統計結果的準確性和可靠性對于研究和決策的重要性不言而喻。通過以下統計范文，我們可以學習到如何進行有效的數據分析。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇一

統計是利用盡可能少的局部樣本數據來發現總體規律，處理對象往往數據規模小且數據結構單一。在大數據環境下，面臨海量數據的采集與統計，傳統方法已無法滿足大規模數據集處理。基于hadoop系統，利用其分布式存儲和并行處理機制，設計了大數據環境下的統計分析模型，從海量數據中提取出有用的信息特征，實現數據資源共享，為相關部門決策提供信息服務。

0引言。

隨著統計數據規模的快速增長，數據特征日趨復雜，數據收集渠道多樣，統計學相關領域研究已進入大數據時代。如何高效收集樣本數據、挖掘信息，從海量數據中提取有用的信息特征，將信息及時提供給相關部門決策，成為當前統計學研究熱點之一。與國外相比，我國在統計分析工作中存在信息資源整合程度不高、數據共享匱乏、信息不完整等問題。隨著大數據時代的到來，對大數據分析與挖掘的研究和應用越來越重視，大數據的挖掘與分析將幫助統計部門在有效合理的時間內采集、處理、管理與分析海量數據。

目前*部門間借助政務平臺可以實現數據資源共享，但是企業與*間缺乏數據的分享平臺，造成了信息隔離，對此，統計部門要構建起全方位的海量數據共享和分布式存儲的安全統計分析平臺，實現跨地區的統計信息交流，滿足海量信息數據的實時分享和處理。

1大數據。

大數據是一種大規模的數據*，數據分析人員無法在一定時間內用。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇二

自入世以來,我國的汽車出口發展極為迅速。由海關統計數據,,中國汽車和汽車底盤出口額為19374萬美元,出口數量為22779輛；到了,中國汽車和汽車底盤出口額已達到190396萬美元,出口數量為1084309輛。我國汽車出口總量上看成績喜人,但細看下來，情況卻不容樂觀：據計算,中國入世五年來汽車和汽車底盤出口數量增長了46.60倍,而出口額只增長了8.83倍,這與同時段進口額增幅略超出進口數量形成了鮮明的對比。

這一現象并非小問題：出口量增幅遠大于出口額是汽車大部分瞄準低端市場低價出口統計上的表現。據海關統計分析顯示，20我國整車出口企業共有1025家，其中出口量在10輛以下的就有600家，出口僅1輛的有185家，近900家企業的出口額僅占全國整車出口額約10%。隨著中國低價汽車及零部件的出口，他國逐漸采取反傾銷和關稅壁壘措施來應對。

二、汽車出口價格低廉成因分析。

低價的原因自然包括了中國的勞動力水平相對較低，但在全球化背景下，專業化分工日趨明顯，許多品牌汽車也選擇在勞動力成本相對低的環境下生產，但同樣高價出售。這說明，低價不僅是勞動力成本低導致。

汽車出口低價的另一原因是中國相對缺乏自主品牌。從經濟學的角度看，同質產品的價格需求彈性大，顧客對價格的變動極敏感。生產同質產品的廠商為使利潤最大化采取降價的方案，最終基本只能得到正常利潤，無法獲得超額利潤。目前中國汽車市場自主品牌還屈指可數，且大部分局限于模仿水平，真正進行自主創新開發出顧客很難找到替代品的汽車的情況還很少。汽車大量的同質化使得廠商選擇打價格戰。

著重于模仿而非創新也使中國汽車出口面臨知識產權糾紛不斷。美國、歐盟、日本在與我國的經貿談判中重點關注的問題之一即是汽車產業知識產權，而國內汽車企業在知識產權的擁有數量和質量上與外資、中外合資汽車企業相比都遠處下風。一方面，不少跨國汽車公司通過合資的方式進行品牌擴張，并積極通過商標注冊維護自己的品牌;另一方面，大部分中國汽車廠商也把精力放在模仿而非創新上，很多沒有清晰的發展自主品牌的意識。

出口秩序混亂，一些汽車廠商不規范生產，是出口低價的另一原因。一些廠商出口翻新車、報廢車，或者用廢棄零件生產的汽車，這類汽車要價低廉，但質量一般沒有保障，更不必說銷售及售后服務，這造成了不好的影響。面對難以鑒別優劣的汽車市場，消費者一般也不會出高價去購買可能面臨質量風險的汽車。中國低質汽車在海外市場的大量出現將會對中國整體的汽車出口都帶來負面影響。

可見中國汽車出口量增幅遠大于出口額增幅折射出了包括缺乏自主品牌，出口秩序混亂，生產不規范等不少問題，這些問題又進一步引發反傾銷、知識產權糾紛，對中國汽車出口產生了重大影響。

