數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)(數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)都看不懂)

1.數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)都看不懂

1.可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法 大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì) 學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如 果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

3. 預(yù)測(cè)性分析 大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。4. 語(yǔ)義引擎 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。

語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存取： 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)處理： 自然語(yǔ)言處理（NLP,Natural Language Processing）是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門學(xué)科。

處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解也稱為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析： 假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析 、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。數(shù)據(jù)挖掘： 分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘（Text, Web ，圖形圖像，視頻，音頻等）模型預(yù)測(cè) ：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)： 云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。大數(shù)據(jù)的處理1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的 數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。

比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來(lái)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬(wàn)的用戶 來(lái)進(jìn)行訪問(wèn)和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問(wèn)量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。

并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間 進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這 些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。

也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使 用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù) 據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較。

2.統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)

統(tǒng)計(jì)總體和總體單位

(1)統(tǒng)計(jì)總體：根據(jù)一定的目的和要求，統(tǒng)計(jì)所需要研究的客觀事物的全體，稱為統(tǒng)計(jì)總體，簡(jiǎn)稱總體。

統(tǒng)計(jì)總體形成的三個(gè)條件：

第一，客觀性；總體和總體單位必須是客觀存在的，可以觀察和計(jì)量的；

第二，同質(zhì)性；組成總體的所有個(gè)體必須是在某些性質(zhì)上是相同的；

第三.差異性；構(gòu)成總體的各單位除了同質(zhì)性一面還必須有差異性一面，否則就是需要統(tǒng)計(jì)研究了。

統(tǒng)計(jì)總體按總體單位是否有限分為兩種：有限總體和無(wú)限總體。一個(gè)統(tǒng)計(jì)總體所包括的單位數(shù)如果是有限的，稱為有限總體。如果是無(wú)限的，稱為無(wú)限總體。

(2)總體單位：組成總體的每一個(gè)事物，稱為總體單位，簡(jiǎn)稱個(gè)體。

統(tǒng)計(jì)總體和總體單位是多種多樣的。且統(tǒng)計(jì)總體與總體單位不是固定不變的，總體與總體單體具有相對(duì)性，隨著研究任務(wù)的改變而改變。這與研究目的和要求有關(guān)。

例如：要了解某一地區(qū)國(guó)有工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況（研究目的），總體是該地區(qū)的全部國(guó)有工業(yè)企業(yè)，每一個(gè)國(guó)有工業(yè)企業(yè)是總體單位。要了解某一國(guó)有企業(yè)職工工資情況（研究目的范圍變?。?，總體是該企業(yè)所有職工，總體單位是每一位職工。比如，我們?cè)诰W(wǎng)上看到，某地區(qū)電力系統(tǒng)職工的查表員工年薪達(dá)到12萬(wàn)，我們可以研究一下該電力企業(yè)職工的工資情況，總體就是該電力企業(yè)的所有職工，總體單位就是每一位職工。

標(biāo)志與指標(biāo)

(1)標(biāo)志：是說(shuō)明總體單位特征的名稱。

標(biāo)志按其 品質(zhì)標(biāo)志：表明總體單位的屬性特征，不能用數(shù)量表示。主要用作分組的依據(jù)。

表現(xiàn)形式有 數(shù)量標(biāo)志：表明總體單位的數(shù)量特征，可以用數(shù)量表示?？蛇M(jìn)行計(jì)算。

(2)指標(biāo)：兩種理解和使用方法。

一種是認(rèn)為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是反映總體現(xiàn)象數(shù)量特征的概念。適用于統(tǒng)計(jì)理論與統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)。

另一種認(rèn)為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)是反映總體現(xiàn)象數(shù)量特征的概念和具體數(shù)值。適用于實(shí)際統(tǒng)計(jì)工作。

