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。

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。

接着周六的话题聊，那么零售业呢？也许要好过一点。大家都在互联网+，都在线下实体店+线上平台。这时候所有人的目光都在朝线上流量聚焦——因为仿佛只有那里才是天空无极限的所在。

互联网确实带来了流量，但是这个流量是站在行业维度甚至是整个商业领域维度计量的，就像是一条大河，沿途无数的水电站、灌溉渠和抽水机甚至木桶水瓢……挤满了取水的人群。那么，你如何能够撷取到更多一点？

这时候我们看到微电商、各类工作室开始蜂拥，会员模式，分享模式，代理模式……自己资源能力不足就抱团，做异业联盟，做商户集成微平台。小程序甚至还没有经历成长期就已经泛滥。

说实话，反正我是有点眼花缭乱了。很多东西超越了自己对商业理论的认知，所以不敢妄言，只能学习。我的习惯是一旦思维不清晰，就回到最基础的原点去推衍。

说穿了，还是生意，还是赚钱。

那么赚什么钱——自己能够匹配资源和能力的业务项目。

拿服装零售来举例：

对服装零售熟悉而且有进货渠道有目标客户，原则上就可以做服装。资金和运作能力都不太好，做做微店甚至根本不投资做个线上代理，也能赚点小钱；具备运作能力并且资金准备充足，可以做工作室，不再承担昂贵的店铺成本，服装销售很重要的客户线下体验环节同样能够满足甚至更好——工作室可以做很多氛围和情景布置，能够形成个人对个人那种朋友般的交流对接，某种程度上淡化了以往在店铺里那种纯粹的买卖关系的感觉，客户关系中添加了更多的“同理心“因素。当然，这对于商家自身的审美品位以及客户心理把握要求会更高。而这时候另外一个问题也随之而来：无论实体店还是网店微店工作室，理论上都是坐商，在”流量“为王的如今，能否有效地引流将成为胜负手。

微信和小程序是目前最好的流量工具，但是有没有发现，已经不是太容易驾驭？打个比方：一条大河可以养育无数大鱼小虾，这时候无论钓鱼还是撒网，总是能够有收获的。而当某天河水不再纯净了，各种泥沙污水都涌了进来——这时候流量是巨大增加了，可是随之而来的垃圾糟粕有毒物质会怎样？会让大批鱼虾逃离和死去，剩下的变得小心翼翼神经衰弱甚至不敢轻易觅食，我们已经分明看到越来越多地人在选择性屏蔽朋友圈信息，在厌烦那些随时推送的小程序，在这样的生态环境之下，无论是“钓鱼“还是”撒网“，都变成技术性要求很高的事情。

阿里的变化可能是一个风向标。

2018年天猫GMV占到了阿里整体份额的47%，这意味着淘宝卖家的生态在急剧恶化，同时也意味着只有品牌商才能成为“好好活着“的那一批人。于是我们是否可以这样去理解：在微店、个人工作室等等这类体系里，要设法成为”品牌店“或者”品牌商家“——这里的品牌不是狭义的产品品牌，而是指营销特质。借用一个很新颖的说法：未来的零售将会是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。这里面有几个关键词：体验、数据、泛零售概念。

随意做点具象化说明：你的货品甚至可以和别人一样，但又要有所不同——也许是价格，也许是销售方式，也许是陈列展示上的独出心裁；你要能预见消费需求的变化和产生；你要随时关注客户数据，增加率/流失率；要分析客户结构，哪些总是买300元以内的东西哪些愿意接受价格更高点的商品，他们的比例结构是怎样？他们最集中的购物时间是在什么时候？等等等等。最后你还要懂得如何根据掌握到的数据来决定经营动作——目的只有一个，让客户始终愿意跟你保持关系。

由此可见，无论你想做微店还是工作室，无论你处在哪个零售体系里，形成优秀差异化的客户体验，学会整理统计和分析客户数据是最关键的立身之本。具体的做法可能有一万种，因人而异，因商品属性而异，因经营思路而异。但当下已经不是那种全民皆可微商的概念了——不具备能力和思维，只能是江河里的泥沙。

