統計結果可以幫助我們評估和監測各種活動的效果和影響。以下是一些與統計相關的學術機構和專業協會，可以提供專業的支持和資源。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇一

統計數據分析報告是一種重要的工具，通過對大量數據的搜集和處理，可以得出客觀的結論和預測。在這篇文章中，我想分享一下我在進行數據分析和撰寫統計數據分析報告的過程中的心得和體會。

第二段：數據收集與整理。

在進行數據分析之前，第一步是進行數據收集和整理。這個過程中，我發現了一個重要的原則：收集盡可能多的數據。大量的數據可以確保我們的分析結果更加準確和可靠。此外，數據的整理也非常重要。我們需要對收集到的數據進行清洗和分類，確保數據的可用性和一致性。

第三段：數據分析與統計方法。

在進行數據分析時，我們需要選擇合適的統計方法。從科學的角度來看，我們要避免預設自己的結果，并采用恰當的統計方法，確保數據分析的客觀性和準確性。同時，我還學到了一些常用的統計方法，如描述性統計、推論統計等。這些方法在數據分析中非常有用，可以幫助我們更好地理解數據和進行預測。

第四段：報告撰寫與結論。

數據分析報告的撰寫是整個過程的關鍵環節。在撰寫報告時，我們需要清晰地陳述數據的背景和目的，并精確地描述數據的分析過程和結果。報告的結論部分應該簡明扼要，準確明了。此外，數據的可視化也非常重要。圖表和圖形可以更好地展示數據的趨勢、分布和關系，提升報告的可讀性和可理解性。

第五段：反思與進一步學習。

通過撰寫統計數據分析報告，我意識到數據分析是一門復雜而精確的學科。在這個過程中，我不僅學到了統計方法和數據分析技巧，還提升了自己的邏輯思維和表達能力。我也認識到，只有不斷地學習和實踐，才能在數據分析領域取得更好的成果。因此，我決定繼續深入學習數據分析方法，并在將來的工作中更加高效地運用統計數據分析報告。

總結：通過進行大量的數據收集和整理，選擇合適的統計方法進行數據分析，準確地撰寫報告并逐步提升自己的數據分析能力，我在這方面的實踐中獲得了諸多收獲。數據分析是一項需要耐心和技巧的工作，但它也是一門非常有意義和實用的技能。通過不斷地學習和實踐，我相信我能夠在數據分析領域取得更好的成果，并為解決實際問題做出更有價值的貢獻。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇二

統計數據分析是一項重要的工作，它能夠幫助我們了解數據背后的規律和趨勢。在進行統計數據分析報告時，我們需要準備充分，采用科學的方法進行分析，并將結果清晰地呈現出來。通過這一過程，我深刻地認識到了統計數據分析的重要性及其對我們工作的幫助。

首先，準備工作是十分重要的。在進行統計數據分析報告之前，我們需要收集相關的數據并進行整理。數據的完整性和準確性是保證我們能得出準確結論的關鍵。因此，在準備階段，我們要保證數據的來源可靠，并且做好數據清洗工作，確保數據的準確性。只有這樣，才能保證我們在進行數據分析時不會引入誤差。

其次，科學的分析方法是確保我們能得出準確結論的基礎。在進行統計數據分析時，我們需要選擇合適的分析方法。這取決于數據的特征以及我們的研究目的。例如，如果我們想了解某個現象的發展趨勢，我們可以采用時間序列分析方法；如果我們想研究兩個變量之間的關系，我們可以采用相關性分析方法。合適的分析方法能夠幫助我們更好地理解數據，揭示出其中的規律和趨勢。

然后，結果的呈現也是至關重要的。無論我們的數據分析報告是用來為決策者提供參考還是向公眾傳達信息，都需要以簡潔明了的方式展現結果。我們可以使用圖表、表格和文字來傳達我們的分析結論。圖表和表格能夠直觀地展示數據的變化趨勢和差異，而文字則能更詳細地解釋結果背后的原因。同時，我們還要注意語言的準確性和簡潔性，避免使用模糊的詞匯和復雜的句子，以免引起誤解。

另外，我們應該學會從統計數據分析報告中提取有價值的信息。數據分析的目的是為了揭示事實和問題之間的關系，從而為我們的工作提供參考。因此，我們不僅要關注數據的表面意義，還要深入挖掘數據背后的含義。我們可以觀察數據的變動趨勢、分析數據之間的關系，甚至可以通過模型預測未來的走勢。通過這樣的分析，我們能夠從大量的數據中提煉出對我們工作有用的信息。

總結起來，統計數據分析報告在我們的工作中起著至關重要的作用。通過準備工作的認真和科學分析的方法選擇，我們能夠得出準確的結論。通過結果的清晰呈現，我們能夠更好地傳達我們的分析結論。同時，我們還應該善于從報告中提取有價值的信息，并根據這些信息來指導我們的工作。通過這些方式，我們能夠更好地利用統計數據分析報告，為我們的工作帶來更大的價值。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇三

空氣質量問題隨著我國國民經濟生產總值的提高而變得日益嚴重，2015年開年以來，百度霧霾指數蠢蠢欲動，在3月1日和3月2日這兩天達到歷史高峰。從百度指數數據顯示，空氣凈化器的搜索指數和霧霾指數呈現出正相關，人們對空氣凈化器的關注度和霧霾的關注度息息相關。