(3)指標(biāo)與標(biāo)志的區(qū)別：

①指標(biāo)是說(shuō)明總體特征的，而標(biāo)志是說(shuō)明單體單位特征的；

②標(biāo)志有不能用數(shù)值表示的品質(zhì)標(biāo)志和能用數(shù)值表示的數(shù)量標(biāo)志兩種，而指標(biāo)都必須是能用數(shù)值表示的；

(4)指標(biāo)與標(biāo)志的聯(lián)系：

①有許多統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)值是直接從總體單位的數(shù)量標(biāo)志值匯總而來(lái)的；

②指標(biāo)與數(shù)量標(biāo)志之間存在著轉(zhuǎn)化的關(guān)系。

統(tǒng)計(jì)總體：就是根據(jù)一定的目的和要求所確定的研究事物的全體，它是由客觀存在的、具有某種共同性質(zhì)的許多個(gè)別事物構(gòu)成的整體。

總體單位：是指構(gòu)成總體的個(gè)體單位，它是總體的基本單位。

單位標(biāo)志：簡(jiǎn)稱標(biāo)志，是指總體總體中各單位所具有的屬性和特征。

標(biāo)志：分為品質(zhì)標(biāo)志和數(shù)量標(biāo)志。

總體 和總體單位是互為存在條件的連接在一起的，沒(méi)有總體單位，總體也不存在，沒(méi)有總體，也就無(wú)法確i定總體單位。

3.統(tǒng)計(jì)的知識(shí)

概念人類對(duì)事物數(shù)量的認(rèn)識(shí)形成的定義。

漢語(yǔ)中的“統(tǒng)計(jì)”有合計(jì)、總計(jì)的意 統(tǒng)計(jì)學(xué)思。指對(duì)某一現(xiàn)象有關(guān)的數(shù)據(jù)的搜集、整理、計(jì)算、分析、解釋、表述等的活動(dòng)。

1. 指對(duì)某一現(xiàn)象有關(guān)的數(shù)據(jù)的搜集、整理、計(jì)算和分析等。例：人口統(tǒng)計(jì)2. 亦指總括地計(jì)算例：把全國(guó)報(bào)來(lái)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一下典故：明胡應(yīng)麟《少室山房筆叢·經(jīng)籍會(huì)通一》：“古今書籍，統(tǒng)計(jì)一代，前后之藏，往往無(wú)過(guò)十萬(wàn)；統(tǒng)計(jì)一朝，公私之蓄，往往不能十萬(wàn)?！?/p>

清宣鼎《夜雨秋燈錄·銀雁》：“ 佛奴 掘深窖藏之，統(tǒng)計(jì)約有二十馀萬(wàn)?！蓖馕脑~源英語(yǔ)中的“統(tǒng)計(jì)”[statistics;count;add up] ,statistics用作復(fù)數(shù)名詞時(shí)，意思是統(tǒng)計(jì)資料，作單數(shù)名詞時(shí)，指的是統(tǒng)計(jì)學(xué)。

詞源：德語(yǔ)Statistik ，政治學(xué)；新拉丁語(yǔ) statisticus ，國(guó)事；意大利語(yǔ)statista ，老練的政客；舊意大利語(yǔ)、拉丁語(yǔ) status ，形勢(shì)，政體。三種涵義在實(shí)際應(yīng)用中，人們對(duì)統(tǒng)計(jì)一詞的理解一般有三種涵義：統(tǒng)計(jì)工作、統(tǒng)計(jì)資料和統(tǒng)計(jì)科學(xué)：（1）統(tǒng)計(jì)工作。

指利用科學(xué)的方法搜集、整理和分析和提供關(guān)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象數(shù)量資料的工作的總稱，是統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。也稱統(tǒng)計(jì)實(shí)踐，或統(tǒng)計(jì)活動(dòng)，是在一定統(tǒng)計(jì)理論指導(dǎo)下，采用科學(xué)的方法，搜集、整理、分析統(tǒng)計(jì)資料的一系列活動(dòng)過(guò)程。

