统计是一门综合性学科，应用广泛，具有重要的理论和实践价值。如果你想提升自己的数据分析能力，下面是一些训练和实践的建议。
统计数据分析求职信
自入世以来,我国的汽车出口发展极为迅速。由海关统计数据,,中国汽车和汽车底盘出口额为19374万美元,出口数量为22779辆；到了,中国汽车和汽车底盘出口额已达到190396万美元,出口数量为1084309辆。我国汽车出口总量上看成绩喜人,但细看下来，情况却不容乐观：据计算,中国入世五年来汽车和汽车底盘出口数量增长了46.60倍,而出口额只增长了8.83倍,这与同时段进口额增幅略超出进口数量形成了鲜明的对比。
这一现象并非小问题：出口量增幅远大于出口额是汽车大部分瞄准低端市场低价出口统计上的表现。据海关统计分析显示，20我国整车出口企业共有1025家，其中出口量在10辆以下的就有600家，出口仅1辆的有185家，近900家企业的出口额仅占全国整车出口额约10%。随着中国低价汽车及零部件的出口，他国逐渐采取反倾销和关税壁垒措施来应对。
二、汽车出口价格低廉成因分析。
低价的原因自然包括了中国的劳动力水平相对较低，但在全球化背景下，专业化分工日趋明显，许多品牌汽车也选择在劳动力成本相对低的环境下生产，但同样高价出售。这说明，低价不仅是劳动力成本低导致。
汽车出口低价的另一原因是中国相对缺乏自主品牌。从经济学的角度看，同质产品的价格需求弹性大，顾客对价格的变动极敏感。生产同质产品的厂商为使利润最大化采取降价的方案，最终基本只能得到正常利润，无法获得超额利润。目前中国汽车市场自主品牌还屈指可数，且大部分局限于模仿水平，真正进行自主创新开发出顾客很难找到替代品的汽车的情况还很少。汽车大量的同质化使得厂商选择打价格战。
着重于模仿而非创新也使中国汽车出口面临知识产权纠纷不断。美国、欧盟、日本在与我国的经贸谈判中重点关注的问题之一即是汽车产业知识产权，而国内汽车企业在知识产权的拥有数量和质量上与外资、中外合资汽车企业相比都远处下风。一方面，不少跨国汽车公司通过合资的方式进行品牌扩张，并积极通过商标注册维护自己的品牌;另一方面，大部分中国汽车厂商也把精力放在模仿而非创新上，很多没有清晰的发展自主品牌的意识。
出口秩序混乱，一些汽车厂商不规范生产，是出口低价的另一原因。一些厂商出口翻新车、报废车，或者用废弃零件生产的汽车，这类汽车要价低廉，但质量一般没有保障，更不必说销售及售后服务，这造成了不好的影响。面对难以鉴别优劣的汽车市场，消费者一般也不会出高价去购买可能面临质量风险的汽车。中国低质汽车在海外市场的大量出现将会对中国整体的汽车出口都带来负面影响。
可见中国汽车出口量增幅远大于出口额增幅折射出了包括缺乏自主品牌，出口秩序混乱，生产不规范等不少问题，这些问题又进一步引发反倾销、知识产权纠纷，对中国汽车出口产生了重大影响。
三、促进我国汽车出口由数量型增长向质量型增长转变的思路。
为促进中国汽车出口持续稳定快速发展，应主要把握以下几个方面：
1.把握好技术引进与自主创新之间的关系，推动技术与质量的升级。
中国一直以来采取“市场换技术”的战略，但并未发挥很好的效果。比如在加工贸易方面，大部分情况中方只赚取一些加工费，并未得到技术外溢的收益。即使在技术引进过程中，我国企业也普遍存在“大钱搞引进，小钱搞改革，没钱搞消化”的问题。引进技术不能引进核心技术，没有消化吸收和自主创新很可能出现的结果是大部分厂商制造出同质产品，极易导致价格战的出现，不利于厂家战略发展。
目前自主创新已成为全社会的共识，国家正通过一系列政策鼓励与扶持汽车企业进行自主创新，我国汽车企业应该充分利用各种有利的政策坚定地进行自主创新，推动自身的发展。
2.加深知识产权认识，着重自主品牌打造。
我国大多数汽车企业中并未把知识产权工作纳入经营管理的范畴，真正将知识产权与技术创新有机结合的.并不多。知识产权意识不强使得部分企业出现要么不尊重他人知识产权从而引起纠纷，要么在合作中放弃了知识产权的权利要求，使企业蒙受巨大损失。
强化企业的知识产权意识,不单单是要尊重他人的知识产权，同时也需要主张自己的知识产权权利要求，加强对知识产权的管理。正确且充分的知识产权的认识将为自主品牌的打造提供有利的环境，为企业的长远发展打下坚实的基础。
3.加大监管力度，规范出口秩序，要求企业保质保量生产销售。
商务部等政府主管部门以及相关部门应采取积极有效的措施对中国汽车出口进行引导和推动，以改善中国汽车出口环境，为高质量汽车的出口搭建平台，加强相应的服务并提高效率，规范汽车出口的秩序，并且通过广大企业和行业组织等中介机构的努力，以实现汽车出口的持续稳定快速的发展。
参考文献:。
[1]汪莹:我国汽车出口市场研究[j].汽车工业研究，
[2]笪莉萍:我汽车零件出口屡遭反倾销[n].上海青年报，8月30日。
[3]刘彬彬:汽车产业知识产权问题引起关注[n].中国工业报，209月22日。
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职责：
2、对省区管理制度及措施在区域的落实附有宣导和监督职责。
3、省区月度会议的筹备及会议纪要重点事项追踪。
4、协助省区经理与各部门的联络，协调，沟通及上传下达工作。
5、承办领导交代的其他事宜。
任职要求：
2、大专及以上学历;。
3、熟练运用office办公软件，报表能力强，有数据分析能力;。
4、工作细致认真负责，有责任心，沟通能力强，有很好的亲和力。
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第一条为*实质量管理体系的适宜*、有效*及识别。
改进的机会，公司收集并分析适当的数据、将数据作为一种信息，加以充分利用并建立数据分析制度。
第二条数据分析应反映以下方面的实际情况:。
一、质量管理体系的有效*和效率或质量目标达到的程。
二、过程质量及其趋势；
三、产品质量分析；
四、顾客满意/不满意的调查统计分析；
五、供方产品的质量状况。
第三条各部门管理人员在收集和整理必要的数据后可。
采用诸如[调查表"、[因果图"、[统计图表"等适宜的方式对数据进行分析，对产品实现过程中和质量体系运行中出现的问题进行调查分析，达到持续改进的目的。
第四条数据的来源。
一、外部来源。
(一)政策、法规、标准等；
(二)*机构检查的结果及反馈；
(三)市场、新项目、新技术发展方向；
(四)相关方(如顾客、供方等)反馈及投诉等。
二、内部来源。
(一)日常工作:如质量目标完成情况、检验记录、内部。
质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录；
(二)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、
纠正预防措施处理结果等；
(三)紧急信息，如出现突发事故等；
(四)其他信息，如员工建议等。
第五条数据的收集、分析与处理。
一、品控部负责:。
(一)公司质量目标完成情况评价，各部门负责本部门质。
量目标完成情况评价，形成。
浅谈课堂教学统计中的数据分析
空气质量问题随着我国国民经济生产总值的提高而变得日益严重，2015年开年以来，百度雾霾指数蠢蠢欲动，在3月1日和3月2日这两天达到历史高峰。从百度指数数据显示，空气净化器的搜索指数和雾霾指数呈现出正相关，人们对空气净化器的关注度和雾霾的关注度息息相关。
雾霾天气的形成原因主要有六种：
1、该地区与地面的空气湿度较大，地面的灰尘多。
2、没有明显的冷空气活动。
3、天空少云晴朗。
4、汽车尾气排放严重。
5、工厂的二次污染。
6、冬季取暖排放的二氧化碳气体。