霧霾天氣的形成原因主要有六種：

1、該地區與地面的空氣濕度較大，地面的灰塵多。

2、沒有明顯的冷空氣活動。

3、天空少云晴朗。

4、汽車尾氣排放嚴重。

5、工廠的二次污染。

6、冬季取暖排放的二氧化碳氣體。

總的來說，霧霾離我們越近，孔子說：“達則兼濟天下，窮則獨善其身。”我們的能力雖不能改變霧霾天氣，但是我們可以在這一片霧霾天下找到自己的一片清新天地?？諝鈨艋鞯某鍪牢覀兊纳钅ㄉ狭艘豢|新的色彩。

[2015霧霾數據統計]。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇四

1、目前進出高速公路的車輛有etc卡自動付費和人工手動付費兩種方式，某高速公路公司的經營部門計劃開展定向營銷策略讓更多的車去辦理etc卡，經營部門需要你給出提高定向營銷成功率的建議和策略。

經營部門給你提供了一份車輛進出收費站的繳費數據記錄，請結合你的數據分析經驗，給經營部門提供一份分析報告（簡要說明一下分析過程、假設條件/變量、分析結果和展現方式、分析模型、模型評估方法等）。

a)從數據中，你看到了什么問題？你覺得背后的原因是什么？

b)如果你的老板要求你提出一個運營改進計劃，你會怎么做？

表如下：一組每天某網站的銷售數據。

3、你曾經處理過的最大的數據量有多大？你是如何處理這些數據的？處理的結果是什么？

4、你最喜歡的編程語言是什么，喜歡的數據統計分析軟件有哪些？喜歡的理由是什么？

8、請簡要介紹你使用過的數據庫、熟練程度及使用的使用過的數據庫工具。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇五

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇六

姓名。

xxx。

性別。

女

出生日期

1985.11.21。

民族。

漢族。

血型。

o型。

婚姻狀況。

已婚。

教育程度。

本科。

工作年限。

4年。

政治面貌。

群眾。

現有職稱。

無

戶口所在地。

山東省青島市。

現居住地。

青島市。

聯系方式。

電子郵箱。

求職意向。

期望工作地點：青島市。

自我評價。

1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；

2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用sas軟件；

3、數據處理能力很強，熟練使用office軟件；

4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

工作經歷。

2010年7月-2012年7月。

山東****網絡有限公司。

單位性質：合資。

工作地點：青島市。

職責描述：

2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；

3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；

4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月。

****公司。

單位性質：國企。

工作地點：青島市。

職責描述：

1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；

3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；

5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

項目經驗。

2011年5月*****項目。

項目職責：

1、收集用戶使用行為數據；

3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

教育背景。

2004年9月-2008年6月。

山東**大學。

統計學專業。

本科。

主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

培訓經歷。

2010年3月-2010年10月。

主要課程：sas體系內容、etl技術、sas分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

通過本次數據分析培訓，全面掌握了sas的內容，如邏輯庫及操作符與sas的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇七

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇八

在具體的報表過程中存在以下問題:。

1、在年報上報過程中，有些指標項需調整，在網上直報過程中，有的項能進行順利調整但有的項則不能運行，導致個別數據有一定差異。

2、勞資報表中工資總額和職工人數分別填累計數和本季數，企業填報的時候，很容易填錯，導致數據質量問題。

3、在生產月報上報的過程中，企業財務是在上報時間之后才能結算出來，也就是企業本期的產品銷售單價是在上報時間之后才能計算出來，導致一些相關數據(現價產值、銷售產值)只能以上月、上季或者上年的平均數計算或者預估，與本期數據有差別。另外，網上直報的時候，遇到節假日，上報時間可能會有順延情況，但縣區上報市局的時間不順延，必須是月后2日以前，也導致企業有些數據會出現預估情況。

針對以上自查過程中出現的問題，我局將從以下幾方面整改:。

1、健全制度，包括。

學習。

和監管制度，加強統計繼續教育，擴大教育范圍，轉變基層企業領導和統計人員的觀念，首先保證統計人員的穩定性;其次要讓基層統計人員學習有關統計法律法規知識和相關的專業知識，鼓勵其參加全國的統計技術職稱考試，從而提高基層統計人員的業務素質。

2、完善統計臺帳，搞好統計分析工作。統計數據要做到“數出有據”，真實反映本企業的情況，必須依據統計法律法規和統計報表制度建立健全原始記錄、統計臺賬，并利用統計方法和統計數據做好企業的統計分析工作，提高數據的利用率。

3、推進基層統計工作的信息化、網絡化。隨著企業一套表的進一步推開，要求基層統計工作要逐步實現無紙化，我局將從硬件和軟件上積極配合，盡快實現并軌。

在“三上”企業全面正式實施企業一套表，標志著統計工作即將翻開新的一頁，在今后的工作中，我們將繼續振奮精神，把思想高度統一到國家統計局企業一套表工作的各項部署上，把力量高度凝聚到國家統計局確定的各項任務上，不遺余力、全力以赴地打好這場關鍵之戰。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇九