它是隨著人類社會(huì)的發(fā)展、治國(guó)和管理的需要而產(chǎn)生和發(fā)展起來(lái)的，至今已有四五千年的歷史。現(xiàn)實(shí)生活中，統(tǒng)計(jì)工作作為一種認(rèn)識(shí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體和自然現(xiàn)象總體的實(shí)踐過(guò)程，一般包括統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)整理和統(tǒng)計(jì)分析四個(gè)環(huán)節(jié)。

（2）統(tǒng)計(jì)資料。指通過(guò)統(tǒng)計(jì)工作取得的、用來(lái)反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)據(jù)資料的總稱。

統(tǒng)計(jì)工作所取得的各項(xiàng)數(shù)字資料及有關(guān)文字資料，一般反映在統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)手冊(cè)、統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)資料匯編和統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告中。也稱統(tǒng)計(jì)信息，是反映一定社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體或自然現(xiàn)象總體的特征或規(guī)律的數(shù)字資料、文字資料、圖表資料及其他相關(guān)資料的總稱。

它包括剛剛調(diào)查取得的原始資料和經(jīng)過(guò)一定程度整理、加工的次級(jí)資料，其形式有：統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)、統(tǒng)計(jì)報(bào)告和其他有關(guān)統(tǒng)計(jì)信息的載體。（3）統(tǒng)計(jì)科學(xué)。

也稱統(tǒng)計(jì)學(xué)，是統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和理論概括，是系統(tǒng)化的知識(shí)體系。指研究如何搜集、整理和分析統(tǒng)計(jì)資料的理論與方法。

統(tǒng)計(jì)工作、統(tǒng)計(jì)資料、統(tǒng)計(jì)科學(xué)三者之間的關(guān)系是：統(tǒng)計(jì)工作的成果是統(tǒng)計(jì)資料，統(tǒng)計(jì)資料和統(tǒng)計(jì)科學(xué)的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)工作，統(tǒng)計(jì)科學(xué)既是統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn)的理論概括，又是指導(dǎo)統(tǒng)計(jì)工作的原理、原則和方法?？傮w來(lái)說(shuō)，“統(tǒng)計(jì)”一詞的三方面涵義是緊密聯(lián)系的，統(tǒng)計(jì)資料是統(tǒng)計(jì)工作的成果，統(tǒng)計(jì)工作與統(tǒng)計(jì)科學(xué)之間是實(shí)踐與理論的關(guān)系。

方法均值、中位數(shù)、眾數(shù)、正態(tài)分布、抽樣、標(biāo)準(zhǔn)差、概率論、檢驗(yàn)、方差分析、卡方檢驗(yàn)。編輯本段特征數(shù)量性社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的認(rèn)識(shí)對(duì)象是社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量方面，包括現(xiàn)象的數(shù)量表現(xiàn)、現(xiàn)象之間的數(shù)量關(guān)系和質(zhì)量互變的數(shù)量界限。

總體性社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的認(rèn)識(shí)對(duì)象是社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的總體的數(shù)量方面。國(guó)民經(jīng)濟(jì)總體的數(shù)量方面、社會(huì)總體的數(shù)量方面、地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)總體的數(shù)量方面、各企事業(yè)單位總體數(shù)量方面等等。

具體性社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的認(rèn)識(shí)對(duì)象是具體事物的數(shù)量方面，而不是抽象的量。這是統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)的區(qū)別。

社會(huì)性社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是人類有意識(shí)的社會(huì)活動(dòng)，是人類社會(huì)活動(dòng)的條件、過(guò)程和結(jié)果，社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)以社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象作為研究對(duì)象，自然具有明顯的社會(huì)性。編輯本段職能統(tǒng)計(jì)要達(dá)到認(rèn)識(shí)社會(huì)的目的，不僅需要科學(xué)的方法，而且需要強(qiáng)有力的組織領(lǐng)導(dǎo)。