总的来说，雾霾离我们越近，孔子说：“达则兼济天下，穷则独善其身。”我们的能力虽不能改变雾霾天气，但是我们可以在这一片雾霾天下找到自己的一片清新天地。空气净化器的出世我们的生活抹上了一缕新的色彩。
[2015雾霾数据统计]。
统计数据分析求职信
姓名。
xxx。
性别。
女
出生日期
1985.11.21。
民族。
汉族。
血型。
o型。
婚姻状况。
已婚。
教育程度。
本科。
工作年限。
4年。
政治面貌。
群众。
现有职称。
无
户口所在地。
山东省青岛市。
现居住地。
青岛市。
联系方式。
电子邮箱。
求职意向。
期望工作地点：青岛市。
自我评价。
1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法；
2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用sas软件；
3、数据处理能力很强，熟练使用office软件；
4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。
工作经历。
2010年7月-2012年7月。
山东****网络有限公司。
单位性质：合资。
工作地点：青岛市。
职责描述：
2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持；
3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值；
4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
2008年6月-2010年6月。
****公司。
单位性质：国企。
工作地点：青岛市。
职责描述：
1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告；
3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论；
5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。
项目经验。
2011年5月*****项目。
项目职责：
1、收集用户使用行为数据；
3、制定模型与产品运营间的联动接口。
教育背景。
2004年9月-2008年6月。
山东**大学。
统计学专业。
本科。
主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。
培训经历。
2010年3月-2010年10月。
主要课程：sas体系内容、etl技术、sas分析技术、假设检验、方差分析以及各种模型分析等。
通过本次数据分析培训，全面掌握了sas的内容，如逻辑库及操作符与sas的表达式等，能够完成复杂数据步的控制，数据集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了数据的分析能力。
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双十一购物狂欢节是指每年11月11日(光棍节)的网络促销日。在这一天，许多网络商家会进行大规模促销活动。
双十一网购狂欢节源于淘宝商城(天猫)11月11日举办的促销活动，当时参与的商家数量和促销力度均是有限，但营业额远超预想的效果，于是11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。近年来双十一已成为中国电子商务行业的年度盛事，并且逐渐影响到国际电子商务行业。
“双十一”不仅让电商热衷于促销，就连运营商也开始搞促销活动了。11月9日至11月19日，中国联通在联通网上营业厅、手机营业厅、天猫旗舰店及京东商城等多个平台同时开展“11.11沃4g狂欢节”活动。11月11日，阿里巴巴双十一全天交易额571亿元。月11日，天猫双十一全天交易额912.17亿元。10月24日0点，天猫双11红包正式开抢，时间为月24日00:00:00至年11月10日23:59:59。
双十一网购狂欢节源于淘宝商城(天猫)2011月11日举办的促销活动，当时参与的商家数量和促销力度均有限，但营业额远超预想的效果，于是11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。
成交额排名。
广东。
浙江。
江苏。
上海。
山东。
四川。
北京。
湖北。
湖南。
河南。
购物盛宴。
自天猫年首创1111购物节以来，每年的这一天已成为名副其实的全民购物盛宴。有消息显示，从11月1日开始，有近万热情的消费者将心仪商品收藏或添加到购物车，就等着11日刷新支付。
在当前经济下行压力加大的背景下，1111购物狂欢节的汹涌客流和极为庞大的单日成交量显示了老百姓较强的消费意愿和较高的消费能力，这对拉动内需无疑是个积极信号。有关专家认为，电子商务需求的逆势“井喷”，透露出我国网上消费的巨大潜力。
这也将是传统零售业态与新零售业态的一次直接干脆的交锋。阿里巴巴集团ceo马云10日探班天猫时表示，1111购物狂欢节是中国经济转型的一个信号，是新的营销模式的大战对传统营销模式的大战，让所有制造业贸易商们知道，今天形势变了。对于传统行业来讲，这个大战可能已经展开!
分析人士表示，随着100亿节点的成功突破，中国的零售业态正在“发生根本性变化”线上交易形式已经由之前的作为零售产业的补充渠道之一，转型为拉动中国内需的主流形式，由此开始全面倒逼传统零售业态升级。
0:01:001亿。
开场后1分钟，交易额突破1亿。
0:02:5310亿。
11日零时2分53秒，天猫“双十一”购物狂欢节交易额突破10亿元。这个数字，耗时6分7秒，今年比去年快了3分多钟。
0:14:0250亿。
天猫“双十一”购物狂欢节成交额突破50亿元。
0:15:00。
天猫双十一大家电送货入户第一单在11日零时15分送达。
0:38:28100亿。
20天猫11.11购物狂欢节在零点38分28秒，总成交额超100亿元，其中无线成交占比45.5%。据天猫官方微博数据，在历时7小时36分零6秒后，天猫双十一购物狂欢节无线成交额达100亿元。
市场充分体现了。
消费者的消费热情和能力，同时也创造了中国零售新记录。这个数字也大幅超越了美国电子商务行业的最高记录。数据显示，美国最大的网上购物节网络星期一的交易额是12.5亿美元约合78亿人民币。
10:51:00300亿。
据天猫官方微博数据，年双十一开始10小时51分后，天猫1111购物狂欢节总成交额超300亿元。天猫和淘宝总成交额突破350亿元。
13:31:00362亿。
13小时31分，2014天猫1111购物狂欢节成交额超362亿元。
14:00:00。
“狂欢不止，再来一次”
19:25:00。
天猫“双十一”购物狂欢节成交额突破463亿元，其中无线端成交量超200亿元。
21:12:00。
天猫“双十一”购物狂欢节成交额超过500亿元。
24:00:00。
天猫“双十一”购物狂欢节成交571亿元，其中无线客户端成交243亿，当天成交了57112181350元，手机端成交了24339686239元，占42.6%。
交易额。
