統計學關于數據分析論文發表
數據分析就是用適當的統計方法對數據進行分析，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。下文是學習啦小編為大家整理的關于統計學數據分析論文的內容，歡迎大家閱讀參考!
統計學數據分析論文篇1
淺談統計數據在統計分析中的恰當運用
“數據是統計”統計數據是統計工作人員從事統計活動工作過程的主要“產品”。可以認為，統計工作人員生產的統計數據越多、越快、越準確，則說明統計工作的效率越高。但是，大量的統計數據在統計分析中也有一個科學運用的問題。如果運用得當，社會經濟情況就會正確、清晰的反映出來;但如果運用不當，則可能不能準確反映社會經濟發展的客觀情況，甚至做出歪曲的反映。那如何將統計數據科學的運用到統計分析中去，使統計分析做到有理有據有用，最大限度的發揮統計工作的服務職能，是統計人員做好統計工作的重點和難點。
一、將絕對指標與相對指標綜合運用
統計指標從表現形式看，一般可分為絕對指標和相對指標兩類，即絕對數和相對數。絕對數是經過匯總而成的數據，如GDP總量、工資總額、投資總量等;相對數則是兩個數據相比而成的數據，如增長率、失業率、生產率、稅率等。要正確認識社會經濟的發展水平和速度，往往需要將絕對數和相對數結合起來運用。筆者曾在一份報紙上看到這樣一篇報表：某省某企業通過改制后“生產率比改制前提高了5倍，利稅比改制前增長了7倍，職工收入比改制前增長了4倍”。這一組數據看起來確實振奮人心，但是仔細琢磨起來，數據不夠嚴密，只有相對數，沒有絕對數，絕對數是多少呢?沒有絕對數，僅有相對數是不能準確反映該企業發展情況的。以職工收入為例，如果改制前，企業幾乎開不出工資，那么改制后增長4倍也不會有多少;如果改制前每有就有千元的話，則改制后增加到4千元，那的確是令人興奮的。可見，只有絕對數而不與相對數相結合運用，往往不能準確反映實際情況。因此我們應清醒的看到我們的差距，客觀評價我們取得的進步。
二、將總量指標與平均指標結合運用
總量指標是反映事物總體水平的指標，平均指標則是反映事物平均水平。在總量指標值不變的前提下，平均水平的高低則受總體單位數的影響很大。因此在運用統計數據時，總量指標往往要與平均指標結合起來才能做出更準確的反映。比較典型的例子是我國的經濟總量與人均量的分析。論經濟總量，我國的GDP在世界已排名第六位，論實物產量，我國的糧食、棉花、油料以及鋼、水泥、服裝等很多產品都居世界各國前列。但是，由于我國人口基數大，用人口基數作除數，則人均指標在世界上都排在百位左右。因此，我們認清形勢，只有經過長期的努力，才能改變我國的相對落后地位。對企業的分析也是如此。如僅分析相對數或相對數，則往往不能正確反映實際。如我們分析企業的工資增加情況，如果僅知道一個企業比上年增加了100萬元人民幣工資，我們能得出什么結論呢?如果這家企業有100名員工，則人均增加1萬元人民幣，則可以判斷為工資增長很快;如果這家企業有1萬名員工，則人均只增加100元人民幣，則可以判斷為工資增長很慢。可見絕對數不與平均數相結合分析，是難以得以正確的結論。
三、將平均指標與標志變異指標結合運用
平均指標是某一變量集中趨勢的代表值，抽象了各標志值的差異，其大小易受極端值的影響;標志變異指標則正好描述變量的離散程度，反映平均數代表性的大小，因此在運用平均指標來做決策時，需要將平均指標與標志指標結合起來運用。假如一家企業有兩個下游廠商可提供它必需的零件，價格與質量相同，甲廠商平均交貨天數為5天，乙廠商為5.15天。如果單純的只從平均數來看，甲廠商的平均交貨比乙廠商短，可較快拿到貨品比較好，故向甲廠商訂貨。但是仔細觀察甲、乙兩廠商最近8次的交貨記錄，甲廠商為(2，2，7，4，1，9，7，8)，乙廠商為(4，5，6，5，5，6，5)，不難發現甲廠商的平均交貨
天數較少，但交貨的情況極其不穩定，有時1天就可交貨，有時要延長到9天能交貨。反之，乙廠商的平均交貨天數雖然較長，但它均能在4至5天時準時交貨，可見，如果公司不考慮兩廠商交貨時間的均衡性，公司很有可能面臨生產過程不流暢的困境。
四、將發展速度與平均發展速度結合運用
發展速度是以某一時期(或時點)為基數計算出的動態相對數，平均發展速度計算的是以某一時期平均每年(或月、日)的發展速度。發展速度又分定期與環比兩類，定期發展速度是固定某一年為基期計算的發展速度，環比發展速度是以前一期為基期計算的發展速度，定基與環比往往受基期的影響很大。以我國職工平均工資發展速度為例。自1952年以來，我國職工平均工資的增長經過了幾起幾伏。計算發展速度時，基數選擇不同，得出的速度不同甚至相反。如1972年平均工資為588元人民幣，比1970年的561元人民幣增長4.8%，但比1965年的590元人民幣卻有所下降。平均發展速度則能較全面準確的反映一定時期的發展速度。還是以平均工資為例，1952年(445元人民幣)至1982年(798元人民幣)的30年中我國職工平均工資增長79.3%，這個速度看起來不低，但用30年平均一算，則平均每年增長不到2%，這個速度則是很低的。
由此可見，在統計分析中將多種統計指標恰當的結合運用，能夠更為全面、真實的反映社會經濟現象的數量特征和數量變化規律，從而更好的發揮統計信息咨詢和監督職能，為國家和企業經營管理制定科學決策提供客觀依據。
參考文獻：
[1]中華人民共和國統計局.中國統計年鑒——2004.中國統計局出版.2005.
