答案可巩固，逻辑和重点都非常清晰，有了对比之后，强烈建议和我一样的小白初学者使用《从零进阶！数据分析的统计基础》这本书！

知识巩固：每看完一章，我都会进行总结梳理一章的内容，这样可以让知识结构化；此外，由于统计学有很多概念，都很生涩，为了加深印象，我列出了很多诸如置信水平、区间估计、假设检验、P值等概念，做成了几张图片，偶尔就给同学发过去，让她随机挑选一个，然后我再用通俗的语言给她解释下这个是什么东西。（这样做的好处既能加深自己的印象，又能模拟面试官的提问。一举两得。）

2. EXEL看完书籍：《谁说菜鸟不会数据分析》

共计时间：这个相对来说不怎么耗费脑子，而且鼓捣图表比较好玩，很有成就感。因而我是每天吃完下午饭后进行学习Excel，因为这个时候我的学习效率相对较低（比较高效的时间段，我用来学习Python）。EXcel学习共计13天，每天晚上7点到9点2个小时，共计26个小时。

读完感受：这本书不错，内容比较详细，且书中介绍了数据分析的一些常见方法，并重点介绍了EXEL的数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作的内容，自己感觉比较适合我们初学者，可以先根据这本书学习EXEL。

巩固提升：由于菜鸟这本书对函数部分设计的比较少，所以我又跟着大神的专栏进行了学习，感觉这几篇文章整理的很好，所以在此列出。

第一篇数据分析—函数篇。主要简单讲解常用的函数，以及与之对应的SQL/Python函数。第二篇数据分析—技巧篇。主要简单讲解很有新价比的功能，提高工作效率。第三篇数据分析—实战篇。主要将前两篇的内容以实战方式进行，简单地进行了一次数据分析。数据源采用了真实的爬虫数据，是5000行数据分析师岗位数据。

碎片化学习

3.数据库

数据库基础

学习网站：基础知识我是跟着最多人推荐的这个网站学习的：SQL教程_w3cschool

个人感觉：这个教程条理清晰，比较适合我们小白初学者。

共计时间：查看了我的时间表，算了一下数据库基础知识部分，我一共花了30个小时

左右，感觉数据库还是比较容易上手的，不是很难，所以你们不要怕哈~

刷题：基础教程学完后，我用了这两套题刷题：

SQL练习题及答案（连接写法）

SQL练习题及答案（多次子查询）

因为基础知识跟着网站学习的时候，我学的比较粗糙，刷题才发现有很多知识漏点，所以又返回去查缺补漏，因而刷题时间耗费的时间很长，用了大概20多个小时。

强烈建议：学完数据库基础知识后一定要刷至少一套题，刷完后你会发现对数据库的理解深入了很多，然后那几天我睡觉的时候满脑子都是select......

4.业务学习

推荐书籍：《精益数据分析》、《增长黑客》、《数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用》

个人感觉：学习一样新东西，不断感受它的有趣性才是持久性动力。所以我一般是看Python代码看烦了的时候，就会看一下这三本书，感受一下数据对运营和用户的作用，真的很有趣。由于都是利用这些碎时间看的，所以这三本书目前还没看完，但就目前所看，我觉得都很好，尤其是增长黑客附录里给了一些数据常用指标，很有用。至于《深入浅出数据分析》这本书，我看了两章之后放弃了，还是觉得太啰嗦了（仅是个人见解），因而没有读下去，可能我不太适合这种从大量言语中找重点的书籍。

碎片化学习：要了解公司是如何运营，产品是如何开发的，这些需要不断地积累和广泛的阅读。所以我利用自己玩手机的时间来训练这些思维，我关注了“互联网周刊”、“人人都是产品经理”、“逻辑思维”

