統計是一種收集、整理和分析數據的方法，它可以幫助我們了解特定領域或事件的情況。統計在市場調研、產品研發和市場營銷等方面有廣泛的應用，以下是一些經典的統計分析方法和實踐經驗。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇一

第一條為*實質量管理體系的適宜*、有效*及識別。

改進的機會，公司收集并分析適當的數據、將數據作為一種信息，加以充分利用并建立數據分析制度。

第二條數據分析應反映以下方面的實際情況:。

一、質量管理體系的有效*和效率或質量目標達到的程。

二、過程質量及其趨勢；

三、產品質量分析；

四、顧客滿意/不滿意的調查統計分析；

五、供方產品的質量狀況。

第三條各部門管理人員在收集和整理必要的數據后可。

采用諸如[調查表"、[因果圖"、[統計圖表"等適宜的方式對數據進行分析，對產品實現過程中和質量體系運行中出現的問題進行調查分析，達到持續改進的目的。

第四條數據的來源。

一、外部來源。

(一)政策、法規、標準等；

(二)*機構檢查的結果及反饋；

(三)市場、新項目、新技術發展方向；

(四)相關方(如顧客、供方等)反饋及投訴等。

二、內部來源。

(一)日常工作:如質量目標完成情況、檢驗記錄、內部。

質量審核與管理評審報告及體系正常運行的其他記錄；

(二)存在、潛在的不合格，如質量問題統計分析結果、

糾正預防措施處理結果等；

(三)緊急信息，如出現突發事故等；

(四)其他信息，如員工建議等。

第五條數據的收集、分析與處理。

一、品控部負責:。

(一)公司質量目標完成情況評價，各部門負責本部門質。

量目標完成情況評價，形成。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇二

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).

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇三

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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇四

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：

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇五

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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇六

隨著我國經濟建設的不斷加快，跨地區務工人員的數量也在不斷增加，這就為流動人口計劃生育檔案的管理提出了新的挑戰。從目前的情況來看，我國在流動人口計劃生育檔案的管理上還存在著一些問題，這些問題嚴重影響了檔案管理工作的進行和發展。因此，檔案管理人員必須認識到當前管理工作中的不足，不斷提高思想上的認識，制定全新的管理方案，使檔案管理更好地服務于計劃生育工作。

計劃生育是我國長期堅持的一項基本國策，計劃生育實行幾十年以來，計劃生育檔案管理人員積累了很多關于計劃生育管理和服務工作經驗，但是流動人口計劃生育檔案管理仍存在諸多不足，造成這種現象的主要因素是流動人口量大、面廣且不固定，無法進行準確詳實的統計。此種境況下，要想完善人口計劃生育檔案管理，必須采取有效的管理策略，改善流動人口計劃生育檔案管理的弊端，促進流動人口計劃生育檔案管理的科學性、合理性。

教務員的數據分析與統計（優質18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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇八

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

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇九

近年來，統計數據分析成為了一種廣泛應用于各行各業的技術手段。統計數據分析報告作為對數據進行深入分析后的產物，其重要性不言而喻。通過對于統計數據分析報告的學習與實踐，我深刻領悟到了數據背后蘊含的價值以及統計數據分析報告的關鍵要素，下面將詳細介紹一下我的心得體會。

首先，在我學習統計數據分析報告的過程中，我深刻認識到了數據的重要性。數據是構成統計數據分析報告的基礎，只有準確可信的數據才能夠保證分析結果的可靠性和可信度。因此，在進行數據分析之前，確保數據的準確性、完整性和及時性十分關鍵。同時，在分析數據時，還需要對數據進行梳理和整理，合理篩選和清洗數據，以確保統計分析的真實性和準確性。