凌晨0点刚过10分，支付宝交易额就达到了2.5亿，0点37分越过了10亿线，1点10分达到了20亿元。在活动开始1个小时内，已经有骆驼、gxg、杰克琼斯三家天猫店铺交易额跨过1000万元。。据上海市商务委员会数据，8天黄金周上海395家大中型商业企业5000多网点总营业收入64.3亿元，日均营业额为8亿，而网友们用了8个小时，就完成了黄金周6天的销量。11.11购物狂欢节天猫和淘宝的支付宝总销售额达到191亿元，是20的三倍多，其中仅天猫就达成了132亿元，淘宝则完成了59亿元往期回顾淘宝商城“双十一”全场五折大促销曾创下单日10亿元的销售纪录。20淘宝双十一狂欢节光棍节当天共有2100万用户参与了疯狂抢购。零点13分，第一个“100万元店”产生;零点39分，博洋家纺旗舰店成为第一个“500万元店”。一天的集中抢购结束后，淘宝商城总计诞生了181家百万级店铺、11家千万级店铺，其中杰克琼斯、博洋家纺、尚客茶品、名鞋库、pba等销量尤为突出。
2011年双十一情况0点上线，8分钟突破1亿，21分钟突破2个亿，一个小时将近5个亿，10个小时10亿，13个小时15亿，最后单单淘宝商城33.6亿，全网52亿,相当于每一个中国人当天花费了4块钱。消费者最疯狂省份：第一名浙江，第二名江苏，第三名广东。浙江一个省4.15亿，按城市来讲上海是最疯狂的，超过2个亿，北京和杭州分别排第二和第三。
2014年11月12日凌晨，阿里巴巴公布了“双十一”全天的交易数据：支付宝全天成交金额为571亿元，移动占比42.6%。
2016年“双十一”是阿里巴巴在美国上市后的第三个网购狂欢。北京时间周五凌晨，“双十一”大战拉开帷幕，仅用6分58秒，成交额突破100亿元大关，年为12分28秒。
近几年，消费者对“双十一”的热情持续高涨，成交额百亿大关所需时间在持续减少，2013~2016年的时间分别为：接近6小时、38分钟、12分28秒和6分58秒。
支付宝公布的数据显示，在零点9分39秒，支付宝的支付峰值达到12万笔/秒，是去年的1.4倍，刷新了去年创下的峰值纪录。16分45秒时，支付笔数超过1亿笔。支付宝前1小时的支付笔数，就超过了20双11全天的1.88亿笔;1小时06分，其支付笔数突破了2亿笔。
在支付方式的选择上，蚂蚁金服旗下的花呗和余额宝成为受网友欢迎的支付方式，笔数占比分别高达29%和18%。其中，花呗表现尤其亮眼，这是一款消费信贷产品，其支付成功率达到100%。双11前，超过1500万消费者领取了花呗的提额。前半小时，花呗支付笔数达到3802万笔，同比增幅高达113.6%，创下纪录。
移动支付也是亮点。用手机参加双11成为了常态，前10分钟里，支付宝的移动支付笔数占比达92%，支付方式已经基本完成了从pc端到移动端的迁移。
今年，购物送保险几乎成了天猫双11商家的“标配”。数据显示，双11开始后的前10分钟，5196万笔消费保险开始保障交易，保障的总金额高达42.4亿。
海外方面，今年全球200多个国家和地区的用户，也可以在天猫、淘宝或者阿里速卖通上用支付宝参与抢购。支付宝已初步形成“全球收全球付”，目前支持18种货币结算，境外有超4000万用户。其中，使用支付宝用户最多的海外国家为俄罗斯、美国、西班牙、法国、巴西。
“双十一”指每年11月11日，以往被称为光棍节。从2009年起，“双十一”有了新的含义，以天猫、京东为代表的大型电子商务网站利用这一天进行商业促销。近年来，“双十一”已成为万众瞩目的日子。
上周，阿里巴巴公布财报。云计算服务提振核心电子商务收入，阿里二季度营收同比增55%至342.92亿元，超预期。阿里加快布局的数娱业务收入同比增长逾300%。移动事业继续保持领先，收入占比78%创下新高。
近日，受特朗普当选下任美国总统影响，阿里巴巴两个交易日累计下跌接近8%。竞选过程中，特朗普表示将颠覆全球贸易，可能对中国商品征收约45%的关税。这对阿里巴巴来说是个打击，阿里的业务有很大一部分与美国贸易相关联。
“双十一”开始后，阿里巴巴股价日内跌幅收窄，但此后又回落。周四，阿里巴巴股价下挫2.4%。
统计数据分析求职信
简历编号：
更新日期：
无照片。
姓名：
/
国籍：
中国。
目前所在地：
广州。
民族：
汉族。
户口所在地：
清远。
身材：
157cm?45kg。
婚姻状况：
未婚。
年龄：
21岁。
培训认证：
诚信徽章：
求职意向及工作经历。
人才类型：
普通求职?
应聘职位：
文秘/文员：文员、文秘/文员：文员、文员。
工作年限：
1
职称：
中级。
求职类型：
全职。
可到职日期：
随时。
1500--。
希望工作地区：
广州广州广州。
个人工作经历：
公司名称：
公司性质：
外商独资所属行业：
担任职务：
文员。
工作描述：
负责客户单，输入客户资料，统计数据等等。
离职原因：
公司名称：
公司性质：
民营企业所属行业：五金矿产，金属制品。
担任职务：
文员。
工作描述：
负责处理公司日常运作，进入货记录等等。
离职原因：
家中有事。
公司名称：
公司性质：
民营企业所属行业：五金矿产，金属制品。
担任职务：
文员。
工作描述：
负责处理公司日常运作，进入货记录等等。
离职原因：
教育背景。
毕业院校：
佛冈县第一中学。
最高学历：
高中。
毕业日期：
所学专业一：
历史。
所学专业二：
计算机应用。
受教育培训经历：
学校（机构）。
专业。
获得证书。
证书编号。
-09。
佛冈县第一中学。
文科。
高中毕业证。
广州计算机学校。
高级文秘。
中技毕业证。
语言能力。
外语：
英语一般。
国语水平：
良好。
粤语水平：
优秀。
工作能力及其他专长。
能够熟练操作办公室软件,如:word、excel等，语言组织能力较强，工作细心认真，对事情反应灵活，擅于与人沟通，勤奋好学，乐于助人，对事情认真负责，遵守岗位，对每件事都争取做到最好。希望贵单位提供一个机会，我会尽我所能，在贵单位作出一份贡献。
详细个人自传。
为人谦虚，性格开朗，自律，自信，积极向上。遇事谨慎的我，不仅有很强的自学能力和接受能力，而且有高度的责任感各团队精神，善于分析，解决问题。乐观向上的`我遵守诚恳待人，认真待事的生活原则，能吃苦耐劳。我也相信我的能力可以得到认可。
个人联系方式。
通讯地址：
广州。
联系电话：
家庭电话：
手机：
qq号码：
电子邮件：
个人主页：
统计数据分析求职信
1、目前进出高速公路的车辆有etc卡自动付费和人工手动付费两种方式，某高速公路公司的经营部门计划开展定向营销策略让更多的车去办理etc卡，经营部门需要你给出提高定向营销成功率的建议和策略。
经营部门给你提供了一份车辆进出收费站的缴费数据记录，请结合你的数据分析经验，给经营部门提供一份分析报告（简要说明一下分析过程、假设条件/变量、分析结果和展现方式、分析模型、模型评估方法等）。
a)从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
b)如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？
表如下：一组每天某网站的销售数据。
3、你曾经处理过的最大的数据量有多大？你是如何处理这些数据的？处理的结果是什么？
4、你最喜欢的编程语言是什么，喜欢的数据统计分析软件有哪些？喜欢的理由是什么？
8、请简要介绍你使用过的数据库、熟练程度及使用的使用过的数据库工具。
统计局数据分析自查报告
在具体的报表过程中存在以下问题:。
1、在年报上报过程中，有些指标项需调整，在网上直报过程中，有的项能进行顺利调整但有的项则不能运行，导致个别数据有一定差异。
2、劳资报表中工资总额和职工人数分别填累计数和本季数，企业填报的时候，很容易填错，导致数据质量问题。
3、在生产月报上报的过程中，企业财务是在上报时间之后才能结算出来，也就是企业本期的产品销售单价是在上报时间之后才能计算出来，导致一些相关数据(现价产值、销售产值)只能以上月、上季或者上年的平均数计算或者预估，与本期数据有差别。另外，网上直报的时候，遇到节假日，上报时间可能会有顺延情况，但县区上报市局的时间不顺延，必须是月后2日以前，也导致企业有些数据会出现预估情况。