三、促進我國汽車出口由數量型增長向質量型增長轉變的思路。

為促進中國汽車出口持續穩定快速發展，應主要把握以下幾個方面：

1.把握好技術引進與自主創新之間的關系，推動技術與質量的升級。

中國一直以來采取“市場換技術”的戰略，但并未發揮很好的效果。比如在加工貿易方面，大部分情況中方只賺取一些加工費，并未得到技術外溢的收益。即使在技術引進過程中，我國企業也普遍存在“大錢搞引進，小錢搞改革，沒錢搞消化”的問題。引進技術不能引進核心技術，沒有消化吸收和自主創新很可能出現的結果是大部分廠商制造出同質產品，極易導致價格戰的出現，不利于廠家戰略發展。

目前自主創新已成為全社會的共識，國家正通過一系列政策鼓勵與扶持汽車企業進行自主創新，我國汽車企業應該充分利用各種有利的政策堅定地進行自主創新，推動自身的發展。

2.加深知識產權認識，著重自主品牌打造。

我國大多數汽車企業中并未把知識產權工作納入經營管理的范疇，真正將知識產權與技術創新有機結合的.并不多。知識產權意識不強使得部分企業出現要么不尊重他人知識產權從而引起糾紛，要么在合作中放棄了知識產權的權利要求，使企業蒙受巨大損失。

強化企業的知識產權意識,不單單是要尊重他人的知識產權，同時也需要主張自己的知識產權權利要求，加強對知識產權的管理。正確且充分的知識產權的認識將為自主品牌的打造提供有利的環境，為企業的長遠發展打下堅實的基礎。

3.加大監管力度，規范出口秩序，要求企業保質保量生產銷售。

商務部等政府主管部門以及相關部門應采取積極有效的措施對中國汽車出口進行引導和推動，以改善中國汽車出口環境，為高質量汽車的出口搭建平臺，加強相應的服務并提高效率，規范汽車出口的秩序，并且通過廣大企業和行業組織等中介機構的努力，以實現汽車出口的持續穩定快速的發展。

參考文獻:。

[1]汪瑩:我國汽車出口市場研究[j].汽車工業研究，

[2]笪莉萍:我汽車零件出口屢遭反傾銷[n].上海青年報，8月30日。

[3]劉彬彬:汽車產業知識產權問題引起關注[n].中國工業報，209月22日。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇三

為期一個月的實習結束了，在這短暫的日子里，我作為^v^的實習生，真正體會到了跨專業從事統計以及進行農村問題調查這些新鮮事物時學習能力培養的重要性，學到了很多有關統計工作的知識和工作中涉及部門，相關人員利益問題的解決的技巧，既鍛煉了自己的能力又增加了一定的社會工作經驗，可謂是收獲不小。

通過這次的深入實際工作，我了解到各地的綜合統計信息大都是由^v^調查搜集加工整理的，這些信息所反映的經濟含義以及潛在的政治含義，與統計部門沒有直接的利害關系，統計部門做到客觀真實即可。但是，在現行行政管理體制下，特別是層層考核的機制下，統計部門的行政上級同級政府或上級政府有關經濟主管部門卻與統計信息存在著一定經濟或政治上的利害關系。統計部門上報的數據關乎著該地區、部門的榮辱得失和領導人的政治命運。由于這一特點決定了在統計活動中客觀上存在著干擾統計數據的潛在動因。這就造成了某些地區、部門的領導是既要聽真數據又要統計部門報合其心意的假數據，社會上所謂數據出官，官出數據即此現象的寫照。體現了上位利益關聯性。

再次，統計調查對象面廣量大，變動頻繁，且所從事的社會經濟活動越來越具有混合性的特點。統計調查對象的這個特點使得統計工作的難度加大，影響了統計數據的準確性、全面性。眾多的調查對象，使得統計人員與統計力量的矛盾凸現，對調查總體難以統全。統計調查對象的頻繁增減，使得對統計調查對象的總體數量及其構成的把握成為難題。調查對象活動性質的復雜多元、經濟成分的混合，使統計劃分、界定以及統全、統準成為關鍵的問題。如對就業情況的統計原來是很單一的，現在不僅有在各種類型單位的就業，還有彈性就業、靈活就業等。

在工作的實踐和與單位人員的交流中，我認為統計法在現實中的運行也存在著不少問題，主要表現在以下五個方面：

(1)統計法制意識淡薄，統計作假比較嚴重。

一是一些地方領導干部隨意修改統計數據，直接違反統計法。

二是有些統計人員職業道德和業務水平不高，不能堅持實事求是的統計原則，對領導的干預不敢抵制，對假數據不敢依法更正，有的甚至還參與弄虛作假為其上級違反統計法出謀劃策。