其次，作為統計數據分析報告的核心內容，數據分析的方法和技術也是非常重要的。在統計數據分析過程中，我們可以運用不同的統計學方法和技術，如描述性統計分析、建立統計模型、假設檢驗等等，來解析和發現數據背后的規律和趨勢。然而，在運用這些方法和技術時，我們需要考慮到數據的類型、分布以及分析目的等因素，選擇合適的方法和技術。同時，我們還需要熟練掌握各種統計軟件和工具，如Excel、SPSS等，以輔助數據的分析和結果的呈現。

此外，在統計數據分析報告中，數據的可視化呈現也是十分重要的一環。因為數據的可視化呈現有助于讀者更好地理解統計結果，提升其閱讀和理解報告的效果。通過柱狀圖、折線圖、餅圖等圖表的繪制，在不同層次上展示數據的特征和規律，可以更好地向讀者傳達分析結果。因此，將合適的統計圖形和圖表融入到報告中，并結合文字講解，可以更好地從視覺上引導讀者理解分析結論，提高報告的可讀性。

最后，結合自身實踐，我認識到統計數據分析報告的編寫過程需要具備一定的學術思維和邏輯性。在編寫報告時，需要注意報告的結構完整性，合理安排內容，確保報告的邏輯性和連貫性。同時，報告的撰寫還需要遵循學術規范，準確使用專業術語和表達方式，并在論據的說明和論證上注重邏輯關系的推導和論證過程的合理性。此外，在撰寫報告時還需要注重語言的規范性和準確性，并應嚴格執行文獻引用和參考文獻的格式要求。

綜上所述，通過對統計數據分析報告的學習和實踐，我深刻認識到了數據的重要性、分析方法的技巧以及數據可視化和學術思維在報告編寫中的重要性。統計數據分析報告不僅僅是對數據進行總結和概括，更是對數據背后事物規律的挖掘和表達。只有在不斷的學習和實踐中不斷完善自己的技能和知識，才能夠更好地運用統計數據分析報告為實際決策提供有力的依據。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十

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%。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十一

一、本周辦公室制作了各班量化積分，上交校里支教照片以及寫月總結。

二、本周生活部整理了學院宿舍負責老師及負責人登記表，整理了國基住宿情況匯總表。

三、本周心理部進行了心理測試，評選心理話劇及演員參加校里比賽，組織心肺復蘇培訓。

四、本周推優部進行了13、14級的推優，還有團費的`收繳。b15級統計學開展團課，其中統計二班玩手機現象比較嚴重。

五、本周宣傳部制作了關于“社會主義核心價值觀”的兩張海報。

六、本周學習部組織了關于“踏實做人、明白做事、踐行務行”的主題班會。整理所有試卷。

七、本周體育部主要工作為給運動員購買保險。三大球類正常訓練。

八、本周自律部加大了對14級的查課力度，制定了15級的跑操制度。

下周工作瞻望：

一、三大球類進行比賽。

二、自律部配合辦公室制定班長量化分考核。

三、籌備團代會相關事宜。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十二

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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十三

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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十四

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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十五

流行一個術語叫做數據主義，數據主義認為整個世界由數據流構成，數據每天以指數級增長，電話、飛機、網購、出行都是一個新的數據。數據將會有越來越重要的作用，同時人的地位慢慢開始下降。未來人的價值取決于對數據流的分析解讀能力，因此分析技術在未來變得越來越重要。

數據和人之間將通過算法連接，所以我們推出一個新的概念叫算法經濟或算法革命。傳統的算法很多，如最早的數學算法，后來的天文算法，現在的統計學開啟的算法，但都不能滿足機器學算法。追求更智能化正改變著人類的進程，數據離開了算法就沒有太多的意義。

到了新時代，我們發現很多是不規則的非結構化數據，更重要的是希望通過機器做一些事情，這對算法提出了新的要求。人工智能主要包括以生物為基礎的生物智能和以算法為基礎的機器智能。而機器智能的核心是數據智能，這完全取決于算法。