職責：

2、對省區管理制度及措施在區域的落實附有宣導和監督職責。

3、省區月度會議的籌備及會議紀要重點事項追蹤。

4、協助省區經理與各部門的聯絡，協調，溝通及上傳下達工作。

5、承辦領導交代的其他事宜。

任職要求：

2、大專及以上學歷;。

3、熟練運用office辦公軟件，報表能力強，有數據分析能力;。

4、工作細致認真負責，有責任心，溝通能力強，有很好的親和力。

將本文的word文檔下載到電腦，方便收藏和打印。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十

一家汽車修理公司的客戶抱怨該公司的服務時間比承諾的時間長。該修理公司決定分析前幾個月的實際修理時間以便為客戶提供更準確的服務時間。

確定中心值(如均值或中位數)是了解數據的首要關鍵步驟。

用法2：評估變異程度。

一家零食公司希望評估新的填充機器的性能。盡管平均狀態下此機器看上去以正確的重量填充薯片，但此機器性能也存在很大的差異。

許多薯片袋會出現填充不足或填充過多的情況。

了解數據的變化程度對于了解產品或服務是非常重要的。不僅如此，理解變異性測量指標同時也會影響您對其他統計量(如均值)的認識。

用法3：研究可能的組間差異。

一個營銷團隊研究對他們的電子簡報進行的讀者調查的結果，以了解該簡報是否遞送給目標受眾。

該團隊想知道被調查者的特定特征(性別、年齡和職業)是否與希望更頻繁地閱讀此簡報或對此簡報的評價更高有關。

minitab可以為每組數據計算單獨的描述性統計量，以便您更好地了解這些數據組之間的差異。

需要什么類型的數據?

必須使用數字數據。例如：

一個月中每個班次發現的缺陷部件數。

班級中學生各自的測驗分數。

服務提供商的機器維修成本。

可選的分組列(也稱為“按”列)可以是數字、文本或日期/時間。minitab將為此按變量分組中的每個值顯示單獨的描述性統計量。

例如：

按性別分組的調查反應。

按班次分組的客戶服務來電。

按分支機構位置分組的客戶滿意度。

請考慮要使檢驗具有實際意義需要多少數據。盡管您可以僅對一個或兩個數據值顯示描述性統計，但您擁有的數據越多，結果所能提供的信息量就越大。

我的工作表的外觀如何?

方案。

一位熱心的年輕氣象學者收集了她家鄉一年內的氣象數據。這些值顯示了每個月中具有明顯降雨的天數。

選擇適當的分析方式。

由于這是她首次查看這些數據，通過回顧描述性統計量可為她提供一些最重要特征的總覽，例如中心趨勢和展開的度量。

輸入要分析的數據。

對于在變量中輸入的每個變量，您都將獲得一份單獨的分析結果。在本例中，只有一份分析結果。

指定按變量分組(如果有必要)。

按變量分組(通常)是一個可用于將分析分為多個可比較和對比部分的類別變量。例如，如果您將性別指定為按變量分組，您將分別獲得男性觀測值和女性觀測值結果。

但是，此分析不包含按變量分組。

指定選項此分析無需進一步修改，但您可以選擇其他選項。單擊統計量可以更改分析中生成的默認統計量。

單擊圖形可以添加數據的圖解。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十一

統計數據分析課是現代大數據時代下的一門重要課程，通過學習這門課程，我深刻認識到統計數據的重要性和應用價值。在這門課上我學到了很多理論知識和實際應用方法，對此我有很多感悟和體會。

第二段：理論知識的學習與應用。

在統計數據分析課上，我們學習了很多理論知識，如概率論、回歸分析、假設檢驗等。通過理論的學習，我掌握了統計學的基本原理和方法，了解了數據分析的理論基礎。同時，老師還將這些理論知識與實際應用相結合，通過案例分析和實踐操作，讓我們更好地理解和掌握了這些知識。

第三段：實踐操作的重要性。

統計數據分析課程不僅注重理論知識的學習，還強調實踐操作的重要性。通過實踐操作，我們能夠真實地感受到統計數據分析的過程和結果。在實踐操作中，我不僅學會了如何收集和清理數據，還學會了如何運用各種統計方法和工具進行數據分析。通過實踐操作，我發現數據分析不僅需要理論知識，更需要具備扎實的計算機技能，如編程和數據可視化等。這為我今后的學習和工作提供了很大的幫助。

第四段：團隊合作與交流能力的培養。

在統計數據分析課上，老師鼓勵我們進行團隊合作和交流，通過小組討論和項目實踐，培養了我們的團隊合作和交流能力。在小組討論中，我們需要相互表達自己的觀點，并找出最優解決方案。這樣的討論和交流不僅增進了我們的學習效果，還培養了我們的思維和溝通能力。通過團隊合作和交流，我不僅學到了知識，更學到了如何與他人合作和交流，這對我今后的學習和工作都有很大的幫助。

第五段：自我總結與展望。

通過統計數據分析課的學習，我認識到統計數據分析在現代社會中的重要性和應用廣泛性。我學會了如何運用統計方法和工具對數據進行分析和解讀，從而獲得有價值的信息與結論。同時，我也明白了統計數據分析不僅需要學習理論知識，更需要具備實踐操作和團隊合作能力。在未來的學習和工作中，我會繼續加強自己的統計數據分析能力，不斷提高自己的實踐操作和團隊合作能力，以應對社會發展對統計數據分析人才的需求。

結論：

統計數據分析課是一門理論與實踐相結合的重要課程。通過學習這門課程，我不僅掌握了統計學的基本原理和方法，還學會了如何運用統計方法和工具進行數據分析。在學習過程中，實踐操作和團隊合作也成為了我不可忽視的一部分。通過統計數據分析課的學習，我獲得了很多知識和經驗，對今后的學習和工作都有很大的幫助。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十二

對海洋統計數據狀況進行了說明,并對影響其質量的因素進行了分析.海洋統計工作已步入全新階段,統計數據的準確性和及時性得到了很大提高,反映的情況也涉及到海洋工作各領域.但影響海洋統計數據質量進一步提高的因素還存在,數據適用性不強、資料搜集渠道不暢通、數據銜接性等有待改進.