试论统计学与社会经济之间的关系

1 统计学在社会经济中的作用

统计学在社会经济研究中的重要作用主要表现在以下几个方面：　　1.1 为收集经济数据提供必要的方法　　现代经济学的研究必须在定性分析的基础上，建立经济数量模型，开展定量分析。因此首先有必要收集必要的经济数据。经济统计学给出了各种经济统计指标的科学定义和计算口径，给出了具体收集各种指标的方法和途径。离开了统计学的支撑，就不可能得到充分的能够真实反映客观世界的经济数据。　

1.2 为总结和提炼客观经济现象的数量变动规律提供方法　　社会经济的个别现象受多种复杂因素的影响，其中包括了相当多的偶然因素，只有通过统计的大量观察法，才能从偶然中发现必然，总结出现象变动的数量特征。微观经济学中著名的恩格尔曲线（Engel’s curve）与宏观经济学中的菲利普斯曲线（Phillips curve） ，就是通过统计观察发现数量特征的典型事例。　　1.3 为检验经济学理论的真实性和完善程度提供方法论基础　　任何经济理论都只是相对真理，只能在特定的历史阶段较好地解释某些经济现实。因此需要人们利用经济数据去检验这些理论是否能够与实际情况相符。这种分析被称为实证分析。实证分析所获得的新知识常常为实质性学科的研究开辟新的领域，例如消费函数。　　2 社会经济统计研究成果的评价标准　　美国著名统计学家Tukey1962年发表了题为“数据分析的未来”的长篇文章，论及对数理统计研究的评价标准。对分析数据工作有无直接作用。是否发明了新的统计方法或者将一些统计方法组合应用于新的领域。对分析数据工作有无间接作用。虽然未发明新的统计方法，但就学科的理论框架进行了有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。如费歇在1921年发表的题为《理论统计学的数学基础》和1925年发表的题为《点估计理论》的文章，虽则并末提出新的统计方法，但其中所提出的概念和理论框架，主导了以后许多年的数理统计学的研究思路影响延续至今。成果的数学水平。解决或推进有统计学背景的数学问题方面有独到和创新之处。　　对于社会经济统计研究来说，衡量社会经济统计研究成果也可以有类似的三个标准：　　第一，经济学标准。通过对经济数据的分析，发现了新的经济规律，或者是很好地论证和说明了某种经济现象发展的趋势和数量变动规律。

第二，对经济数据分析工作的直接作用。提出了新的经济指标及其核算方法、发明了新的分析方法或者是将产生于其他领域的方法成功地应用于经济社会领域，或者是巧妙地结合运用已有的方法等等。　　第三，对经济数据分析工作的间接作用。虽然未提出新的方法，但就学科的理论框架进行有益的探讨，为学科的发展、揭示新的方向或思路，或开辟新的研究分支和领域。关于大统计学科的讨论等等，经济统计领域大国民核算体系的提出等等也属于类似的工作。　　长期以来，我国的数理统计学界，采用发展纯数学的方法去发展统计学，特别是在成果评价方面，重理论轻实用。这种“政策导向”使许多数理统计学者对实用问题不感兴趣。研究内容流于空疏，无补于实际。　

我国的经济统计学界没有很好地将现代统计方法应用于社会经济领域，去得到一些非统计专业的经济学者难以得到的很有参考价值的定量分析结论。因此，难于获得社会的支持。使学科发展的“良性循环”无法形成。相当一部分经济统计学论文的统计特色不够鲜明，不会江统计学深入运用到社会经济领域。与经济学其他学科的研究没有明显的区别。个别论文甚至只有文字的论述或数学公式的推导，而很少统计方法与统计数据的应用。　　3 统计学在社会经济领域中的正确运用　　3.1 坚持统计学的正确方向　　对社会经济进行研究时，需要应用通用的统计方法，但更重要的是要密切结合有关经济理论，建立和完善以有关经济现象为对象的特定的统计方法。因此，搞经济统计时不能盲目照搬照抄西方经济理论，而应该从我国国情出发，要密切结合社会主义市场经济发展需要，将研究适合经济领域特有的统计方法作为研究的重点，同时积极参与重大社会经济问题的研究，发挥经济统计学的作用。　