統計學數據分析論文篇2
以數據分析為核心的應用統計學人才課程體系構建
摘要：隨著電子商務、支付寶、Paypal、微博、博客、微信、Fetion、QQ、Skype、Facebook等網絡的大量涌現，移動互聯網、云計算、社會數字媒體的豐富應用，更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及增長速度將比歷史上的任何時期都要多，都要快。“大數據”時代已經來臨，它對人類的數據駕馭與分析能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。而統計學恰好可以在大數據時代發揮其重要作用，數據分析、數據科學的基礎都需要大量統計學知識。本文從統計學如何培養能夠適應數據分析領域的角度，從課程構建、實踐環節的角度進行探討。
關鍵詞：數據分析;統計學;課程體系;大數據
隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、互聯網應用的豐富，更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及增長速度將比歷史上的任何時期都要多，都要快。“大數據”時代已經來臨，它對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。大數據是指海量數據集，其來源包括動漫數據、企業IT應用帶來的數據、博客、點擊流數據、社交媒體、機器和傳感數據等。它是互聯網、電子商務的又一次重大革命，對數據處理、數據挖掘、數據分析提出了新的挑戰。
如今互聯網行業、電子商務行業中的數據應用及分析已經相當普遍，為了應對大數據時代的要求，同時要具備較強的統計學功底和嫻熟的計算機軟件運用能力，而今完全具備這些能力的數據分析專業人才是極其匱乏的。數據分析師便應運而生，不僅互聯網行業、電子商務行業需要大量的數據分析師，近年來項目數據分析事務所不斷涌現，而項目數據分析師因其專業技能及量化的數據分析為客戶以及所在單位控制決策風險、保證利益最大化而備受各界青睞，以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，也被視為我國21世紀的黃金職業。《華商報》將項目數據分析師納入了新七十二行，《HR管理世界》將項目數據分析師評為七大賺錢職業。本文就如何在統計學專業開展數據分析方向進行了闡述，首先論述了數據分析的重要意義，其次討論了數據分析方向的課程構建，最后分析了如何加強理論與實踐環節的結合。
一、數據分析的重要意義
大數據預測美國總統：美國時代周刊報道稱，數據驅動的競選決策才是奧巴馬競選獲勝的關鍵。數據分析團隊在籌集競選經費、鎖定目標選民、督促選民投票等各個環節的決策中都發揮了重要作用。這意味著華盛頓競選專家的作用極具下降，能夠分析大數據的量化分析家和程序員的地位卻大幅提升。如今從事專業數據分析工作的企業如項目數據分析師事務所、數據挖掘公司等都應市場需求而大力發展，并且受到風險投資的青睞。
如美國社交數據挖掘公司Datasift于2012年宣布，獲得1500萬美元風險投資。2013年，DataSift成為Twitter的“認證合作伙伴”，主要負責海量微博社交數據分析。這是該公司今年第二筆融資，五月份其曾融資720萬美元。又如面向開發者的大數據應用軟件平臺服務提供商Continuity最近獲得1000萬美元的融資，目前融資總額已經達到1250萬美元。
數據分析的應用無處不在，那什么是數據分析呢?數據分析就是用適當的統計方法對數據進行分析，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析技術不僅能通過對真實數據的分析去發現問題，還能夠通過經濟學原理建立數學模型，對投資或其他決策是否可行進行分析，預測未來的收益及風險情況，為做出科學合理的決策提供依據。
在提高工作效率的基礎上，也增強企業管理的科學性。無論是在國家政府部門，還是企事業單位中，數據分析工作都是進行決策和做出工作決定之前至關重要的一個環節。因此，針對項目可行性、風險承載力、投資回報率以及相關經濟效益指標等方面的分析工作顯得格外重要。在這個工作過程中，專業的數據分析人員扮演著無比重要的角色，數據分析成果的質量高低直接決定著項目投資、企業經營決策計劃最終的方向。所以，各個行業對數據分析人員的需求之多是不言而喻的。
傳統行業，如政府機構：一類是計委、經委、統計局等一些經濟綜合管理部門所設有的調研處、研究室和情報所。