三是調查對象為了自身利益在統計上弄虛作假，且由原來的以遲報、虛報為重點，轉變為以拒報、瞞報為重點；對利潤等經濟效益指標的瞞報已成為普遍的現象。四是統計執法力度不夠，不能有效杜絕統計違法現象。

(2)統計違法方式更為圓滑，違法理由更加堂皇。

(3)現行統計體制抗干擾能力差，統計部門綜合協調能力弱。

現行統計體制，難以保證統計工作的獨立性。統計部門是地方政府的組成部門或直屬單位，部門領導由當地任命，很多統計違法行為的發生都根源于這個體制。與此同時，政府統計部門由于在行政體系中與政府其他部門平級，對政府其他部門的統計力量、統計信息資源缺乏應有的協調機制和工作力度，綜合協調能力顯得不薄弱。

(4)統計基礎建設跟不上形勢，基層統計任務負擔較重。

當前統計基礎雖得到一定程度的加強，但與統計改革和發展的形勢要求相比，仍然是不適應需要，特別是統計人員變動頻繁，統計渠道時有中斷，統計基礎處于不斷的變動狀態。再加上統計供需矛盾的影響，各方統計調查任務不斷下達，使基層的統計負擔日益增加，基層統計人員疲于應付。

(5)統計法和統計制度尚不完善，影響統計法的實施效果。

一是統計法對權利、義務以及法律責任的規定還不能適應市場經濟發展的需要，亟需進行修改。特別是對領導人的法律責任規定得不具體，調查對象權利義務還不公平，對有些統計現象如統計評估等還缺乏詳盡的規范，有些法律用語還不統不明確等。

二是統計制度還不適應經濟社會發展需要，滯后于領導的需求，有的還缺乏可操作性，與實際情況脫節等。

三是對統計調查程序的規定還不完善，統計調查制度的實施行為還普遍存在沒有具體告知調查對象的問題，忽視了對調查對象的知情權和正當拒絕權的尊重，既不利于控制統計行政調查權，也不利于在行政處罰中避免行政爭議。

而農村社會經濟調查(簡稱農調)隊是運用抽樣調查、典型調查、重點調查和其他一次性調查等方法，搜集、整理和分析研究農村社會經濟情況的非全面調查統計機構。農村抽樣調查內容包括農村住戶(家計)調查、農產量調查和農村經濟基本情況調查等。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇四

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).

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇五

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

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇六

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇七

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇八

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇九

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：

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十一

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十二

作為一門財務管理專業的重要課程，統計數據分析課在我的大學學習生涯中起到了至關重要的作用。通過這門課程，我不僅掌握了統計學的基本概念和方法，還學會了如何應用這些知識來進行數據分析。在這篇文章中，我將分享我對統計數據分析課的心得體會，希望能夠對其他學習者有所幫助。

首先，在學習統計數據分析課程的過程中，我深刻體會到了統計學對于各個領域的重要性。無論是在經濟學、金融學、醫學或者市場研究等領域，統計學都是不可或缺的一門學科。通過學習統計數據分析課程，我懂得了如何通過收集、整理和分析數據來得出客觀的結論。統計學為我們提供了一個可以客觀證明或反駁某種觀點的工具，使我們能夠更加理性地做出決策。

其次，統計數據分析課程幫助我培養了批判性思維和問題解決能力。在課堂上，我們經常會面臨各種各樣的數據和問題。通過對數據的分析和解讀，我學會了如何審視數據的可信度和相關性。在解決問題的過程中，我逐漸培養了批判性思維，能夠從多個角度審視問題，并找到最合理的解決方案。這種思維方式也使我在其他課程和實際生活中受益匪淺。

另外，統計數據分析課還提高了我的計算和統籌能力。在課堂上，我們經常要進行大量的數據計算。這不僅要求我們熟練掌握統計學的相關公式和計算方法，還需要我們具備較高的計算能力。通過反復練習，我逐漸提高了我的計算能力，并能夠熟練地運用這些知識來解決實際問題。此外，統計數據分析課還教會了我如何統籌分配時間和資源，以及如何處理多個變量之間的關系。這些技能在我的日常工作和學習中都發揮著重要作用。

最后，統計數據分析課程還培養了我對大數據和數據分析的興趣。隨著社會的進步和科技的發展，大數據已經成為了各個領域的熱門話題。通過學習統計數據分析課程，我了解到了大數據分析的重要性和應用前景，這也引發了我對數據科學領域的濃厚興趣。我開始主動學習相關的知識和技能，并積極參與相關的項目和競賽。統計數據分析課程不僅為我的專業發展提供了支持，還為我未來的職業發展打下了堅實的基礎。