因此統(tǒng)計(jì)兼有信息、咨詢、監(jiān)督三種職能。信息職能是統(tǒng)計(jì)部門根據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系和統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法，靈敏、系統(tǒng)的采集、處理、傳輸、貯存和提供大量的以數(shù)據(jù)描述為基本特征的社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息。

咨詢職能指利用已經(jīng)掌握的豐富的統(tǒng)計(jì)信息資源，運(yùn)用科學(xué)的分析方法和先進(jìn)的技術(shù)手段，深入開展綜合分析和專題研究，為科學(xué)決策和管理提供各種可供選擇的咨詢建議與對(duì)策方案。監(jiān)督職能指根據(jù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查和分析，及時(shí)、準(zhǔn)確地從總體上反映經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和科技的運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)其實(shí)行全面、系統(tǒng)的定量檢查、監(jiān)測(cè)和預(yù)警，以促使國(guó)民經(jīng)濟(jì)按照客觀規(guī)律的要求，持續(xù)、穩(wěn)定、協(xié)調(diào)地發(fā)展。

這三種職能是相互聯(lián)系、相輔相成的。統(tǒng)計(jì)信息職能是保證咨詢和監(jiān)督職能有效發(fā)揮的基礎(chǔ)；統(tǒng)計(jì)咨詢職能是統(tǒng)計(jì)薪資職能的延續(xù)和深化；而統(tǒng)計(jì)監(jiān)督職能則是信息、咨詢職能基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展并促進(jìn)統(tǒng)計(jì)信息和咨詢職能的優(yōu)化。

編輯本段組織統(tǒng)計(jì)的組織必須貫徹集中統(tǒng)一的原則，在全國(guó)范圍內(nèi)建立集中統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，執(zhí)行統(tǒng)一的方針政策和統(tǒng)計(jì)調(diào)查計(jì)劃，貫徹統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)制度和統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，使用統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)報(bào)表和數(shù)字管理制度，以及協(xié)調(diào)統(tǒng)計(jì)、會(huì)計(jì)、業(yè)務(wù)核算制度和核算標(biāo)準(zhǔn)及分工等。國(guó)家集中統(tǒng)一的統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)有各級(jí)部門的綜合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)、各級(jí)業(yè)務(wù)部門的專業(yè)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)、以及城鄉(xiāng)基層組織企業(yè)單位的統(tǒng)計(jì)組織所組成。

綜合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)各級(jí)政府部門的綜合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和地方各級(jí)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)所組成，是國(guó)家統(tǒng)計(jì)組織的主系統(tǒng)。其主要職責(zé)：1. 制定統(tǒng)計(jì)調(diào)查計(jì)劃，部署和檢查全國(guó)或者行政區(qū)域內(nèi)的統(tǒng)。

4.統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本常識(shí)

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究隨機(jī)現(xiàn)象，以推斷為特征的方法論科學(xué)，“由部分推及全體”的思想貫穿于統(tǒng)計(jì)學(xué)的始終。

具體地說(shuō)，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數(shù)字資料，并以此為依據(jù)，對(duì)總體特征進(jìn)行推斷的原理和方法。 用統(tǒng)計(jì)來(lái)認(rèn)識(shí)事物的步驟是：研究設(shè)計(jì)—>抽樣調(diào)查—>統(tǒng)計(jì)推斷—>結(jié)論。

這里，研究設(shè)計(jì)就是制定調(diào)查研究和實(shí)驗(yàn)研究的計(jì)劃，抽樣調(diào)查是搜集資料的過(guò)程，統(tǒng)計(jì)推斷是分析資料的過(guò)程。顯然統(tǒng)計(jì)的主要功能是推斷，而推斷的方法是一種不完全歸納法，因?yàn)槭怯貌糠仲Y料來(lái)推斷總體。