作者：郭越作者單位：國家海洋信息中心,天津市,300171刊名：海洋信息英文刊名：marineinformation年，卷(期)：“”(3)分類號：p7關鍵詞：海洋統計數據質量影響因素

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十三

簡歷編號：

更新日期：

無照片。

姓名：

/

國籍：

中國。

目前所在地：

廣州。

民族：

漢族。

戶口所在地：

清遠。

身材：

157cm?45kg。

婚姻狀況：

未婚。

年齡：

21歲。

培訓認證：

誠信徽章：

求職意向及工作經歷。

人才類型：

普通求職?

應聘職位：

文秘/文員：文員、文秘/文員：文員、文員。

工作年限：

1

職稱：

中級。

求職類型：

全職。

可到職日期：

隨時。

1500--。

希望工作地區：

廣州廣州廣州。

個人工作經歷：

公司名稱：

公司性質：

外商獨資所屬行業：

擔任職務：

文員。

工作描述：

負責客戶單，輸入客戶資料，統計數據等等。

離職原因：

公司名稱：

公司性質：

民營企業所屬行業：五金礦產，金屬制品。

擔任職務：

文員。

工作描述：

負責處理公司日常運作，進入貨記錄等等。

離職原因：

家中有事。

公司名稱：

公司性質：

民營企業所屬行業：五金礦產，金屬制品。

擔任職務：

文員。

工作描述：

負責處理公司日常運作，進入貨記錄等等。

離職原因：

教育背景。

畢業院校：

佛岡縣第一中學。

最高學歷：

高中。

畢業日期：

所學專業一：

歷史。

所學專業二：

計算機應用。

受教育培訓經歷：

學校（機構）。

專業。

獲得證書。

證書編號。

-09。

佛岡縣第一中學。

文科。

高中畢業證。

廣州計算機學校。

高級文秘。

中技畢業證。

語言能力。

外語：

英語一般。

國語水平：

良好。

粵語水平：

優秀。

工作能力及其他專長。

能夠熟練操作辦公室軟件,如:word、excel等，語言組織能力較強，工作細心認真，對事情反應靈活，擅于與人溝通，勤奮好學，樂于助人，對事情認真負責，遵守崗位，對每件事都爭取做到最好。希望貴單位提供一個機會，我會盡我所能，在貴單位作出一份貢獻。

詳細個人自傳。

為人謙虛，性格開朗，自律，自信，積極向上。遇事謹慎的我，不僅有很強的自學能力和接受能力，而且有高度的責任感各團隊精神，善于分析，解決問題。樂觀向上的`我遵守誠懇待人，認真待事的生活原則，能吃苦耐勞。我也相信我的能力可以得到認可。

個人聯系方式。

通訊地址：

廣州。

聯系電話：

家庭電話：

手機：

qq號碼：

電子郵件：

個人主頁：

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十四

徐永圓。

5月26日有幸聽了萬貴秋、程來魁兩位教師關于復式折線統計圖同課異構課和吳文濤名師關于折線統計圖的展示課，我也曾教過這一單元，然而我的教學重統計圖的繪制輕數據分析，三位教師與我截然不同的教學思路讓我感悟頗深。統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。分析數據是統計的核心，也是本單元的重難點之一。如何在課堂教學中突破這一重難點我有以下看法：

一、感知數據。

《新課程標準》指出：在“統計與概率”中，幫助學生逐漸建立起數據分析的觀念是重要的。數據分析包括：了解在現實生活中有許多問題應當先做調查研究、收集數據，通過分析作出判斷，體會數據中是蘊涵著信息的。數據分析的第一步要調查研究收集數據，在這一過程中感知數據不再是簡單的數字，它的背后蘊藏著數學信息。在課堂教學中采取的是：

（一）選取貼近學生生活素材，加強學生對數據的感知。本次課堂上萬貴秋教師調查學校趣味數學魔方選拔賽郭宇和徐偉的成績，吳文濤教師調查學校足球隊方瑤投籃的成績，這兩個發生在學生生活中的問題進行調查，既增加了學生對收集數據的親切感，又激發了學生挖掘的數據背后隱藏的數學信息的欲望。

（二）選取具有統計意義的真實的生活素材，加強學生對數據的`感知。程來魁教師選取的是調查全國人口老齡化這一具有統計意義的事情。首先讓學生了解到抽樣調查是統計中常見的調查方法，調查全國人口老齡化，只需抽樣調查上海老齡化情況。而每年出生人口數和死亡人口數是連續性變量，非常適合用復式折線統計圖來表示其變化。學生從視頻中看到這一令人震驚的事實，激發其探究的欲望，同時在真實的死亡人口數與出生人口數中，增加學生對數據的感知，無形之中會將兩者進行比較。

