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数据统计分析的目的范文1
所谓的数据统计分析，是以现代信息化技术和互联网技术为基础，对相关的数据进行收集汇总，然后根据需求对这些数据进行不同方式、不同范围、不同深度的统计和分析，以从中获取到有价值的信息。当前，全球各行业领域都开始认识到了数据统计分析的重要性，并将其应用到了社会生产、建设当中。
1数据统计分析在煤炭销售中的重要性
煤炭销售是煤炭企业实现价值、获取利润的一个主要途径，同时涉及煤炭销售的相关数据也非常之多，以往这些数据只是被简单的用作反映煤炭销售业绩，为企业的核算等提供基础信息等，对于未来的销售工作没有任何的参考、指导作用，之所以会出现这样的情况，其一是受技术条件的限制，其二是受思想认识的限制。当前，在信息化技术和互联网技术的支持下，可以对与煤炭销售相关的数据进行大量的收集汇总，根据需求快速的对其进行统计分析，这不仅仅能够简单的反映出煤炭销售业绩、为核算提供基础信息，更能以客观数据为基础，对销售前景进行预测，发现销售工作当中各环节可能存在的问题，为销售工作提供决策参考，这就可以提高煤炭销售工作的科学性、合理性，促进煤炭销售业绩的提升，增强煤炭企业的市场竞争力，为企业获得更高的利润，这对企业在现代市场当中的长远、稳步发展来说具有非常重要的意义［1］。因此必须要树立正确的思想认识，认清数据统计分析在煤炭销售中的重要性，并加强研究、探讨及应用。
2数据统计分析在煤炭销售中的应用
2．1扩大数据来源
数据统计分析在煤炭销售中的应用首先需要有大量的数据作为基础，所以煤炭企业必须得要扩大数据的来源。在这里企业应当认识到，煤炭销售数据统计分析不只是需要与销售直接有关的数据，其他的一些间接性数据也应当被纳入到煤炭销售数据统计分析中来。因为在实际的销售工作当中，可能多个部门都会对销售情况造成影响，这些部门看似独立，但实际上都与销售工作存在间接的联系，为此企业在煤炭销售数据统计分析的过程当中，应当将这些部门的相关数据纳入进来，对数据来源进行扩大，形成“大数据”效应，使数据更加的完整，更加具有系统性，这样通过对数据的统计、分析，企业才能从中获取到更加全面、更加准确的信息，以更好的指导煤炭市场销售工作开展。另一方面，为了掌握市场的整体情况，还应当将外部相关的数据纳入进来，内外结合进行数据统计分析，以进一步适应市场现状。
2．2完善煤炭销售数据统计分析体系
煤炭销售数据统计分析体系直接关系着统计分析的质量和有效性，为此煤炭企业必须要对煤炭销售数据统计分析体系进行完善。该体系应和煤炭企业的员工考核密切相关，以约束以激励的双重效果的体现为目的。在煤炭销售统计结算中，煤炭企业的整体销售情况应该基于销量、煤炭结算收入与运费、煤炭质量等指标进行全面了解。煤炭销量统计和煤炭结算清单关系密切，必须要保管好原始数据，不断核实统计情况。在煤炭质量方面，不但要对商品煤、原煤的质量情况进行计算，还需要质量台账，包括各类型的客户、各批次的、不同类的煤种，然后对各自的价格、收入以汇总的方式进行分析。在煤炭结算收入中，核算各自既要包括合同价格，还需要和财务部的数据进行对接，管理好台账，保证企业经济效益。在煤炭结算运费中，台账的详细必须包括车辆的使用、路运、存场，甚至还要综合对比分析煤炭产量、各品质的销售以及盈亏情况等等，并将相关的结论反馈给相关管理者，为销售工作的精细化打下基础。但是，煤炭销售统计体现还需涉及到统计的全面性，比如员工考核之类的和销售指标相关的也应体现在体现中。当煤炭销售数据统计分析体系完善了，煤炭企业的员工积极性才会更高［2］。
2．3实现按需统计分析
煤炭销售数据统计分析工作不应当是一个程式化的过程，而应当要具有动态性、针对性，要能够针对当前的市场发展情况、发展需求进行按需统计，这样才能为煤炭销售工作提供最有价值的参考、指导。这要求煤炭企业应当做到以下几点：第一，要考虑到宏观的煤炭市场现状，如国内外的市场需求、供需关系以及竞争情况等，要能够从整体上认清、把握煤炭市场的变化、发展动态。当然，要想分析得出这类型的信息，必须要有真正的大数据支持，从各种途径获取各类与煤炭市场相关的数据，如行业报告、国家统计等等，这样才能够尽可能真实的了解到市场现状；第二，由于企业的市场战略规划、安排，所有煤炭销售工作在不同的时间段可能有着不同的要求和关键点，针对这样的情况，企业的统计分析工作必须要根据要求和关键点有序的展开，尽量高效获取对当前销售工作有利的信息；第三，重点分析获取敏感信息，在煤炭销售工作当中，有一些数据信息是非常敏感的，也非常受企业的管理层重视，因为这些数据信息往往对企业的整体发展战略规划都有着影响，如某时间段的销售平均数、同比增长速度、市场销售趋势预测等等，这些数据往往是相当重要的，所以必须要做到准确和及时、动态的更新［3］。
