求统计学中统计分析的特点

统计分析是运用统计方法和技术对数据进行分析处理的过程，是社会调查不可缺少的环节和重要内容，也是应用最广泛的定量分析方法。

统计分析主要包括介绍如下：统计分析主要包括描述性统计和分析性统计。统计分析（statistical analysis）是商业智能（BI）的一方面，涉及收集、审查业务数据和趋势报告。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。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。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。只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。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。通过SPC系统可以对机械加工的产品零件进行过程分析、控制图分析、直方图分析、趋势图分析和过程能力分析等。并可以按产品、车间、工序等不同纬度对批次的质量指标（标准偏差、CPK）分析，如：按年度、月度、周进行趋势图分析、对比分析。可以直观的看出产品零件批与批之间的波动情况。在热处理、成型加工车间使用自动采集的方式获取工艺过程数据，并可以使用统计分析绘制实际工艺参数图形，通过与工艺要求参数图形的对比，用于分析热处理、成型加工等过程的关键参数的执行符合程度。这些分析工具在SPC系统中应用于不同阶段，侧重于不同方面，保证了SPC系统目标的实现，同时也可以通过对数据的分析来形成和导出分析报告。

1、对比分析法就是将某一指标与选定的比较标准进行比较，比如：与历史同期比较、与上期比较、与其他竞争对手比较、与预算比较。一般用柱状图进行呈现。2、结构分析法就是对某一项目的子项目占比进行统计和分析，一般用饼图进行呈现。比如：A公司本年度营业额为1000万，其中饮料营业额占33.6%、啤酒占55%，其他产品的营业额占11.4%。3、趋势分析法就是对某一指标进行连续多个周期的数据进行统计和分析，一般用折线图进行呈现。比如：A公司前年度营业额为880万，去年900万，本年度1000万，预计明年为1080万。4、比率分析法就是用相对数来表示不同项目的数据比率，比如：在财务分析中有“盈利能力比率、营运能力比率、偿债能力比率、增长能力比率”。5、因素分析法就是对某一指标的相关影响因素进行统计与分析。比如，房价与物价、土地价格、地段、装修等因素有关6、综合分析法就是运用多种分析方法进行数据的统计与分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

统计分析法的定义统计分析法指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。世间任何事物都有质和量两个方面，认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。目前，数学已渗透到一切科技领域，使科技日趋量化，电子计算的推广和应用，量度设计和计算技术的改进和发展，已形成数量研究法，这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。统计分析法就是运用数学方式，建立数学模型，对通过调查获取的各种数据及资料进行数理统计和分析，形成定量的结论。统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法，是一种比较科学、精确和客观的测评方法。其具体应用方法很多，在实践中使用较多的是指标评分法和图表测评法。统计分析法是根据企业的历史数据资料以及同类企业的水平，运用统计学方法来确定企业经营各方面工作的标准。用统计计算法制定的标准，便称为统计标准。统计分析方法有哪几种1、对比分析法对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。2、分组分析法分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。3、预测分析法预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。4、漏斗分析法漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。5、AB测试分析法AB测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念，分散性和变异性的度量指标，数据分布，以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。统计分析方法有哪些统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此_关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。常用统计分析方法数据分析师针对不同业务问题可以制作各种具体的数据模型去分析问题，运用各种分析方法去探索数据，这里介绍最常用的三种分析方法，希望可以对您的工作有一定的的帮助文中可视化图表均使用DataFocus数据分析工具制作。1.相关分析相关分析显示变量如何与另一个变量相关。例如，它显示了计件工资是否会带来更高的生产率。2.回归分析回归分析是对一个变量值与另一个变量值之间差异的定量预测。回归模拟依赖变量和解释变量之间的关系，这些变量通常绘制在散点图上。您还可以使用回归线来显示这些关系是强还是弱。另请注意，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键供应商或畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让您忽略这些异常值。3.假设检验假设检验是基于某些假设并从样本到人口的数理统计中的统计分析方法。主要是为了解决问题的需要，对整体研究提出一些假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。提出了两个数据集之间统计关系的假设，并将其用作理想化零假设的替代方案。建议两个数据集之间没有关系。在掌握了数据分析的基本图形和分析方法之后，数据分析师认为有一点需要注意：“在没有确认如何表达你想要解决的问题之前，不要开始进行数据分析。”简而言之，如果您无法解释您试图用数据分析解决的业务问题，那么没有数据分析可以解决问题。常用统计分析方法有哪些？1、对比分析法对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。2、分组分析法分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。3、预测分析法预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。4、漏斗分析法漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。5、AB测试分析法AB测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念，分散性和变异性的度量指标，数据分布，以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

数据统计分析：1、常见的数据分析指标综合性指标：反映产品的整体情况。流程性指标：反映用户的使用行为。业务性指标：反映具体的业务情况。2、常见的数据分析维度数据细分：通过不同的细分维度分析，往往可以追溯到问题发生的原因，还能为后续的一些动作提供参考依据。数据对比：没有对比就没有伤害，一方面是横向比较，即自身和别人进行对比，如长江的同比、环比；另一方面是纵向比较，即自身和自身进行对比，比如行业竞品、全站数据、AB测试等。3、常见的数据分析方法Google HEART模型的提出，可以让大家反思自己的产品设计思维，同时运用相关设计工具去提高HEART五项指标来完善用户体验，打造更好的产品。AARRR模型该模型出自于《增长黑客》，它是在2007提出，当年的获客成本还比较低廉，而这种模型很简单又很直观地突出了增长的所有重要元素，所以这个模型很长时间内都很受欢迎。现在获客的成本与日俱增，市场情况和2007年已经完全不同。现在黑客增长的真正关键在于用户留存，而不是获客。于是，一个突出了用户留存重要性的模型RARRA诞生了。数据简介数据统计，是互联网传媒行业或其他操作流程的数据统计的统称，用于历史资料、科学实验、检验、统计等领域。以便精准快速的查找与分类。数据统计是互联网传媒行业或其他操作流程的数据统计的统称。也历史资料、科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值加以统计为解决方案做前期准备。

统计分析可以按照不同标准进行划分。按照统计分析的性质，统计分析可分为描述性统计分析和推断性统计分析；按照统计分析涉及的变量，统计分析可分为单变量统计分析、双变量统计分析和多变量统计分析。

描述性统计分析主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。①数据的频数分析。在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值。②数据的集中趋势分析。用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。③数据的离散程度分析。主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。④数据的分布。在统计分析中，通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。⑤绘制统计图。用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。在SPSS软件里，可以很容易地绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。描述性研究（descriptive study）是指利用常规检测记录或通过专门调查获得的数据资料（包括实验室检查结果），按不同地区、不同时间及不同人群特征进行分组，描述人群中有关疾病或健康状态以及有关特征和暴露因素的分布状况，在此基础上进行比较分析，获得疾病三间（人群、地区、时间）分布的特征，进而获得病因线索，提出病因假设和线索。是流行病研究工作的起点。

1、描述统计。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 （1）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 （2）正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 2、假设检验 （1）参数检验。参数检验是在已知总体分布的条件下（一股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 。U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 （2）非参数检验。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。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 3、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： （1）外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 （2）内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 4、列联表分析。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 5、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 （1）单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； （2）复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； （3）偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 6、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 （1）单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系 （2）多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系 （3）多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系 （4）协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，