二、數據讀取。

學生會從收集的數據感知一些大略的信息，第二步就要整理數據了，整理數據的方式一般就是統計表，統計圖等。在以往我的教學中我通常會教授學生繪制統計圖，再讀統計圖中的數據。一節課大部分時間用在畫圖，特別是橫軸和縱軸的填寫，而讀圖時間會過少。這樣的教學往往導致學生會成為畫圖的高手，讀圖的啞巴。此次三位教師都是通過讀圖來畫圖，萬貴秋和程來魁教師都是通過讀兩個折現統計圖來畫復式折現統計圖，吳文濤教師是通過讀條形統計圖來畫折現統計圖，從學生已有的作圖起點出發不僅讓學生自主的探究統計圖的制法及注意事項也為后面的讀數，數據分析大大節省了時間。讀懂統計表中的數據為后面的數據分析做鋪墊。

（一）讀顯性數據。

顯性數據就是統計圖中直觀的信息。讀圖標，圖例，橫軸、縱軸、以及點的信息。這部分內容很直觀，加之有以前學習條形統計圖的經驗，學生較易掌握。

（二）讀隱性數據。

隱性數據即是通過顯性數據得出的統計量。在運用統計量時一定要注意其統計意義。比如平均數、中位數、眾數。平均數是一個虛擬的數，它能反應一組數據的總體水平。中位數是個半虛擬的數，它則能反應一組數據的中等水平。一般而言，平均數作為數據代表相對可靠和穩定，但遇到極端數據時它則不能反應這組數據的基本情況。在萬老師執教的這一課里面有同學提出了用平均數來反應兩名同學玩魔方的總體水平，從而決定由誰參加決賽，這個結果與我們從統計圖數據變化趨勢分析的結果大相徑庭。造成兩種不同的結論的原因在于這個同學沒有看到極端數據對平均數的影響，一次失誤能拉下一個學生比賽的平均分，但是這時的平均分并不能代表這個同學的整體水平了。

讀懂數據，了解數據所蘊含的信息，我們還要更深層次的挖掘數據的隱藏信息。這一部分的數據分析是通過數據比較來完成的。

（一）橫向比較。

在折線統計圖中了解了點所代表的信息，再引導學生橫向觀察折線統計圖，相鄰的兩個點之間的線段的方向代表數據的增減；線段的陡平代表數據增長的快慢，整條折線有代表數據的發展趨勢，由部分到整體挖掘數據隱含信息。在吳老師的教學中這一細節做的非常的到位，從點，()線段，折線三個方面深挖信息，并通過整條折線的趨勢做了預測，預測方瑤的后兩次成績。萬老師執教的這一課也從整體折線趨勢預測兩個同學的下次成績，從而得出決策。

（二）縱向比較。

數據之間縱向比較主要體現在復式折線統計圖里，兩個量之間的差距是同一縱軸上兩點間的距離，也是復式折現統計圖中蘊含的一個重要信息。比如萬老師的這節課通過比較兩個同學每次成績相差多少，判斷兩個同學成績的變化。又比如程老師執教的調查人口老齡化，其中自然增長數等于出生人口數減去死亡人口數，就是比較兩個量間的差距變化從而判斷人口是呈正增長還是負增長，以及增長的幅度來判斷人口老齡化的情況。

四、預測數據。

統計學最終目的達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象的未來。在課堂教學中根據前面的數據分析，對折線的走向、以及兩個量之差做出正確的預測，培養學生的分析能力和預測能力。此次聽課三位教師分別都對折線統計圖中的數據進行了預測，在學生預測之后顯示真實的結果，學生會發現自己根據數據分析預測的數據和真實情況相差無幾，從而深刻的體會到了學習統計知識的意義。

以上是我在參加此次活動對課堂教學折線統計圖中的數據分析的一些淺顯的認識。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十五

摘要：隨著社會經濟的疾速開展，國度對國有企業的監管力度逐年增強，依法治企要求也更嚴厲，轉變審計方式火燒眉毛。以古代化智能技術爲主的大數據剖析方式開端使用于各行各業，傳統的數據搜集、存儲、計算方式曾經逐步被取代。外部審計作爲企業任務管理與剖析的重要組成局部之一，堅持大數據的運用也成了大勢所趨。與以往的審計形式不同，大數據推進了審計進程的速度，完成了審計內容、審計思想、審計目的以及技術剖析的全方位優化，將驗證性剖析變爲了發掘性剖析，完成了單機審計向大數據智能化手腕的演化，并把審計方式變爲了風險預警審核，有助于在風險發作之前就做好預測與判別。當然，由于技術的局限性以及固有理念的制約，大數據剖析在實踐審計使用中還不夠普遍，缺乏既熟習專業又熟習零碎開發的復合型人才，數據搜集和專業剖析的寬度和深度還存在一定局限，在新的外部審計形式與大數據的結合下，審計效率亟待增強?；谶@樣的'狀況，本文就對大數據剖析停止深化討論，施行跟蹤審計，深化發掘數據剖析提供的信息，并堅持多范疇數據的交融使用，實在彰顯大數據剖析在外部審計使用中的作用和劣勢。