3结语
在当前的煤炭销售工作当中，煤炭企业应当加强对数据统计分析的研究、探讨及应用，从中获取对煤炭销售工作有价值的参考信息，指导煤炭销售工作的开展，以提升煤炭销售业绩，保障企业的市场发展。
作者:汪红霞 单位:西山煤电屯兰选煤厂
参考文献
［1］米子川，姜天英．煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究［J］．统计与信息论坛，2016（8）：71－77．
数据统计分析的目的范文2
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-（2）
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-（3）
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值（又称内部一致性）作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况（不是整张试卷），数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤（以Pearson相关系数法为例）：
（1）将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】【Correlate】【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
（2）在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量（t1―t6是6道解答题的变量名称）。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
（3）在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
（4）对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
（1）在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】【Scale】【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
（2）将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
（3）参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨［1］［2］，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项（正确选择项和干扰选择项）的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献［3］［4］的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同；非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1；如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设；最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果（实测数据）与命题期望的选择概率（期望数据）是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
（1）将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】【Nonparametric Tests】【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
（2）将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”（检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
（3）将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
（4）点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同；H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P＞α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
［1］王孝玲.教育测量（修订版）［M］.上海：华东师范大学出版社，2006.
［2］雷新勇.大规模教育考试：命题与评价［M］.上海：华东师范大学出版社，2006.
［3］李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法［M］.北京：高等教育出版社，1990.
数据统计分析的目的范文3
关键词：图书馆统计；缺陷；建议
中图分类号：F23
文献标识码：A
文章编号：1672―3198（2014）21―0131―02
统计作为认识社会现象，挖掘现象背后的原因与规律的重要科学方法，已然渗透到当今社会的方方面面，并且与其他各学科相互交叉渗透，形成适用于各行业，独具特色的统计方法，进而充分发挥其信息智能、咨询职能以及监督职能。同样，统计也是图书馆基本业务之一，是图书馆日常管理工作的重要组成部分，如何顺利开展统计工作，分析所得数据，进而加强图书馆运营效率，同时提高图书馆业务统计工作的开展进行也应当是统计学与图书情报、档案管理学科的交叉研究方向之一。
1图书馆统计概况
依据图书馆各部门管理职能以及数据统计需要不同可将其大致分为采编系统数据统计、流通阅览数据统计以及其他数据统计三类。具体细化如图1，如将采编系统数据统计分为采购统计与编目统计，编目统计又分为工作量统计和分类统计等。
采编统计主要是针对于图书馆的文献搜集工作，随着图书馆规模的扩大，文献种类日益丰富，采购经费额度不断上调，给采编工作提供了很大压力，对购买图书类型、数量等方面进行决策无疑离不开对于历史数据的分析，只有对馆藏数量、经费下拨以及读者借阅等数据进行系统分析，才能够起到指导文献购置，为读者提供优质服务的目的。如通过验收数目数据的分析了解各科室文献道馆情况，通过对各书目借阅人次数据分析，了解读者需求等。同时，只有了解读者需求与学科建设需要，结合各学科采购经费的下况，通过订购统计、验收统计、经费统计、馆藏统计各方面数据相结合，综合分析，才可以有计划的增补所需文献。此外，工作量统计对于图书馆日常行政管理意义很大，如可据此计算奖金报酬，或者反映馆员工作状态，也可据此确定招聘人员数量。而借阅率、文献流通量、入馆人次、馆藏数量等统计数据对一方面反映图书馆管理情况，另一方面为其规划日后发展有重大参考意义。
流通部门是图书馆与读者直接接触的窗口，是其服务于读者的主体，流通统计反应图书馆服务质量、文献建设情况、借阅率、拒绝率等，其运行情况标志着图书馆运行的整体情况。流通阅览统计结果既是对过去工作的总结与表述，也是对未来工作的参考与指导，是进行读者服务改善、优化书库管理、计划制定等方面的重要依据。如结合馆藏文献使用数据与文献流通阅览相关统计结果，分析读者阅读兴趣与需求倾向以及图书馆对于读者需要的满足能力，从而针对读者需求差异，优化资源配置，科学建设图书馆馆藏资源，更好为读者服务。
其他统计数据主要针对各项电子资源展开，随着图书馆向着多载体、多信息、多渠道服务的方向发展，为了了解读者对于这些日新月异的服务使用情况，数据统计必不可少。借助于此，可以对图书馆资源进行定向分析，获得推荐方向，也在为读者更好服务的同时制定图书馆未来的发展规划，可谓是一举多得。
在具体的图书馆统计工作中，我们可以构建如下的指标体系：
依据如上的指标体系，我们可以构建出图书馆统计的大致统计框架，并据此收集数据，从而量化反应图书馆现象，揭示其发展中的规律和状态，同时也可以作为检验图书馆工作的评定标准，进而为指定工作决策奠定坚实的基础。
2图书馆统计存在的问题
2.1统计工作不受重视
目前图书馆统计工作更多时候作为年终总结或是填写上级部门的报表，很少能过对数据进行长期追踪，这样难以对于数据进行动态性分析，而许多统计工作的缺失也导致各项数据不全，这样也很难进行综合性分析，挖掘统计数据背后的意义，对于统计指标体系的建立与完善造成了难度。
2.2统计体系不健全