1、统计分析法（statistical analysis method）是把企业最近一段时间内生产该产品所耗工时的原始记录，通过一定的统计分析整理，计算出先进的消耗水平，以此为依据制订劳动定额的研究方法。 2、《统计分析方法》还是由清华大学出版社于2004年10月1日出版的图书，该书作者是赵晓梅、曲庆云、阮桂海。统计分析方法包括逻辑思维方法和数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分。

统计分析包括 A.参数估计和假设检验B.集中趋势指标和离散趋势指标的计算C.统计描述和统计推断D.统计描述和假设检验E.E.统计描述和参数估计正确答案：C

1、统计分析从调查、整理所掌握的大量数据出发，对客观社会经济现象的变动进行分析研究； 2、统计分析在分析过程中始终坚持定量分析与定性分析相结合； 3、统计分析是把相关的指标数值联系起来，对被研究现象进行全面、系统的分析； 4、统计分析是在一定的理论原则指导下进行的，因此要求统计分析要以马克思主义为指导，并要掌握相应的科学技术知识及党在各个时期的方针政策，方能保证分析的质量，提高分析的水平； 5、统计分析的过程是认识上质变的过程，即由感性认识能动地过渡到

1）频次分布2）平均数和标准差3）相关分析4）回归分析就是根据已知的现象对未知的现象作出预测的一种科学方法。5）聚类分析是按照个体的特征将它们加以分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。尤其是在对消费者进行细分时，我们通常会使用聚类分析的方法。6）因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”。7）联合分析是一种评价消费者偏好的方法它采用分解的办法，即让消费者给一系列的产品轮廓赋值，用这些赋值来计算偏好参数。这些参数可以是分值、权重、理想点等等。

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。

随着地质勘查、采矿工业的发展以及计算机的广泛应用，矿产资源/储量估算方法有了很大发展，特别是近些年来发展速度更快，一些现代矿产资源/储量估算统计分析方法相继出现，如相关分析法、距离乘方反比法、统计学分析法、克里格法和SD法等。(一)相关分析法伴生元素多在多金属矿床中富集，常和主要元素之间有成因和地球化学的联系，故可采用统计相关分析法，找出它们与主元素之间的相关关系进而计算伴生元素的平均品位和储量。统计相关分析法可分为单相关分析法和复相关分析法两类。现简介单相关分析法(或二元线性相关分析)。本法适用于一种伴生元素与一种主要元素有相关关系的情形，其计算过程如下:1)首先计算矿体中伴生元素与主要元素之间的相关系数，公式如下:固体矿产勘查技术固体矿产勘查技术式中: R 为伴生元素与主要元素间的相关系数; x、y 分别为组合分析样品中伴生元素和主要元素的品位; 为分别为矿体中伴生元素和主要元素之平均品位; σx、σy为分别为伴生元素和主要元素的均方差; n 为组合样品的个数。相关系数 R 值反映伴生元素与主要元素间的相关程度 ( 即伴生元素含量随主元素含量变化而变化的密切程度) ，其值介于 ［－ 1，1］。若 R = 0，说明两者无相关关系; 若R = ± 1，说明两者完全相关，成正比或反比关系。2) 其次计算每一块段的伴生元素平均品位。当经显著性检验证明两者具有明显相关关系时可用直线回归方程计算:固体矿产勘查技术为使块段平均品位计算得更精确，常用联合回归方程同时计算:固体矿产勘查技术以上两式中，X、Y 分别为所计算块段伴生元素和主要元素之平均品位，其他符号意义同前。用直线回归方程和用联合回归方程所计算出的结果如有差值，是因为 x 和 y 之间不是完全相关，差值越大，相关关系越小 ( 即 R 越小) 。这种差值说明伴生元素和主要元素之间有一部分不相关。最后计算各块段伴生元素储量 P: 用块段的矿石量 ( Q) 乘以块段伴生元素平均品位( X) ，即 P = QX，各块段伴生元素储量之和即为全矿体伴生元素储量。( 二) 距离乘方反比法距离乘方反比是指空间某点的元素含量与其周围空间上的元素含量相关的程度取决于它们之间的距离; 并且，距离越大，相关程度越低。并把这一特点表示为距离乘方的倒数。乘方方次的选择与具体矿床中不同空间点上元素含量相关的程度有关，如果只在近距离上相关，则乘方的方次高; 如果在很长的距离上相关，则乘方的方次低。距离乘方反比法带有传统计算储量方法的特点。距离乘法反比法中关于空间某点或某区域内品位平均值由相邻空间点或相邻区域内的品位决定是一个新思路。这种思路已经把矿床中不同空间点上元素含量看作是一种具有空间相关特点的变量，或看作是一种区域化变量，已与地质统计学的大思路一致。因此，应把距离乘方反比法看作是传统方法与地质统计学方法之间的过渡方法，不但有实用上的意义，还有认识上承前启后的作用。( 三) 克里格法克里格法是由南非采矿工程师克里格 ( D. G. Krige) 于 20 世纪 50 年代在研究金矿时首次提出，故得此名。60 年代马特龙 ( G. Mathero) 在克里格等人工作的的基础上，创立了地质统计学的基本理论和方法，并将应用地质统计学进行矿产资源/储量计算的方法称为克里格法。它是一种无偏的、误差最小的、最优化的现代矿产资源/储量估算方法。在矿产资源/储量估算中，它把矿床地质参数 ( 如品位) 看作区域化变量，以较严谨的数学方法———变异函数为主要工具来处理地质参数的空间结构关系，在充分考虑样品形状、大小及与待估块段相互位置和品位变量空间结构基础上，根据一个块段内外若干样品数据，给每个样品赋予一定的权，利用加权平均来对该块段品位作出最优估计，并且可得到一个相应的估计误差。克里格法与传统方法相比具有明显的优点。它能最科学、最大限度地利用勘查工程所提供的一切信息，使所估算的矿石品位和矿石储量精确得多，它可分别估算矿床中所有最小开采块段的品位和储量，且在估值的同时还给出了估计精度，而且是无偏的，估计方差最小的 ( 最优) 估计，为储量的评价和利用提供了依据。克里格法的应用也是有条件的。地质变量的二重性是克里格法估算储量的最重要的条件，如果矿床参数是纯随机的或非常规则的，这时就不宜或不必用克里格法。另克里格法的计算量十分庞大，需以计算机的应用为前提。克里格法虽可最大限度地利用勘查工程所提供的信息，但在勘查资料如工程数或取样点过少，运用此法信息量就不足，估计的可靠性就低。( 四) SD 法20 世纪 80 年代，我国科技人员创立 SD 储量估算法，简称 SD 法。SD 法具有动态审定一体化计算储量之功能，不仅灵活多用，而且计算结果精确可靠。所估算储量的实际精度要比其他一些方法高，且能做出成功的精度预测，在技术上有突破，只需勘探范围内取样的原始数据，便可准确计算任意形态、大小的块段储量，可同时在多种不同工业指标条件下，自动圈定矿体、计算各类资源/储量。具有一套适用的 SD法软件系统，使计算过程全部实现计算机化，从而实现了矿产储量计算的科学化和自动化。以上特点充分显示了 SD 法的优越法。SD 法适用性广，主要适用于内生、外生金属矿和一般非金属矿，不适于某些特殊非金属矿 ( 如石棉、云母、冰洲石等) ; 适于以勘探线为主的矿区，勘探线平行与否均可，断面是垂直、水平不限，但要求最少有两条勘探线，每条线上至少有两个工程，预测精度时则要加倍。与克里格法相比 SD 法对工程数并不苛求，一般只要有数十个至百余个钻孔就能取得较好效果，当工程数较多时，其效果更好，而且计算量不会增加很多，这一条件显然要比克里格法优越。可见，从详查到生产勘探以至矿山开采各个阶段，SD 法均适用。( 五) iExploration-EM 在资源储量估算与矿体三维建模中的应用1. 特点1) 该系统是基于地理信息软件平台 MAPGIS，综合了传统矿产资源储量估算方法、地质统计学的克里格法与 3D 建模技术，研究开发的具有自主知识产权、面向全国危机矿山接替资源以及其他固体矿产勘查项目的资源储量估算系统。2) 该系统实现了从矿产资源勘查野外数据采集、数据管理、矿体圈定、地质建模、品位和资源储量估算全过程的数字化，实现了相关图表的生成自动化。3) 系统实现的断面法和地质块段法，综合考虑了我国矿产资源储量估算的实际情况，与手工方法相比，减少了误差，提高了工作效率。4) 在地质统计学资源储量估算方法方面，系统实现了普通克里格、泛克里格、指示克里格等方法。流程清晰、界面简洁、易于使用。5) 系统实现的 3D 可视化矿体模型，建模功能全面、操作快捷。生成的模型充分展示了矿体空间形态和地质构造特征。6) 系统已在全国多个试点矿区完成了资源储量试算工作。通过对比，结果可靠。综上所述，“资源储量估算与矿体三维建模系统”功能全面，可以作为全国危机矿山接替资源找矿项目及其他固体矿产勘查项目资源储量估算的软件工具。2. 应用1) 启动 程序和 环 境配 置。 首 次 启 动 时， 对 系统 使 用的 字 库 ( CLIB ) 、 符 号 库( SLIB) 、工作目录进行配置。工作数据的盘符指向创建的 MEMAPPING 目录，系统路径指向 MeMapGIS MeBasedata。2) 进入系统。在 MEMAPGIS 系统下，对某矿区的工程数据和分析结果进行编录和处理后可直接进入系统，选择工作矿区进入; 也可通国际分幅形式选择矿区进入或通过自定义任意比例尺接图表选择矿区，或进入最近矿区。3) 数据组织模式及矿区平面图显示。工程数据组织，刷新矿区平面图，选择矿区平面图。4) 数据检查及数据处理。检查勘探线基本信息、测量点信息、工程基本信息、样品及分层信息等; 对取样分析表、成图颜色、折算及剖面元素进行预处理。5) 勘探线剖面生成及分析。设定工业指标，生成勘探剖面及虚拟勘探线处理，单工程矿体圈定，剖面分析。6) 资源 / 储量估算。地质 块 段 法、剖面 法、等 高 线 法，等 值线 法、地质统 计 学 法( 克里格法、距离反比法等) ，三维可视图效果。7) 估算结果输出。估算图、表及报告生成和输出。