增加定義：是關(guān)于收集、整理、分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的科學(xué)，是一門認(rèn)識(shí)方法論性質(zhì)的科學(xué)，其目的是探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，以達(dá)到對(duì)客觀事物的科學(xué)認(rèn)識(shí)。 統(tǒng)計(jì)學(xué)是收集、分析、表述和解釋數(shù)據(jù)的科學(xué)。

5.學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)都要掌握哪些知識(shí)點(diǎn)

統(tǒng)計(jì)學(xué)如今是與數(shù)學(xué)平行的一級(jí)學(xué)科，那么統(tǒng)計(jì)學(xué)要掌握哪些知識(shí)點(diǎn)呢？讓我這個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的大四老學(xué)長(zhǎng)告訴你樓主自己的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)吧！統(tǒng)計(jì)學(xué)聽上去是與數(shù)據(jù)打交道，實(shí)際上大部分的統(tǒng)計(jì)方向也確實(shí)如此。

所以要與數(shù)據(jù)打交道我們首先要有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，那么想打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，樓主推薦大家要掌握好數(shù)學(xué)分析與高等代數(shù)的知識(shí)！推薦華東師范大學(xué)的《數(shù)學(xué)分析》與北京大學(xué)的《高等代數(shù)》。打好了基礎(chǔ)，接下來(lái)我們就要正式步入統(tǒng)計(jì)學(xué)的殿堂！茆詩(shī)松老師的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》是非常經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)教材，很多高校也都使用這本書作為統(tǒng)計(jì)學(xué)教材。

如果你能熟練掌握這本教材上的知識(shí)點(diǎn)，那么你就打下了非常扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)，這對(duì)你以后繼續(xù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方向的研究絕對(duì)是一大助力！所以非常有必要仔細(xì)認(rèn)真的學(xué)習(xí)這本書，把這本書讀熟讀透你以后的統(tǒng)計(jì)學(xué)路途會(huì)順利很多。這本書也有對(duì)應(yīng)的課后答案詳解，對(duì)學(xué)習(xí)這本書有很大的幫助！再進(jìn)一步的學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，我們就會(huì)來(lái)到統(tǒng)計(jì)學(xué)方向的分水嶺。

這時(shí)候就需要看你的興趣方向何在了。這以后統(tǒng)計(jì)就可被劃分為理論統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用統(tǒng)計(jì)。

比如，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)就可分為金融統(tǒng)計(jì)，生物統(tǒng)計(jì)等等！所以接下來(lái)的知識(shí)點(diǎn)就看你的方向來(lái)決定往哪邊傾向了！最后，統(tǒng)計(jì)學(xué)方向掌握程序軟件也是必不可少的一項(xiàng)。在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方向，大部分用的是SPSS。

而在偏數(shù)學(xué)的統(tǒng)計(jì)上大部分用的是R語(yǔ)言或者是Python。所以熟練掌握一門程序語(yǔ)言也是必不可少的一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，而要想熟練掌握，只有自己平常多學(xué)多做多練才能達(dá)到要求！以上就是樓主的建議，如果覺得好的話歡迎采納。

6.如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

1、學(xué)科知識(shí)：從數(shù)據(jù)分析涉及到的專業(yè)知識(shí)點(diǎn)上看，他包含的比較多，包含但不僅限于以下學(xué)科：

(1)統(tǒng)計(jì)學(xué)：參數(shù)檢驗(yàn)、非參檢驗(yàn)、回歸分析等；

(2)數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等；

(3)社會(huì)學(xué)：主要是一些社會(huì)學(xué)量化統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，如問(wèn)卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析；還有就是一些社會(huì)學(xué)的知識(shí)，這些對(duì)于從事營(yíng)銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助；

(4)經(jīng)濟(jì)金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟(jì)金融知識(shí)是必須的；

(5)計(jì)算機(jī)：從事數(shù)據(jù)分析工作的人必須了解你使用的數(shù)據(jù)是怎么處理出來(lái)的，要了解數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和基本原理，同時(shí)如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫(kù)里提取你需要的數(shù)據(jù)（比如使用SQL進(jìn)行查詢），這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個(gè)數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。此外，如果要想走的更遠(yuǎn)，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，幫助完成工作。