關鍵詞：大數據剖析;外部審計使用。

近年來，大數據使用愈加普遍，它改動了固有的數據剖析方式，將企業運營以及與之相關聯的企業和客戶信息停止搜集和剖析，經過新的思想處置數據與技術的難題。據調查顯示，目前我國很多優秀企業都將大數據作爲新一輪經濟增長點，從2012年開端就完成了繼續增長，成了企業市場運營的宏大材料庫，進步了企業的全體技術程度和競爭才能。詳細而言，大數據剖析是一種可以從各類信息中疾速提取有用數據的一種新技術，對外部審計任務來說具有的意義顯而易見。上面就從大數據剖析給外部審計帶來的機遇和應戰動手，從實踐動身做好使用性審計，帶動審計任務發作質的飛躍。

一、大數據剖析給外部審計任務帶來的機遇和應戰。

(1)審計目的信息化技術運用的初期，外部審計任務依賴計算機技術，可以經過對數據的察看和剖析找到審計中存在的成績，爲詳細任務的展開提供參考。大數據剖析技術的使用則將審計任務帶到了新的高度，它不只可以發現成績，還可以對風險停止評價，對效益停止剖析，及時發現審計任務中存在的成績，降低外部控制風險，爲企業開展做出預測性考慮。

(2)審計內容數字是傳統外部審計任務參考的重點，包括營業支出、費用收入、稅收狀況等等。大數據剖析則打破了原來數字化的限制，根本外延和審計的內容不時向內涵展，打破了傳統數據構造化的款式缺乏，在不同的工夫范圍內可以生成復雜多變的數據，其中包括文本、音頻、視頻、xml等，構建出了審計的平面化辦法。

(3)剖析技術大數據剖析與外部審計使用的結合，最大的改動就在于技術的更新，大數據剖析可以完成大數字的整合，從五大技術方面停止了完善。即可視化剖析、數據發掘算法、預測性剖析、語義引擎和數據質量與管理。這些新技術可以經過規范化的方式，樹立數據新模型，提取隱藏起來的外部審計信息，應用圖表展現數據剖析的全進程，并做出前瞻性的判別，從而進步數據的剖析精確性。

二、大數據剖析外部審計的方式。

首先，數據驗證性剖析朝著數據發掘性剖析轉變。即由原來的多維剖析驗證數據變爲發掘性技術的運用，將數據倉庫和模型構建起來，做好聚類剖析，找到規律性內容，并提取關聯性數據。例如，在電力審計進程中，可以樹立起專門的數據材料庫，找到電力運用的詳細數據，剖析用電狀況。其次，審計方式由預先發現成績變爲風險預警。企業運營難免會遇到各種風險，對市場情勢停止剖析，將能夠存在的危機控制在萌芽階段，是大數據剖析有別于傳統剖析形式最大的特點。另外，大數據剖析可以晚期關注經濟運轉狀況，開掘數據敏理性動搖，并集合社保審計、債權數據、經濟微觀運轉數據，完成信息庫的穿插運用，提升數據剖析程度和審計才能。最初，單機審計向云審計辦法的轉變。云審計是基于云數據庫設立的數據平臺，它依托的是中心統計剖析，經過網絡與“云”的對接，對審計效果停止共享。與此同時，在大數據剖析云計算施行的進程中，必需堅持技術的創新與開展，樹立預算、財務、執政一體化戰略，設立專門的數據平臺，進步信息化技術審核的質量，做好微觀剖析。

三、大數據剖析在外部審計中的使用。

大數據剖析與外部審計的綜合使用是信息時代技術演化的老手段，在與外部審計結合運用的進程中必需堅持片面化運用，從制度流程、機構人員、審計業務以及技術上做好配合，片面推行新的審計辦法。

(1)創新大數據任務形式創新是提高的源泉，大數據剖析的推行，與外部審計任務的結合，都必需堅持創新準繩，對預算執行審計有一個片面的看法。傳統的孤立審計已不順應大數據審計的要求，需求打破部門之間的界線，以審計項目爲管理主線，成立大審計組，停止扁平化管理。結合各預算部門的財務數據，發現能否存在預算項目在連年結轉的狀況下依然布置新增預算、形成資金閑置的成績。經過對數據停止微觀全體剖析，發現能否存在預算執行效率不高、分配下達預算不及時、撥付轉移領取資金超期等狀況。

(2)完善跟蹤審計方式經過建立審計數據綜合剖析平臺，搭建關系國計民生的重點行業聯網審計零碎，用hadoop等專業工具處置半構造化、非構造化數據，標準高效地聚集和處置大規模數據信息。例如，在地稅審計中，可應用地稅聯網審計零碎，集中停止全省地稅數據整理剖析，探究“數據集中采集、集中一致剖析、疑點散布落實、資源充沛共享”的大數據審計形式，完成全省聯動審計。此外，還要對資金分配構造、資金運用流向、資金管理狀況停止總體剖析，片面反映預算執行全體狀況，完成對預算單位的審計監視全掩蓋。

(3)完成少數據交融，落實經濟責任審計運用關聯剖析，找出數據間的互相聯絡，剖析關聯規則，發現異常聯絡和異常數據，尋覓審計疑點。在經濟責任審計中，可應用財政、稅務、社保、培訓等數據在橫向和縱向之間都做好關聯性研討，做好數據的片面跟蹤剖析，施行和推行經濟責任審計形式，進步審計效率。另外，在深化發掘數據進程中，還要應用數據倉庫和模型剖析統計數據變化信息，剖析關聯性內容，對體制機制性成績展開研討，發掘行業性和趨向性成績。

四、完畢語。

綜上所述，大數據技術的開展對審計任務提出了新的、更高的要求，也爲審計提供了新的工具。傳統的大數據剖析與外部審計任務的結合不夠嚴密，技術使用不夠突出，且人才缺失?；诖髷祿饰龅男聽顩r，外部審計任務必需從數據、資源、人才方面逐漸積聚資源，創新大數據剖析的思緒和形式，研討技術開展的狀況，并樹立掩蓋公司業務流程的審計信息化管理零碎，使公司各業務線在一致、通明、規范的審計監控下陽光運轉，確保大數據在外部審計中的高效使用。

參考文獻：

[1]王磊.數據發掘技術在保險公司外部審計中的運用研討[d].山東財經大學,2015.