统计方法有：1、计量资料的统计方法分析计量资料的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法。参数检验法主要为t检验和 方差分析(ANOVN，即F检验)等，两组间均数比较时常用t检验和u检验，两组以上均数比较时常用方差分析；非参数检验法主要包括秩和检验等。t检验可分为单组设计资料的t检验、配对设计资料的t检验和成组设计资料的t检验；当两个小 样本比较时要求两 总体分布为 正态分布且方差齐性，若不能满足以上要求，宜用t 检验或非参数方法( 秩和检验)。 方差分析可用于两个以上 样本均数的比较，应用该方法时，要求各个样本是相互独立的随机样本，各样本来自正态总体且各处理组总体方差齐性。根据设计类型不同，方差分析中又包含了多种不同的方法。对于 定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和 单因素方差分析。2、计数资料的统计方法计数资料的统计方法主要针对四格表和R×C表利用检验进行分析。检验或u检验，若不能满足 检验：当计数资料呈配对设计时，获得的四格表为配对四格表，其用到的检验公式和校正公式可参考书籍。 R×C表可以分为双向无序，单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类，不同类的行列表根据其研究目的，其选择的方法也不一样。3、等级资料的统计方法等级资料(有序变量)是对性质和类别的等级进行分组，再清点每组观察单位个数所得到的资料。在临床医学资料中，常遇到一些定性指标，如临床疗效的评价、疾病的临床分期、病症严重程度的临床分级等，对这些指标常采用分成若干个等级然后分类计数的办法来解决它的量化问题，这样的资料统计上称为等级资料。统计方法的选择：统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一 个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。正确选择统计方法的依据是：①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数；②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小；③ 正确判断统计资料所对应的类型(计量、计数和等级资料)，同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算；最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法。

打开相应的数据源（数据文件）如何使用spss进行数据的探索分析在spss statistic数据编辑器窗口的菜单栏选择“分析”|“统计描述”|“探索”命令，打开如图的对话框如何使用spss进行数据的探索分析如何使用spss进行数据的探索分析选择变量，从源变量列表中选择需要分析的目标变量，单击箭头将选中的变量选入“因变量列表”中；从源变量列表中选择分组变量，单击箭头按钮选入“因子列表”中；从源变量列表中选择标注变量，单击箭头阿牛选入“标注个案”中。如何使用spss进行数据的探索分析设置相应的变量：主要有统计量设置；绘制设置；选项设置；如何使用spss进行数据的探索分析5分析输出结果单击“确定”按钮，就可以查看探索分析输出的结果了。

1. 根据统计的数据对行业进行类比区分,具体内容包括：统计、数据收集、数据整理与显示、数据特征的描述、抽样估计、统计指数、相关与回归分析、时间序列分析与预测。2. 分析行业之间与本报告的数据结果.分析与之相对应的关系.结论等

信息化时代还是要用信息化工具。蓝点通用管理系统在数据管理方面特别灵活和简单，也提供了多种的统计分析方式。

统计分析可以分为5个步骤，如下： · 描述要分析的数据的性质· 研究基础群体的数据关系· 创建一个模型，总结数据与基础群体的联系· 证明（或否定）该模型的有效性· 采用预测分析来预测将来的趋势

1) 侧重于对数据的描述(数据的特征)，如：数据的平均水平、数据可行范围、数据的波动分散程度 2) 帮助数据分析人员掌握和理解数据 3) 描述性统计分析_作用： yi数据的频数分析：利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值 数据的集中趋势分析(均值、中位数、众数等)：用来反映数据的一般水平 数据离散程度分析(标准差、极差、变异系数等)：用来反映数据之间的差异程度 数据分布(偏度值、峰度值等)：检查样本数据是否符合正态分布 基本统计图形(饼图、直方图、箱线图等)：用图形表达数据 4) 描述性统计的指标解释 平均值：一组数据之和除以数据的个数 标准误差：标准差除以样本容量的开平方来计算 中位数：排序后位于中间的数据的值 众数：出现次数最多的值 标准差：各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数的平方根；反映数据离散程序最常用的量化形式，是表示精确度的重要指标 方差：各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数 峰值：衡量数据分布起伏变化的指标 偏度：衡量数据峰值偏移的指数 区域：最大值与最小值的差值 最小值：一组数据中的值最小的数据 最大值：一组数据中的值最大的数据 求和：一组数据中所有数据的和 观测数：一组数据中所有数据的个数 第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域的第K个最大(小)值 置信度：总体均值区间估计的置信度 1) 发现数据背后隐藏的内在规律和联系、挖掘数据异常原因、了解数据不易发现的内在价值和联系 2) 一般是借助数据可视化技术将问题的答案图形化呈现 侧重于寻找定量的答案