這些專業(yè)知識(shí)不是一時(shí)半會(huì)能夠全面掌握的，學(xué)習(xí)的唯一捷徑就是看書、看視頻講解，看權(quán)威的書籍、看全面的知識(shí)。學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)沒(méi)有一蹴即就的方法，因?yàn)榛A(chǔ)，所以學(xué)起來(lái)會(huì)比較枯燥、比較漫長(zhǎng)。如何想在數(shù)據(jù)分析方面有長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，希望能在基礎(chǔ)知識(shí)上長(zhǎng)期堅(jiān)持的學(xué)習(xí)下去。

2、軟件操作：從事數(shù)據(jù)分析方面的工作必備的工具是什么，大致羅列以下幾類：

(1)分析報(bào)告類：Microsoft Office軟件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果連excel表格基本的處理操作都不會(huì)，連PPT報(bào)告都不會(huì)做，那我只好說(shuō)離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠(yuǎn)。

(2)專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：OFFICE并不是全部，要從在數(shù)據(jù)分析方面做的比較好，你必須會(huì)用（至少要了解）一些比較常用的專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析。

(3)輔助工具：比如思維導(dǎo)圖軟件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地幫助整理分析思路。

在此需要說(shuō)明的一點(diǎn)是：軟件只是幫助完成任務(wù)的工具。并不是只要學(xué)好的軟件操作就能很好地完成任務(wù)，因?yàn)榕c操作相比，如何解釋最后的結(jié)果要重要的多。即使軟件操作的再熟，如果看不懂結(jié)果，那跟不會(huì)才做沒(méi)有兩樣。而看看懂結(jié)果就需要扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)才行。

7.學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)需要掌握哪些知識(shí)

專業(yè)介紹

業(yè)務(wù)培養(yǎng)目標(biāo)：

業(yè)務(wù)培養(yǎng)目標(biāo)：本專業(yè)主要包括一般統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)兩類專業(yè)方向，培養(yǎng)具有良好的數(shù)學(xué)或數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)素養(yǎng)，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論和方法，能熟練地運(yùn)用計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)，能在企業(yè)、事業(yè)單位和經(jīng)濟(jì)、管理部門從事統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)信息管理、數(shù)量分析等開發(fā)、應(yīng)用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學(xué)工作的高級(jí)專門人才。

業(yè)務(wù)培養(yǎng)要求：本專業(yè)學(xué)生主要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論和方法，打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，具有較好的科學(xué)素養(yǎng)，受到理論研究、應(yīng)用技能和使用計(jì)算機(jī)的基本訓(xùn)練，具有數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析的基本能力。

畢業(yè)生應(yīng)獲得以下幾方面的知識(shí)和能力：

l.具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，受到比較嚴(yán)格的科學(xué)思維訓(xùn)練；

2.掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論、基本知識(shí)、基本方法和計(jì)算機(jī)操作技能；具有采集數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和處理調(diào)查數(shù)據(jù)的基本能力；

3.了解與社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)、醫(yī)藥衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)、生物統(tǒng)計(jì)或工業(yè)統(tǒng)計(jì)等有關(guān)的自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、工程技術(shù)的基本知識(shí)，具有應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論分析、解決該領(lǐng)域?qū)嶋H問(wèn)題的初步能力；

4.了解統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與方法的發(fā)展動(dòng)態(tài)及其應(yīng)用前景；

5.對(duì)于理學(xué)學(xué)士，應(yīng)能熟練使用各種統(tǒng)計(jì)軟件包，有較強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算能力；對(duì)于經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士，應(yīng)具有扎實(shí)的經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)，具有利用信息資料進(jìn)行綜合分析和管理的能力；

6.掌握資料查詢、文獻(xiàn)檢索及運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)獲取相關(guān)信息的基本方法；具有一定的科學(xué)研究和實(shí)際工作能力。