大數據分析的工具是怎么發展的？第一代是基于關系型數據庫的分析，在這方面中國人比較落后，因此我們推出了馬克威關系型數據庫的分析軟件，現在已經有很多用戶了。

而到了大數據時代，關系型數據庫不能滿足大量數據分析的需求，所以出現一個新的算法-分布式的算法，要調用分布式存儲的數據進行分析，就需要分布式的算法體系，到目前為止，算法體系只有一個開源，是簡單的9個算法，而且對計算結果不敢負責，另外是馬克威分布式算法軟件-馬克威云挖掘軟件。

這一點上我們已把傳統的關系型數據庫拋在后面。我們和阿里巴巴合作開發該軟件，在阿里云測試3000臺服務器，一張表176億條記錄，68個變量，體積大概是3.4t.這張表是指淘寶的零售表，我們計算的結果是36秒，這意味著可以做很多的分析。這是真正用了大數據算法，不是停留在理論。

馬克威是完全基于分布式架構來重新編寫，是真正的分布式軟件，其理念是實現從數據找算法變成算法找數據，通過算法逐步計算，然后將結果累計起來。

就在剛剛完成了分布式不久，sparkrdd用scala語言編寫的分布式內存數據處理應用，馬克威把分布式算法變成分布式內存計算，把我們的算法和spark對接。這意味著當下算法的發展已到了比較新的生態-分布式內存生態，既可以處理大量數據，同時可以快速解決問題。

還有一個發展趨勢，未來是人工智能的時代，人工智能說到底拼的還是算法模型。因此，天律公司正在研制基于硬件技術的嵌入式芯片。

機器智能就是機器學習算法，大部分還是在軟件中運行，其速度跟不上工業設備的需求。因此我們采用fpga技術，把算法做成極速嵌入式的裝置，可以滿足人機一體化的需求。目前fpga是最快的技術，且有很多機器設備在用。我們取得了一些初步成果，第一個應用是上海期貨，而期貨高頻交易是因為大家需要更快地看到行情。

我們推出中國第一個算法交易平臺，這里有一個理念-套裝軟件衰落，算法模型興起。現在我們將所有的算法重新編寫，編成大量小的模型，部署在云端算法的'交易平臺上。我們的理念是第一代互聯網門戶，如新浪、搜狐、網易；第二代互聯網交易平臺，如阿里巴巴、京東、1號店；第三代算法平臺，即知識產品、智慧產品在互聯網的交易。我們正在緊鑼密鼓測試我們的平臺，希望我們的算法能夠為社會各領域服務，由現在的b2b變成b2c或c2b,允許別人把他們的算法模型拿到我們的平臺交易，這是我們開創的新商業模式。

以來，我們專注的一件事情就是算法。我們有算法大全、應用模型大全、算法學院，還有集權的文檔，并網羅全世界難找到的開源算法。我們將免費的算法知識都匯集到一個平臺上，要讓所有的中國人一想到分析和算法，就上馬克威算法平臺。

天律公司于成立，是中國第一家真正做大數據分析化軟件的公司，我們現在是國家統計局“大數據與統計建模”的指定廠家，以及全國大學生統計建模競賽（sucm）的指定參賽軟件，國家火炬計劃項目、中國商務智能領軍品牌，國家統計局、海關總署、商務部、環保部、水利部、國家質檢總局、上海世博會，阿里巴巴等互聯網公司，以及一些大型企業和高校都是我們的客戶。

我們有五大產品，馬克威云挖掘，馬克威分析系統、馬克威決策支持平臺、馬克威算法交易平臺、馬克威硬件極速交易系統。這些系統得到很多金融界朋友的認可。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十六

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。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十七

《2015年股票投資前景分析報告》主要從產業宏觀發展研究分析,從產業現狀、中外市場、企業競爭、產業鏈運行、技術水平、產業前景等角度對股票產業的發展進行細致研究,并對產業的投資價值、投資風險進行分析評估,最終對投資者提出相應的投資建議。

