统计分析是运用统计 方法 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。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
【参考文献】
[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.
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[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.
[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计 教育 ，2007(9)：4—7.
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是：你怎么做的就怎么写，每篇文章都是唯一的存在。好装，汗……。如果我们尝试去归纳和小结，这部分内容的写作其实是有一定规律的。
我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课，人很和蔼，他主编的书也不错，操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到，统计分析部分应该包括如下内容：统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案（如ITT或PP等）、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。
同样在本书的第155页中也写得：统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读，同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一，也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。
关于医学统计分析的写作，其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》，在统计分析的报告上写得更专业。
言归正传，本文既然是要小结“统计分析”部分，那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容：
（1）样本量估算及随访/数据收集情况；
（2）数据录入和管理的软件和方法；
（3）本研究所使用的统计分析软件和分析方案；
（4）统计描述的方法，分计量和计数资料两种；
（5）统计推断的方法，分单因素和多因素两种；
（6）检验水准的选取。
由于某些“你懂的”原因，很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案（ITT/PP）。所以简单举例如下：
本研究采用……数据库进行数据录入和管理，数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述，不符合正态分布的计量资料采用中位数（25%位数，75%位数）进行描述，计数资料采用例数（百分比）进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行，不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行，计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上，采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<0.05为差异有统计学意义。
有人说我要写英文的“统计分析”部分，该怎么办？同样，你需要多阅读别人的优秀文章，然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有：
（1）数据采集：Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.
（2）统计软件：All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).
（3）统计描述：…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.
（4）单因素分析：A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….
（5）多因素分析：Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….
（6）检验水准：A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
采纳哦
一名统计部门工作人员，必须要具备一定的综合文字能力，工作中要经常撰写分析报告、调研文章等。下面，主要是我个人多年来在分析报告写作和修改中的一些体会和思考。
一、为什么要写统计分析