这几个微信公众号（我认为这几个都很不错） ，偶尔在不想学习，玩手机的时候会看一下这几个的推送文章，但不是看完就算了，比如“人人都是产品经理”前一段时间推了一篇文章《美团和滴滴的战争，饿了么如何选择？》，我会先尝试着思考一下自己的答案，然后再看下文章里传达的看法，看完之后我会再试着从多角度去思考这个问题，并在去食堂吃饭的路上和同学讨论下这个问题，阐述下自己的看法。（真的觉得向别人讲述才是成长的最大利器！）

此外，我关注了喜马拉雅FM听书电台APP的PMCAFF产品社区专辑，这里面是每天解答一个围绕关于产品和运营的小问题，我列几个我有印象的：“微信消息为什么没有已读未读的提示？”、“微信和支付宝为什么一直没有加入启动页广告呢？”、“继短视频后，下一个流量风口会是什么？”，每个都很简短，只有3分钟到4分钟左右，非常简短又有趣，每天晚上睡觉前，趟床上睡不着的时候，我会选择听一个，感觉对我关于产品和运营的认识有很大提高。

5.Python学习

使用工具：Anaconda+Pycharm（或者Spyder也很好用）

如果还没有开始Python工具下载的初学者，切记不要直接装Python,推荐直接装Anaconda搭建起来的科学环境要方便很多。建议安装Anaconda+Pycharm来学习Python，尤其是对于学习数据分析的同学。（多次入坑的血泪之谈，避免很多麻烦啊！）

安装教程：和大多初学者一样，我在纠结于安装什么样的IDE，以及怎样安装上浪费了很长时间，终于安装成功。这其中差点在安装过程的繁琐中就放弃了学习，因而我写下了我的安装过程,非常详细，细致到了每一步安装过程的截图，希望能让后面的初学者不在安装上面浪费时间。

Python学习之工具准备——Anaconda+Pycharm的安装过程

学习网站：廖雪峰的Python3教程

学完感受：觉得整体都很好，比较适合我们小白学习，但是个别知识不够结构化，比如列表、元祖、字典、集合这几个知识点太分散了，我觉得放在一起学习讲述它们的联系与区别比较好。刚学完这几个，我全都混淆了，所以立马搜索了一下这几个相关知识，发现有人网上有博主总结的很好，立马清晰了很多。所以，这里我想说，不要单一靠一个学习资源（但前提是只以一个为主），遇到没搞懂的，立马百度补充。

进阶补充：由于数据分析需要熟悉Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib等常用的包，而廖老师的网站中缺乏这部分的内容，所以学完基础Python后，包的学习我是跟着一个视频学习的，目前刚进入这阶段的学习，所以无法提供什么有效信息，待我学完这部分，我再来评价吧。

6.基础算法和图表可视化

这两部分目前也还没开始学习，所以也无法提供有效信息。

三．最后的建议

1.时间管理

为了敦促自己的学习，我做了一个Excel时间管理表，其中包含了周计划和月计划，并记录了每天的进程，我觉得这个方法对我来说很有效，所以推荐给你们。

2. 碎片化学习

Python、统计学之类的还是要系统化学习，毕竟让我在等公交的时间看一个Python代码或者算一个概率题，我可能想打人！！。 但运营和产品等业务知识，还是可以利用我们的零碎时间来不断积累，其实只要将平时刷娱乐新闻的时间换成互联网消息就可以了，习惯了之后会发现，这些知识真的更有趣!

