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1.怎么做统计数据分析

　　统计数据是金融银行系统内最常用到的数据比较与分析的一种统计形式，想要做好全行的资金计划工作，对数据的统计月分析就不容忽视。做好了这项工作，也就为其他的工作奠定了好的基础。
统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。就政府统计工作过程而言，它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。而从社会上广泛开展的统计分析活动来看，它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
 运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。统计分析与经济分析、会计分析、企业经营状况分析以及其他各种分析研究活动有着密切的联系，它们之间往往存在着一种相互包含的关系。经济分析、会计分析等反映的是分析对象所属的领域，但只要运用了统计方法，就也可以称其为统计分析。
从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品，是统计信息、咨询、监督整体功能有机结合的充分展现。
统计分析报告是对研究过程进行表述的文章，是统计分析结果的最终形式。与一般文章相比，它具有以下一些特点：
 以统计数字为语言。统计分析报告以统计数据为主要语言，并辅之以统计表和统计图来具体而明确地进行表述。并且，统计分析报告所使用的统计数据不是个别的、简单的、杂乱无章的，而是相互联系的，具有逻辑关系的统计数据。
 具有简明的表达方式和结构。统计分析报告属于说明文，在表述时不使用夸张、虚构、想象等文学表达方式,也不使用华丽的语言和过多的描写去着意渲染。它要求用尽可能少的文字，做到言简意赅、精炼准确，资料与基本观点一致，论点和论据的一致。
统计分析报告具有相对确定的结构。其突出特点是层次分明，脉络清晰。一般是先针对问题亮出观点，然后摆数据和事实进行论证，在进行科学分析的基础上最后提出对策和建议。
 对研究过程的高度概括。统计分析报告是研究过程的叙述，但又不是对研究过程的全盘照搬，而是择其主要论点和论据对研究过程的高度概括。它省略了研究过程中运用多项指标、多种统计方法进行试算的过程，而且也不需要对方法的基本原理、特点、推导过程和运算步骤进行过细的讨论，而是通过论点和主要论据的联系直扣主题。统计数据报告既有的特点也是其他类型的分析报告所不具备的。其具有以下几个特点。
准确性。实事求是地反映客观实际，做到数字要准确，情况要真实，观点要正确。要扎扎实实地把数字搞准，对大起大落的数字要查明原因，但统计分析不应是数字的简单罗列，要正确地使用数据通过对数字的分析、判断、提炼出观点，揭示经济现象的规律性。只有这样统计分析报告才有了坚实的基础和足够的份量。
实用性。统计分析报告有着明显的目的性、针对性，它是为一定对象服务的。它必须紧密结合当前经济运行中的重点、热点和难点问题进行分析，为各级领导宏观调控和管理决策提供科学依据。统计分析报告的针对性和实用性越强，质量也越高。
逻辑性。统计分析是由数字形成概念，从概念形成判断，由判断进行推理，并由此得出结论。判断是以准确的统计数字为依据，推理是以充分的依据为前提，正确的判断和推理就是要有合乎事实的逻辑性，判断推理的结果前后不能矛盾，不能脱节，要如实反映客观事物的内在联系。因此，统计分析报告要主题突出、结构严谨、条理清晰。
时效性。这是保证统计信息价值的重要条件。提供不适时就是失效的信息。进度统计分析报告越快越好，要争分夺秒；专题分析贵在适时，特别是前瞻性和予警性的专题分析往往会产生较好的社会效益。
提高统计分析的层次和质量，要求统计部门能够提供准确的集约化信息、高质量的咨询决策和可操作的咨询建议，这是达到较高层次优质服务水平和充分发挥统计部门整体功能的重要标志。为了促进调研工作上质量、上层次、上水平主要应从以下几个方面入手：
增强分析的针对性，善于捕捉领导的"关注点"。调研分析的目的在于应用，对统计部门来说，就是要将研究成果转换为领导决策。为了实现这种"转换"，应增强观察和分析问题能力选择领导最为关心的问题，善于捕捉领导的"关注点"，针对当前经济发展中的重点、热点和难点问题进行研究。
发挥优势，快速反映，适时为领导送上"及时雨"。调研分析不仅要想领导之所想，还要急领导之所急。兵贵神速，要充分利用丰富的统计信息和大量的第一手资料的优势，在尽量短的时间内完成分析报告的撰写，迅速及时地向领导发送各种新鲜动态信息和经济运行状况的监测预警分析报告，以便领导及时掌握情况，指挥全局。
切实提高数据和分析质量，为领导"报实情"。准确性是统计的生命所在，要坚持客观公允态度，发扬唯实精神，讲实话，报实情，在保证数据准确的基础上，以科学求实的精神对当前经济运行状况提出恰当的分析，为领导决策提供科学的数据和理论依据。
在"新"字上下功夫，分析要有"新鲜感"。写分析文章切忌老三段、冗长的平铺直叙和没有自己主见的"对策建议"，不能过多重复一般概念和别人说过的话，对问题的研究要与时俱进，有新角度，要有独到见解，不仅立题要"新"，而且见解更要"新"。
对经济运行状况进行超前分析，要向前"抢半拍"。要善于时刻把握新的"增长点"和"变化点"，具有敏锐的眼光，为各级领导做好超前服务。所谓"超前性"，一是对趋势性的苗头问题进行超前反映，二是对未来发展做出预测。
咨询决策要具有可操作性，在建议上要"想实招"。统计分析不应当是简单的提出问题和局限在数字文字化的表述上，应当在深刻总结的基础上，提出有一定量化依据和可操作的具体实施意见，针对当前经济发展中存在的问题，一方面提出有针对性的工作思路，一方面提出可操作性的工作对策，使调研成果迅速得到应用。
 在统计分统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法。析中二者密不可分，应结合运用。
 逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。
 数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
在写好统计数据分析报告的同时，在统计数据人员的心里也就有了一本非常明确的帐目，这对帮助行领导决策与金融系统的资金计划工作起了很大的作用，所以这份报告的重要性不可小觑。
作者：王钰淇 林勤 魏瑞
单位：中国农业发展银行房县支行
地址：湖北省十堰市房县神农路96号农业发展银行房县支行