3.2 经济研究最重要的是经济思想而不是数学公式　　不能以数学水平的高低来衡量经济学家的水平，也不能以运用数学的多少和它的难易程度来作为评判经济学论文质量高低的标准。我们在对社会经济进行深入研究时，不能将简单问题复杂化，不注意问题的实质和方法的适用条件，片面追求复杂的方法和复杂的模型。我们应该找的最佳的方法和手段来解决复杂问题。　　3.3 重视社会经济思想的运用　　在肯定数学在经济学研究中的重要作用的同时，需要指出：经济学不是数学。在经济研究中，经济思想是最重要的，数学和计量方法只是体现和执行经济想法的工具。经济学的主要领域是靠经济学知识而不是数学取胜。

浅论统计学在市场营销中的运用

当今社会中多数企业为了能够更好地促进市场营销效果，将本企业或者本行业几个月或者几个季度以及几年内的市场营销数据，通过数据加载分析来评估当前市场形势以及以后的发展趋势，而对数据的分析现代企业运用最多的手段就是统计学，统计学中的数理统计、多元统计分析，抽样调查都为企业的数据分析提供了最科学和可靠的方法。通过市场营销管理中统计学理论及方法的运用，为企业市场营销管理工作奠定基础、为企业的市场营销工作提供准确详实的市场信息。针对市场营销管理中对统计学应用的需求，现代企业市场营销管理中应加强对统计学理论及内容的关注。运用统计学方法解决企业营销管理中的实际问题，提高企业综合市场竞争力。 　

　一、数据进行统计分析特点和管理方法 　　数理统计中统计分析的特征是定量和定性分析进行结合；把处理的数据作为依据，以统计的数据作为结果；分析方法具有特殊性；分析的范围具有广泛性。要紧紧依靠这些统计数据的特点，同时，充分把握好企业市场营销这一行业的特殊性，才能真正做好市场营销统计学分析的工作。正常来讲，企业市场营销管理的步骤可分为：分析市场所具备的机会、选择合适的目标市场、确立正确的营销组合策略、市场营销的决策和决策的实施与控制。这四个步骤与相应的统计学分析方法相配合，才能更好地为企业赢得更多的市场机遇，同时使企业的市场竞争力不断提升。 　　二、市场营销中的统计学分析方法 　　针对所属行业销售特点选择统计学方法的应用。针对不同行业的销售特点，企业市场营销管理中的统计学应用也存在着差异。根据行业销售特点，统计学方法的运用也有着一定的规律。在饮料、日用化工等快消品的销售收集整理中，描述统计、推断统计、顺序变量等方法的应用能够为快消品行业的市场营销管理提供翔实准确的市场信息，为快消品企业的市场营销策划方案提供科学的数据。通过统计学方法的运用使企业的快消品营销策划工作更加符合市场规律、符合市场销售特点，进而满足现代快消品企业销售目标需求、满足市场销售需求。 　　在现代社会里，企业如果要获得长远的竞争优势，一定离不开目标群体的满意度和支持度。目标群体，一般就是指顾客，当他们的需求被满足之后会产生心理的愉悦感。从统计学来分析，这个满意度就是指顾客的期望值与实际感知效果之间的差异函数，如果顾客实际感知的效果小于期望值，顾客就不会感到满意，反之，就会表现出满足。通常，顾客过去的购买经历，竞争者与销售者对自身产品的宣传与承诺，身边朋友的评论等，都会影响到顾客的期望值。因此，企业非常有必要通过统计学，对顾客满意度进行分析、测量，给企业的营销和决策提供更加可靠的依据。

　三、以数据为依托分析当前市场状况 　　通过对统计学知识的运用，以当近期市场的数据反馈为依托，对当前的市场行情进行分析与比对。在当今市场经济的营销管理中，对市场的动态信息进行科学合理的分析，能够帮助企业的决策者们及时修改营销方案，满足市场变化对企业营销管理的需求。这一现状要求企业的市场营销管理部门能够及时掌握市场动态，运用統计学知识及统计学理论中的调研、整理、分子技巧为企业的市场营销管理工作提供准去的市场信息，确保企业市场营销管理工作能够符合市场销售的实际需求。针对现代企业市场营销现状及营销管理工作的需求，现代企业的市场营销管理工作中应强化对市场销售信息的收集与整理。利用统计学原理及要知道市场销售信息收集与管理工作，以此使企业的市场营销信息收集、整理、分析以及方案制定在统计学理论指导下得到有效开展，满足现代市场经济发展过程中企业的营销管理需求。

