统计学关于数据分析论文发表

统计学关于数据分析论文发表统计学关于数据分析论文发表数据分析就是用适当的统计方法对数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。下文是学习啦我为大家整理的关于统计学数据分析论文的内容，欢迎大家浏览参考!统计学数据分析论文篇1浅谈统计数据在统计分析中的恰当运用数据是统计统计数据是统计工作人员从事统计活动工作经过的主要产品。能够以为，统计工作人员生产的统计数据越多、越快、越准确，则讲明统计工作的效率越高。但是，大量的统计数据在统计分析中也有一个科学运用的问题。假如运用得当，社会经济情况就会正确、明晰的反映出来;但假如运用不当，则可能不能准确反映社会经济发展的客观情况，甚至做出歪曲的反映。那怎样将统计数据科学的运用到统计分析中去，使统计分析做到有理有据有用，最大限度的发挥统计工作的服务职能，是统计人员做好统计工作的重点和难点。一、将绝对指标与相对指标综合运用统计指标从表现形式看，一般可分为绝对指标和相对指标两类，即绝对数和相对数。绝对数是经过汇总而成的数据，如总量、工资总额、投资总量等;相对数则是两个数据相比而成的数据，如增长率、失业率、生产率、税率等。要正确认识社会经济的发展水安然平静速度，往往需要将绝对数和相对数结合起来运用。笔者曾在一份报纸上看到这样一篇报表：某省某企业通过改制后生产率比改制前提高了5倍，利税比改制前增长了7倍，职工收入比改制前增长了4倍。这一组数据看起来的确振奋人心，但是仔细琢磨起来，数据不够严密，只要相对数，没有绝对数，绝对数是多少呢没有绝对数，仅有相对数是不能准确反映该企业发展情况的。以职工收入为例，假如改制前，企业几乎开不出工资，那么改制后增长4倍也不会有多少;假如改制前每有就有千元的话，则改制后增加到4千元，那的确是令人兴奋的。可见，只要绝对数而不与相对数相结合运用，往往不能准确反映实际情况。因而我们应清醒的看到我们的差距，客观评价我们获得的进步。二、将总量指标与平均指标结合运用总量指标是反映事物总体水平的指标，平均指标则是反映事物平均水平。在总量指标值不变的前提下，平均水平的高低则受总体单位数的影响很大。因而在运用统计数据时，总量指标往往要与平均指标结合起来才能做出更准确的反映。比拟典型的例子是我们国家的经济总量与人均量的分析。论经济总量，我们国家的在世界已排名第六位，论实物产量，我们国家的粮食、棉花、油料以及钢、水泥、服装等很多产品都居世界各国前列。但是，由于我们国家人口基数大，用人口基数作除数，则人均指标在世界上都排在百位左右。因而，我们认清形势，只要经过长期的努力，才能改变我们国家的相对落后地位。对企业的分析也是如此。如仅分析相对数或相对数，则往往不能正确反映实际。如我们分析企业的工资增加情况，假如仅知道一个企业比上年增加了100万元人民币工资，我们能得出什么结论呢假如这家企业有100名员工，则人均增加1万元人民币，则能够判定为工资增长很快;假如这家企业有1万名员工，则人均只增加100元人民币，则能够判定为工资增长很慢。可见绝对数不与平均数相结合分析，是难以得以正确的结论。三、将平均指标与标志变异指标结合运用平均指标是某一变量集中趋势的代表值，抽象了各标志值的差异，其大小易受极端值的影响;标志变异指标则正好描绘变量的离散程度，反映平均数代表性的大小，因而在运用平均指标来做决策时，需要将平均指标与标志指标结合起来运用。假设一家企业有两个下游厂商可提供它必需的零件，价格与质量一样，甲厂商平均交货天数为5天，乙厂商为5.15天。假如单纯的只从平均数来看，甲厂商的平均交货比乙厂商短，可较快拿到货品比拟好，故向甲厂商订货。但是仔细观察甲、乙两厂商近期8次的交货记录，甲厂商为(2，2，7，4，1，9，7，8)，乙厂商为(4，5，6，5，5，6，5)，不难发现甲厂商的平均交货天数较少，但交货的情况极其不稳定，有时1天就可交货，有时要延长到9天能交货。反之，乙厂商的平均交货天数虽然较长，但它均能在4至5天时准时交货，可见，假如公司不考虑两厂商交货时间的平衡性，公司很有可能面临生产经过不流畅的窘境。四、将发展速度与平均发展速度结合运用发展速度是以某一时期(或时点)为基数计算出的动态相对数，平均发展速度计算的是以某一时期平均每年(或月、日)的发展速度。发展速度又分定期与环比两类，定期发展速度是固定某一年为基期计算的发展速度，环比发展速度是以前一期为基期计算的发展速度，定基与环比往往受基期的影响很大。以我们国家职工平均工资发展速度为例。自1952年以来，我们国家职工平均工资的增长经过了几起几伏。