主干課程：

主干學(xué)科：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)。

主要課程：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課（分析、代數(shù)、幾何）、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程等。

這個(gè)專業(yè)對(duì)數(shù)學(xué)的要求比較高，數(shù)學(xué)成績(jī)比較差的學(xué)生學(xué)起來(lái)可能會(huì)比較吃力，應(yīng)當(dāng)說(shuō)是一個(gè)就業(yè)前景比較好的專業(yè)

8.求統(tǒng)計(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)法基礎(chǔ)知識(shí)資料

1.統(tǒng)計(jì)法的基本原則，是統(tǒng)計(jì)法所調(diào)整的統(tǒng)計(jì)法律關(guān)系的集中反映，是貫穿整個(gè)統(tǒng)計(jì)法律規(guī)范，對(duì)各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)制度和所有統(tǒng)計(jì)法律規(guī)范起統(tǒng)帥作用的準(zhǔn)則。主要有以下5項(xiàng)：

一是，保障統(tǒng)計(jì)工作統(tǒng)一性原則；

二是，統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)依法履行職責(zé)原則；

三是，統(tǒng)計(jì)調(diào)查對(duì)象依法履行義務(wù)原則；

四是，維護(hù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查對(duì)象合法權(quán)益原則；

五是，保障統(tǒng)計(jì)信息社會(huì)共享原則。

2.統(tǒng)計(jì)人員的職權(quán)，是指統(tǒng)計(jì)人員在一定的機(jī)構(gòu)擔(dān)負(fù)統(tǒng)計(jì)工作，為了完成統(tǒng)計(jì)任務(wù)而由統(tǒng)計(jì)法規(guī)定擁有的權(quán)利。根據(jù)《統(tǒng)計(jì)法》的規(guī)定，統(tǒng)計(jì)人員的職權(quán)包括以下幾個(gè)方面：

一是，統(tǒng)計(jì)人員具有依照《統(tǒng)計(jì)法》規(guī)定獨(dú)立行使統(tǒng)計(jì)調(diào)查、統(tǒng)計(jì)報(bào)告、統(tǒng)計(jì)監(jiān)督的職權(quán)；

二是，統(tǒng)計(jì)人員有權(quán)要求有關(guān)單位和人員依照國(guó)家規(guī)定，如實(shí)提供統(tǒng)計(jì)資料；

三是，統(tǒng)計(jì)人員有權(quán)檢查統(tǒng)計(jì)資料的準(zhǔn)確性，要求改正不確實(shí)的統(tǒng)計(jì)資料；

四是，統(tǒng)計(jì)人員有權(quán)揭發(fā)、檢舉統(tǒng)計(jì)調(diào)查工作中的違法行為。

另外，統(tǒng)計(jì)人員有學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的權(quán)利。

3. 統(tǒng)計(jì)違法行為，是指行為人在統(tǒng)計(jì)活動(dòng)中違反統(tǒng)計(jì)法和統(tǒng)計(jì)制度規(guī)定，對(duì)統(tǒng)計(jì)法所保護(hù)的社會(huì)關(guān)系形成侵害的行為。統(tǒng)計(jì)違法行為具有如下特征：

一是，統(tǒng)計(jì)違法行為是具有社會(huì)危害性的行為；

二是，統(tǒng)計(jì)違法行為是行為人有過(guò)錯(cuò)的行為；

三是，統(tǒng)計(jì)違法行為是違反統(tǒng)計(jì)法律規(guī)定的行為。

9.統(tǒng)計(jì)的基本內(nèi)容有那幾科

統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過(guò)搜索、整理、分析數(shù)據(jù)等手段，以達(dá)到推斷所測(cè)對(duì)象的本質(zhì)，甚至預(yù)測(cè)對(duì)象未來(lái)的一門綜合性科學(xué)。其中用到了大量的數(shù)學(xué)及其它學(xué)科的專業(yè)知識(shí)，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。

