数据工程师与统计数据分析（模板18篇）

统计结果可以帮助我们评估和监测各种活动的效果和影响。以下是一些与统计相关的学术机构和专业协会，可以提供专业的支持和资源。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇一

统计数据分析报告是一种重要的工具，通过对大量数据的搜集和处理，可以得出客观的结论和预测。在这篇文章中，我想分享一下我在进行数据分析和撰写统计数据分析报告的过程中的心得和体会。

第二段：数据收集与整理。

在进行数据分析之前，第一步是进行数据收集和整理。这个过程中，我发现了一个重要的原则：收集尽可能多的数据。大量的数据可以确保我们的分析结果更加准确和可靠。此外，数据的整理也非常重要。我们需要对收集到的数据进行清洗和分类，确保数据的可用性和一致性。

第三段：数据分析与统计方法。

在进行数据分析时，我们需要选择合适的统计方法。从科学的角度来看，我们要避免预设自己的结果，并采用恰当的统计方法，确保数据分析的客观性和准确性。同时，我还学到了一些常用的统计方法，如描述性统计、推论统计等。这些方法在数据分析中非常有用，可以帮助我们更好地理解数据和进行预测。

第四段：报告撰写与结论。

数据分析报告的撰写是整个过程的关键环节。在撰写报告时，我们需要清晰地陈述数据的背景和目的，并精确地描述数据的分析过程和结果。报告的结论部分应该简明扼要，准确明了。此外，数据的可视化也非常重要。图表和图形可以更好地展示数据的趋势、分布和关系，提升报告的可读性和可理解性。

第五段：反思与进一步学习。

通过撰写统计数据分析报告，我意识到数据分析是一门复杂而精确的学科。在这个过程中，我不仅学到了统计方法和数据分析技巧，还提升了自己的逻辑思维和表达能力。我也认识到，只有不断地学习和实践，才能在数据分析领域取得更好的成果。因此，我决定继续深入学习数据分析方法，并在将来的工作中更加高效地运用统计数据分析报告。

总结：通过进行大量的数据收集和整理，选择合适的统计方法进行数据分析，准确地撰写报告并逐步提升自己的数据分析能力，我在这方面的实践中获得了诸多收获。数据分析是一项需要耐心和技巧的工作，但它也是一门非常有意义和实用的技能。通过不断地学习和实践，我相信我能够在数据分析领域取得更好的成果，并为解决实际问题做出更有价值的贡献。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇二

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。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇三

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]。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇四

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。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇五

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇六

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。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇七

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇八

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。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇九

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。

将本文的word文档下载到电脑，方便收藏和打印。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十

一家汽车修理公司的客户抱怨该公司的服务时间比承诺的时间长。该修理公司决定分析前几个月的实际修理时间以便为客户提供更准确的服务时间。

确定中心值(如均值或中位数)是了解数据的首要关键步骤。

用法2：评估变异程度。

一家零食公司希望评估新的填充机器的性能。尽管平均状态下此机器看上去以正确的重量填充薯片，但此机器性能也存在很大的差异。

许多薯片袋会出现填充不足或填充过多的情况。

了解数据的变化程度对于了解产品或服务是非常重要的。不仅如此，理解变异性测量指标同时也会影响您对其他统计量(如均值)的认识。

用法3：研究可能的组间差异。

一个营销团队研究对他们的电子简报进行的读者调查的结果，以了解该简报是否递送给目标受众。

该团队想知道被调查者的特定特征(性别、年龄和职业)是否与希望更频繁地阅读此简报或对此简报的评价更高有关。

minitab可以为每组数据计算单独的描述性统计量，以便您更好地了解这些数据组之间的差异。

需要什么类型的数据?