计算发展速度时，基数选择不同，得出的速度不同甚至相反。如1972年平均工资为588元人民币，比1970年的561元人民币增长4.8%，但比1965年的590元人民币却有所下降。平均发展速度则能较全面准确的反映一定时期的发展速度。还是以平均工资为例，1952年(445元人民币)至1982年(798元人民币)的30年中我们国家职工平均工资增长79.3%，这个速度看起来不低，但用30年平均一算，则平均每年增长不到2%，这个速度则是很低的。由此可见，在统计分析中将多种统计指标恰当的结合运用，能够更为全面、真实的反映社会经济现象的数量特征和数量变化规律，进而更好的发挥统计信息咨询和监督职能，为国家和企业经营管理制定科学决策提供客观根据。参考文献：[1]中国统计局.中国统计年鉴2004.中国统计局出版.2005.统计学数据分析论文篇2以数据分析为核心的应用统计学人才课程体系构建摘要：随着电子商务、支付宝、Paypal、微博、博客、微信、Fetion、QQ、Skype、Facebook等网络的大量涌现，移动互联网、云计算、社会数字媒体的丰富应用，更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。大数据时代已经来临，它对人类的数据驾驭与分析能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深切进入、全面的洞察能力提供了史无前例的空间与潜力。而统计学恰好能够在大数据时代发挥其重要作用，数据分析、数据科学的基础都需要大量统计学知识。本文从统计学怎样培养能够适应数据分析领域的角度，从课程构建、实践环节的角度进行讨论。关键词：数据分析;统计学;课程体系;大数据随着社交网络的逐步成熟，移动带宽迅速提升，云计算、互联网应用的丰富，更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。大数据时代已经来临，它对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深切进入、全面的洞察能力提供了史无前例的空间与潜力。大数据是指海量数据集，其;包括动漫数据、企业IT应用带来的数据、博客、点击流数据、社交媒体、机器和传感数据等。它是互联网、电子商务的又一次重大革命，对数据处理、数据挖掘、数据分析提出了新的挑战。如今互联网行业、电子商务行业中的数据应用及分析已经相当普遍，为了应对大数据时代的要求，同时要具备较强的统计学功底和娴熟的计算机软件运用能力，而今完全具备这些能力的数据分析专业人才是极其匮乏的。数据分析师便应运而生，不仅互联网行业、电子商务行业需要大量的数据分析师，近年来项目数据分析事务所不断涌现，而项目数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐，以待遇优厚和地位尊崇而出名国际，也被视为我们国家21世纪的黄金职业。〔华商报〕将项目数据分析师纳入了新七十二行，〔HR管理世界〕将项目数据分析师评为七大赚钱职业。本文就怎样在统计学专业开展数据分析方向进行了阐述，首先阐述了数据分析的重要意义，其次讨论了数据分析方向的课程构建，最后分析了怎样加强理论与实践环节的结合。一、数据分析的重要意义大数据预测美国总统：美国时代周刊报道称，数据驱动的竞选决策才是奥巴马竞选获胜的关键。数据分析团队在筹集竞选经费、锁定目的选民、催促选民投票等各个环节的决策中都发挥了重要作用。这意味着华盛顿竞选专家的作用极具下降，能够分析大数据的量化分析家和程序员的地位却大幅提升。如今从事专业数据分析工作的企业如项目数据分析师事务所、数据挖掘公司等都应市场需求而大力发展，并且遭到风险投资的青睐。如美国社交数据挖掘公司Datasift于2021年公布，获得1500万美元风险投资。2021年，DataSift成为Twitter的认证合作伙伴，主要负责海量微博社交数据分析。这是该公司今年第二笔融资，五月份其曾融资720万美元。又如面向开发者的大数据应用软件平台服务提供商Continuity近期获得1000万美元的融资，目前融资总额已经到达1250万美元。数据分析的应用无处不在，那什么是数据分析呢数据分析就是用适当的统计方法对数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和构成结论而对数据加以具体研究和概括总结的经过。