四、从市场的定价角度看统计分析的重要性 　　通常来说，企业的市场定价会受到多种因素的综合影响。成本导向、需求导向、竞争导向是企业市场定价的三种方法，这三种方法都是对于企业自身在市场上的竞争力而言，是企业为了让自己的产品或服务在如今激烈的市场竞争中更好的定位，赢得更多更大的市场份额而制定出的价格策略。这种定价策略要分析人为订立的利润与企业成本之间的比例，要充分研究竞争对手等各方面的定价因素，并认真分析消费者的有效需求，以寻求各个价格变量之间存在的近似的线性关系，从而准确进行营销策划。因子分析方法是市场定价中的统计学分析较多采用一种方法，根据几个不同因子的比较而获得多个值，并对这些值进行平均值的计算，从而确定产品的基准价格。本质上看，就是把统计模型的运算和决策问题运用到市场定价问题中，不同利润下的标准差和期望值制定出不同的市场定价方案。所以，在市场定价中准确的统计决策模型，不仅有利于提高资金周转速度，节约企业成本，还有利于提高企业的市场竞争力。在现代企业市场营销管理工作中，科学的市场调研是掌握市场动态、保障市场销售信息有效传达的关键。因此，在企业的市场营销管理工作中，应科学运用统计学调研方法对企业所属行业市场信息进行收集与整理。以基础数据、变量、统计逻辑学、管理统计学等内容及基础，对销售人员的调研信息进行统计与分析，对信息的科学性进行甄别。以翔实准确为中心进行市场信息的收集与调研、以科学性为重点进行信息的统计与分析，以此保障现代企业市场营销管理方案制定基础满足市场需求。统计学分析方法在市场调查过程中，无论是最初的信息收集阶段，还是信息处理阶段的分析过程和数据辨别，都发挥着无可辩驳的关键作用。在我们当前的市场经济活动中，要重视以人为本的管理方法，大力地强调定性向定量的方向发展，这一切都会涉及统计学方法。国家在进行经济调控时，也往往会使用到统计表格来表示一系列经济收支的情况，以便在宏观上对未来的经济投入比例进行相应的调整。 　　总之，企业要想得到最优化的市场营销方案，必须通过统计手段对市场的全面、科学分析才能获得，科学合理的统计分析，可以随时灵活地更改营销方案。

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

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。

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

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来源：网络整理

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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。

一 数据分析处理需求分类

1 事务型处理

在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。

这类系统数据处理特点包括以下几点：

一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。

二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列;

三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。

四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成;

五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。

在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、 RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。

在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。

事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析

数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。

数据统计分析特点包括以下几点：

一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。

二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、 子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。

三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计;

传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。

另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。

3 数据挖掘

数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

因此总体来讲，数据分析挖掘的特点是:

1、数据挖掘的整个计算更复杂，一般是由多个步骤组成计算流，多个计算步骤之间存在数据交换，也就是会产生大量中间结果，难以用一条sql语句来表达。

2、计算应该能够非常灵活表达，很多需要利用高级语言编程实现。

二 大数据背景下事务型处理系统相关技术

在google、facebook、taobao等大互联网公司出现之后，这些公司注册和在线用户数量都非长大，因此该公司交易系统需要解决“海量数据+高并发+数据一致性+高可用性”的问题。

为了解决该问题，从目前资料来看，其实没有一个通用的解决方案，各大公司都会根据自己业务特点定制开发相应的系统,但是常用的思路主要包括以下几点：

(1)数据库分片，结合业务和数据特点将数据分布在多台机器上。

(2)利用缓存等机制，尽量利用内存，解决高并发时遇到的随机IO效率问题。

(3)结合数据复制等技术实现读写分离，以及提高系统可用性。

(4)大量采用异步处理机制，对应高并发冲击。

(5)根据实际业务需求，尽量避免分布式事务。

1相关系统介绍

1) 阿里CORBAR系统

阿里COBAR系统是一个基于MYSQL数据库的分布式数据库系统，属于基于分布式数据库中间件的分布式数据库系统。该系统是前身是陈思儒开发的“变形虫”系统(以前调研过)，由于陈思儒离开阿里去了盛大，阿里当心“变形虫”稳定性等问题，重新开发该项目。