作为一个小白，讲述了自己这两个多月的学习历程，可能会有错误，仅供参考，非常感谢！

没有计算机基础，没有编程基础的人，该怎么学习数据分析，第一步要做到什么，然后应该做什么？怎么一步一步自学？先打哪些基础？很多人都在了解数据分析的时候，都会这么说。数据分析一定要统计学，编程基础吗？

数据分析如何开始？

我最早做数据分析是从网站统计开始的，从CNZZ到Google Analytics都有用过。我们能够这些地方知道什么呢？网站流量，用户情况，行为统计等等。以GoogleAnalytics为例，以下是我一个网站的流量图：

从这个图里面，我们可以看出什么呢？用户数有多少，每个用户访问几个网页，每个用户停留多长时间，跳出率有多高等等。

如果你是第一次看到这种图，那你肯定是一头雾水，WTF？什么是跳出率？什么是平均会话时长？

这也是开始学习的过程，接触到陌生概念，就去了解，不要因为一个概念不懂就停止学习。

经过一段时间的了解，我们学会了各个名词是什么意思，例如我们发现跳出率太高了，那么就证明网站存在某些问题，导致了用户很容易流失。那么我们就进一步， 查看用户的行为数据，例如热点图，点击图等等，分析是什么地方导致了这个问题。

PS：图上这个跳出率算是很低了，还不错。

这个图是流量获取概览图，我们可以通过这个图来了解流量是从哪来的，这也能帮助我们做流量的优化甚至引流的工作。

不要嫌网站统计显得low，基础数据分析都是从这个开始的。

接下来可以着手去搞一些自己感兴趣的数据，当然，这可能需要学习爬虫知识，一些数据库的知识。

你可以爬歌词，看大家在唱什么，也可以把公司的订单倒入，看订单有什么规律，还可以把女朋友的微博全部拿出来，看她到底对什么感兴趣。

这些，其实都是数据分析的应用，从简单的，基础的，自己感兴趣的开始。

就数据分析学习而言，需要的技能模块有统计基础+数据库知识+编程能力。其以后的的职业发展方向，一个是业务层面的方向，一个是数据挖掘层面的方向。今天科多大数据和你们一起来谈谈关于数据分析的学习。

1.统计基础

理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。

2.数据库知识

关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。

学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。

3.编程能力

Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

Python。当数据量大到用Excel打开都要很久或者我们想进步提升能力时，需要学些hardcore技能，即用编程语言做数据分析。这里主要有R和Python两大流派。个人推荐Python，一是代码简单易懂，容易上手；二是学习资料多，降低学习成本。推荐《利用Python进行数据分析》，涵盖了利用Python做数据清洗，数据可视化及分析的技能点，可以作为一本工具书随时查阅。

Python 是目前科多大数据分析课程里面非常重要的一项内容，下面这张图更能直观反映学习内容

当然需要特别指出，数据分析课程学习内容肯定不止python这一项内容，还包括数据分析基础，互联网电子商务、经济学基础，数据产品（可视化报表）等各个板块的学习。

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。

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。

人力资源社会保障统计工作的基础性作用探析　　一、人力资源社会保障统计工作内容

统计就业、创业工作信息　　人力资源社会保障系统工作中，各级党委、政府切身落实就业、创业工作，通过创新政策、加大援助、提升服务质量等措施促进社会就业，以此作为经济社会发展的优先目标。人力资源社会保障统计工作包括筹集的就业资金额、稳定就业人口、创业人口、城镇失业率等就业信息的统计。　　2.统计社会保障信息

　　人力资源社会保障还包含着社会保障制度的拟定，随着统筹城乡的社会保障制度不断完善，社会保障体系建设也逐步趋于纵深拓本理展，如社会保障待遇以及社会保险的征缴等社会保障政策不断细致化、人性化，而人力资源社会保障统计工作则涵盖了医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险的参保人数、数额以及社会保障资金落到实处的金额、人员等信息，帮助制定更加合理、科学的社会保障政策。　　3.统计技术人才资源数据　　人力资源社会保障统计的重要一部分数据是对所在范围内人才资源的统计，包括各行业的技术人才数量、社会企业缺乏的相关人才数量以及引进技术人才所需的资金等信息量。　