第二類是商業、糧食、物資、銀行等經濟主管業務部門會設有信息中心或調研室，從本系統、本部門的業務出發進行專業性調研，提供支持本部門的市場信息。而伴隨著數據分析應用的擴大，其在新興行業中也得到了發展，如計算機軟硬件及IT行業、電子商務與網絡游戲、金融保險、消費品、咨詢業與廣告媒體、大型設備與重工業以及房地產行業等對數據分析師的需求量很大，尤其是電子商務，由于利用互聯網，能夠比傳統零售業具有更好的數據收集和管理能力，能積累海量的數據，因此更看重從海量數據中挖掘出用戶偏好和市場機會。
研究機構：比如市場研究公司、咨詢公司、證券公司、研究院。自主創業：取得注冊項目數據分析師(CPDA)資格證可以自主創建或就業于項目數據分析師事務所等。所以，數據分析的行業應用是極其廣泛的，并且隨著大數據時代的到來，數據分析尤其是數據挖掘將借助互聯網的發展，逐步形成人們依靠的重點，并可能成為未來發展與競爭的重點之一。由此我們可以看到數據分析師的就業前景是非常廣泛而樂觀的，無論是數學專業、統計專業，還是計算機專業的學生，都可以通過系統的學習數據分析課程來適應對數據分析人才的要求。
二、課程體系構建
1.主干課程。
主干課程包含高代、數分、概率論、數理統計、多元統計分析、時間序列分析、市場調查與分析、統計預測與決策、數據結構、C語言、數據分析、數據挖掘、大數據分析與展示。理論課程的學習可以使學生了解數據分析的基本內容，學會如何對已獲取的數據進行加工處理，如何對實際問題進行定量分析，以及如何解釋分析的結果。掌握幾種常用數據分析方法的統計思想及基本步驟，并具備一定的分析論證能力。 2.實驗課程。數據分析的操作離不開計算機。目前數據分析行業常用的一些統計軟件有SAS、SPSS和R軟件。SAS軟件是一個模塊化、集成化的大型應用統計系統。它的功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SPSS軟件是一個社會科學統計軟件包，是采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。R軟件是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統，包括：數據存儲和處理系統、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能、可操縱數據的輸入和輸入等功能。這三個軟件在數據分析中針對不同行業的需求有不同方向的應用。
3.專業課程。
從數據分析的行業需求出發，好的數據分析人員不僅要有較強的數據分析能力，還要有該行業的背景及相關知識的儲備，這樣才能將數據分析與行業特性聯系起來，發揮數據分析的最大功能，即所謂的“因地制宜”。同時要兼顧學生的興趣與學習的聯系，需提供多領域的課程選擇，如：經濟學、金融學、保險學、管理學、會計學等。而在軟件學習方面也要拓寬渠道，除了實驗課程安排學習的軟件，學生可根據自身發展意向再多掌握一些軟件如：SQL數據庫，熟悉office常用功能，尤其熟練運用Word和PowerPoint、Excel圖表及數據分析等。同時還應該結合對數據分析師的要求設置一些相關課程：投資數據分析、市場調研與預測、預測技術分析、現金流量表編制、風險投資項目篩選、不確定性分析、編制數據分析報告等。
三、實踐環節
培養數據分析的專業型人才目的就是為了學以致用。數據分析本身就是為了從數據中發現問題、建立模型、預測收益風險企業決策進而做出合理正確的決策判斷。因此，學習了基本的知識和技能就要運用到實際操作中。學校可以和本地的數據分析事務所，或者大量需求數據分析人員的互聯網行業建立實訓基地，進行合作式教學，使得學生在實習的過程中能夠理論聯系實際，切身體會數據分析的商業操作體系，這樣就能夠促進學生有目的、有取舍地針對自身情況學習鉆研，繼而就能夠培養出適應經濟發展，滿足市場需求的應用型人才。
四、結語
在大數據時代到來之時，數據分析在互聯網中的應用將會空前廣泛，與此同時對數據分析師的需求也將會井噴，無論是在軍事、工業、企業還是在政治上，大數據分析都將會十分緊缺。因此，目前對數據分析師的培養刻不容緩。本文從分析數據分析行業發展及其重要意義、數據分析專業課程設置以及教學實踐環節方面對構建數據分析課程體系進行了探討。不僅從教學課程的內容上予以安排，而且更加注重引導學生自主學習，特別強調理論結合實踐的合作式教學。希望能夠結合行業需求合理地構建課程，培養出專門從事數據分析的項目數據分析師，從而能夠滿足市場需求和自身發展。
參考文獻：
[1]范金城.數據分析[M].科學出版社，2010.
[2]蘇理云，葉志勇，宋江敏，鐘堅敏.以數學建模為平臺提升大學生的應用、實踐與創新能力[J].教育教學論壇，2012，(11)：152-153.
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