(一)统计职能的需要。统计分析是统计工作中的重要一环;统计部门的主要职能是服务，而统计分析最能体现统计服务的质量和水平;市场经济条件下，各级党委、政府以及社会各界对统计分析的要求空前提高。从整个统计工作来讲要抓的工作很多，但核心的工作主要是两件事情。一是生产数据，二是解读数据。各个专业、基层、企业，都是数据生产的环节、组成部分。在此基础上，就是要数据解读。数据出来后，数据反映了什么?经济发展的走势如何?有什么苗头性问题?这就需要我们进行分析解读，为党政领导决策提供更好的服务。统计部门要成为智库，也就是能够独到的分析解读数据，提出有价值的建议。我们对经济社会的发展，要比别人看得早、看得广、看得深，要有独到之处，为领导决策和经济社会的发展出谋划策。
(二)素质提升的需要。一是立身之本:深化认识，提高能力;二是发展之基:全面发展，助推进步。统计人员素质就分析来说，我认为要有敏锐的观察力，要有强大的承受力，要有统计专业能力，要有良好的文字功力等。
二、写什么样的统计分析
(一)要有鲜明的特色。什么是统计特色?最大的特色就是用数据说话。统计分析虽然是从数据入手，但在分析过程中始终是定量分析与定性分析相结合的。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。因为工作关系，我相对来说接触其他部门的材料比较多，总的体会是，教授专家写的课题理论性强，联系实际比较少，总感觉像在看教科书，统计分析呢写实的比较多，理论相对不足，缺乏理论的高度，有时看了就比较平实，档次感觉不高，所以我们追求的目标应该是统计分析精品，要求既有实际的把握，又有理论的高度，而且要在时效性，针对性上多下工夫。按湖州的土话，不能做“瞎子、聋子、哑子”。也就是要看得懂数据、听得到声音、说得上话语。
(二)要有规范的流程。一般在考虑时要按以下流程：首先是选准主题—开头，其次是围绕主题定结构—框架，第三是呼应主题收好尾—结尾，最后是反复修改—审核定稿。
选题---主题必须要鲜明，标题要醒目，开头要简明。常说的“三点式”---关注点、矛盾点、发生点，可以围绕热点、难点问题，领导关注点，上级要求，发生点一般是指，新情况、新问题，新特点、新趋势、新联系等，也可以从自己拿手的领域来确定。
框架---一般来说，包括基本情况的概述，点出现状中的亮点，分析存在的问题，论述发展的趋势，提出相关的建议。
结尾---对全文的一个归纳总结，与开头要呼应。得出结论也好，预测趋势也好，提出建议也好都可以作为结尾来写。
修改---从全文看，主题怎么样，内容与主题是否匹配，结构是否严谨，材料是否准确，数据是否准确，语言是否规范。修改是必须的，一定要认真，仔细，反复推敲。
(三)要有独到的角度。什么样的角度去观察，分析，切入点是什么，这个要看你对整个材料的掌控能力，可能切入点不同，同样的题目，写出来的效果是完全不同的。比如2014年我执笔撰写的市政府咨询委的2个课题，一个是关于市区经济发展的，当时课题组讨论时要求2003年开始对市区经济发展做1个比较，回答慢不慢?哪里慢?哪里快?然后再找出为什么慢?问题是什么?再提出怎么发展?发展的措施与对策。给我1个月时间交货。另一个是湖州与嘉兴市的比较分析，比较的角度是非常多的，经济的，社会的，总量的，结构的，人均的，具体用那些指标等，这些都要有个总体的把握，最后2篇课题报告都得到了市里主要领导的批示，被评为当年优秀咨询课题报告。具体等会再讲。
(四)几个基本的要求。优秀的统计分析有一定的标准，所谓标准各人的理解不尽相同，但一般来说，我认为从内容上来说，有5个方面：1.准确性：观点数据要准确2.及时性：题材要及时，紧扣时局热点3.实践性：要贴近实际，反映实际4.思想性：要有自己独特的视角和观点5.可读性：内容文字要通俗易懂。从形式上来说，有6个方面：1. 主题要鲜明2. 标题要确切、简明、醒目3. 观点与材料要统一4. 结构要严谨5. 文字要力求准确、简洁、通俗易懂6. 要文、图、表并用，各显其长。
(五)几个常见的问题。影响统计分析质量的问题很多，一般来说以下情况经常会出现。1. 脱离统计数字谈问题。统计分析是用统计数字说话的。2. 数字文字化。一是缺乏分析的单纯数字罗列;二是统计分析不是对统计报表做解释性的说明。3. 重点不突出，分析方法单一。对于重点原因的分析要突出，要深入，要透切，对于非主要原因要略做交待，对于影响较小的原因可一笔带过或者省略。4. 缺乏典型材料的补充，大量使用平均数，但平均数在说明情况时却掩盖了先进与落后的差别。5. 长篇大论，套话充斥。6. 建议提得不具体、不实际，缺乏可操作性。7. 重大问题，趋势性问题反映滞后。8.理论性的，数据模型等太多，像是学术性的文章。
三、怎么样写好统计分析
根据我自身的工作体会，主要有以下几个方面：
(一)准备工作要充分
1.收集各种相关数据。数据最重要，含近期的，历史的，横向的各种数据。这里特别要注意历史资料的可比性，和时效性。作为一个统计人员，那些数据有，那些没有，在什么地方、部门、专业上去收集，自己要了然于心，这样才能提高工作效率。
2.查找各种参考资料。相近题材的文章，观点，最新的动态等，大政方针政策等要做参考。事先在网上收集同类研究方向的报告比较实用，很多拿来可以用。比如有些最新的改革措施，如供给侧改革，我们平时学习中接触不多，但网上很多解读，可以收集相关资料和市里的一些工作部署结合起来。
3.梳理好自己的观点。有了数据，参考资料，就可以梳理出你自己的一些判断和观点，以及相应的论据。一定要结合湖州的实际。
4.确定分析提纲框架。框架有了，写起来就比较顺手，可以随时进行补充完善，架构我感觉是可以随时变动的，有的可能你当时收集的数据资料是这样的，可能新的数据又变了，框架也要进行调整。但大的变动应该不会有。按原先的设计去走。主要是当前数据质量的确长期观察有时会发现很多问题，这不是经济规律，可能有人为因素在里面，所以有时也得选择性考虑这些客观的东西，以便于和主题对应。
(二)基本技能要掌握