必须使用数字数据。例如：

一个月中每个班次发现的缺陷部件数。

班级中学生各自的测验分数。

服务提供商的机器维修成本。

可选的分组列(也称为“按”列)可以是数字、文本或日期/时间。minitab将为此按变量分组中的每个值显示单独的描述性统计量。

例如：

按性别分组的调查反应。

按班次分组的客户服务来电。

按分支机构位置分组的客户满意度。

请考虑要使检验具有实际意义需要多少数据。尽管您可以仅对一个或两个数据值显示描述性统计，但您拥有的数据越多，结果所能提供的信息量就越大。

我的工作表的外观如何?

方案。

一位热心的年轻气象学者收集了她家乡一年内的气象数据。这些值显示了每个月中具有明显降雨的天数。

选择适当的分析方式。

由于这是她首次查看这些数据，通过回顾描述性统计量可为她提供一些最重要特征的总览，例如中心趋势和展开的度量。

输入要分析的数据。

对于在变量中输入的每个变量，您都将获得一份单独的分析结果。在本例中，只有一份分析结果。

指定按变量分组(如果有必要)。

按变量分组(通常)是一个可用于将分析分为多个可比较和对比部分的类别变量。例如，如果您将性别指定为按变量分组，您将分别获得男性观测值和女性观测值结果。

但是，此分析不包含按变量分组。

指定选项此分析无需进一步修改，但您可以选择其他选项。单击统计量可以更改分析中生成的默认统计量。

单击图形可以添加数据的图解。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十一

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。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十二

对海洋统计数据状况进行了说明,并对影响其质量的因素进行了分析.海洋统计工作已步入全新阶段,统计数据的准确性和及时性得到了很大提高,反映的情况也涉及到海洋工作各领域.但影响海洋统计数据质量进一步提高的因素还存在,数据适用性不强、资料搜集渠道不畅通、数据衔接性等有待改进.

作者：郭越作者单位：国家海洋信息中心,天津市,300171刊名：海洋信息英文刊名：marineinformation年，卷(期)：“”(3)分类号：p7关键词：海洋统计数据质量影响因素

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十三

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：

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十四

徐永圆。

5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课，我也曾教过这一单元，然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析，三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。分析数据是统计的核心，也是本单元的重难点之一。如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法：

一、感知数据。

《新课程标准》指出：在“统计与概率”中，帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。数据分析包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据，通过分析作出判断，体会数据中是蕴涵着信息的。数据分析的第一步要调查研究收集数据，在这一过程中感知数据不再是简单的数字，它的背后蕴藏着数学信息。在课堂教学中采取的是：

（一）选取贴近学生生活素材，加强学生对数据的感知。本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩，吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩，这两个发生在学生生活中的问题进行调查，既增加了学生对收集数据的亲切感，又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。

（二）选取具有统计意义的真实的生活素材，加强学生对数据的`感知。程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法，调查全国人口老龄化，只需抽样调查上海老龄化情况。而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量，非常适合用复式折线统计图来表示其变化。学生从视频中看到这一令人震惊的事实，激发其探究的欲望，同时在真实的死亡人口数与出生人口数中，增加学生对数据的感知，无形之中会将两者进行比较。

二、数据读取。

学生会从收集的数据感知一些大略的信息，第二步就要整理数据了，整理数据的方式一般就是统计表，统计图等。在以往我的教学中我通常会教授学生绘制统计图，再读统计图中的数据。一节课大部分时间用在画图，特别是横轴和纵轴的填写，而读图时间会过少。这样的教学往往导致学生会成为画图的高手，读图的哑巴。此次三位教师都是通过读图来画图，万贵秋和程来魁教师都是通过读两个折现统计图来画复式折现统计图，吴文涛教师是通过读条形统计图来画折现统计图，从学生已有的作图起点出发不仅让学生自主的探究统计图的制法及注意事项也为后面的读数，数据分析大大节省了时间。读懂统计表中的数据为后面的数据分析做铺垫。