完整的统计体系应该由统计指标及统计数据、统计组织架构、统计规章制度三方面构成，而目前统计工作大多也并非由专人主持，而是多由办公室人员兼任，而非具有专业背景的专业人员，本身缺乏统计知识，而其他的行政工作往往使之难以集中精力于统计工作，因而对于数据缺乏核对，也常常难以进行详尽的分析。并且图书馆对于馆员更多的强调对于学生的服务质量，而忽视对于馆员统计数据处理方法的培训，从而即使在统计资料完备的请况下也很难多层次、多方法的对数据进行处理分析，形成完整的统计分析报告。此外，图书馆规章中对于统计工作的开展以及统计资料的分析等方面确定的也不够完善。
2.3图书馆员对于统计数据处理分析方法不成熟
完整的统计工作由统计调查、统计整理和统计分析三个环节组成，首先需要数据全面与准确，才能够对于数据进行分析和研究，进而挖掘其存在的问题和背后的规律。而目前我国多数图书馆统计也仅仅是停留于统计数据搜集，统计结果多是日常数据汇总相加减，多以表格形式展现，而统计分析与数据挖掘等方面则表现较少，即使数据搜集完备，在利用方面仍有较大的发挥空间，如何能够通过统计分析来发现解决图书馆存在的问题，以促进其发展才是统计的基本目的。因而数据处理分析方法的欠缺使得统计价值难以体现。
3提高图书馆统计业务的几点建议
3.1设定统计部门，招聘统计人才，将统计业务作为图书馆的工作目标考核
在图书馆设定专门的统计部门，招聘专门的统计人才，建立完善的统计组织架构，督促检查指导日常统计工作。同时，建议主管部门将准确提供准确统计数据以及详尽的统计报告作为图书馆的一项工作指标，以提高对统计工作的重视程度。在此背景下，图书馆领导将统计工作列为重点，且统计人员具有完备的统计知识与专业背景，更有利于借助专业的统计分析方法，利用统计分析软件，开展统计工作，从而对所得统计数据达到最大程度的使用，充分挖掘数据背后的实际意义，撰写完善详尽的统计报告，以期使图书馆建设得更好。
3.2完善统计指标体系，落实到岗
针对图书馆工作中各种现象和过程，确定完整的统计指标体系，以求准确反映各部门绩效以及图书使用情况，指标选择应准确恰当，突出核心指标，降低管理难度。特别地，反映藏书结构的文献收藏量指标、按读者不同类别反映对图书馆需求倾向的读者量指标以及反映文献流通种类、数量以及读着借阅情况的借阅量指标应尤其得到重视。此外，将每个统计指标规范落实到各个岗位及个人，明确权责，避免推诿，使得统计工作更易开展。
数据统计分析的目的范文4
[关键词] 高速卷烟接嘴胶粘度SPSS软件
高速卷烟接嘴胶的粘度指标直接反映了接嘴胶分子重量和分子重量分布,是用来表示流体运动时分子间摩擦阻力的指标[1],间接反映了接嘴胶的结合力和质量情况。粘度对卷烟加工过程的影响较大,若粘度过大,则胶体的流动性差,易堵塞胶孔,影响加工效率和产品质量;粘度过小,则会出现溢胶现象,影响胶层厚度及初粘力[2]。测定和统计分析接嘴胶粘度数据的目的是为了控制接嘴胶的来料质量,保证每批来料质量稳定能够满足卷烟生产的正常要求[3]。
SPSS(Statistics Package for Social Science)是著名的统计分析软件,它的基本功能涵盖数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等,十分适用于在自然科学、社会科学等多个领域进行数据统计分析[4]。
为了更快速和更客观地评价高速卷烟接嘴胶的粘度质量检验结果,本文借助SPSS(12.0版本)强大的数据分析功能,对高速卷烟接嘴胶的不同批次间的粘度差异和不同存储时间的粘度稳定性进行了统计分析,以了解接嘴胶的质量变化情况。
1材料与方法
1.1 材料和仪器
1.1.1 材料:永安福维高速卷烟接嘴胶。
1.1.2 仪器:粘度计(BrookfieldDV-II+VISCOMETER)、600mL烧杯;恒温水浴锅(江苏金坛江南仪器厂)。
1.2 测定方法和条件
1.2.1 粘度测定方法:采用行业标准方法GB/T2794-1995《胶粘剂粘度的测定》。
1.2.2 测量条件:选择3号转子,转速5转/分钟,带保护脚。
1.3 实验方案
1.3.1 不同生产批次抽检
对同厂家12个批次的胶水进行抽样,每批样品随机抽取500mL,密封保存,分别测量他们的粘度,用统计语言描述12个批次的检测结果。
1.3.2 不同存储时间抽检
对同厂家同一个批次的胶粘剂随机抽取5瓶,每瓶500mL,密封保存。每隔3周测量1次粘度,共测4次。
2结果与讨论
2.1 不同生产批次粘度差异的统计分析
粘度的测量值与测量条件密切相关,测量条件包括粘度计的型号、转子/转速、测量容器、有无保护脚、样品温度等, 每种测量条件的变动都将直接影响粘度的测量数据。