報告是基于君略產業研究院對股票行業深入、廣泛的調查研究,并結合國家xxx、商務部、工商部門、海關、行業協會等官方權威數據,由君略產業研究院專家團隊共同完成。

【目錄】。

第一章股票產業發展概況。

第一節股票定位與主要產品。

一、產業定義。

二、產品分類。

第二節股票產業發展沿革與生命周期分析。

第三節股票產業發展特點分析。

第二章全球股票產業發展現狀。

第一節主要國家產業政策分析。

第二節市場競爭格局與特點。

第三節主要企業分析。

一、企業。

二、企業。

三、企業。

第三章中國股票產業發展現狀。

第一節股票產業發展環境。

一、宏觀經濟環境分析。

1、金融環境分析。

2、經濟環境分析。

二、政策環境分析。

1、熱點政策分析。

2、“十二五”期間產業政策環境預測。

第二節股票產業發展市場現狀。

一、市場規模。

二、競爭格局。

三、供需平衡。

第三節股票細分子產業發展現狀。

第四章國內重點企業分析。

第一節股票產業兼并重組情況分析。

第二節企業一。

一、企業概況。

二、經營狀況分析。

三、企業發展戰略分析。

四、企業競爭力分析。

第三節企業二。

一、企業概況。

二、經營狀況分析。

三、企業發展戰略分析。

四、企業競爭力分析。

第四節企業三。

一、企業概況。

二、經營狀況分析。

三、企業發展戰略分析。

四、企業競爭力分析。

第五節企業四。

一、企業概況。

二、經營狀況分析。

三、企業發展戰略分析。

四、企業競爭力分析。

第五章股票產業產業鏈分析。

第一節股票產業鏈結構。

第二節股票上游產業發展分析。

一、股票上游產業構成。

二、股票上游產業發展現狀。

第三節股票下游產業發展分析。

一、股票下游產業需求分布。

二、股票下游產業發展現狀。

第六章股票產業技術發展研究。

第一節國內股票產業技術水平發展現狀分析。

第二節國外產業技術水平發展現狀分析。

第三節股票產業技術發展趨勢。

第七章股票產業發展前景分析。

第一節股票下游行業發展前景分析。

第二節股票產業發展市場容量/需求前景分析。

第三節股票行業需求渠道預測。

一、直接渠道。

二、間接渠道。

三、其他渠道。

第八章股票產業投資價值分析。

第一節股票產業投資現狀及前景研究。

第二節股票產業進入壁壘分析。

第三節股票產業投資風險分析。

第四節股票產業投資重點及方向建議。

【部分圖表】。

圖表股票產品構成圖。

圖表股票產業生命周期示意圖。

圖表股票產業產銷規模對比。

圖表股票產業企業競爭格局。

圖表2010―2014年股票產品總產量統計。

圖表2010―2014年股票細分產品產量統計。

圖表2010―2014年股票產品市場容量統計。

圖表2010―2014年股票細分產品市場容量統計。

圖表2010―2014年我國股票產品結構變化。

圖表2015―2017年股票產品總產量及細分產品產量預測。

圖表2015―2017年股票產品總產量及細分產品市場容量預測。

圖表股票產業原材料供給模式。

圖表股票產業下游消費市場構成圖。

圖表股票產業企業市場占有率對比。

圖表進出口產品構成圖。

圖表2010―2014年股票產品進口量統計。

圖表2010―2014年股票產品出口量統計。

圖表股票進口地區格局圖。

圖表股票出口地區格局圖。

圖表2015―2017年股票產品進口預測。

圖表2015―2017年股票產品出口預測。

圖表2010―2014年股票產業投資規模。

圖表2010―2014年主要投資項目統計。

圖表2015―2017年股票產業投資規模預測。

[股票投資研究報告]。

教務員的數據分析與統計（優質18篇）篇十八

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。基于這樣的'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。基于大數據剖析的新狀況，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.