1、分解主题分析所谓分解主题分析，是指对于不同分析要求，我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等，然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。2、钻取分析所谓钻取分析，是指改变维的层次，变换分析的粒度。按照方向方式分为：向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。3、常规比较分析所谓常规比较分析，是指一般比较常见的对比分析方法，例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。4、大型管理模型分析所谓大型管理模型分析，是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。5、财务和因子分析所谓财务和因子分析，主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析，以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标，既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失，达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。6、专题大数据分析所谓专题大数据分析，是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有：市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。

优点： 1、方法简单；2、工作量小。 局限性： 定额的准确性差，可靠性差。 1、对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义； 2、统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性； 3、统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响； 4、利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。

1、统计分析方法包括逻辑思维方法和数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分，应结合运用。 2、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。 3、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。

1、对比分析法对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。2、分组分析法分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。3、预测分析法预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。4、漏斗分析法漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。5、AB测试分析法AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

1、描述统计。描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 （1）缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 （2）正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 2、假设检验 （1）参数检验。参数检验是在已知总体分布的条件下（一股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 。U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布。T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布。单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 （2）非参数检验。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。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 3、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： （1）外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 （2）内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 4、列联表分析。用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 5、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 （1）单相关： 两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； （2）复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； （3）偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 6、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 （1）单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系 （2）多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系 （3）多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系 （4）协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，使之影响了分祈结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法，

　　1、统计分析方法包括逻辑思维方法和数量关系分析方法。在统计分析中二者密不可分，应结合运用。 　　2、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。 　　3、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。

统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

统计数据分析制作步骤如下：工具／原料：戴尔Inspiron3668、Windows10、Microsoft Excel2016。1、电脑打开excel，新建表格。2、根据需要输入数据，点击空白处使用自动求和公式进行数据统计。3、根据需要下拉得到相似算法的数据。4、完成数据统计分析，全部选中，点击插入。5、点击推荐的图标，选择柱形图，点击确定即可。

1、对比分析法对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化，属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比，例如，不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比，不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化，例如，环比、同比和定基比，也就是本月销售额与上月销售额的对比，本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比，本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。2、分组分析法分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。3、预测分析法预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。4、漏斗分析法漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡。最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。5、AB测试分析法AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。除此之外，要想做好数据分析，读者还需掌握一定的数学基础，例如，基本统计量的概念（均值、方差、众数、中位数等），分散性和变异性的度量指标（极差、四分位数、四分位距、百分位数等），数据分布（几何分布、二项分布等），以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容，通过相关指标和概念的应用，让数据分析结果更具专业性。

统计分析方法有以下：1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

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、u03b1信度系数法。

你想撰写统计分析的应该是分界点的问题，你首先分析啊，您的需要撰写的内容到底是什么呢？根据它围绕着写一个议论文

统计学数据分析是通过统计方法和技术对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。1、数据收集与整理首先需要确定研究目的，设计合适的数据收集方式和采样方法，收集到的数据可以是通过调查问卷、实验观测、文献资料等获得。然后对数据进行整理，包括数据清洗、数据编码和数据录入等步骤，确保数据的准确性和完整性。2、描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程，常用的方法包括：频数分布：统计数据中各个取值的出现次数，绘制直方图或柱状图。中心趋势度量：计算数据的平均值、中位数和众数，反映数据的集中程度。变异程度度量：计算数据的标准差、方差和极差，反映数据的分散程度。3、探索性数据分析在进行统计推断之前，可以进行探索性数据分析，探索数据之间的关系和趋势。常用的方法包括：相关分析：计算变量之间的相关系数，判断变量之间的相关性。散点图：绘制变量之间的散点图，观察变量之间的关系。箱线图：观察变量的分布情况和异常值。4、统计推断分析统计推断分析是根据样本数据推断总体特征的过程，常用的方法包括：参数估计：利用样本数据估计总体参数，计算置信区间。假设检验：对某个假设进行统计检验，判断假设是否成立。方差分析：比较多个样本之间的差异是否显著。5、统计软件的应用进行统计学数据分析时，可以借助各种统计软件工具进行操作和计算，例如SPSS、R、Python等。这些软件提供了丰富的统计函数和分析工具，可以简化数据分析的过程并提高效率。总之，统计学数据分析是一个系统的过程，需要对数据进行收集、整理、描述和推断分析。通过合适的统计方法和技术，可以从数据中获取有关变量之间关系、总体特征和显著差异的有用信息，为决策和研究提供支持。

统计分析法指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。世间任何事物都有质和量两个方面，认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。目前，数学已渗透到一切科技领域，使科技日趋量化，电子计算的推广和应用，量度设计和计算技术的改进和发展，已形成数量研究法，这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。统计分析法就是运用数学方式，建立数学模型，对通过调查获取的各种数据及资料进行数理统计和分析，形成定量的结论。统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法，是一种比较科学、精确和客观的测评方法。其具体应用方法很多，在实践中使用较多的是指标评分法和图表测评法。统计分析法是根据企业的历史数据资料以及同类企业的水平，运用统计学方法来确定企业经营各方面工作的标准。用统计计算法制定的标准，便称为统计标准。

首先，为了知道如何以及何时使用各种分析方法，理解各种分析方法背后的思想很重要。要想掌握更精巧复杂的方法，你必须先理解较简单的方法；其次，当你想准确地评估一种分析方法的效果时，你得知道其运行的多好或者多么不好；第三，这是一个令人兴奋的研究领域，在科学、业界和金融领域有重要的应用。最后，统计学习也是一名现代数据科学家的重要素养。在统计学中，线性回归是一种通过拟合因变量(dependent)和自变量(independentvariable)之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。最佳拟合是通过确保每个实际观察点到拟合形状的距离之和尽可能小而完成的。最佳拟合指的是没有其他形状可以产生更小的误差了。线性回归的两种主要类型是：简单线性回归(SimpleLinearRegression)和多元线性回归(MultipleLinearRegression)。简单线性回归使用单一的自变量，通过拟合出最佳的线性关系来预测因变量。而多元线性回归使用多个自变量，拟合出最佳的线性关系来预测因变量。