綜上所述，統計數據分析課程給我留下了深刻的印象和寶貴的經驗。通過這門課程，我不僅學到了統計學的基本概念和方法，還培養了批判性思維、問題解決能力、計算和統籌能力，以及對數據分析的興趣。這些知識和技能對于我專業發展和職業規劃都會產生積極的影響。我相信，通過不斷學習和實踐，我將能夠更好地運用統計學的知識來解決實際問題，并在未來的職業生涯中取得更大的成就。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十三

職責：

1.負責全國的所有數據的稽核工作;。

2.負責全國數據的收集、整理、核對、編碼、上報工作;。

4、有一定營銷策劃、銷售分析能力和溝通協調能力，語言組織能力較強，有敬業精神，能吃苦耐勞。

5、完成部門領導安排的其他工作。

職位要求：

1、數據分析能力強，各種銷售報表的制作熟練：

3、有一定的文案寫作能力及ppt課件制作能力。

4、有服務心態，做事耐心重細節，執行能力強;。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十四

我是經濟管理分院10屆稅務專業的一名學生，于20__年3月1日到杭州鴻達紡織有限公司進行了兩個月的定崗教育實習。杭州鴻達紡織有限公司成立于20__年4月，系杭州市蕭山區坎山鎮重點骨干企業。公司占地60余畝，員工300余人，__等設備。公司是以生產紡織服裝面料、中高檔棉布及化纖面料為主的生產型企業。

一、實習(）內容。

我實習的崗位是生產統計，實習的主要內容如下：

1、及時記錄各項原始記錄資料，以避免資料散失，保證統計資料的全面性和系統性。

2、編制統計報表的準備工作。統計臺帳能把大量的原始資料過錄工作分散到平時去做，減少期末集中匯總的工作量。

3、做好生產日報的編制工作，系統的反映生產經營過程的變化，反映生產進度和動態，有利于對照生產經營過程變化，及時發現和糾正偏差。

4、做好員工薪資結算，為財務工作鋪墊。

二、實習過程。

實習是每個實習生必須擁有的一段經歷，它使我們在實踐中了解社會，打開了視野，增長了見識，為我們以后進一步走向社會打下了堅實基礎。

我實習的崗位是統計，統計是公司內部重要的職能部門。公司關心的有關經濟、生產經營等重大問題，都需要從統計角度進行分析、研究，得出結論，提出建議。

在定崗實習期間里，我所做的工作比較繁雜，整天所面對都是數據，很怕出錯，因為統計是整個生產線的重要環節。數據出錯會影響整個生產線的進程，也會影響公司的效益，所以在工作期間我都非常謹慎，對于每項工作都很認真。剛開始的一段時間，要到車間了解員工如何工作。因為作為一個統計你必須先了解工藝流程，也就是生產線上總共有哪些工序，其次就是每個工序有多少臺機器，每臺機的加工范圍和大概加工范圍和大概產量。在第一個月里我大概了解到我們工廠的生產流程及公司布局，受益良多。

接下來的日子里，我的工作就是做生產日報表，核算各車間的產量和工資工廠里面的工種很多，又分為準備車間、噴織車間、成品修織車間等，而不同工種的產量和工資的核算標準有各有不同。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十五

在工作中，數據統計分析是非常重要的一項技能。因為它可以幫助我們更好地了解市場需求，掌握競爭對手的動態，甚至領先于行業趨勢。但是，作為非專業培訓的人員，要想掌握強大的統計分析技能并不容易。我最近參加了一次數據統計分析的培訓，下面是我得到的一些心得體會。

第一段：培訓前。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十六

摘要：改革開放以來，隨著人們對統計數據質量重要性的認識逐步加深，中國統計數據質量存在的各種問題也越來越受到關注。現在，中國統計數據質量依然面臨諸多挑戰，包括如何與國際接軌、建立有效的質量管理體系等。從統計數據質量內涵、存在的問題、產生的原因、改進辦法等幾個方面加以了論述。

背景。

隨著社會對統計數據的關注度越來越高，公共政策和公共治理對統計數據的依賴越來越重，公眾對統計數據的要求也越來越高的同時，對統計數據的質疑之聲此起彼伏。

湖北省統計局副局長、中南財經政法大學財稅學院教授、博士生導師，葉青指出：房價、地方gdp之和大大高出全國核算數據、城鎮職工平均工資統計范圍太窄、城鎮登記失業率不反映真實失業率等，都讓老百姓對統計數據心生迷霧。