针对以上自查过程中出现的问题，我局将从以下几方面整改:。
1、健全制度，包括。
学习。
和监管制度，加强统计继续教育，扩大教育范围，转变基层企业领导和统计人员的观念，首先保证统计人员的稳定性;其次要让基层统计人员学习有关统计法律法规知识和相关的专业知识，鼓励其参加全国的统计技术职称考试，从而提高基层统计人员的业务素质。
2、完善统计台帐，搞好统计分析工作。统计数据要做到“数出有据”，真实反映本企业的情况，必须依据统计法律法规和统计报表制度建立健全原始记录、统计台账，并利用统计方法和统计数据做好企业的统计分析工作，提高数据的利用率。
3、推进基层统计工作的信息化、网络化。随着企业一套表的进一步推开，要求基层统计工作要逐步实现无纸化，我局将从硬件和软件上积极配合，尽快实现并轨。
在“三上”企业全面正式实施企业一套表，标志着统计工作即将翻开新的一页，在今后的工作中，我们将继续振奋精神，把思想高度统一到国家统计局企业一套表工作的各项部署上，把力量高度凝聚到国家统计局确定的各项任务上，不遗余力、全力以赴地打好这场关键之战。
大数据分析工具minitab：[1]显示描述性统计
摘要：随着社会经济的疾速开展，国度对国有企业的监管力度逐年增强，依法治企要求也更严厉，转变审计方式火烧眉毛。以古代化智能技术爲主的大数据剖析方式开端使用于各行各业，传统的数据搜集、存储、计算方式曾经逐步被取代。外部审计作爲企业任务管理与剖析的重要组成局部之一，坚持大数据的运用也成了大势所趋。与以往的审计形式不同，大数据推进了审计进程的速度，完成了审计内容、审计思想、审计目的以及技术剖析的全方位优化，将验证性剖析变爲了发掘性剖析，完成了单机审计向大数据智能化手腕的演化，并把审计方式变爲了风险预警审核，有助于在风险发作之前就做好预测与判别。当然，由于技术的局限性以及固有理念的制约，大数据剖析在实践审计使用中还不够普遍，缺乏既熟习专业又熟习零碎开发的复合型人才，数据搜集和专业剖析的宽度和深度还存在一定局限，在新的外部审计形式与大数据的结合下，审计效率亟待增强。基于这样的'状况，本文就对大数据剖析停止深化讨论，施行跟踪审计，深化发掘数据剖析提供的信息，并坚持多范畴数据的交融使用，实在彰显大数据剖析在外部审计使用中的作用和劣势。
关键词：大数据剖析;外部审计使用。
近年来，大数据使用愈加普遍，它改动了固有的数据剖析方式，将企业运营以及与之相关联的企业和客户信息停止搜集和剖析，经过新的思想处置数据与技术的难题。据调查显示，目前我国很多优秀企业都将大数据作爲新一轮经济增长点，从2012年开端就完成了继续增长，成了企业市场运营的宏大材料库，进步了企业的全体技术程度和竞争才能。详细而言，大数据剖析是一种可以从各类信息中疾速提取有用数据的一种新技术，对外部审计任务来说具有的意义显而易见。上面就从大数据剖析给外部审计带来的机遇和应战动手，从实践动身做好使用性审计，带动审计任务发作质的飞跃。
一、大数据剖析给外部审计任务带来的机遇和应战。
(1)审计目的信息化技术运用的初期，外部审计任务依赖计算机技术，可以经过对数据的察看和剖析找到审计中存在的成绩，爲详细任务的展开提供参考。大数据剖析技术的使用则将审计任务带到了新的高度，它不只可以发现成绩，还可以对风险停止评价，对效益停止剖析，及时发现审计任务中存在的成绩，降低外部控制风险，爲企业开展做出预测性考虑。
(2)审计内容数字是传统外部审计任务参考的重点，包括营业支出、费用收入、税收状况等等。大数据剖析则打破了原来数字化的限制，根本外延和审计的内容不时向内涵展，打破了传统数据构造化的款式缺乏，在不同的工夫范围内可以生成复杂多变的数据，其中包括文本、音频、视频、xml等，构建出了审计的平面化办法。
(3)剖析技术大数据剖析与外部审计使用的结合，最大的改动就在于技术的更新，大数据剖析可以完成大数字的整合，从五大技术方面停止了完善。即可视化剖析、数据发掘算法、预测性剖析、语义引擎和数据质量与管理。这些新技术可以经过规范化的方式，树立数据新模型，提取隐藏起来的外部审计信息，应用图表展现数据剖析的全进程，并做出前瞻性的判别，从而进步数据的剖析精确性。
二、大数据剖析外部审计的方式。
首先，数据验证性剖析朝着数据发掘性剖析转变。即由原来的多维剖析验证数据变爲发掘性技术的运用，将数据仓库和模型构建起来，做好聚类剖析，找到规律性内容，并提取关联性数据。例如，在电力审计进程中，可以树立起专门的数据材料库，找到电力运用的详细数据，剖析用电状况。其次，审计方式由预先发现成绩变爲风险预警。企业运营难免会遇到各种风险，对市场情势停止剖析，将能够存在的危机控制在萌芽阶段，是大数据剖析有别于传统剖析形式最大的特点。另外，大数据剖析可以晚期关注经济运转状况，开掘数据敏理性动摇，并集合社保审计、债权数据、经济微观运转数据，完成信息库的穿插运用，提升数据剖析程度和审计才能。最初，单机审计向云审计办法的转变。云审计是基于云数据库设立的数据平台，它依托的是中心统计剖析，经过网络与“云”的对接，对审计效果停止共享。与此同时，在大数据剖析云计算施行的进程中，必需坚持技术的创新与开展，树立预算、财务、执政一体化战略，设立专门的数据平台，进步信息化技术审核的质量，做好微观剖析。
三、大数据剖析在外部审计中的使用。
大数据剖析与外部审计的综合使用是信息时代技术演化的老手段，在与外部审计结合运用的进程中必需坚持片面化运用，从制度流程、机构人员、审计业务以及技术上做好配合，片面推行新的审计办法。
(1)创新大数据任务形式创新是提高的源泉，大数据剖析的推行，与外部审计任务的结合，都必需坚持创新准绳，对预算执行审计有一个片面的看法。传统的孤立审计已不顺应大数据审计的要求，需求打破部门之间的界线，以审计项目爲管理主线，成立大审计组，停止扁平化管理。结合各预算部门的财务数据，发现能否存在预算项目在连年结转的状况下依然布置新增预算、形成资金闲置的成绩。经过对数据停止微观全体剖析，发现能否存在预算执行效率不高、分配下达预算不及时、拨付转移领取资金超期等状况。
(2)完善跟踪审计方式经过建立审计数据综合剖析平台，搭建关系国计民生的重点行业联网审计零碎，用hadoop等专业工具处置半构造化、非构造化数据，标准高效地聚集和处置大规模数据信息。例如，在地税审计中，可应用地税联网审计零碎，集中停止全省地税数据整理剖析，探究“数据集中采集、集中一致剖析、疑点散布落实、资源充沛共享”的大数据审计形式，完成全省联动审计。此外，还要对资金分配构造、资金运用流向、资金管理状况停止总体剖析，片面反映预算执行全体状况，完成对预算单位的审计监视全掩盖。
(3)完成少数据交融，落实经济责任审计运用关联剖析，找出数据间的互相联络，剖析关联规则，发现异常联络和异常数据，寻觅审计疑点。在经济责任审计中，可应用财政、税务、社保、培训等数据在横向和纵向之间都做好关联性研讨，做好数据的片面跟踪剖析，施行和推行经济责任审计形式，进步审计效率。另外，在深化发掘数据进程中，还要应用数据仓库和模型剖析统计数据变化信息，剖析关联性内容，对体制机制性成绩展开研讨，发掘行业性和趋向性成绩。
四、完毕语。
综上所述，大数据技术的开展对审计任务提出了新的、更高的要求，也爲审计提供了新的工具。传统的大数据剖析与外部审计任务的结合不够严密，技术使用不够突出，且人才缺失。基于大数据剖析的新状况，外部审计任务必需从数据、资源、人才方面逐渐积聚资源，创新大数据剖析的思绪和形式，研讨技术开展的状况，并树立掩盖公司业务流程的审计信息化管理零碎，使公司各业务线在一致、通明、规范的审计监控下阳光运转，确保大数据在外部审计中的高效使用。
参考文献：
[1]王磊.数据发掘技术在保险公司外部审计中的运用研讨[d].山东财经大学,2015.