问题一：如何利用EXCEL来做数据统计和分析 jingyan.baidu/...f 问题二：seo如何做数据统计分析 做SEO要学会分析数据。一张简洁的数据统计表，能为我们节省许多时间。我在这里就分享一下如何做好一张数据统计表。 1、　网站收录统计部份。 网站收录不是指总收录量，而你用来考核人员的编辑内容的收录情况，当然这个部份，小站长就可以忽略了，我说的这个都是针对小型的互联网公司或者具有一定规模的互联网公司而言，不只是考察他们的专业技能，更重要的要结合收录进行叮核。 同时一个网站运营的SEO主管必须清晰的知道，自己的网站有哪些频道，发布了多少，收录了多少等等。这些都是数据来说话的。 2、同行网站竟争分析部份。 这张表是关于你的同行的，任何网站都可以找到自己的竟争对手，至少，现在互联网行业的网站还存在空白，几乎没有了。所以，只要你用心一找，都能找到你的同行的竟争对手。 那么你要分析同行网站的什么?除了上述的一些基础数据之外，你还要分析同行网站的一个重要部份。那就是关键字排名，也就是说你要知道你的同行究竟有哪些词排名在上面。 这样才有利于你对关键字的分析和把握。而数据能说明一切 3、网站的基础数据部份。 这些数据SEO人都为熟悉和了解，我们可以通过站长工具都可以查到这些数据。比如IP,PV,UV，收录，快照，外链、域名年龄、跳出率、停留时间、网站入口，关键字等等。这些数据，都是值得去统计和分析的。 比如从IP,PV,UV这组数据是可以得出一个网站的粘性数据的，同时结合跳出率、停留时间就知道这个网站用户对你的网站有多大的依恋。 而从收录可以查看出外链数量、收录数量，这方面说明一个网站搜索引擎对你的好感。如果你的收录量是极不规则的数据，那么你就要注意了，此外，比如外链表现数据也是如此的话，你的网站被降权可能不是什么大问题。 一张好的数据统计表是SEO路上所不可或缺的，统计表能让我们明白我们做了什么东西，明白做哪些是有用的。 问题三：怎么做统计数据分析 数据的统计分析是两个意思，统计有利于分析，最好是从分析中得到规律，为以后的工作提供支持。 首先要了解业务和数据，看看能统计到哪些数据，比如说快递公司客服部， 1、我们想考核一下每个客服人员，这样统计每个客服人员每天接电话数，好评量，好评百分比、任务完成量等， 以及按照时间粒度（日，月，周，年）看一个客服的趋势情况。 2、还以总体分析，总体分析公司的每月，每日的客服量，同比、环比、趋势。 3、一般的统计大的方面都可以分，业务分析（业务量）和财务。在从中划分细小模块。 问题四：如何用EXCEL做数据统计与分析。 5分 先统计出数据表，再生成数据图。关键是你要的频率可以先求出某一类产品该客户的下单数，再求频率。 问题五：如何做统计分析？分析应该从哪方面入手？ 统计分析主要是利用收集、整理的统计资料，进行分析的一种活动，它的要害是“用数据说话”，所以做出结论前，必须要熟悉手中的资料。 一般统计分析的结构是：报告结果、分析原因、提出建议。注意不要在分析中将报表文字化，二是重点放在分析上，因为统计报表只是一个结果，要分析结果的原因。 统计分析的方法有很多种，有因素分析法、对比分分析法、还可以利用数理统计的知识做相关分析、分布分析等等。 统计分析作为统计的最终成果，应该成为领导的决策依据，所以，不要死搬硬套书本上的分析方法，要使领导感到“有用”，不然这个分析就是失败的。 因为对你单位的情况（比如产、供、销情况）不熟悉，又不知道你具体在哪个部门当统计，所以没法具体给你帮助。 问题六：如何用EXCEL做数据分析，思路在哪 如果单纯是做数据分析可以加载数据分析工具，怎么加载就是打开excel选项，点击加载项里面有分析工具，你加载了就可以在数据选项看见然后进入数据分析工具里面进行你要的数据分析 问题七：excel2016怎么做数据分析 数据分析 是一个综合的过程，Excel在数据分析里能起到的作用是处理数据，统计数据，生成报表等。 这里会用到的Excel的知识有基础知识，公式与函数应用，图表，数据透视表。还可以利用VBA程序来自动化生成数据分析报告的结果。 可以去参考一本书，《谁说菜鸟不会数据分析》，有两本，一本是入门篇，一本是工具篇，可以去网上搜索电子版，也可以去购买一本。 如果比较了解Excel而不了解数据分析，可以重点去了解一下入门篇，而如果比较了解数据分析而不了解Excel，可以重点去了解一下工具篇。 问题八：如何使用EXCEL做数据统计百分比 这个好办，你选择插入-图表--饼图，选择你欲处理的数据范围然后下一步，在下一步里会看到3个选项卡让你选择图例、标题和数据标志的，选择数据标志，弗数据标签里的百分比选项打上钩就应该可以了，我用的2003 你试试我说的，最后的结果就是在饼图的每一块外面显示占整个饼的百分比 问题九：如何用excel做统计分析 方法/步骤 1 首先，要先添加数据分析这一加载项，具体操作以2010版本为例，其他版本步骤类似，可能加载项的位置不同。 选项---加载项 2 点击加载项后，在管理那里，选择转到 3 在出现的加载宏的框中将分析工具库两项打钩，然后选择确定。 4 在excel上数据一栏中就出现了数据分析，通过这个就可以进行相关的统计分析了。下面举两个例子做简单示范，读者需要计算其他项目可以自己进行尝试。 END 描述统计举例 1 拿一组数据，分别进行描述统计和相关性系数的计算举例。 这组数据是每一天对于的注册某款游戏的人数，和该天在广告上投放的金额。 2 首先，运用描述统计来分析注册人数。 选择数据----数据分析----描述统计----确定。在跳出来的窗口中显示的是可以进行统计分析的项目。 3 在跳出的描述统计窗口，将待统计的数据放入红色框区域，如果数据是按列排布，在分组方式就选择逐列，如果按行排列就选择逐行。 4 在输出选项部分，可以选择输出的位置。 5 在下面红色框框住的部分可以选择需要显示的指标。 6 在这里我选择了注册人数作为待分析数据，选择在数据右边显示结果，显示的指标选择了汇总数据，置信度选择了在95%。 END 相关性系数举例 这里求一下注册人数和投放金额的相关性系数。 同样选择数据----数据分析----相关系数----确定。 在相关系数框中，选择待分析的数据，记得选择是逐列还是逐行，然后选择输出位置，点确定。 3 然后就出现了一个矩阵，矩阵相应的位置的数据对应的两个组数，就是这两组数的相关系数。如图，注册人数和投放金额的相关系数为0.33，说明相关性低。

基本步骤包括确定问题、收集数据、处理数据、制作数据图表、依据数据及图表分析得出结论。

1、SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。2、SPSSSPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。3、Excel它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。4、S-plus这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。5、Minitab这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。6、Statistica也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。