為了加強對政府統計數據質量的研究，推動統計數據質量的提高，在2011年7月份，中國統計學會召開政府統計數據質量專題研討會。

大會征集論文內容以政府統計數據質量為主題，主要涉及統計數據質量內涵、質量評估、影響因素、改進途徑、數據質量控制方法等不同角度。大會專家學者分別從理論研究成果、工作經驗介紹以及前人研究成果的系統總結等各個方面對中國政府統計數據質量進行了探討。

文獻回顧。

金勇進（2010）從統計數據質量控制與評估技術方法、統計數據質量管理體系建立等方面進行了理論研究。技術方法包括：測量誤差的統計分布和檢驗研究，抽樣誤差以及非抽樣誤差理論研究，缺失數據的統計處理方法研究，匯總數據的誤差理論研究等。

中國從1993年改用sna國民經濟核算體系，以及2002年加入gdds以來，中國統計數據質量標準越來越與國際接軌，但是差距也是存在的。imf的數據質量評估框架（qdaf）為統計數據質量進行定性評估提供了一種方法，其主要內容包括五個維度：質量的先決條件、誠信的保證、方法的健全性、準確性與可靠性、適用性。在我國，統計數據質量除了受到統計制度、核算水平等方面因素的影響外，缺少一個全面適用的統計數據的質量評估標準也是不可忽視的原因（常寧，2004）。

國家統計局總統計師鮮祖德認為，從國際經驗來看，政府統計數據質量主要應從準確性、適用性、可比性、及時性、銜接性、可獲得性、透明度和有效性等八個方面進行評價。金勇進（2010）認為，統計數據質量就是要符合標準，首先要能夠準確反映客觀現象，即準確性；其次要能滿足使用者的需求，即適應性；以及由此發展而來的準確性、及時性、可比性、適用性、經濟性、可得性和保密性等。

4.1數據主觀失真。

（1）數據采集環節。

采集到的數據符不符合要求，準確性怎樣，誤差有多大，有沒有主觀編造等會對統計數據質量產生直接影響。這些采集到的第一手資料是進行分析的基礎，它們的準確性與否直接關系到分析是否有意義。國家統計局江西調查總隊的周獻華認為，登記誤差是當前影響農村調查數據質量的主要原因。而且，數據采集環節產生的數據失真是很難修復的，即使更正，也需要大量人力物力。

（2）臺賬、記錄不全。

基層統計部門的原始記錄和臺賬不健全也是造成統計數據失真的又一大原因。原始記錄可以有效監督數據產生過程，因而一旦缺失，就無法保障記賬筆數的正確性和及時性，造成數據監管不力的局面。其次，臺賬缺失，在進行數據匯總的時候可能造成漏記，堆記，從而影響數據質量。

（3）執法監督不力。

《統計法》宣傳不到位，執法不嚴，對存在的違法行為不能夠有效給予相應的懲罰。這一方面無法保證數據質量，另一方面又縱容了不法行為，可能造成進一步的違法。

（4）統計不獨立。

隨著改革的深入和經濟的快速發展、各種利益主體日益多元化、各種經濟行為多種多樣、調查對象的配合意識日趨淡薄、采集真實數據越來越困難、即使獲得了真實的數據、但由于政績考核等因素、難以完全避免外部干擾從而使最終的統計數據面臨失真的可能（金勇進，2010）。因而，統計獨立性問題一直都是影響統計數據質量的關鍵問題。

4.2適應性不強。

這包括統計方法、指標含義、口徑不統一。

浙江省永嘉調查隊胡少中認為，調查方式方法存在缺陷是引起統計數據質量問題的主要原因。其次，杭州電子科技大學的辛金國認為，采取網上直報也面臨一些新問題，比如可操作性差、審核過于簡單、安全性等。像房地產價格的統計數據主要由指定的房地產企業自己填報調查表，這種方法局限太多，適應面不廣。指標含義的不明確也給不同統計部門帶來了困難，造成口徑不統一。

4.3統計調查體系存在問題。

賀建風、劉建平（2010）指出，我國統計調查體系存在很多問題：各統計調查方法獨立運行，相互脫節，造成數據自相矛盾的困境；政府統計調查組織體系關系不和諧，普查中心的功能定位不明，所處地位尷尬；統計調查資源浪費與數據短缺并存，源于統計服務功能未得到強化；統計監督能力不強，數據抗干擾性差，沒有形成強有力的輿論監督體系。

4.4管理體制不能適應市場經濟發展。

統計數據質量管理必須以完善的統計機制和制度為保障，沒有科學合理的管理，統計部門就無法高效運作，產生高質量的數據。

4.5中央與地方總量數據不一致。

地方gdp加總數據不等于中央統計數據，這在全世界范圍內都存在，差距保持在5%以內是正常，但是我國由于gdp與政績掛鉤，統計部門地位不獨立，數據質量標準不統一，統計指標口徑存在差異，導致二者的差距超過了5%。這就使二者的統計數據達不到可比性要求，運用數據時也無法確認哪種數據更可靠。