2.常用的数据分析方法有哪些？

　　1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

3.统计学中常用的数据分析方法有哪些?

　　1、描述统计
　　
　　描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
　　
　　2、假设检验
　　
　　参数检验：参数检验是在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。
　　
　　非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。
　　
　　3、信服分析
　　
　　介绍：信度(Reliability)即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。
　　
　　信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。

4.如何做数据统计与分析

　　数据统计与分析的方法有：1.比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。2.分组分析法，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

5.数据分析应该怎么做?

　　1.明确目的和思路
　　
　　首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
　　
　　2.数据收集
　　
　　根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。
　　
　　3.数据处理
　　
　　数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。
　　
　　4.数据分析
　　
　　数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
　　
　　5.数据展现
　　
　　一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
　　
　　6.报告撰写
　　
　　撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

6.大数据工程师如何进行统计数据分析?

　　【导读】随着大数据时代的到来，数据资源已经成为一种新的资源形式，在这样的布景之下，怎么科学运用大数据，将其价值进行充分地挖掘、剖析，有效促进社会开展成为各行业开展之下的重要方向。那么，大数据工程师如何进行统计数据分析呢?
　　1.规划和解说试验以指导产品决策
　　数据剖析师能够协助确认这种差异是否足够显着，以致需求引起更多的关注，关注和出资。它们能够协助你了解试验成果，这在你测量多个指标，运行相互影响的试验或成果中产生某些Simpson悖论时特别有用。
　　2.树立猜测信号而非噪声的模型
　　数据剖析师能够告知你或许的原因，为什么销量增长了5%。数据剖析师能够协助你了解推进出售的要素，下个月的出售状况以及需求注意的潜在趋势。
　　请参阅什么是过度拟合的直观解说，尤其是对于少量样本集?过度拟合实际上是在做什么?高R，低标准误差的过高许诺怎么产生?了解为什么仅适合信号这一点很重要。
　　3.将大数据变成全局
　　任何人都能够观察到该企业有100,000个客户在你的杂货店购买10,000个项目。
　　数据剖析师能够协助你标记每个客户，将他们与相似的客户分组，并了解他们的购买习惯。这样一来，你便能够查看事务开展怎么影响特定人群，而不用整体看待每个人或独自看待每个人。
　　4.了解用户的参加度，保存率，转化率和潜在客户
　　为什么你的客户从你的网站上购买商品?你怎么保持客户回头客?为什么用户退出你的渠道?他们什么时候出来?你公司最喜欢哪种电子邮件来招引用户?参加，活动或成功的一些首要指标是什么?有哪些好的出售线索?
　　运用的统计数据：回归，因果剖析，潜在变量剖析，调查规划
　　5.给用户他们想要的东西
　　给定用户(客户，客户，用户)及其与公司项目(广告，商品，电影)之间的互动(点击，购买，评级)的矩阵，你能否建议用户接下来要购买哪些项目?
　　6.智能预算
　　0%能够很好地预算点击率吗?数据剖析师能够结合数据，全局数据和先验常识来获得抱负的估计值，告知你该估计值的属性，并总结该估计值的含义。
　　7.用数据讲故事
　　数据剖析师在公司中的人物是充任数据与公司之间的大使。沟通是关键，并且数据剖析师必须能够以公司能够运用的方法解说他们的见地，而又不牺牲数据的保真度。
　　数据剖析师不只简单地总结了数字，还解说了数字为何如此重要以及从中能够得到哪些可行的见地。
　　以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据工程师如何进行统计数据分析的全部内容，希望对大家有所帮助。所谓不做不打无准备之仗，总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的，希望各位小伙伴们再接再厉，越来越优秀。

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