摘　要：统计分析是一种反映统计结果的工具,它在现在的企业中,被运用得很广泛,但它所使用的技术水平也在不断的提高,特别是在反映企业统计结果方面,更具有一定的实用性。企业在使用统计分析时,涉及到很多种行业中,例如:工业、商业、建筑业和交通以及邮电等各企业统计分析工作中。 关键词：　一、统计分析的概念 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。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。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。 二、统计分析的特点 　统计分析是对客观现象的一种认识活动，它在定性分析的基础上，经过定量研究，达到对现象本质及规律性的认识。 　　统计分析方法具有特殊性　统计分析方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称。从应用的角度来看，统计分析方法可分为经验方法和数学方法两大类。经验方法是指一些与初等数学知识和人们的实践经验相关联的方法。数学方法又称为数理统计方法，是以数学理论，特别是概率论为基础对客观现象进行研究的方法。它可以通过对现象貌似偶然的变动来探求其必然的规律性。 　 统计分析的对象具有综合性　统计分析的对象不是某种社会经济现象的个体数量方面，而是现象的总体数量方面，分析研究其综合数量特征。从总体上对客观现象的数量方面进行分析，可以避免以偏概全，使认识较为全面和正确。 三、统计分析方法 统计分析方法很多，但基本方法是定量分析 。l、从统计理论上看，我们所见到的统计学著作，除了统计设计、统计调查、统计整理等理论和方法外，其他大部分内容都是统计分析方法，这些统计分析方法有一个共同点，它们都是定量分析方法。 2、统计实践上看，统计分析所起的作用，是通过定量分析实现的。统计分析在人们的认识过程中有三个作用：第一，对客观事物量化，包括反映客观事物规律的数量表现；第二，根据量变程度确认事物的质，即确定区别事物质量的数量界限；第三，揭示新的规律，即通过分析数量关系，发现尚未被认识的事物的规律。 （一）在企业经营过程中：在企业的经营管理中，统计分析占据着十分重要的地位。在认识统计的过程中，企业通过统计调查以及整理取得的统计资料能够对客观现象的数量特点取得一定的认识。若不进行深入的整理和分析，对于这些现象的认识还只停留在表面的初步认识状态，所以必须对这些统计资料加以分析和研究，才可以掌握事物的本质以及内在的发展规律，通过逐渐地深化认识，有效的深入的分析方法，查找出经营管理中存在的问题和薄弱环节，就可以提出改进的举措，给各级领导各级管理部门参考改进建议，是企业的各项管理工作不段得到改善和提高，充分显示出统计分析在企业经营管理中发挥的广泛应用。 （二）在企业目标管理中：（1）在企业的各项经济指标的预测中，通常强调动态的分析预测与静态的分析预测相互结合，其中以静态分析预测为主。企业首先要根据自身发展的特点，寻找到经济运行波动的共性和差异，根据企业的总体规划以及企业的特殊性，依据企业的历史统计数据，运用相应的预测模型给出企业相关指标的科学性预测，根据预测数据制定出各项计划经营指标和各项KPI考核指标，再通过把企业的月度统计预测、季度统计预测和年度统计预测与月度、季度及年度各解段实际完成情况进行对比分析，进行不断调整修正完善，使得企业的目标管理以及考核指标得到实现和完成的保证。 　 （三）、在企业的决策性分析中：在我国的经济管理领域，决策性分析方法是最先被引入和普及的定量化分析方法。随着企业信息化建设的推进，企业受外部环境的影响逐步加深，这就要求企业及时对相关信息进行处理和分析。一是对市场需求和供给能力的分析。主要包括居民的购买力、商品的潜在和实际市场需求量、品牌成熟度、订单满足率、消费偏好等。通过分析，可以判断企业的赢利空间、供需缺口等，为领导层确定商品销售规模、制定阶段性营销策略等提供依据。二是对社会经济环境的分析和影响。主要包括国内、国际的宏观环境对我国行业发展的影响和对地方法规、民风民俗对企业的发展的影响。三是对企业竞争力的分析。通过分析本行业其他企业的经营情况，在对比中认识自身发展的差距和潜力，从而为制定正确的发展战略提供参考。 （四）在企业过程分析和阶段分析控制中：在计划方案的落实过程中，往往会出现一些不可预知的状况。需要及时的进行过程分析和阶段分析。企业利用统计数据定期分析计划完成情况、进度情况等，可以及时的发现执行过程中所存在的问题。通过对完成阶段的结果进行对比分析，有利于确定指标完成率。便于衡量市场潜力相同的不同市场之间的业绩。也作为销售目标制定的依据。 　　在企业当中，统计分析工作是了解现状、预测未来，为了更好的促进企业发展进步的重要方法。做好统计分析工作具有重要的作用和意义。因此，我们要提高对统计分析的研究，使统计分析工作更好地成为企业发展的有力推动力量。

国土资源实物地质资料中心按行政区、地质勘查资质等级、行业部门、钻孔类型、钻孔深度范围、钻孔年代和钻孔资料状况等7种方式对770377个钻孔进行了统计分析。（1）按行政区分析从本次地质钻孔基本信息清查各省（区、市）提交的数据情况来看，内蒙古地质钻孔数最多，为63605个（图4.1），其次是辽宁，为47962个，两者占全国地质钻孔总数的14%；天津地质钻孔数最少，仅有1328个。图4.1 全国地质钻孔按所在行政区分布统计现有地质钻孔中，中南地区（包括河南、湖北、湖南、广东、广西、海南）分布所占比例最大（图4.2），占24.97%，共192385个；其次是华东地区（包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东），占20.79%，共160137个；华北地区（包括北京、天津、河北、山西、内蒙古）占16.78%，共129298个；东北地区（包括辽宁、吉林、黑龙江）占14.53%，共111956个；西南地区（包括重庆、四川、贵州、云南、西藏）占11.88%，共91543个；西北地区（包括陕西、甘肃、青海、宁厦、新疆）占11.04%，共85058个。图4.2 全国地质钻孔按所在地区分布统计（2）甲级地质勘查资质单位的钻孔资料占绝大多数按照最高地质勘查资质等级统计，具有甲级地质勘查资质单位上报钻孔674683个，占钻孔总数的87%；具有乙级地质勘查资质单位上报钻孔58446个，占钻孔总数的8%；具有其他地质勘查资质单位上报钻孔37248个，占钻孔总数的5%。从统计数据看，全国地质钻孔资料主要集中在甲级地质勘查资质单位中（图4.3）。图4.3 全国地质钻孔按最高地质勘查资质等级统计（3）地质矿产行业单位的钻孔资料占多数按照钻孔资料保管单位所属行业部门统计，地质矿产行业单位上报钻孔455885个，占钻孔总数的59.18%；煤炭行业单位上报钻孔147537个，占钻孔总数的19.15%；有色行业单位上报钻孔64807个，占钻孔总数的8.41%；冶金行业单位上报钻孔38907个，占钻孔总数的5.05%；核工业行业单位上报非放射性钻孔22660个，占钻孔总数的2.94%；建材、化工、石油、黄金、地震、水利等行业单位上报地质钻孔不足总数的5%。从统计数据看，全国地质钻孔资料主要集中在地质矿产行业单位（图4.4）。图4.4 全国地质钻孔按所在行业部门统计（4）矿产地质勘查钻孔占大多数按照钻孔类型统计，区调钻孔5056个，占钻孔总数的0.66%；矿产地质勘查钻孔643290个，占钻孔总数的83.50%；水文地质勘查钻孔47386个，占钻孔总数的6.15%；工程地质勘查钻孔65399个，占钻孔总数的8.49%；环境地质勘查钻孔1725个，占钻孔总数的0.22%；灾害地质勘查钻孔5388个，占钻孔总数的0.70%；地质科学研究及其他类型钻孔2133个，占钻孔总数的0.28%（图4.5）。图4.5 全国地质钻孔按钻孔类型统计（5）深度小于500m的浅孔占绝大多数，深孔较少按照钻孔深度范围统计，钻孔深度小于500m的钻孔672702个，占钻孔总数的87.32%；钻孔深度大于500m、小于2000m的钻孔97303个，占钻孔总数的12.63%；钻孔深度大于2000m的钻孔372个，占钻孔总数的0.05%（图4.6）。图4.6 全国地质钻孔按钻孔深度范围统计（6）近十年施工的钻孔数量大幅增加按照钻孔施工的年代统计，1980年之前施工的钻孔313456个，占钻孔总数的41%；1980年至2000年施工的钻孔249509个，占钻孔总数的32%；2000年至2011年施工的钻孔207412个，占钻孔总数的27%（图4.7）。图4.7 全国地质钻孔按施工年代统计（7）大多数钻孔资料保存有柱状图按照钻孔资料当前保存状况统计，有柱状图的钻孔630511个，占钻孔总数的82%；有测井报告的钻孔185727个，占钻孔总数的24%；有原始地质记录表的钻孔560529个，占钻孔总数的73%；保存有钻孔岩心的钻孔84152个，占钻孔总数的11%（图4.8）。图4.8 全国地质钻孔按资料状况统计