4.6法制保障不足。

在我國，統計法制保障不足，統計法制建設滯后與依法統計困難并存，《中華人民共和國統計法》使我國的統計工作有了法律依據，但離真正的依法統計還有較大差距。劉建平（2010）認為：一是統計法制建設滯后，《統計法》本身還需要進一步完善。二是依法統計困難重重，《統計法》并未引起全社會尤其是領導的足夠重視，特別是政府領導違反《統計法》的事件層出不窮，但統計執法部門往往對其無力查辦。三是統計執法力度有限，無論是統計執法的隊伍建設還是經費投入都很不夠，統計執法工作難以實現制度化、日常化。加上我國統計部門不獨立，不透明操縱更是嚴重影響了統計數據質量。

存在問題的原因。

（1）在數據采集階段，隨著統計工作中多種數據搜集手段的采用，出現了設計誤差、調查誤差、匯總誤差等。

（2）調查體系上，統計基礎工作薄弱、統計數據與利益掛鉤、造成政府統計外部抗干擾能力較弱，統計數據的虛報、瞞報現象嚴重影響了政府統計數據的公信力。

（3）在監督和法律保障方面，我國統計法制對統計數據質量的保障力度不夠，并不能對妨礙和危害統計數據質量的違法行為發揮很好的預防和懲處作用。

建立凌駕于政府綜合統計與部門統計之上的全國性協調機構，加強統計部門獨立性。組建全國性的統計監督管理委員會，建立健全法制監督體系，擴大社會輿論監督范圍。

在管理上，注重科學管理方法的運用。山東調查總隊的劉敏認為：量化管理統計工作，依據數字、數據進行決策的管理辦法，可以使統計管理可控，可測量，從而達到提升統計數據質量的目的。四川省青羊區統計局楊永紅認為：應用iso9001質量管理體系來規范管理，可以強化過程控制，實現數據質量管理標準化，統計服務和法制工作規范化。

在統計專業隊伍建設上，加強對工作人員進行教育和培訓，提高人員素質。其次，引進年輕一輩、高素質人才，改善統計隊伍結構。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十七

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十八

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇十九

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。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇二十

一、統計學課程介紹：

統計學是一門實踐性很強的方法__學科。1992年國家技術監督局在gb/t14745—92《學科分類與代碼》，把包括原來社會科學領域和自然科學領域的各種統計學歸并為一門統計學，并將其與數學、經濟學等并列上升為一級學科，統計學從此以嶄新的面貌出現在我國。

課程作用：21世紀是知識經濟的時代，也是信息高速發展和傳遞的時代。統計是獲得信息的手段和源泉且具有反饋信息、提供咨詢、實施監督、支持決策的作用。統計學作為一門收集、整理、和分析數據的方法__科學，目的是探索客觀事物內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。越是先進的`國家，統計理論和統計方法普及率、應用率越高。因此，培養統計意識，經常關注統計數據，掌握實用的統計知識，在日常經濟生活和管理活動中運用統計知識，無論是對于學習、研究還是對我們的生活來講都具有重要意義。

課程定位：《統計學》課程是面向經濟管理類各專業的核心課程。它是經濟管理類專業包括會計學專業、財務管理專業、旅游管理專業、市場營銷專業、國際經濟與貿易專業、金融學專業、社會保障等專業的專業基礎課。在統計學教學中，注重培養學生的數據收集與分析能力、統計預測能力。培養學生的統計思想，提高學生的統計分析與應用能力。

課程目標：本課程的基本目標是：系統地介紹統計學的基本思想、基本方法及其在經濟管理領域中的應用。通過本門課程的學習，使學生具備基本的統計思想，培養學生學習統計的興趣，提高學生掌握基本統計方法和應用統計分析方法解決經濟管理中實際問題的能力。同時為今后進一步學習相關專業打下堅實的基礎。

二、實習時間：20__年12月26日——20__年12月31日。

三、實習目的：

實習是統計學專業教學計劃的重要組成部分，是對學生進行實際統計工作能力初步訓練的基本形式，是培養學生職業技能與能力的重要環節，是全面檢驗和提高我校教育教學質量的必要措施。

統計學是我們這學期新開的課程，在大家學習了一學期理論知識后，都對統計學有了初步的認識與了解。實習的目的是使我們鞏固和運用所學的基礎知識和基本技能，建立統計意識和思想，運用收集數據的方法，并能夠根據數據的特點選用恰當的統計方法進行分析和推斷，獲得相關經驗，進一步理解統計的特點與規律，培養與提高我們的獨立從事統計工作的能力，并使我們接受深刻的專業思想教育。