（一）读显性数据。

显性数据就是统计图中直观的信息。读图标，图例，横轴、纵轴、以及点的信息。这部分内容很直观，加之有以前学习条形统计图的经验，学生较易掌握。

（二）读隐性数据。

隐性数据即是通过显性数据得出的统计量。在运用统计量时一定要注意其统计意义。比如平均数、中位数、众数。平均数是一个虚拟的数，它能反应一组数据的总体水平。中位数是个半虚拟的数，它则能反应一组数据的中等水平。一般而言，平均数作为数据代表相对可靠和稳定，但遇到极端数据时它则不能反应这组数据的基本情况。在万老师执教的这一课里面有同学提出了用平均数来反应两名同学玩魔方的总体水平，从而决定由谁参加决赛，这个结果与我们从统计图数据变化趋势分析的结果大相径庭。造成两种不同的结论的原因在于这个同学没有看到极端数据对平均数的影响，一次失误能拉下一个学生比赛的平均分，但是这时的平均分并不能代表这个同学的整体水平了。

读懂数据，了解数据所蕴含的信息，我们还要更深层次的挖掘数据的隐藏信息。这一部分的数据分析是通过数据比较来完成的。

（一）横向比较。

在折线统计图中了解了点所代表的信息，再引导学生横向观察折线统计图，相邻的两个点之间的线段的方向代表数据的增减；线段的陡平代表数据增长的快慢，整条折线有代表数据的发展趋势，由部分到整体挖掘数据隐含信息。在吴老师的教学中这一细节做的非常的到位，从点，()线段，折线三个方面深挖信息，并通过整条折线的趋势做了预测，预测方瑶的后两次成绩。万老师执教的这一课也从整体折线趋势预测两个同学的下次成绩，从而得出决策。

（二）纵向比较。

数据之间纵向比较主要体现在复式折线统计图里，两个量之间的差距是同一纵轴上两点间的距离，也是复式折现统计图中蕴含的一个重要信息。比如万老师的这节课通过比较两个同学每次成绩相差多少，判断两个同学成绩的变化。又比如程老师执教的调查人口老龄化，其中自然增长数等于出生人口数减去死亡人口数，就是比较两个量间的差距变化从而判断人口是呈正增长还是负增长，以及增长的幅度来判断人口老龄化的情况。

四、预测数据。

统计学最终目的达到推断所测对象的本质，甚至预测对象的未来。在课堂教学中根据前面的数据分析，对折线的走向、以及两个量之差做出正确的预测，培养学生的分析能力和预测能力。此次听课三位教师分别都对折线统计图中的数据进行了预测，在学生预测之后显示真实的结果，学生会发现自己根据数据分析预测的数据和真实情况相差无几，从而深刻的体会到了学习统计知识的意义。

以上是我在参加此次活动对课堂教学折线统计图中的数据分析的一些浅显的认识。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十五

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.

[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.

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十六

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。

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。

6月-206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。

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。

9月-206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。

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。

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十七

随着改革开放、社会主义经济的迅猛发展，统计数据对社会主义经济的巨大作用也渐渐的体现了出来，这使得国家的相关部门对统计数据的质量越来越关注，相应的要求也越来越高;但是，我国的统计数据发展的没有其他国家那么早，自然与国际接轨还差一定的距离。所以，统计工作者的任务越来越重，所以提高统计数据的质量就迫在眉睫。

统计数据的质量指的便是，一组数据满足客户使用要求的程度。提高统计数据的质量，一方面可以促进社会主义经济的迅猛发展;另一方面，则可以为后期的数据分析、重要问题的数据采集提供基础。如果把社会主义经济比作一座高高的摩天大厦，那么统计数据就是这座摩天大厦的地基;那么统计数据的质量，也就是地基的质量就决定了摩天大厦的高度，。如此而言，就可以明白统计数据对社会主义经济的巨大影响，统计数据质量的重要性可见一斑。