1.怎么化解观点与数据的矛盾?经常碰到这种情况，观点是对的，但数据不支持，有的甚至相背，很苦恼。这说明你是在思考问题的，知道有问题，怕的是不看数据，拿来就用，标题和数据不匹配不协调，这个要特别提醒大家。碰到了，怎么去应对。这要很多的技巧和相关的业务知识。最怕是直接用了数据，但最后和观点不符合。那么问题来了，你是用数据支撑你的观点，还是因为数据找到论点?关于这个问题其实都是对的，事实我这么多年下来，在分析问题时，用各种数据基本都能做到自圆其说，一般来说，我们需要先有个轮廓，然后对比数据是否支持，然后修改观点。(举例)前面讲到的服务业比重下降问题，但当年服务业增速高于GDP，所以可以用贡献率的角度来论证，再加上内部行业发展比较快的数据支撑，就可以勾画出服务业发展的态势。比如说，工业经济效益，今年的利润、利税增幅都比较高，但经济效益是不是非常好?这个就要用一些其他的数据来说明，比如是不是有去年基数的问题?是不是个别行业拉动的问题?也可以去看资产贡献率指标的变化，也可以从增加值率偏低问题去观察，湖州增加值率低也是客观存在的问题，至于用什么数据，就要有取舍。再比如，投资率的问题，一年反应可能有偏差，你可以去计算一个时期的平均投资率来观察，投资效果系数也同样，当年可能很低，大大低于全省水平，但5年平均可能比全省好。现在一般用恩格尔系数反应生活质量高低，但个别年份可能和上年比是上升的，你总不能说我们的生活质量在下降吧。
2.怎么应对数据资料的空缺或者口径变化?这种事情很多时候会发生，要学会运用统计方法来进行处理，不能因为个别数据，影响大局，搞适当的评估、预测、推算是完全可以的，最近我写的市区发展课题中要用到民营经济的发展水平。原来2005年-2011年时搞过推算，现在要调整为2013年，全市和市区进行比较，总的是市区慢于全市，但这2年市区发展势头比较好，数据会有大的变化，按相关资料推算就可以，就当做是研究性课题中用一下，不用太精准的，所以我有时会叫专业上大概算了个数据，比如全社会从业人员数据，一、二、三产业分组有些年份变化很大，这肯定是有问题的，本身很多数据是推算的，那么有时应用起来你也可以大胆的推算，当然必须要有统计专业知识，不算随便算。像类似这些情况的数据，我们在写报告时，可以带一句，根据相关资料的测算，什么指标，完成多少。。。。不要太纠结。有时口径变化了，你要了解新老口径的变化情况，对数据要适当处理，像投资，这几年口径变化还是比较大的，这里有一条你记着，就是相对数基本不变的原则来处理。差距不大的就直接拿来用，加个标注就可以了。像全体居民收入就近几年的数据是有的，上次我写GDP含金量的一篇分析，需要10年左右的时间来比较，那么我就按城市化率，各年的城乡居民收入来推算，得出各年度收入和GDP的比例。平时也可以多看看，研究一下年鉴资料的内容，更多地掌握资料的来源渠道。这里我顺便考大家几个问题，一是5年的平均投资率怎么计算的?5年的平均投资效果系数是怎么计算的?二是长三角16个城市，你知道了各市的GDP(现价)，以及可比价的增速，那么16城市总的平均增长率是怎么算的?同样的规上工业增加值增速怎么算?所以数据的计算和应用其实很多用到统计原理知识，基本的统计学原理大家一定要掌握，不然你很难灵活应用和处理大量的数据。
3.怎样看待统计分析的“拿来主义”?不可否认，在实际撰写分析报告中，或多或少都要用到别人在分析中的一些观点，尤其是统计分析，很多是季度、年度分析报告，题目几乎是一致的，适当拿来应用是完全可以的，但不能生搬硬套，消极模仿，整篇整段挪为己用。有人说过，在写作中重复某一篇优秀文章—中级水平，概括某几篇优秀文章—高级水平，汇集各家观点的基础上形成自己独到的见解—专家水平。对于新参加工作不久的干部，或者平时写的不多的专业人员，克服急于求成的思想，练好基本功，先写好信息、简单的分析，再逐步学会写课题报告。走出“消极模仿-积极模仿-自主创新”的路子，多学习、多思考、多练习，坚持数年，定有成效。对于现在已经有较好基础，但对继续提高有困惑或者信心不足的专业人员，我要说的是一定要跳出本专业的框框，多用自己专业外的信息资料，训练自己深入思考的能力，提高分析的理论层次。
4.怎样对文章做最后的修改?一是细节问题。包括标点符号，大小写，数据计量单位，错别字等。二是小标题。这个问题一般人不注意，写到哪是哪，有些可能前面1段有标题，后面就忽视了，看不出什么标题，有些前面2行的，后面变1行了等等，大家有没注意，我现在给大家改小标题的比较多，别看小小的次标题，有时领导看报告没时间全看，他是先看标题再看内容的，有些看了标题，没兴趣的话，里面内容根本就不看，所以我是反复推敲的，有时为了字数对应，可谓绞尽脑汁。三是问题重复。有时摆问题容易在里面重复概述，引用的数据也会重复，一定要修改过来。四是数据和观点不匹配。有时用的数据多了，突然最后审核时发现数据其实和观点不一致。五是建议空泛。最后如果感觉没深度，最后的建议泛泛而谈，和前面的分析脱离，宁可去掉。
四、分析写作实例。
前面简要的讲了三个方面的大问题，最后主要结合自己最近几年写的课题报告，从选题、框架结构、文章脉络等方面和大家做个交流。关于选题，我感觉也要与时俱进，有所新意，有针对性，除了命题报告外，更多是自由发挥的自选题，选择余地还是很大的。在2000年，我力推了统计报告，想改变以往就进度分析的“短板”，所以连续写了《如何看待湖州财政收入占GDP偏低问题》，《抢占制高点—对湖州高新技术产业发展情况的分析》，《对湖州“两创一奔”的几点思考》，《对湖州工业立市、工业强市的若干思考》，《湖州离基本实现现代化还有多远?》等，打出了品牌，基本是湖州日报全文发表的，所以选题很重要，从统计的角度去解读一些决策和经济问题，应该是大家有兴趣去关注的。