在1.2.2固定测量条件下,分别测得同一厂家12个批次的高速卷烟接嘴胶粘度数据为:7660,7950,7600,8710,7550,6710,8050,7470,6950,7110,7080,6740,7330(mPa.s)。
利用SPSS统计软件中数据描述功能处理上述12个粘度数据,其统计分析结果见表1。
表1 12个批次高速卷烟接嘴胶粘度统计结果
从表1可以看出,对粘度进行快速统计分析后,不仅可以得到反映12个批次高速卷烟接嘴胶粘度数值的中心趋势和相应信息,如高速卷烟接嘴胶粘度平均值、标准差、中位数、粘度均值的95%置信度区间,还得到了12个批次粘度测定值的峰度和偏度数据。峰度表明了粘度测定值正态分布的陡缓程度,峰度为1.54大于0,表示粘度测定数据的正态分布曲线较陡峭,为尖顶峰; 偏度则表明了粘度测定数据分布的对称性,偏度为1.106大于0,表示正偏差数值较大,右边有一条长拖尾。
2.2 同一批次不同存储时间粘度变化的统计分析
表2是存储不同时间后的粘度测量值,仅从表2数据较难判断出高速卷烟接嘴胶在存储过程中的粘度是否有变化,以及变化数值是否在可接受的程度。
表2不同存储时间的高速卷烟接嘴胶粘度测量值
(单位:mPa.s)
利用SPSS统计软件中的单因素方差分析则可以清楚地看出同一批次的高速卷烟接嘴胶在存储过程中是否发生了变化,存储多长时间发生了变化,从而了解接嘴胶质量放置的稳定性情况。
本文选择的单因素方差分析方法是LSD(最小显著差法)和S-N-K(显著性检验法),利用这两种方法既可进行显著性检验也可进行多重比较分析。
2.2.1 粘度变化的显著性检验分析
利用单因素方差分析方法进行显著性检验可以判断同一批次的高速卷烟接嘴胶在存储过程中是否发生了变化。
显著性检验是一种统计推断的方法,当接嘴胶粘度测量均值服从方差相同的正态分布时,粘度测量均值的方差计算可转换成同一水平下同一批次不同存储时间接嘴胶粘度测量均值是否有显著差异的计算[1]。
进行粘度单因素方差统计分析前,首先要检验粘度测量值总体方差是否相等。通过计算得到:同一批次不同存储时间4组数据粘度的相伴概率为0.15,大于显著性水平0.05,因此,其零假设是粘度各个测量值总体方差是相等的,可以满足粘度方差检验的前提条件。
然后利用SPSS统计软件计算得到表3(ANOVA表),从表3看出粘度方差检验统计量F值为4.64,相伴概率为0.016。相伴概率小于显著性水平0.05,因此拒绝零假设,认为粘度各个测量均值总体方差是有显著差异的。
通过粘度显著性检验表明:同一批次不同存储时间的4组接嘴胶粘度数据统计分析中,至少有一个组粘度数值和其他组有明显差别,或者可能4组接嘴胶粘度数值之间都存在显著的区别,也就是说高速卷烟接嘴胶在存储过程中粘度发生了变化。
2.2.2粘度变化的多重比较分析
当用显著性检验出高速卷烟接嘴胶在存储过程中粘度发生了变化后,还可再用单因素方差分析进行多重比较,找出高速接嘴胶在存储过程中是究竟哪一个组粘度数值和其他组有明显差异,或4组接嘴胶粘度数值之间究竟存在多大的差异。
分别用LSD法和S-N-K法进行多重比较,对同一批次不同存储时间接嘴胶粘度测定数值进行计算,统计结果见表4和表5。
从表4可清楚看出,同一批次不同存储时间接嘴胶粘度测定数值的变化趋势如下:同一批次第一组接嘴胶粘度数值和第二组检测数值没有显著性差异,但和第三组、第四组的检测数值有显著性差异,而第二组和第三组、第四组的接嘴胶粘度检测数值之间不存在着显著性差异。
通过LSD法和S-N-K两种方法比较发现:同一批次不同存储时间高速接嘴胶粘度的变化趋势基本相同,因此得到结论:高速接嘴胶存储时间在3周左右,粘度的变化不大;存储时间在6～9周期间,粘度明显加大,说明其质量稳定性发生了较大的变化;存储时间超过9周后粘度数值变化值较小。
参考文献:
[1] 程时远,李胜彪,黄世强. 胶粘剂[M]. 北京:化学工业出版社,2001.
[2] 孙历. 卷烟搭口胶应用探讨[J]. 上海烟业,2000,(3):6-8.
数据统计分析的目的范文5
银行统计分析主要是利用各种统计分析的工具以及方式方法对所有的银行经营管理和监督有一定的影响数据进行深入分析和研究，从而寻找出内在的业务规律，为银行的经营和管理提供相关的一些决策和依据。