　4.统计劳动者合法权益的维护与实施　　人力资源社会保障系统有责任维护劳动者的合法权益，因此相关部门应统计各地区范围劳动者权益纠纷、合法权益内容等详细信息，深入调查在权益案件中处理的工资、社会保险，切实维护劳动者的合法权益。　　5.统计分析　　统计分析是统计工作中最为重要的工作，是指对人力资源社会保障统计、调查得到的数据信息进行文字化，即把大量的统计数据转化成对人力资源社会保障状况的生动反映，形象的体现人力资源社会保障统计对象在不同时期的发展水平、变化水平和相互联系等情况。　　二、人力资源社会保障统计工作的基础性作用　　1.为就业政策的制定提供了科学依据　　（1）根据相关的就业信息数据统计，帮助政府部门出台就业政策提供了科学的决策依据，有效的化解经济形势对就业的不利影响。促进就业的政策措施帮助提高劳动者就业与用人单位经营运转的信心，有力的促进了社会就业局势整体稳定的发展。

　　（2）健全了就业帮扶机制，有针对性的实施重点群体的帮扶、毕业生储备、就业实习基地以及实训基地的就业帮扶计划，落实高校毕业生、就业困难户、失地失海人员等人员的就业援助措施，实现社会失业零动态的目标。　　（3）扎实推进了职业培训工作，帮助企业职工岗位技能提升培训、高校毕业生就业技能培训以及失地失海人员技能培训等基地建设的稳步实施，同时有序的开展创业培训，提高城镇人口的职业技能与职业素质，使得就业人员技能更加专业、管理机构更加规范。　　2.完善了社会保障体系　　随着《社会保险法》及相关政策的宣传，社会保险征缴范围逐渐扩大，基本上完成了城镇职工“五险”的缴纳，参保缴费工作全面启动，有力的推进了社会经济持续、稳定的发展。而由于城市规划区外的城镇户籍人员也纳入了职工养老保险，更进一步促进了城乡的社会保障制度的健全。　　人力资源社会保障统计系统实现了职工社会保障的社会化管理，及时、有效的反映出缴纳社保员工的就业、失业信息，社会保险经办业务可根据监控数据采取防范措施与合理的处理方式，及时处理失业、工伤、养老等社会保障，实现社会保险经办的精确化管理　　3.扩大人才队伍的建设　　人力资源社会保障统计数据可以反馈社会对不同技术型人才的需求，为政府部门建设教育基地、在线培训系统等培训平台提供了科学的依据，帮助社会培训一批又一批的技术型人才，有效落实了各个层次人才的不同需求。人才培养计划也促使校企合作的不断拓展，帮助学员毕业后直接就业，减少了毕业生盲目从业的概率，为社会、企业、部门提供了高层次、技术专业的领先人才，加快了技能人才队伍建设的步伐。同时扩展海外学员的引进，增加技术上的交流，实现国际人才的合作，通过引智服务助推当地的经济技术的不断发展。

4.维护劳动者合法权益　　劳动合同的签署、社会保障金的发放、劳动者工资的追回等直接关系着社会的和谐劳动关系，统计分析的结果可以真实的体现社会保障在这些问题上的处理结果与反响，因此根据统计系统的结果可以有方向的维护劳动者的合法权益，深入基层推进劳动关系的和谐关系，从基层解决劳动关系矛盾纠纷的问题，促进街道协调部门的工作职能。　　由于企业的工资分配宏观力度调控较大，根据薪酬调查的深入，便于全面了解所在范围内各企业职工的工资收入状况，并制定合理的市场工资指导价位，为职工的合法权益提供重要保障。　

5.人力资源社会保障工作水平不断提高　　人力资源社会保障工作依法行使，使法制工作制度更加健全；随着“十二五”规划的执行监控、分析及跟进，进一步加强了人力资源社会保障统计服务的作用；健全工伤保险基金管理的监督机制，快速方便开展社会保障资金的使用审计工作。同时统计工作减少了干部队伍的腐败与作风问题，实现了工作透明制，在党风廉政建设上取得新成效，提高了人力资源社会保障工作水平。