[2]梁秀根,黄邓秋,蔡赟,魏连涛,梁国平.继续审计结合数据发掘技术在外部审计中的探求和使用[a].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[c].2014:10.
[3]荀大志,王文胜,毛勇,丁文,刘睿,郑磊,孟令谦,付苓.商业银行信息化外部审计开展途径讨论[a].全国际部审计实际研讨优秀论文集(2013)[c].2014:12.
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统计数据分析课心得体会
统计数据分析课是我大学期间的一门必修课程，它让我对统计学有了更深入的了解并且掌握了一些基本的数据分析方法。通过这门课，我不仅学到了许多理论知识，更加强了我的实践能力和数据处理能力。下面我将从课程内容、教学方法、实践项目、心得收获以及对未来的展望这五个方面来分享我的学习体会。
首先，这门课程的内容非常丰富。我们学习了统计学的基本概念，掌握了数据收集与整理的方法，学习了描述性统计分析和推论性统计分析的基本原理，学习了常用的统计图表和假设检验方法。这些内容让我对数据的分析方法有了更清晰的认识，掌握了如何利用统计学的理论方法来解决实际问题。
其次，教学方法也是这门课程的一大亮点。老师采用了理论与实践相结合的方式进行教学，注重培养学生的实际操作能力。课堂上，老师会给我们讲解统计学的理论知识，并通过实例演示统计分析的过程，让我们更加直观地了解统计学的应用。并且，老师还组织了一些小组项目，让我们分组完成一些实际的数据分析任务，让我们切实地运用所学知识，提高了我们的实践能力。
第三，课程安排了实践项目来巩固我们的学习成果。通过实践项目，我们能够将课堂上学到的理论知识应用到实际问题当中。我们需要收集实际数据，进行数据整理和分析，得出结论并提出建议。这些实践项目帮助我们更好地理解和掌握统计学的方法和技巧，并且锻炼了我们的团队合作和沟通能力。
在这门课程中，我不仅学到了丰富的统计学知识，还收获了很多。首先，我学会了如何有效地收集和整理数据，掌握了数据可视化的方法，使得数据更加直观、易于理解。其次，我掌握了常用的描述性统计和推论性统计方法，能够对数据进行准确的分析和解读。最重要的是，我学会了如何合理地使用统计学的方法来解决实际问题，提高了我在数据分析方面的能力。
最后，通过这门课的学习，我对未来的发展有了更明确的规划。我发现数据分析是一个非常重要且发展迅速的领域，无论是在企业管理、金融、市场营销还是科研领域等，都离不开数据分析的支持。因此，我决定在大学期间进一步学习相关的统计学及数据分析课程，并在实践中不断提高自己的能力。将来，我希望能够应用所学的统计学知识，成为一个优秀的数据分析师，为企业的决策和发展做出贡献。
总之，统计数据分析课是我大学学习过程中非常有收获的一门课程。通过这门课的学习，我扩展了自己的知识面，提高了数据分析能力，并为未来的发展做好了规划。我相信，通过不断学习和实践，我能够在数据分析领域取得更好的成绩，为社会的发展做出贡献。
统计数据分析报告心得体会
近年来，统计数据分析成为了一种广泛应用于各行各业的技术手段。统计数据分析报告作为对数据进行深入分析后的产物，其重要性不言而喻。通过对于统计数据分析报告的学习与实践，我深刻领悟到了数据背后蕴含的价值以及统计数据分析报告的关键要素，下面将详细介绍一下我的心得体会。
首先，在我学习统计数据分析报告的过程中，我深刻认识到了数据的重要性。数据是构成统计数据分析报告的基础，只有准确可信的数据才能够保证分析结果的可靠性和可信度。因此，在进行数据分析之前，确保数据的准确性、完整性和及时性十分关键。同时，在分析数据时，还需要对数据进行梳理和整理，合理筛选和清洗数据，以确保统计分析的真实性和准确性。
其次，作为统计数据分析报告的核心内容，数据分析的方法和技术也是非常重要的。在统计数据分析过程中，我们可以运用不同的统计学方法和技术，如描述性统计分析、建立统计模型、假设检验等等，来解析和发现数据背后的规律和趋势。然而，在运用这些方法和技术时，我们需要考虑到数据的类型、分布以及分析目的等因素，选择合适的方法和技术。同时，我们还需要熟练掌握各种统计软件和工具，如Excel、SPSS等，以辅助数据的分析和结果的呈现。
此外，在统计数据分析报告中，数据的可视化呈现也是十分重要的一环。因为数据的可视化呈现有助于读者更好地理解统计结果，提升其阅读和理解报告的效果。通过柱状图、折线图、饼图等图表的绘制，在不同层次上展示数据的特征和规律，可以更好地向读者传达分析结果。因此，将合适的统计图形和图表融入到报告中，并结合文字讲解，可以更好地从视觉上引导读者理解分析结论，提高报告的可读性。
最后，结合自身实践，我认识到统计数据分析报告的编写过程需要具备一定的学术思维和逻辑性。在编写报告时，需要注意报告的结构完整性，合理安排内容，确保报告的逻辑性和连贯性。同时，报告的撰写还需要遵循学术规范，准确使用专业术语和表达方式，并在论据的说明和论证上注重逻辑关系的推导和论证过程的合理性。此外，在撰写报告时还需要注重语言的规范性和准确性，并应严格执行文献引用和参考文献的格式要求。
综上所述，通过对统计数据分析报告的学习和实践，我深刻认识到了数据的重要性、分析方法的技巧以及数据可视化和学术思维在报告编写中的重要性。统计数据分析报告不仅仅是对数据进行总结和概括，更是对数据背后事物规律的挖掘和表达。只有在不断的学习和实践中不断完善自己的技能和知识，才能够更好地运用统计数据分析报告为实际决策提供有力的依据。
统计数据分析报告心得体会
统计数据分析是一项重要的工作，它能够帮助我们了解数据背后的规律和趋势。在进行统计数据分析报告时，我们需要准备充分，采用科学的方法进行分析，并将结果清晰地呈现出来。通过这一过程，我深刻地认识到了统计数据分析的重要性及其对我们工作的帮助。
首先，准备工作是十分重要的。在进行统计数据分析报告之前，我们需要收集相关的数据并进行整理。数据的完整性和准确性是保证我们能得出准确结论的关键。因此，在准备阶段，我们要保证数据的来源可靠，并且做好数据清洗工作，确保数据的准确性。只有这样，才能保证我们在进行数据分析时不会引入误差。
其次，科学的分析方法是确保我们能得出准确结论的基础。在进行统计数据分析时，我们需要选择合适的分析方法。这取决于数据的特征以及我们的研究目的。例如，如果我们想了解某个现象的发展趋势，我们可以采用时间序列分析方法；如果我们想研究两个变量之间的关系，我们可以采用相关性分析方法。合适的分析方法能够帮助我们更好地理解数据，揭示出其中的规律和趋势。