该系统主要采用数据库分片思路，实现了：数据拆分、读写分离、复制等功能。由于此系统由于只需要满足事务型操作即可，因此相对真正并行数据库集群(例如TeraData等)，此类系统提供操作没有也不需要提供一些复杂跨库处理，因此该系统存在以下限制：

(1)不支持跨库的join、分页、排序、子查询。

(2)insert等变更语句必须包括拆分字段等。

(3)应该不支持跨机事务(以前变形虫不支持)。

说白了此类系统不具备并行计算能力,基本上相当于数据库路由器!

另外此类系统的在实际应用的关键问题是，根据什么对数据进行切分，因为切分不好会导致分布式的事务问题。

2) 阿里OceanBase系统

该系统也是淘宝为了解决高并发、大数据环境下事务型处理而定制开发的一个系统。该系统主要思路和特点如下：

(1)他们发现在实际生成环境中，每天更新的数据只占总体数据的1%不到，因此他们把数据分为：基线数据和增量更新数据。

(2)基线数据是静态数据，采用分布式存储方式进行存储。

(3)只在一台服务器上存储和处理增量更新数据，并且是在内存中存储和处理更新数据。

(4)在系统负载轻的时候，把增量更新批量合并到基线数据中。

(5)数据访问时同时访问基线数据和增量更新数据并合并。

因此这样好处是：

(1)读事务和写事务分离

(2)通过牺牲一点扩展性(写是一个单点)，来避免分布式事务处理。

说明：该系统虽然能处理高并发的事务型处理，号称很牛逼，但其实也只是根据电商的事务处理来定制开发的专用系统，个人认为其技术难度小于oracle等通用型的数据库。该系统无法应用到银行或者12306等，因为其事务处理的逻辑远远比电商商品买卖处理逻辑复杂。

在目前的大数据时代，一定是基于应用定制才能找到好的解决方案!

3) 基于Hbase的交易系统

在hadoop平台下，HBASE数据库是一个分布式KV数据库，属于实时数据库范畴。支付宝目前支付记录就是存储在HBASE数据库中。

HBASE数据库接口是非SQL接口，而是KV操作接口(基于Key的访问和基于key范围的scan操作)，因此HBASE数据库虽然可扩展性非常好，但是由于其接口限制导致该数据库能支持上层应用很窄。基于HBASE应用的设计中，关键点是key的设计，要根据需要支持的应用来设计key的组成。

可以认为HBASE数据库只支持作为KEY的这一列的索引。虽然目前HBASE有支持二级索引的方案，二级索引维护将会比较麻烦。

2并发和并行区别

并发是指同时执行通常不相关的各种任务，例如交易型系统典型属于高并发系统。

并行是通过将一个很大的计算任务，划分为多个小的计算任务，然后多个小计算任务的并行执行，来缩短该计算任务计算时间。

两者主要区别在于：

(1)通讯与协调方面：在并行计算中，由于多个小任务同属一个大的计算任务，因此小任务之间存在依赖关系，小任务之间需要大量通讯和协调;相反，并发中的多个任务之间基本相互独立，任务与任务之间相关性很小。

(2)容错处理方面：由于并发任务之间相互独立，某个任务执行失败并不会影响其它的任务。但是并行计算中的多个任务属于一个大任务，因此某个子任务的失败，如果不能恢复(粗粒度容错与细粒度容错)，则整个任务都会失败。

3本章总结

数据量大不一定需要并行计算，虽然数据量大，数据是分布存储，但是如果每次操作基本上还是针对少量数据，因此每次操作基本上都是在一台服务器上完成，不涉及并行计算。只是需要通过数据复制、数据缓存、异步处理等方式来支撑高并发访问量

三 大数据背景下数据统计分析技术介绍

随数据量变大，和事务处理不同的是，单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大，采用单台服务器进行计算，会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。