四、實習內容：

實習的內容只要有一下幾個實驗：

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇二十一

雙十一購物狂歡節是指每年11月11日(光棍節)的網絡促銷日。在這一天，許多網絡商家會進行大規模促銷活動。

雙十一網購狂歡節源于淘寶商城(天貓)11月11日舉辦的促銷活動，當時參與的商家數量和促銷力度均是有限，但營業額遠超預想的效果，于是11月11日成為天貓舉辦大規模促銷活動的固定日期。近年來雙十一已成為中國電子商務行業的年度盛事，并且逐漸影響到國際電子商務行業。

“雙十一”不僅讓電商熱衷于促銷，就連運營商也開始搞促銷活動了。11月9日至11月19日，中國聯通在聯通網上營業廳、手機營業廳、天貓旗艦店及京東商城等多個平臺同時開展“11.11沃4g狂歡節”活動。11月11日，阿里巴巴雙十一全天交易額571億元。月11日，天貓雙十一全天交易額912.17億元。10月24日0點，天貓雙11紅包正式開搶，時間為月24日00:00:00至年11月10日23:59:59。

雙十一網購狂歡節源于淘寶商城(天貓)2011月11日舉辦的促銷活動，當時參與的商家數量和促銷力度均有限，但營業額遠超預想的效果，于是11月11日成為天貓舉辦大規模促銷活動的固定日期。

成交額排名。

廣東。

浙江。

江蘇。

上海。

山東。

四川。

北京。

湖北。

湖南。

河南。

購物盛宴。

自天貓年首創1111購物節以來，每年的這一天已成為名副其實的全民購物盛宴。有消息顯示，從11月1日開始，有近萬熱情的消費者將心儀商品收藏或添加到購物車，就等著11日刷新支付。

在當前經濟下行壓力加大的背景下，1111購物狂歡節的洶涌客流和極為龐大的單日成交量顯示了老百姓較強的消費意愿和較高的消費能力，這對拉動內需無疑是個積極信號。有關專家認為，電子商務需求的逆勢“井噴”，透露出我國網上消費的巨大潛力。

這也將是傳統零售業態與新零售業態的一次直接干脆的交鋒。阿里巴巴集團ceo馬云10日探班天貓時表示，1111購物狂歡節是中國經濟轉型的一個信號，是新的營銷模式的大戰對傳統營銷模式的大戰，讓所有制造業貿易商們知道，今天形勢變了。對于傳統行業來講，這個大戰可能已經展開!

分析人士表示，隨著100億節點的成功突破，中國的零售業態正在“發生根本性變化”線上交易形式已經由之前的作為零售產業的補充渠道之一，轉型為拉動中國內需的主流形式，由此開始全面倒逼傳統零售業態升級。

0:01:001億。

開場后1分鐘，交易額突破1億。

0:02:5310億。

11日零時2分53秒，天貓“雙十一”購物狂歡節交易額突破10億元。這個數字，耗時6分7秒，今年比去年快了3分多鐘。

0:14:0250億。

天貓“雙十一”購物狂歡節成交額突破50億元。

0:15:00。

天貓雙十一大家電送貨入戶第一單在11日零時15分送達。

0:38:28100億。

20天貓11.11購物狂歡節在零點38分28秒，總成交額超100億元，其中無線成交占比45.5%。據天貓官方微博數據，在歷時7小時36分零6秒后，天貓雙十一購物狂歡節無線成交額達100億元。

市場充分體現了。

消費者的消費熱情和能力，同時也創造了中國零售新記錄。這個數字也大幅超越了美國電子商務行業的最高記錄。數據顯示，美國最大的網上購物節網絡星期一的交易額是12.5億美元約合78億人民幣。

10:51:00300億。

據天貓官方微博數據，年雙十一開始10小時51分后，天貓1111購物狂歡節總成交額超300億元。天貓和淘寶總成交額突破350億元。

13:31:00362億。

13小時31分，2014天貓1111購物狂歡節成交額超362億元。

14:00:00。

“狂歡不止，再來一次”