然后，结果的呈现也是至关重要的。无论我们的数据分析报告是用来为决策者提供参考还是向公众传达信息，都需要以简洁明了的方式展现结果。我们可以使用图表、表格和文字来传达我们的分析结论。图表和表格能够直观地展示数据的变化趋势和差异，而文字则能更详细地解释结果背后的原因。同时，我们还要注意语言的准确性和简洁性，避免使用模糊的词汇和复杂的句子，以免引起误解。
另外，我们应该学会从统计数据分析报告中提取有价值的信息。数据分析的目的是为了揭示事实和问题之间的关系，从而为我们的工作提供参考。因此，我们不仅要关注数据的表面意义，还要深入挖掘数据背后的含义。我们可以观察数据的变动趋势、分析数据之间的关系，甚至可以通过模型预测未来的走势。通过这样的分析，我们能够从大量的数据中提炼出对我们工作有用的信息。
总结起来，统计数据分析报告在我们的工作中起着至关重要的作用。通过准备工作的认真和科学分析的方法选择，我们能够得出准确的结论。通过结果的清晰呈现，我们能够更好地传达我们的分析结论。同时，我们还应该善于从报告中提取有价值的信息，并根据这些信息来指导我们的工作。通过这些方式，我们能够更好地利用统计数据分析报告，为我们的工作带来更大的价值。
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2、负责相关日报、周报、月报等不定期数据报表的制作，并确保数据的准确性与及时性;。
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《2015年股票投资前景分析报告》主要从产业宏观发展研究分析,从产业现状、中外市场、企业竞争、产业链运行、技术水平、产业前景等角度对股票产业的发展进行细致研究,并对产业的投资价值、投资风险进行分析评估,最终对投资者提出相应的投资建议。
报告是基于君略产业研究院对股票行业深入、广泛的调查研究,并结合国家xxx、商务部、工商部门、海关、行业协会等官方权威数据,由君略产业研究院专家团队共同完成。
【目录】。
第一章股票产业发展概况。
第一节股票定位与主要产品。
一、产业定义。
二、产品分类。
第二节股票产业发展沿革与生命周期分析。
第三节股票产业发展特点分析。
第二章全球股票产业发展现状。
第一节主要国家产业政策分析。
第二节市场竞争格局与特点。
第三节主要企业分析。
一、企业。
二、企业。
三、企业。
第三章中国股票产业发展现状。
第一节股票产业发展环境。
一、宏观经济环境分析。
1、金融环境分析。
2、经济环境分析。
二、政策环境分析。
1、热点政策分析。
2、“十二五”期间产业政策环境预测。
第二节股票产业发展市场现状。
一、市场规模。
二、竞争格局。
三、供需平衡。
第三节股票细分子产业发展现状。
第四章国内重点企业分析。
第一节股票产业兼并重组情况分析。
第二节企业一。
一、企业概况。
二、经营状况分析。
三、企业发展战略分析。
四、企业竞争力分析。
第三节企业二。
一、企业概况。
二、经营状况分析。
三、企业发展战略分析。
四、企业竞争力分析。
第四节企业三。
一、企业概况。
二、经营状况分析。
三、企业发展战略分析。
四、企业竞争力分析。
第五节企业四。
一、企业概况。
二、经营状况分析。
三、企业发展战略分析。
四、企业竞争力分析。
第五章股票产业产业链分析。
第一节股票产业链结构。
第二节股票上游产业发展分析。
一、股票上游产业构成。
二、股票上游产业发展现状。
第三节股票下游产业发展分析。
一、股票下游产业需求分布。
二、股票下游产业发展现状。
第六章股票产业技术发展研究。
第一节国内股票产业技术水平发展现状分析。
第二节国外产业技术水平发展现状分析。
第三节股票产业技术发展趋势。
第七章股票产业发展前景分析。
第一节股票下游行业发展前景分析。
第二节股票产业发展市场容量/需求前景分析。
第三节股票行业需求渠道预测。
一、直接渠道。
二、间接渠道。
三、其他渠道。
第八章股票产业投资价值分析。
第一节股票产业投资现状及前景研究。
第二节股票产业进入壁垒分析。
第三节股票产业投资风险分析。
第四节股票产业投资重点及方向建议。
【部分图表】。
图表股票产品构成图。
图表股票产业生命周期示意图。
图表股票产业产销规模对比。
图表股票产业企业竞争格局。
图表2010―2014年股票产品总产量统计。
图表2010―2014年股票细分产品产量统计。
图表2010―2014年股票产品市场容量统计。
图表2010―2014年股票细分产品市场容量统计。
图表2010―2014年我国股票产品结构变化。
图表2015―2017年股票产品总产量及细分产品产量预测。
图表2015―2017年股票产品总产量及细分产品市场容量预测。
图表股票产业原材料供给模式。
图表股票产业下游消费市场构成图。
图表股票产业企业市场占有率对比。
图表进出口产品构成图。
图表2010―2014年股票产品进口量统计。
图表2010―2014年股票产品出口量统计。
图表股票进口地区格局图。
图表股票出口地区格局图。
图表2015―2017年股票产品进口预测。
图表2015―2017年股票产品出口预测。
图表2010―2014年股票产业投资规模。
图表2010―2014年主要投资项目统计。
图表2015―2017年股票产业投资规模预测。
[股票投资研究报告]。
大数据分析工具minitab：[1]显示描述性统计
流行一个术语叫做数据主义，数据主义认为整个世界由数据流构成，数据每天以指数级增长，电话、飞机、网购、出行都是一个新的数据。数据将会有越来越重要的作用，同时人的地位慢慢开始下降。未来人的价值取决于对数据流的分析解读能力，因此分析技术在未来变得越来越重要。
数据和人之间将通过算法连接，所以我们推出一个新的概念叫算法经济或算法革命。传统的算法很多，如最早的数学算法，后来的天文算法，现在的统计学开启的算法，但都不能满足机器学算法。追求更智能化正改变着人类的进程，数据离开了算法就没有太多的意义。
到了新时代，我们发现很多是不规则的非结构化数据，更重要的是希望通过机器做一些事情，这对算法提出了新的要求。人工智能主要包括以生物为基础的生物智能和以算法为基础的机器智能。而机器智能的核心是数据智能，这完全取决于算法。
大数据分析的工具是怎么发展的？第一代是基于关系型数据库的分析，在这方面中国人比较落后，因此我们推出了马克威关系型数据库的分析软件，现在已经有很多用户了。