[2]梁秀根,黃鄧秋,蔡赟,魏連濤,梁國平.繼續審計結合數據發掘技術在外部審計中的探求和使用[a].全國際部審計實際研討優秀論文集(2013)[c].2014:10.

[3]荀大志,王文勝,毛勇,丁文,劉睿,鄭磊,孟令謙,付苓.商業銀行信息化外部審計開展途徑討論[a].全國際部審計實際研討優秀論文集(2013)[c].2014:12.

[1]王磊.數據發掘技術在保險公司外部審計中的運用研討[d].山東財經大學,2015.

[2]梁秀根,黃鄧秋,蔡赟,魏連濤,梁國平.繼續審計結合數據發掘技術在外部審計中的探求和使用[a].全國際部審計實際研討優秀論文集(2013)[c].2014:10.

[3]荀大志,王文勝,毛勇,丁文,劉睿,鄭磊,孟令謙,付苓.商業銀行信息化外部審計開展途徑討論[a].全國際部審計實際研討優秀論文集(2013)[c].2014:12.

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十六

xxx。

性別。

女

出生日期

1985.11.21。

民族。

漢族。

血型。

o型。

婚姻狀況。

已婚。

教育程度。

本科。

工作年限。

4年。

政治面貌。

群眾。

現有職稱。

無

戶口所在地。

山東省青島市。

現居住地。

青島市。

聯系方式。

電子郵箱。

求職意向。

期望工作地點：青島市。

自我評價。

1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；

2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用sas軟件；

3、數據處理能力很強，熟練使用office軟件；

4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

工作經歷。

山東****網絡有限公司。

單位性質：合資。

工作地點：青島市。

職責描述：

2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；

3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；

4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。

6月-206月。

****公司。

單位性質：國企。

工作地點：青島市。

職責描述：

1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；

3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；

5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

項目經驗。

5月*****項目。

項目職責：

1、收集用戶使用行為數據；

3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

教育背景。

9月-206月。

山東**大學。

統計學專業。

本科。

主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

培訓經歷。

年3月-2010年10月。

主要課程：sas體系內容、etl技術、sas分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

通過本次數據分析培訓，全面掌握了sas的內容，如邏輯庫及操作符與sas的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十七

隨著改革開放、社會主義經濟的迅猛發展，統計數據對社會主義經濟的巨大作用也漸漸的體現了出來，這使得國家的相關部門對統計數據的質量越來越關注，相應的要求也越來越高;但是，我國的統計數據發展的沒有其他國家那么早，自然與國際接軌還差一定的距離。所以，統計工作者的任務越來越重，所以提高統計數據的質量就迫在眉睫。

統計數據的質量指的便是，一組數據滿足客戶使用要求的程度。提高統計數據的質量，一方面可以促進社會主義經濟的迅猛發展;另一方面，則可以為后期的數據分析、重要問題的數據采集提供基礎。如果把社會主義經濟比作一座高高的摩天大廈，那么統計數據就是這座摩天大廈的地基;那么統計數據的質量，也就是地基的質量就決定了摩天大廈的高度，。如此而言，就可以明白統計數據對社會主義經濟的巨大影響，統計數據質量的重要性可見一斑。

三、中國統計數據質量的現狀。

隨著社會主義市場經濟的深入發展，統計的.外部環境和內部環境都發生了巨大的變化，使得中國統計數據的質量難以與國際接軌，同時由于個人的貪婪，在統計上弄虛作假也引發了種種社會和政治問題，嚴重損害了國家和人民的利益，這不僅給統計工作造成了不好的影響，而且使得人民也對統計數據的質量失去了信心，質疑聲四起，非常不利于中國統計工作向更好更完善的方向發展。而且由于統計管理體制等原因，造成了一些統計數據質量失真的現象，所以必須引起相關部門的重視，并努力工作加以解決。

四、影響統計數據質量的因素。

作為國家的基本法律的《統計法》，經過法律工作者十幾年的深入基層的普法宣傳教育，使得公民的法律意識已經有了較大提高，但個別單位的個別領導對《統計法》的學習與了解還不夠，并且法律觀念淡漠，統計數字不及時上報且準確性也堪憂，以至于出現要數難、不配合的情況，從這個方面，我們也該意識到《統計法》的宣傳教育任務還特別的艱巨。

2.統計基礎工作薄弱。

統計基礎工作薄弱，主要表現在統計基礎工作人員素質不高，且數量也不是很足;統計數據的基礎水平不高，數量不足，遠遠不能滿足需要，統計的原始資料等級表冊、統計檔案不健全或不完善，而且基礎統計工作者一般是出了事之后才開始徹底的徹查，一般的表現都是上面催一催，下面的基礎工作者才查一查，動一動，沒有工作的主動性。