目前银行的数据分析系统越来越完善，国内很多银行已经建立了相应的数据仓库系统、对公信贷流系统以及操作性数据存储系统，这些系统的建立标志着银行集中式数据分析系统的完善，为银行研究、业务系统的分析以及经营提供相应的数据基础和决策。在银行数据统计的工作中不仅应该执行《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国保守国家秘密法》、《中华人民共和国统计法》以及金融统计管理规定等相关的规定，而且还应该执行各个银行内部制定先关的规定和制度，从而促进银行业务健康的发展。
一、渠道数据-交易数据
(1）自助业务数据分析系统是电子渠道数据仓库系统的子系统，自助业务数据分析主要具有两种功能：一是利用数据仓库进行优化电子渠道业务的管理控制，如设备的成本管理、服务质量管理、产品质量管理以及人力资源管理等，二是提供辅助的决策信息，并为市场提供营销服务，如通过数据分析可以准确找到目标客户。从而可以降低营销成本，促进营销效率的提高，并且还可以为产品的开发以及市场营销提供一些准确的信息。
(2）在银行决策时，将会面临着很多的风险因素，如果银行在调整分支结构的网络范围以及网络大小时，银行决策就会因为一些没有依赖于电子银行客户而产生的业务风险，银行为发展电子银行以及网上银行业务而出现的投资方向的风险。客户的偏好以及竞争将会决定着银行哪种银行渠道具有主导作用，但是无论结果如何，银行都应该适应电子银行的发展作出相应的决策，并且还应对银行业务的分支结构进行预测，业务人员将通过增加客户以及相应的业务机构进行扩展，或者通过提供全国性进行银行产品以及电子商务的能力进行扩展新的客户，从而达到营销的目的。
二、客户数据
客户数据的分析主要是满足决策层能够随时掌握客户的资金变化的规律以及资金运用的规律，可以先行一步采用一些措施，从而可以掌握主动权，促进银行业务的扩大和发展，然后进行分析客户的总体结构以及客户的贡献度，从而可以进行决定工作的重点内容和目标，客户数据的分析还可以进行考核客户经理的工作业绩，从而为营销提供相关的决策。数据主要是以客户为单位，分币种进行存储和管理，并且在进行查询某些客户的数据时，应该列出这位客户账号下的所用资料，对于一些多处开户的客户，可以采用企业名称和业的代码或者建立起相关联的关系进行查询分析，从而可以为银行经营提供相关的决策。
三、产品数据
(1）目前银行对业务的各项数据统计分析不仅仅是数据本身的研究和统计，而是数据背后的业务发展思考以及对银行未来发展前景的展望。银行业务只有通过对银行业务的各项数据进行分析和综合应用将会推动银行业务发展，推动市场以及社会的发展。在进行银行业务分析时，首先应该实现对个体客户以及群体客户的综合贡献度进行全面的分析，这样不仅可以加深对客户的需要了解，并且还可以为个性化的综合营销策略打下基础。
(2）产品的模拟定价，并制定差价定价方案，利用银行中间业务管理系统的模拟定价的功能，能够实现科学合理为客户进行量身定做产品的使用方案，并且还可以为客户提供更多的选择，比如在某个工商银行中，银行产品根据客户以及工商银行的一些制度和规定，按照ISMS系统为客户指定的现金服务方案如下：
方案一：只提供两个店铺的现金清点以及兑换零钞，全年共收费12万元。
方案二：遵义商行将两个店铺的现金业务打包给银行，全年共收费39.4万元。在银行数据统计中，根据客户以及产品的贡献度，实施客户差别的定价方案，并建立综合打包定价模型，不仅可以实现定价精细化的管理，而且对银行发展具有重要的作用。
参考文献
[1] 袁蜀．我国商业银行操作风险管理研究[D]．西南财经大学，2006．
[2] ．商业银行中间业务数据统计分析系统的设计与实现[D]．厦门大学，2008．
数据统计分析的目的范文6
一百多年前，基于实效的医疗（EBM，Evidence-Based Medicine），也称为循证医学，极大地改变了医学界。之前的个人经验摸索，师傅带徒弟，独门秘籍，一下子被统计分析所取代。这种起源于流行病学的统计技术，进而迅速应用到经济和经营领域，对政府、机构和工商企业的科学决策，起到了革命性的推动作用。
那么，数据和统计分析究竟有什么价值呢？做出最佳判断的思考方式。统计分析的结果，只是指导你做出最佳决策并坚定行动，但它并不代表决策的结果。叶敦明认为：执行的过程，会出现一些事情，不符合事前的统计分析，这需要随机应变与果断决策。当然，这些“意外”的数据，也会进入下一轮“收集数据、进行分析”环节，从而得出更好或更适用的新答案。
数据统计的基本逻辑：假设和验证，这与商业决策完全一致。大胆假设，考验你的创想力，对一个行业或产业，有没有自己独特的观察与领会，进而差异化的选择。小心求证，则是在可能的选择方案中，找到最可行的那一个。