1并行查询与并行计算技术介绍

在大数据背景下的数据统计分析技术门类很多，常见的有：

n MPP并行数据库 : TeraData、GreenPlum、Vertica等。

n 基于MapReduce并行计算框架的数据仓库：

HIVE(Hadoop平台) 、Tenzing(Google公司)

n 基于Hbase的Phoenix系统

n HadoopDB系统

n EMC公司的hapt系统

n MPP分布式查询引擎： Dremel、Impala、Presto、Shard query、Citusdb。

n 基于SPARK的Shark、基于Dryad的SCOPE、基于Tez的stinger。

n 基于hadoop+index的JethroData系统

n 基于内存计算的Druid系统

这些系统都解决了海量数据下的数据统计分析的问题，并且这些系统另外一个共同特点是都提供了SQL或者类SQL接口。

为了能够较好研究这些系统，我们需要对并行查询与并行计算的相关技术做一个简要的介绍。

首先所有的系统都可以分为三个层次: 语义层、并行计算引擎层、分布式存储层。语义层提供一个编程接口让用户表达所需要计算，并负责把该计算翻译成底层并行计算引擎可以执行的执行计划，并由并行计算引擎来执行，最下面一层是分布式存储层。

对于提供类SQL接口并行计算系统，语义层可以认为是SQL解析层。

1) 语义层

SQL语言是一种声名式语言，SQL只是表达了要做什么，而没有表达怎么做。为此，SQL解析层主要作用是：将用户提交的基于SQL的统计分析请求，转化为底层计算引擎层可以执行的执行计划。也就是解决“怎么做”的问题。

SQL解析层工作主要包括两个大方面:

(1) 通过语法分析技术来理解要做什么。在关系数据库中，一般会把SQL语言分析后，形成树型结构的执行计划。

(2) 在语法分析技术上，利用各种优化技术和算法，找出一种最经济物理执行计划。

优化可以分为两个方面：一是逻辑层面优化、二是物理执行层面优化。

(1) 逻辑层优化

逻辑层面个人认为主要是因为同样表达一个分析请求，有的人SQL写的好，有的人SQL写的烂，因此在逻辑层面可以通过一些等价关系代数变换，实现查询重写，将写的比较烂的sql变换为好的写法。

比较典型优化是：“把投影和过滤下沉，先执行过滤和投影操作”，减少中间结果。

(2) 物理层优化

物理层面优化是在逻辑优化后，结合实际物理执行过程，找出最优的物理执行计划。生成物理查询计划的工作包括:

ü 增加一些操作符： 包括扫描和排序等。

ü 确定各个操作符实现算法。例如扫描是全表扫描还是利用索引;Join是采用HASH连接、索引连接、合并排序等实现算法中的那一种。

ü 确定操作符之间的数据流转方法：物化还是流水线方式。

ü 采用基于代价估算方法确定最优的物理执行计划，目前代价估算主要是以估算该物理计划需要的IO量。另外对于并行数据库，则还要考虑通讯代价，即尽量减少数据在各个机器之间的传递。

在物理层优化的代价估算过程中，代价估算需要依靠很多统计信息，如表有多大，表中相关列的值分布是什么样子等。传统数据库在数据Load过程中会事先计算好这些统计信息。并行计算中还需要考虑通讯代价。

需要指出是，由于imapla、Presto、HIVE等系统只是一个查询引擎，它们可以直接查询以普通文件方式存储在HDFS系统上的文件，因此这些系统一般无法使用索引和各种统计信息来进行物理执行计划的优化，这些系统一般只能在逻辑层进行一些基于规则静态优化。根据SHARK论文，SHARK系统支持根据前面一些节点计算获得的信息，来动态优化后面执行计划。

(3) 物化与流水线执行方法

一条SQL语句对开发人员而言，感觉只是一次调用，但是实际上在数据库内部，一条SQL语句执行其实是有多个操作符组合而成的的树型结构计算流。如下图：

针对该计算流有两种执行方式：一是基于物化或者是实体化执行方式，另外一种是基于数据流的执行方式。

第一种方法的过程是： 把各个操作运算排序，并把每个操作运算的输出的中间结果存储在磁盘上，直到被另外一个操作运算所...