多看多想，把别人的促销手段都收集全 一般促销 ：人员推销 广告 公共关系 营业推广 （其中里面分的很细，要看你的侧重点在那一块） 价格是比较难调查的 一般都以 成本导向定价法 需求导向定价法 竞争导向定价法 定价的。统计分析（statistical analysis）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，是商业智能（BI）的一个类型。统计分析是继统计设计、统计调查、统计整理之后一项十分重要的工作，统计分析涉及收集、审查业务数据和趋势报告。

您好朋友，上海献峰科技指出：常用数据分析方法有， 1.聚类分析、2.因子分析、3.相关分析、4.对应分析、5.回归分析、6.方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、cronbach"a信度系数分析、结构方程模型分析(structuralequationsmodeling)。数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(histogram)、散点图(scatterdiagram)、鱼骨图（ishikawa）、fmea、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 希望采纳不足可追问

　　2007年10月北京自考《市场调查》真题简答题第3题 　　请简述至少6种对数据进行统计分析的方法。 　　 答： 1）频次分布。 　　2）平均数和标准差。 　　3）相关分析。 　　4）回归分析就是根据已知的现象对未知的现象作出预测的一种科学方法。 　　5）聚类分析是按照个体的特征将它们加以分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。尤其是在对消费者进行细分时，我们通常会使用聚类分析的方法。 　　6）因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”。 　　7）联合分析是一种评价消费者偏好的方法它采用分解的办法，即让消费者给一系列的产品轮廓赋值，用这些赋值来计算偏好参数。这些参数可以是分值、权重、理想点等等。 　　 　　 　　　

所谓描述性统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：1、频数分布分析，2、列联表分析。

1. 选择要统计分析的数据集，并打开Excel软件。2. 在Excel中选择“数据”选项卡，然后点击“排序和筛选”。3. 在“排序和筛选”下拉菜单中，选择要分析的列，并按照需要进行降序或升序排序。4. 点击“自动筛选”按钮，使用筛选功能进行筛选数据。5. 使用Excel中的“函数”工具进行数据统计分析。例如，使用SUM函数可以对某列数据求和，使用COUNT函数可以计算某列中数据的总数。6. 使用Excel中的“图表”工具制作图表进行数据可视化分析。例如，制作柱状图、饼图、折线图等，以便更直观地了解数据的分布情况和趋势。7. 对数据集中异常值进行处理，例如删除或替换异常值，以提高数据分析的准确性。8. 最后，根据分析结果进行总结和汇报，以便进一步优化和改进业务和决策。

问题一：如何用Excel来进行调查问卷的整理、统计和分析？ 2007版 数据――数据分析 97-2003版 好像是工具里忘了 你用帮助搜索一下， 问题二：问卷调查所能用的统计方法 50分 1. 调查的样本量太小，计算出的结论可靠性不高。 例如看到一些研究生的论文，只发了几十份问卷调查表，就根据统计到的百分比写下十分肯定的结论。其实，是有问题的。 例如：调查“你对××活动喜欢的程度”，调查了45人。调查结果：非常喜欢2人，喜欢5人，一般10人，不太喜欢13人，不喜欢15人。作者统计出：喜欢和非常喜欢的共7人占调查人数45人的15.5%，不太喜欢和不喜欢的共28人，占62.2%。并根据15.5%和62.2%来进一步写结论。 但是，他忽略了调查的样本计算出率以后，还应该计算率的标准误和置信区间。如本例喜欢率为15.5%。还应该计算率的标准误Sp。 _________ _________________ 本例，喜欢率的标准误 Sp =√P(1-P)/n = √15.5(100-15.5)/45 = 5.39 % 按样本量n，查t值表上, n-1的t0.01和t0.05 的值，查得t0.05＝2.02 , t0.01＝2.69, 根据喜欢率15.5 %、标准误5.39 % 和t0.05的值,可计算出： 95% 置信区间：15.5±2.02×5.39＝4.6%～26.4%。(置信区间上下限的差值高达21.8%)。 95% 置信区间的含义是，如果用样本的喜欢率15.5%来估计总体的喜欢率时，有95%的可能是在4.6%～26.4%的区间之间。这样高达21.8%的区间意味着15.5%是不太可信的。 但是，如果扩大样本量到450人，4500人，而统计出的喜欢率也是15.5%。由于调查的样本量扩大了，标准误 Sp会缩小，计算出的95% 置信区间也就缩小为12.2%～18.8%和14.4%～16.6%。这时用样本率估计总体率时，上下限的差值很接近15.5%，才是可信的。 2. 调查数据的统计分析过于简单。 目前看到的调查数据统计分析大都比较简单。只是计算各个问卷指标的百分比，如上面举例的喜欢率15.5%等等。 要避免统计分析过于简单，首先，在做调查表设计时，就事先要考虑好调查数据的统计分析方法。例如同样是调查“你对××活动喜欢的程度”，除了要扩大调查样本量外，在调查表中增加调查性别和年龄。这样就可以采用一种较为复杂的方法――交叉分析。交叉分析是分析“年龄”、 “性别”和“对××活动喜欢程度”三个变量之间的关系。假设不分类统计时，喜欢率是15.5%。交叉分析后就会发现由于性别的不同，年龄段的不同喜欢率是不同的。 例如：2005年国民体质监测问卷调查中，对“睡眠时间”的统计分析，如果只是简单地计算某市成年男子2473人的问卷，只能统计出：睡眠6小时以下的人为13.4%，睡眠6～9小时的73.6%，睡眠9小时以上的13%。但是，如果增加年龄因素，分年龄段进行统计就可以看到，各年龄段的百分比是不同的（统计表略）。利用分年龄段的百分比还可以画出折线图（图略）。从图上更可以清楚的显示出：随着年龄增加，睡眠时间逐渐减少的趋势。 上述统计分析方法比较简单。但是，仅靠简单的统计方法来处理问卷调查数据是十分可惜的，因为大量的数据信息还没有充分利用。所以，设计问卷时，就应该注意到，让收集到的调查数据能做多因素统计分析（如：回归分析，因子分析等）。下面是我帮助或指导有关单位做过的统计分析实例： 例1：2005年国民体质监测的调查问卷内容中，包括了各人的文化程度，职业，工作、生活和体育锻炼等方面的许多问题。为了分析这些调查内容和各人的体质有什么关系，找出哪些因素对体质的好......>> 问题三：如何对调查问卷进行统计分析 Eviews软件更好用。一般做统计分析excel就够了，其实方法简单复杂不重要，合适就好。 问题四：如何对调查问卷进行统计分析 Eviews软件更好用。一般做统计分析excel就够了，其实方法简单复杂不重要，合适就好。 问题五：如何用Excel分析调查问卷数据 看图演示。 其中开始新建了一个叫“汇总”的表，作为模板，然后复制这个表，改名叫1，输入第一张问卷结果，再复制一张表，输入第二张问卷结果。。。直至输入完毕。 然后在汇总表输入求和公式。 B2公式如下： =SU哗("汇总 (2):汇总 (4)"!B3) 其中汇总 (2)是第一张问卷结果表名，汇总 (4)是最后一张问卷表名，我这图为了简便就做了3个结果表，然后复制公式到所有单元格。 问题六：录入好的调查问卷，该如何进行数据分析？ 在设计时就需要考虑到统计方便，才能便于汇总。用excel就可以。 问题七：急~如何进行问卷调查的统计分析 可以做不同特征的被调查者的比较 我替别人做这类的数据分析蛮多的 工具有无数种，spss是最常用的 问题八：如何分析调查问卷 5分 如果是针对一份具体鸡问卷调查来进行分析，首先要清楚问卷调查的目的是什么。因为围绕着这个目的，下设的每一项问题都有着极其明确的相关性。其次，统计出每一项问题各种回答的具体数字。这些数字直接反映出被调查人的行为以及心理状况。第三，就是最重要最繁琐也是最细微的工作了，分析数字后面直接或间接的能够告诉我们什么情况。如：十个人早餐状况，二人在家吃，五人在外买，二人有时吃，一人不吃。数字表面说明十分之七的人有吃早餐的习惯，十分之三的人不规律。继续挖掘下去会得出，多数人比较重视早餐，少数人忽视早餐作用。如果问题仍有细化小项，还可以继续研究重视早餐的人数中，早餐是否科学等等。需要强调的是，每一项的结果都要与调查目的息息相关，围绕目的去分析。第四，根据各项分析结果做出总的结论。 一管之见，仅供参考。 问题九：如何处理问卷调查数据进行统计分析 你提到了统计分析表格，这个提法是错误的 没有这个说法 你可以先设计研究目的，做出研究假设，然后根据假设做分析，然后制作成表格 我经常帮别人做这类的数据统计分析