三、中国统计数据质量的现状。

随着社会主义市场经济的深入发展，统计的.外部环境和内部环境都发生了巨大的变化，使得中国统计数据的质量难以与国际接轨，同时由于个人的贪婪，在统计上弄虚作假也引发了种种社会和政治问题，严重损害了国家和人民的利益，这不仅给统计工作造成了不好的影响，而且使得人民也对统计数据的质量失去了信心，质疑声四起，非常不利于中国统计工作向更好更完善的方向发展。而且由于统计管理体制等原因，造成了一些统计数据质量失真的现象，所以必须引起相关部门的重视，并努力工作加以解决。

四、影响统计数据质量的因素。

作为国家的基本法律的《统计法》，经过法律工作者十几年的深入基层的普法宣传教育，使得公民的法律意识已经有了较大提高，但个别单位的个别领导对《统计法》的学习与了解还不够，并且法律观念淡漠，统计数字不及时上报且准确性也堪忧，以至于出现要数难、不配合的情况，从这个方面，我们也该意识到《统计法》的宣传教育任务还特别的艰巨。

2.统计基础工作薄弱。

统计基础工作薄弱，主要表现在统计基础工作人员素质不高，且数量也不是很足;统计数据的基础水平不高，数量不足，远远不能满足需要，统计的原始资料等级表册、统计档案不健全或不完善，而且基础统计工作者一般是出了事之后才开始彻底的彻查，一般的表现都是上面催一催，下面的基础工作者才查一查，动一动，没有工作的主动性。

3.统计体制和考核评价系统不完善。

4.执法队伍不专业，且力度不够。

执法的轻微处罚难以触及不法分子的根本利益，一点点处罚金，和触犯法律之后的巨大利益相比简直微不足道。所以一定要加强执法力度，努力的培养出适宜当前国家经济条件下的执法人员。

五、提高统计数据质量的措施。

1.加强统计工作者的法律意识。

在基层加强、加大对《统计法》的宣传力度，希望法律工作者改掉以往照本宣科的做法，要让宣传教育变得更加的生动，活灵活现，多一点这方面的犯罪行为例子，使基础工作者认识到触犯法律的严重后果，必要时也可以让犯罪分子现身说法，加强法律的威严。同时，还要通过广泛的普法宣传，增强全社会的统计法制观念。

2.加强统计队伍的建设。

根据统计法律法规的有关规定，基层单位应依法配备与统计任务相适应的统计人员，并按《国家统计从资格认定办法》的要求，取得统计从业资格，持证上岗。相关的统计单位要加紧对新上岗的工作人员进行培训，统计人员也要善于学习，努力提高自身。同时鼓励学习相关专业的大学生，积极投身到统计工作的浪潮中;为了吸引人才，加强基层工作者的待遇水平是很有必要的。

3.建立健全统计工作的考核评价系统。

本研究上面讲到统计的考核评价系统不完善是影响统计数据质量的一个因素，而统计工作是一项系统性和综合性的任务，所以需要建立完善的实施细则与管理监控机制;建立一种科学公正的考核评价系统，一方面，有关部门需要对领导进行培训，务必使其建立一个正确的政绩观;另一方面，需要在员工上面做文章，可以留一个渠道，使领导手下的员工可以直接向上面的高层汇报，从而把可能出现的错误消弭于无形之中。

如此就可以使上下级直接协调统一，不至于出现了问题，难以找到领导的现象，这样相当与员工也具备了一个监督的作用，给以随时给他的上级敲响警钟。

4.加强执法的力度。

在此之前，我们需要先培训出一支“能征善战”的执法队伍，人员高素质，高能力以适应日益变化的执法环境。之后，乱象需用重典，用巨大的处罚来迅速遏制统计领域的乱象;之后需要徐徐图之，然后慢慢的把法制建设落到实处。

参考文献：

[1]苏伟.新时期提高统计数据质量研究[j].统计与管理.2014(10).

[2]罗广.提高统计数据质量的方法探索[j].产业与科技论坛.2014(03).

数据工程师与统计数据分析（模板18篇）篇十八

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。