而到了大数据时代，关系型数据库不能满足大量数据分析的需求，所以出现一个新的算法-分布式的算法，要调用分布式存储的数据进行分析，就需要分布式的算法体系，到目前为止，算法体系只有一个开源，是简单的9个算法，而且对计算结果不敢负责，另外是马克威分布式算法软件-马克威云挖掘软件。
这一点上我们已把传统的关系型数据库抛在后面。我们和阿里巴巴合作开发该软件，在阿里云测试3000台服务器，一张表176亿条记录，68个变量，体积大概是3.4t.这张表是指淘宝的零售表，我们计算的结果是36秒，这意味着可以做很多的分析。这是真正用了大数据算法，不是停留在理论。
马克威是完全基于分布式架构来重新编写，是真正的分布式软件，其理念是实现从数据找算法变成算法找数据，通过算法逐步计算，然后将结果累计起来。
就在刚刚完成了分布式不久，sparkrdd用scala语言编写的分布式内存数据处理应用，马克威把分布式算法变成分布式内存计算，把我们的算法和spark对接。这意味着当下算法的发展已到了比较新的生态-分布式内存生态，既可以处理大量数据，同时可以快速解决问题。
还有一个发展趋势，未来是人工智能的时代，人工智能说到底拼的还是算法模型。因此，天律公司正在研制基于硬件技术的嵌入式芯片。
机器智能就是机器学习算法，大部分还是在软件中运行，其速度跟不上工业设备的需求。因此我们采用fpga技术，把算法做成极速嵌入式的装置，可以满足人机一体化的需求。目前fpga是最快的技术，且有很多机器设备在用。我们取得了一些初步成果，第一个应用是上海期货，而期货高频交易是因为大家需要更快地看到行情。
我们推出中国第一个算法交易平台，这里有一个理念-套装软件衰落，算法模型兴起。现在我们将所有的算法重新编写，编成大量小的模型，部署在云端算法的'交易平台上。我们的理念是第一代互联网门户，如新浪、搜狐、网易；第二代互联网交易平台，如阿里巴巴、京东、1号店；第三代算法平台，即知识产品、智慧产品在互联网的交易。我们正在紧锣密鼓测试我们的平台，希望我们的算法能够为社会各领域服务，由现在的b2b变成b2c或c2b,允许别人把他们的算法模型拿到我们的平台交易，这是我们开创的新商业模式。
以来，我们专注的一件事情就是算法。我们有算法大全、应用模型大全、算法学院，还有集权的文档，并网罗全世界难找到的开源算法。我们将免费的算法知识都汇集到一个平台上，要让所有的中国人一想到分析和算法，就上马克威算法平台。
天律公司于成立，是中国第一家真正做大数据分析化软件的公司，我们现在是国家统计局“大数据与统计建模”的指定厂家，以及全国大学生统计建模竞赛（sucm）的指定参赛软件，国家火炬计划项目、中国商务智能领军品牌，国家统计局、海关总署、商务部、环保部、水利部、国家质检总局、上海世博会，阿里巴巴等互联网公司，以及一些大型企业和高校都是我们的客户。
我们有五大产品，马克威云挖掘，马克威分析系统、马克威决策支持平台、马克威算法交易平台、马克威硬件极速交易系统。这些系统得到很多金融界朋友的认可。
统计数据分析课心得体会
统计数据分析课是现代大数据时代下的一门重要课程，通过学习这门课程，我深刻认识到统计数据的重要性和应用价值。在这门课上我学到了很多理论知识和实际应用方法，对此我有很多感悟和体会。
第二段：理论知识的学习与应用。
在统计数据分析课上，我们学习了很多理论知识，如概率论、回归分析、假设检验等。通过理论的学习，我掌握了统计学的基本原理和方法，了解了数据分析的理论基础。同时，老师还将这些理论知识与实际应用相结合，通过案例分析和实践操作，让我们更好地理解和掌握了这些知识。
第三段：实践操作的重要性。
统计数据分析课程不仅注重理论知识的学习，还强调实践操作的重要性。通过实践操作，我们能够真实地感受到统计数据分析的过程和结果。在实践操作中，我不仅学会了如何收集和清理数据，还学会了如何运用各种统计方法和工具进行数据分析。通过实践操作，我发现数据分析不仅需要理论知识，更需要具备扎实的计算机技能，如编程和数据可视化等。这为我今后的学习和工作提供了很大的帮助。
第四段：团队合作与交流能力的培养。
在统计数据分析课上，老师鼓励我们进行团队合作和交流，通过小组讨论和项目实践，培养了我们的团队合作和交流能力。在小组讨论中，我们需要相互表达自己的观点，并找出最优解决方案。这样的讨论和交流不仅增进了我们的学习效果，还培养了我们的思维和沟通能力。通过团队合作和交流，我不仅学到了知识，更学到了如何与他人合作和交流，这对我今后的学习和工作都有很大的帮助。
第五段：自我总结与展望。
通过统计数据分析课的学习，我认识到统计数据分析在现代社会中的重要性和应用广泛性。我学会了如何运用统计方法和工具对数据进行分析和解读，从而获得有价值的信息与结论。同时，我也明白了统计数据分析不仅需要学习理论知识，更需要具备实践操作和团队合作能力。在未来的学习和工作中，我会继续加强自己的统计数据分析能力，不断提高自己的实践操作和团队合作能力，以应对社会发展对统计数据分析人才的需求。
结论：
统计数据分析课是一门理论与实践相结合的重要课程。通过学习这门课程，我不仅掌握了统计学的基本原理和方法，还学会了如何运用统计方法和工具进行数据分析。在学习过程中，实践操作和团队合作也成为了我不可忽视的一部分。通过统计数据分析课的学习，我获得了很多知识和经验，对今后的学习和工作都有很大的帮助。
统计数据分析课心得体会
作为一门财务管理专业的重要课程，统计数据分析课在我的大学学习生涯中起到了至关重要的作用。通过这门课程，我不仅掌握了统计学的基本概念和方法，还学会了如何应用这些知识来进行数据分析。在这篇文章中，我将分享我对统计数据分析课的心得体会，希望能够对其他学习者有所帮助。
首先，在学习统计数据分析课程的过程中，我深刻体会到了统计学对于各个领域的重要性。无论是在经济学、金融学、医学或者市场研究等领域，统计学都是不可或缺的一门学科。通过学习统计数据分析课程，我懂得了如何通过收集、整理和分析数据来得出客观的结论。统计学为我们提供了一个可以客观证明或反驳某种观点的工具，使我们能够更加理性地做出决策。
其次，统计数据分析课程帮助我培养了批判性思维和问题解决能力。在课堂上，我们经常会面临各种各样的数据和问题。通过对数据的分析和解读，我学会了如何审视数据的可信度和相关性。在解决问题的过程中，我逐渐培养了批判性思维，能够从多个角度审视问题，并找到最合理的解决方案。这种思维方式也使我在其他课程和实际生活中受益匪浅。