3.統計體制和考核評價系統不完善。

4.執法隊伍不專業，且力度不夠。

執法的輕微處罰難以觸及不法分子的根本利益，一點點處罰金，和觸犯法律之后的巨大利益相比簡直微不足道。所以一定要加強執法力度，努力的培養出適宜當前國家經濟條件下的執法人員。

五、提高統計數據質量的措施。

1.加強統計工作者的法律意識。

在基層加強、加大對《統計法》的宣傳力度，希望法律工作者改掉以往照本宣科的做法，要讓宣傳教育變得更加的生動，活靈活現，多一點這方面的犯罪行為例子，使基礎工作者認識到觸犯法律的嚴重后果，必要時也可以讓犯罪分子現身說法，加強法律的威嚴。同時，還要通過廣泛的普法宣傳，增強全社會的統計法制觀念。

2.加強統計隊伍的建設。

根據統計法律法規的有關規定，基層單位應依法配備與統計任務相適應的統計人員，并按《國家統計從資格認定辦法》的要求，取得統計從業資格，持證上崗。相關的統計單位要加緊對新上崗的工作人員進行培訓，統計人員也要善于學習，努力提高自身。同時鼓勵學習相關專業的大學生，積極投身到統計工作的浪潮中;為了吸引人才，加強基層工作者的待遇水平是很有必要的。

3.建立健全統計工作的考核評價系統。

本研究上面講到統計的考核評價系統不完善是影響統計數據質量的一個因素，而統計工作是一項系統性和綜合性的任務，所以需要建立完善的實施細則與管理監控機制;建立一種科學公正的考核評價系統，一方面，有關部門需要對領導進行培訓，務必使其建立一個正確的政績觀;另一方面，需要在員工上面做文章，可以留一個渠道，使領導手下的員工可以直接向上面的高層匯報，從而把可能出現的錯誤消弭于無形之中。

如此就可以使上下級直接協調統一，不至于出現了問題，難以找到領導的現象，這樣相當與員工也具備了一個監督的作用，給以隨時給他的上級敲響警鐘。

4.加強執法的力度。

在此之前，我們需要先培訓出一支“能征善戰”的執法隊伍，人員高素質，高能力以適應日益變化的執法環境。之后，亂象需用重典，用巨大的處罰來迅速遏制統計領域的亂象;之后需要徐徐圖之，然后慢慢的把法制建設落到實處。

參考文獻：

[1]蘇偉.新時期提高統計數據質量研究[j].統計與管理.2014(10).

[2]羅廣.提高統計數據質量的方法探索[j].產業與科技論壇.2014(03).

數據工程師與統計數據分析（模板18篇）篇十八

統計數據分析課是我大學期間的一門必修課程，它讓我對統計學有了更深入的了解并且掌握了一些基本的數據分析方法。通過這門課，我不僅學到了許多理論知識，更加強了我的實踐能力和數據處理能力。下面我將從課程內容、教學方法、實踐項目、心得收獲以及對未來的展望這五個方面來分享我的學習體會。

首先，這門課程的內容非常豐富。我們學習了統計學的基本概念，掌握了數據收集與整理的方法，學習了描述性統計分析和推論性統計分析的基本原理，學習了常用的統計圖表和假設檢驗方法。這些內容讓我對數據的分析方法有了更清晰的認識，掌握了如何利用統計學的理論方法來解決實際問題。

其次，教學方法也是這門課程的一大亮點。老師采用了理論與實踐相結合的方式進行教學，注重培養學生的實際操作能力。課堂上，老師會給我們講解統計學的理論知識，并通過實例演示統計分析的過程，讓我們更加直觀地了解統計學的應用。并且，老師還組織了一些小組項目，讓我們分組完成一些實際的數據分析任務，讓我們切實地運用所學知識，提高了我們的實踐能力。

第三，課程安排了實踐項目來鞏固我們的學習成果。通過實踐項目，我們能夠將課堂上學到的理論知識應用到實際問題當中。我們需要收集實際數據，進行數據整理和分析，得出結論并提出建議。這些實踐項目幫助我們更好地理解和掌握統計學的方法和技巧，并且鍛煉了我們的團隊合作和溝通能力。

在這門課程中，我不僅學到了豐富的統計學知識，還收獲了很多。首先，我學會了如何有效地收集和整理數據，掌握了數據可視化的方法，使得數據更加直觀、易于理解。其次，我掌握了常用的描述性統計和推論性統計方法，能夠對數據進行準確的分析和解讀。最重要的是，我學會了如何合理地使用統計學的方法來解決實際問題，提高了我在數據分析方面的能力。

最后，通過這門課的學習，我對未來的發展有了更明確的規劃。我發現數據分析是一個非常重要且發展迅速的領域，無論是在企業管理、金融、市場營銷還是科研領域等，都離不開數據分析的支持。因此，我決定在大學期間進一步學習相關的統計學及數據分析課程，并在實踐中不斷提高自己的能力。將來，我希望能夠應用所學的統計學知識，成為一個優秀的數據分析師，為企業的決策和發展做出貢獻。

總之，統計數據分析課是我大學學習過程中非常有收獲的一門課程。通過這門課的學習，我擴展了自己的知識面，提高了數據分析能力，并為未來的發展做好了規劃。我相信，通過不斷學習和實踐，我能夠在數據分析領域取得更好的成績，為社會的發展做出貢獻。