19:25:00。

天貓“雙十一”購物狂歡節成交額突破463億元，其中無線端成交量超200億元。

21:12:00。

天貓“雙十一”購物狂歡節成交額超過500億元。

24:00:00。

天貓“雙十一”購物狂歡節成交571億元，其中無線客戶端成交243億，當天成交了57112181350元，手機端成交了24339686239元，占42.6%。

交易額。

凌晨0點剛過10分，支付寶交易額就達到了2.5億，0點37分越過了10億線，1點10分達到了20億元。在活動開始1個小時內，已經有駱駝、gxg、杰克瓊斯三家天貓店鋪交易額跨過1000萬元。。據上海市商務委員會數據，8天黃金周上海395家大中型商業企業5000多網點總營業收入64.3億元，日均營業額為8億，而網友們用了8個小時，就完成了黃金周6天的銷量。11.11購物狂歡節天貓和淘寶的支付寶總銷售額達到191億元，是20的三倍多，其中僅天貓就達成了132億元，淘寶則完成了59億元往期回顧淘寶商城“雙十一”全場五折大促銷曾創下單日10億元的銷售紀錄。20淘寶雙十一狂歡節光棍節當天共有2100萬用戶參與了瘋狂搶購。零點13分，第一個“100萬元店”產生;零點39分，博洋家紡旗艦店成為第一個“500萬元店”。一天的集中搶購結束后，淘寶商城總計誕生了181家百萬級店鋪、11家千萬級店鋪，其中杰克瓊斯、博洋家紡、尚客茶品、名鞋庫、pba等銷量尤為突出。

2011年雙十一情況0點上線，8分鐘突破1億，21分鐘突破2個億，一個小時將近5個億，10個小時10億，13個小時15億，最后單單淘寶商城33.6億，全網52億,相當于每一個中國人當天花費了4塊錢。消費者最瘋狂省份：第一名浙江，第二名江蘇，第三名廣東。浙江一個省4.15億，按城市來講上海是最瘋狂的，超過2個億，北京和杭州分別排第二和第三。

2014年11月12日凌晨，阿里巴巴公布了“雙十一”全天的交易數據：支付寶全天成交金額為571億元，移動占比42.6%。

2016年“雙十一”是阿里巴巴在美國上市后的第三個網購狂歡。北京時間周五凌晨，“雙十一”大戰拉開帷幕，僅用6分58秒，成交額突破100億元大關，年為12分28秒。

近幾年，消費者對“雙十一”的熱情持續高漲，成交額百億大關所需時間在持續減少，2013~2016年的時間分別為：接近6小時、38分鐘、12分28秒和6分58秒。

支付寶公布的數據顯示，在零點9分39秒，支付寶的支付峰值達到12萬筆/秒，是去年的1.4倍，刷新了去年創下的峰值紀錄。16分45秒時，支付筆數超過1億筆。支付寶前1小時的支付筆數，就超過了20雙11全天的1.88億筆;1小時06分，其支付筆數突破了2億筆。

在支付方式的選擇上，螞蟻金服旗下的花唄和余額寶成為受網友歡迎的支付方式，筆數占比分別高達29%和18%。其中，花唄表現尤其亮眼，這是一款消費信貸產品，其支付成功率達到100%。雙11前，超過1500萬消費者領取了花唄的提額。前半小時，花唄支付筆數達到3802萬筆，同比增幅高達113.6%，創下紀錄。

移動支付也是亮點。用手機參加雙11成為了常態，前10分鐘里，支付寶的移動支付筆數占比達92%，支付方式已經基本完成了從pc端到移動端的遷移。

今年，購物送保險幾乎成了天貓雙11商家的“標配”。數據顯示，雙11開始后的前10分鐘，5196萬筆消費保險開始保障交易，保障的總金額高達42.4億。

海外方面，今年全球200多個國家和地區的用戶，也可以在天貓、淘寶或者阿里速賣通上用支付寶參與搶購。支付寶已初步形成“全球收全球付”，目前支持18種貨幣結算，境外有超4000萬用戶。其中，使用支付寶用戶最多的海外國家為俄羅斯、美國、西班牙、法國、巴西。

“雙十一”指每年11月11日，以往被稱為光棍節。從2009年起，“雙十一”有了新的含義，以天貓、京東為代表的大型電子商務網站利用這一天進行商業促銷。近年來，“雙十一”已成為萬眾矚目的日子。

上周，阿里巴巴公布財報。云計算服務提振核心電子商務收入，阿里二季度營收同比增55%至342.92億元，超預期。阿里加快布局的數娛業務收入同比增長逾300%。移動事業繼續保持領先，收入占比78%創下新高。

近日，受特朗普當選下任美國總統影響，阿里巴巴兩個交易日累計下跌接近8%。競選過程中，特朗普表示將顛覆全球貿易，可能對中國商品征收約45%的關稅。這對阿里巴巴來說是個打擊，阿里的業務有很大一部分與美國貿易相關聯。

“雙十一”開始后，阿里巴巴股價日內跌幅收窄，但此后又回落。周四，阿里巴巴股價下挫2.4%。

數據的統計與分析教案（優秀22篇）篇二十二

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。