1.統(tǒng)計(jì)學(xué)的涵義：

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究數(shù)據(jù)的科學(xué)，任務(wù)是如何有效地收集、整理、和分析這些數(shù)據(jù)，探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，對(duì)所觀察的現(xiàn)象做出推斷或預(yù)測(cè)，直到為采取決策提供依據(jù)。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集是取得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的過(guò)程，它是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。離開了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)方法就失去了用武之地。如何取得所需的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的內(nèi)容之一。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理是對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的加工處理過(guò)程，目的是使統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)化、條理化，符合統(tǒng)計(jì)分析的需要。數(shù)據(jù)整理是介于數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)分析之間的一個(gè)必要環(huán)節(jié)。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心內(nèi)容，它是通過(guò)統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷的方法探索數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的過(guò)程。

2.統(tǒng)計(jì)學(xué)研究對(duì)象的特點(diǎn)

(1)總體性：統(tǒng)計(jì)學(xué)研究對(duì)象是社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體或自然現(xiàn)象總體的數(shù)量特征。

例如，對(duì)工資的統(tǒng)計(jì)分析，我們并不是要分析和研究個(gè)別人的工資，而是要反映、分析和研究一個(gè)地區(qū)、一個(gè)部門、一個(gè)企業(yè)事業(yè)單位的總體的工資情況和顯示出來(lái)的規(guī)律性。統(tǒng)計(jì)研究對(duì)象的總體性，是從個(gè)體實(shí)際表現(xiàn)的研究過(guò)渡到對(duì)總體的數(shù)量表現(xiàn)的研究的。

(2)數(shù)量性：統(tǒng)計(jì)學(xué)研究對(duì)象的數(shù)量性，具體說(shuō)來(lái)，就是通過(guò)各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和指標(biāo)體系來(lái)反映對(duì)象總體的規(guī)模、水平、速度、比例、效益和趨勢(shì)等。

一切客觀事物都有質(zhì)和量?jī)蓚€(gè)方面，事物的質(zhì)與量總是密切聯(lián)系、共同規(guī)定著事物的性質(zhì)。一定的質(zhì)規(guī)定著一定的量，一定的量也表現(xiàn)為一定的質(zhì)。但在認(rèn)識(shí)的角度上，質(zhì)和量是可以區(qū)分的，可以在一定的質(zhì)的情況下，單獨(dú)地研究數(shù)量方面，通過(guò)認(rèn)識(shí)事物的量進(jìn)而認(rèn)識(shí)事物的質(zhì)。因此，事物的數(shù)量是我們認(rèn)識(shí)客觀現(xiàn)實(shí)的重要方面，通過(guò)分析研究統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料，研究和掌握統(tǒng)計(jì)規(guī)律性，就可以達(dá)到我們統(tǒng)計(jì)分析研究的目的。例如，要分析和研究國(guó)民生產(chǎn)總值，就要對(duì)其數(shù)量、構(gòu)成及數(shù)量變化趨勢(shì)等進(jìn)行認(rèn)識(shí)，這樣才能正確地分析和研究國(guó)民生產(chǎn)總值的規(guī)律性。

(3)客觀性：統(tǒng)計(jì)學(xué)所研究的量不是抽象的量，它是現(xiàn)象總體數(shù)量特征的客觀反映，是現(xiàn)象總體數(shù)量特征在一定的時(shí)間、地點(diǎn)、條件下的具體反映。即具體數(shù)量表現(xiàn)不是主觀意志所能轉(zhuǎn)移的。

(4)數(shù)據(jù)的隨機(jī)性：數(shù)據(jù)的隨機(jī)性也表明了數(shù)據(jù)來(lái)源的客觀性。

(5)范圍的廣泛性：統(tǒng)計(jì)學(xué)幾乎不同程度的滲到所有人類活動(dòng)的領(lǐng)域。