一、提高认识，统计工作要与时俱进。 　　从当前统计工作面临的形势来说，就是要适应国家经济工作发展的需要，统计工作在整个经济决策过程中究竟处于什么样的位置，整个统计工作有什么影响，必须要明确。面对复杂的经济形势，统计工作要加强宏观经济形势和重大经济问题的研究，及时为各级领导提供准确的统计数据和分析资料，以增强宏观调控的预见性、科学性和有效性，便于领导和经济管理部门把握形势、科学决策。分析形势要深入透彻，要看到经济发展所关联的各个方面，密切注视经济变化情况，准确判断市场发展趋势。要紧紧围绕当前的统计工作面临的问题进行深入的分析，把问题讲透，把原因说清，把计划提明，迅速向领导提供有价值的信息和建议。要实事求是，全面客观真实反映目前经济运行情况，及时为各级领导提供准确的统计数据，便于领导掌握情况，把握发展大局。 　　二、实事求是，努力提高统计数据质量。 　　坚持实事求是，努力提高统计数据的质量。统计工作要千方百计去适应变化了的客观形势，要看一看我们的思想观念是否在不断创新，是否跟上时代前进的步伐；我们要以对统计事业负责的高度责任感，以一丝不苟、精益求精的工作态度，努力搞准统计数据，不断提高统计数据质量。 　　三、开拓创新，努力提高统计工作水平。 　　开拓创新首先从转变工作作风入手，树立“锐意改革、勇于创新”的工作作风，与时俱进，不断改进工作方法，努力提高统计工作水平。当前统计工作日新月异，经济发展突飞猛进，在这种新形势之下如何搞好统计工作，我们还知之不多，知之不深，需要不断地学习，要以扎实的学习为基础，去开拓社会主义市场经济条件下统计事业，跟上时代前进的步伐

1、打开数据表格，每组需要统计的数据需要排列在同一行或列。选择“数据”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择。2、输入设置。在输入区域中，选择原始数据区域，可以选中多个行或列，并在分组方式中对应的选择“行”或“列”；如果数据内容在第一行有文字标志标明，勾选“标志位于第一行”。3、输出设置，在需要输出的描述统计表的位置，选择一个单元格作为统计表左上角的一格。勾选“汇总统计”，点击确定。详细地描述统计结果就生成了。提示：中位数反映了数据排序后位于中间的值，众数代表具有最多个数的数值，峰度的大小代表数据的分布相比正态分布更为平缓或是突兀，偏度的正负表示数据分布的峰值在均值的左侧还是右侧。

应具备的素质：1、 职业道德素质。统计人员的职业道德是统计人员进行统计活动、处理统计关系时所形成的职业理念、职业规律、职业原则的行为规范的总和，是道德素质在统计职业行为和职业活动中的具体体现。其主要表现是：（1）敬业爱岗。孔子说：“知之者，不如好之者，好之者，不如乐之者”，一名优秀的统计人员应当热爱本职工作，以岗为乐，视工作为一种需要和自我价值的实现。面对新形势、新要求要有危机感、紧迫感，勤奋踏实、敢为人先、大胆创新、不断开拓视野，逐步提高工作技能和业务水平。（2）作风朴实。一名优秀的统计人员，应当具备良好的工作作风，无论做人，还是做事都要本着诚实守信的原则，实事求是、客观公正的态度，依法办事、务实高效的工作作风，自觉参与管理，热心服务政府与公众。（3）乐于奉献。一名优秀的统计人员须视国家和人民的利益高于一切，甘于寂寞，乐于清贫。在工作中保持良好心态，克服自身欲望、行为的弱点，不断陶冶情操；在日常生活中，“常怀律已之心”，做到“勿以善小而不为，勿以恶小而为之”。诚实本分，保守国家和单位机密，自觉维护单位形象，努力做好统计基础工作，为决策者提供反映客观事物变化的统计信息，积极参谋，当好参谋。2、　知识素质。统计工作是专业性很强的工作，是单位经济管理的重要组成部分，统计信息是国家宏观经济决策的基础，作为统计人要做好统计工作，必须掌握较为丰富的统计专业知识。随着市场经济的发展和经济全球化趋势的加快，特别是我国加入WTO后，统计的专业性和技术性不断提高，对统计人员应具备的学识水平、专业理论知识、业务技能的要求越来越高。主要表现为：（1）必须具备宏观与微观经济学知识。这些知识能给统计人员以正确的思维方法，使之能较好的把握经济形势，适应经济环境，胸怀全局，心系公众。要研究和考查宏观经济变量，需要国内生产总值、国民生产总量等指标；要研究宏观经济运行的过程，考察宏观经济运行状况变量，需要总供给量与总需求量、货币供应量与价格水平、国际收支总水平等指标。而微观经济学中需求与供给曲线的决定、弹性理论、生产理论、市场结构理论、资本市场与投资等知识对于管理部门正确地进行决策又至关重要。（2）必须对统计知识了如指掌，对相关知识较为熟悉。一名出色的统计人员必须具有扎实的专业理论功底，娴熟的业务技能，广博的相关知识，除了掌握并能熟练运用统计专业知识外，还必须具备与统计工作密切相关的经济、会计、金融、法律、证券等方面的知识，只有具备了这些专业知识和相关知识，才能够站在全局的角度，把握统计工作运行规律。（3）必须具备一定的政策水平。作为统计人员应当关注国家宏观政策和地方微观政策，把握重大统计政策出台需要解决的主要问题，如：国民经济核算方法的变更，是为了与国际接轨，参与世界经济贸易，绿色GDP计算的运用是为了统计生态的变化对国民经济的影响，保持国民经济与环境全面、协调、可持续发展。必须掌握国家法律、法规，《统计法》、《统计法实施细则》、《统计工作条例》等法律、法规是统计人员开展统计工作的依据，务必牢记在心，并能灵活运用。

数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。