另外，统计数据分析课还提高了我的计算和统筹能力。在课堂上，我们经常要进行大量的数据计算。这不仅要求我们熟练掌握统计学的相关公式和计算方法，还需要我们具备较高的计算能力。通过反复练习，我逐渐提高了我的计算能力，并能够熟练地运用这些知识来解决实际问题。此外，统计数据分析课还教会了我如何统筹分配时间和资源，以及如何处理多个变量之间的关系。这些技能在我的日常工作和学习中都发挥着重要作用。
最后，统计数据分析课程还培养了我对大数据和数据分析的兴趣。随着社会的进步和科技的发展，大数据已经成为了各个领域的热门话题。通过学习统计数据分析课程，我了解到了大数据分析的重要性和应用前景，这也引发了我对数据科学领域的浓厚兴趣。我开始主动学习相关的知识和技能，并积极参与相关的项目和竞赛。统计数据分析课程不仅为我的专业发展提供了支持，还为我未来的职业发展打下了坚实的基础。
综上所述，统计数据分析课程给我留下了深刻的印象和宝贵的经验。通过这门课程，我不仅学到了统计学的基本概念和方法，还培养了批判性思维、问题解决能力、计算和统筹能力，以及对数据分析的兴趣。这些知识和技能对于我专业发展和职业规划都会产生积极的影响。我相信，通过不断学习和实践，我将能够更好地运用统计学的知识来解决实际问题，并在未来的职业生涯中取得更大的成就。
统计调查报告数据分析范文
xx公司成立于20xx年8月18日，主要从事房地产开发与销售，当时作为新进京的地产开发企业，它以其独到的眼光，在一块并不被大多数人看好的地块上投资开发了第一个在京项目：xx，从而在业界一举成名，不但带动周边楼盘的开发与仿制，也最终使xx成为这一带的饮食与办公中心。然而，也正是这一成功案例，使其在后来历时8年的企业发展历程中，陷入停滞不前的怪圈儿。究其原因，除决策外，人事管理方面也成为一个不可忽视的因素。现将目前公司人员情况作如下统计：
截止到20xx年4月，公司共在员工41人，分12个部门。
*别结构：男职工21人，占职工总数的52%，女职工20人，占职工总数的48%。
离职招聘：20xx年4月至20xx年4月，员工共离职18人，其中主动离职10人，占离职员工总数的56%，被动离职8人，占离职员工总数的44%，招聘人员3人。20xx年4月至20xx年4月离职员工4人，全部为被动离职。
通过以上数据，我们不难看出：首先，从职工年龄结构看，公司有一只年富力强的职工队伍，百分之九十三以上是25至/文秘站－*最强免费！/40岁的员工，这样的一只队伍，经历丰富同时也精力充沛，但是，员工处于这个年龄，也同时是负担最重的时期，基本都是上有老下有小，精力难免会分散，事实也正是如此，上至领导，下至员工，难免为工作以外的事儿所羁绊，造成松散、懈怠的现象。针对这一状况，在实行人*化管理的同时，建立健全公司管理制度，从上而下全部纳入管理范围是必要的。如果不是这样，势必造成这样一种感觉：制度都是给员工定的。其次，从公司的组织图上看，是以总裁最高决策，以下是平行的十一个部门，是典型的职能形结构模式，对于这种模式，对不算很大的公司规模来说并无不妥，但是，通过职务结构来看，就存在着极大问题：将近百分之五十的员工都是领导！这有点象大家经常说的一句话：百万将*一个兵，虽然还没有达到这种程度，但是，对于百分之五十的领导存在的组织，的确在点儿头重脚轻。形成这种现象的最直接的原因是部门设置不科学，很多部门职能交叉，如：目前营销部完全可以和企划部、市场部合并，统一由一个总监负责，财务部与资金部整合，前期部与设计部整合，以目前的情况看，有的部门只有一个总监，总监的上级是常务总经理，而这个部门却没有一个普通员工，与此形成强烈对比的是财务部，通常50人左右的公司，在工作丰富化和工作满负荷的状态下，3个人就已经足够，可事实是：五个人的财务部整天忙得不可开交。这与职工的业务水平直接相关。形成这种局面还有另一个原因：那就是升职有很大的随意*，通常是那些讨领导喜欢的人会莫名其妙的得到升职。如果任这种善继续下去，势必使得公司发展的进程应得缓慢。而合理整合部门职能，科学管理员工升职是解决这一问题的根本所在。
第三，从连续工龄上看，公司有一只比较稳定的队伍，近一半的职工连续工龄超过五年，这与公司倡导的企业文化有关，在这方面，公司每年的旅游、各种文艺活动，无处不体现着人文的关怀，在薪酬比同行业低的情况下，20xx年以前，主动离职人员几乎不存在，这再一次显示出公司文化的魅力。从离职招聘的数据显示，随着公司的发展，职工主动离职明显增加，在20xx年一年中，离职18人，10人是主动离职，另谋高就，从表面上看，在其他企业能得到更高的薪水是主因，但是，我认为不是这个原因，最少是不光为了这个：而是更深层的，更应引起注意的原因是：员工对企业失去信心！
公司刚刚进入*，从第一个项目的成功开始，领导者已经习惯于成功的感觉，认为无论做什么，都有成功的把握，因为有第一个项目成功的经验。可是，市场是不断变幻的，政策是不断调整的，成功的经验只有在当时的条件下才会成功，如今时过境迁，应该有新的应对机制才有可能再次获得成功。可惜的是：理智被胜利的光环所笼罩，企业家由单纯的企业家而被神化，其最直接的结果是：好大喜功，不切实际的计划一个个被提出，一个个被盲目的执行……大事没做成，小的项目也没做，确切地说，20xx年开始，公司已经在走下坡路：招聘人数远小于离职人数，公司规模可想而知，当过多的人力和物力浪费在看不到希望的项目上时，公司无可避免的陷入困境！至此，对公司怀有深厚感情的员工，无时无刻不是期待着峰回路转，其他员工只作观望状，一旦有合适的机会出现，便毫不犹豫地选择离职。好在，这样的状况随着时间的推移，已经有所改变，新的决策机制开始运行，务实的思想已经占据主导，相信新的情况会出现，同时了给人事管理带来挑战：新项目一旦开启，必将对加大对人员的需求量，大量的招聘工作随即产生，由于多数职位处于空闲状态，招聘职位的多样*与紧迫*是造成招聘压力的主要原因，人力资源部应提前作好准备，建立关键岗位人才储备库，以适应公司未来对人才的需求。
第四，公司*别男女比例适中，专科以上职工占81%，职工文化素质较高，对于司机等职位没有学历要求。在今后的招聘工作中，仍然以适合为度，充分关注男女职工比例。
结论：综上后述，公司目前的状况，正是多数企业发展到一定程度所面临的问题，突破了这个瓶颈，公司就会有很大的飞跃，否则就不容乐观，长期的消耗，有出无进，留给企业的时间不会太多。求真务实，科学管理是企业走出困境的必然出路，这也是给人力资源管理提出新的课题。