有选择，才有决策，而选择，也有自己的支撑技术：数理知识和计算机技术。技术的进步，推动了验证的正确率，可假设的创想力与洞察力，却无法用技术来替代。假设，属于商业智能，与一个国家的人才综合素质密不可分。这里面，阅读能力与统计分析，最为重要，它们构成了通才的最坚实根基。
阅读能力，每个人的必备能力，它决定了你的理解、分析和反思水平。职场人士，容易沉浸在自己的天地里，慢慢忽略了大环境的变化，对其他关联学科也关心不多。这就造成了决策的近视症（凭经验和直觉），以及自负症（觉得自己什么都看懂了、看透了）。这么说吧，统计思维，也是当今社会人的必不可少的能力，对于炒股、买房或买车这样的民生大事，以及企业战略制定、政府重大决策，都能派上大用场。
统计分析离不开数据，数据越多，分析的结果越准确。可是，大数据靠积累或购买，时间、管理水平和资金要求高，一般人玩不起。而从现有数据（企业的，社会的，行业的）进行挖掘，也能解决大多数预测或判断的大问题。
第一招，通过数据深度挖掘，展开有意义的假设，找到有价值的信息。用假设之长，克服数据量之短，再用扎实的验证功夫，迅速检验和判断假设的正确性。很多预测未来的大决策，比如战略兼并、海外扩张，或者是高铁大建设。
第二招，在非数据领域开辟战场，比如文本挖掘，利用语素分析，找出当下或未来的关键词，辅助决策的制定。像时装、奢侈品等行业，会从推特（twitter）、脸书（facebook），或者新浪微博、微信等社交媒体，挖掘到核心词汇、关联以及内在的含义，进而预测下一波时尚风潮的走向与表现。
第三招，利用企业内外部的非结构化数据，去形成构造化的表，然后呢，找到表与表之间的联系，进行有效的判断。图、表格、文档，都是非结构化数据，一个企业的营销部门，很多时间里，都在与之打交道，要么从中找到规律性，要么进行结构化再造，便于统计分析。
统计分析时，若是现有的数据不够用，或者无法信服地得出验证，那就需要进行相关的调查，有全面调查与抽样调查这两个方式。要在准确率、成本以及判断依据足够程度上，找到适合一件事情、一个项目、一个重大决策的平衡。一句话，少花钱，办对事。
随机抽样，正是抽样调查中最常用的一种。先找到为了正确的判断所必需的最少数据，控制误差，明确因果关系。有几个注意事项。首先，抽样对象的典型性或代表性要够强；其次，设定一个误差上限，一旦超过，就必须重新抽样；最后，打破人先见为主和惯性思维，避免盲目的、强行的因果联系。
宝洁公司，在推广一个新产品之前，倾向于使用对照测试。此时，提出A和B两个不同的方案，选择两个相近的市场（市场空间、消费人群、竞争格局等），进行比较分析。胜出的方案，再用于下一轮的几个市场的测试，若证明可行，最后才会全面推向市场。小心行得万年船，大公司的竞争优势，有时候在于事前准备工作的精细，以及决策的科学性。
有两个现象，值得我们警醒：临时抓数据，或拼命凑齐数据。数据的现抓先用，产生的误差会很大，不知不觉把你对到错误的方向上。用数据统计指导决策时，必须始终关注误差，坚信不正确的分析不如没有分析（靠直觉或经验）。叶敦明建议：可使用卡方检验，观察值与理论推断值之间的偏差。若为零，表示理论值完全符合，可以用于指导今后的实际决策。偏差值越大，则越不相符，这样的统计数据，小心使用。
拼命凑齐数据，才敢于决策，这又会走入决策死胡同。不求数据大而全，只求数据正确、沟通，最关键的是，要与预期利益相关联。一些公司的IT或市场管理部门，喜欢高大上的软硬件，拿出厚重而博大的数据分析。高层决策者往往觉得两难，投入太大，而又难以利用，为了统计分析而统计分析的做法，不符合务实决策者的商业思维。
说到这，你可能明白了这么一个理：统计分析的结果，要服务于商业实践。那么，如何将统计分析与具体决策或行动联系起来呢？正如《看穿一切数字的统计学》作者西内启所言，你要问自己以下三个问题。
第一，做出何种改变能够增加利益？未来产出的不确定性，需要我们拿起统计分析的武器，提供富有建设性的决策建议，帮助我们更好或更快地实现预期利益。也就是说，统计分析属于投资行为，不是一个简单的技术投入或成本。
第二，是否能够做出这种改变？有些正确而又美好的改变，实在有心无力，强行去做，只会空耗组织的资源和心力。都头来，想跑的没跑起来，该走的却寸步未行。知道理想与现实之间的距离，在不美好的现实中，依然保持激情和勇气，去一步步行出美好，这才是有谋略的、有智慧的勇敢者。
第三，如果能够做出这种改变，那么带来的利益是否大于所消耗的成本？这个账，肯定要算清楚的。统计分析，不为装点门面，不为驳倒对方，只是一笔合算的投入罢了。有点像我们买汽车保险，花一笔小钱，防止自己赔大钱。一些大型企业，在重大决策出台前，都会花钱请人做调查和统计分析，来校正自己决策。