数据分析技术不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策能否可行进行分析，预测将来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供根据。在提高工作效率的基础上，也加强企业管理的科学性。无论是在国家政府部门，还是企事业单位中，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前至关重要的一个环节。因而，针对项目可行性、风险承载力、投资回报率以及相关经济效益指标等方面的分析工作显得格外重要。在这个工作经过中，专业的数据分析人员扮演着无比重要的角色，数据分析成果的质量高低直接决定着项目投资、企业经营决策计划最终的方向。所以，各个行业对数据分析人员的需求之多是不言而喻的。传统行业，如政府机构：一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室，从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研，提供支持本部门的市场信息。而伴随着数据分析应用的扩大，其在新兴行业中也得到了发展，如计算机软硬件及IT行业、电子商务与网络游戏、金融保险、消费品、咨询业与广告媒体、大型设备与重工业以及房地产行业等对数据分析师的需求量很大，尤其是电子商务，由于利用互联网，能够比传统零售业具有更好的数据采集和管理能力，能积累海量的数据，因而更看重从海量数据中挖掘出用户偏好和市场时机。研究机构：比方市场研究公司、咨询公司、证券公司、研究院。自主创业：获得注册项目数据分析师(CPDA)资格证能够自主创立或就业于项目数据分析师事务所等。所以，数据分析的行业应用是极其广泛的，并且随着大数据时代的到来，数据分析尤其是数据挖掘将借助互联网的发展，逐步构成人们依靠的重点，并可能成为将来发展与竞争的重点之一。由此我们能够看到数据分析师的就业前景是非常广泛而乐观的，无论是数学专业、统计专业，还是计算机专业的学生，都能够通过系统的学习数据分析课程来适应对数据分析人才的要求。二、课程体系构建1.主干课程。主干课程包含高代、数分、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列分析、市场调查与分析、统计预测与决策、数据构造、C语言、数据分析、数据挖掘、大数据分析与展示。理论课程的学习能够使学生了解数据分析的基本内容，学会怎样对已获取的数据进行加工处理，怎样对实际问题进行定量分析，以及怎样解释分析的结果。把握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，并具备一定的分析论证能力。2.实验课程。数据分析的操作离不开计算机。目前数据分析行业常用的一些统计软件有SAS、SPSS和R软件。SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用统计系统。它的功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SPSS软件是一个社会科学统计软件包，是采用图形菜单驱动界面的统计软件，SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。R软件是一套完好的数据处理、计算和制图软件系统，包括：数据存储和处理系统、完好连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、可操纵数据的输入和输入等功能。这三个软件在数据分析中针对不同行业的需求有不同方向的应用。3.专业课程。从数据分析的行业需求出发，好的数据分析人员不仅要有较强的数据分析能力，还要有该行业的背景及相关知识的储备，这样才能将数据分析与行业特性联络起来，发挥数据分析的最大功能，即所谓的因地制宜。同时要兼顾学生的兴趣与学习的联络，需提供多领域的课程选择，如：经济学、金融学、保险学、管理学、会计学等。而在软件学习方面也要拓宽渠道，除了实验课程安排学习的软件，学生可根据本身发展意向再多把握一些软件如：SQL数据库，熟悉office常用功能，尤其熟练运用Word和PowerPoint、Excel图表及数据分析等。同时还应该结合对数据分析师的要求设置一些相关课程：投资数据分析、市场调研与预测、预测技术分析、现金流量表编制、风险投资项目挑选、不确定性分析、编制数据分析报告等。三、实践环节培养数据分析的专业型人才目的就是为了学以致用。数据分析本身就是为了从数据中发现问题、建立模型、预测收益风险企业决策进而做出合理正确的决策判定。因而，