關于統計分析中應用方法研究

劉攀

摘要：在人們的生活中，統計分析的應用遍布很廣，大到大數據的收集與整理，小到小攤小販的日常應用，統計分析之所以能延續至今，皆離不開統計分析學的特性。人們能根據其特性條件很快篩選進行精準查找獲得所需的數據。本文將針對統計分析在實際應用中的特性及為社會提供的科學價值進行研究。

關鍵詞：統計分析;應用方法;數據

一、傳統分析的概念

傳統分析中，人類以對客觀事物的定量關系及其特征作為主要研究對象，主要表現于：數據收集、整理、分析、利用科學依據進行論證及評估。該傳統分析對改善工作具有及時性效果。研究討論時，人類可以針對該事物的定量、速度、范圍等數據之間的關系，依據數據的完整性和準確性，重點推斷出事物與發展現象直接的規律，讓其成為精準預測事物的，具有科學依據的數據參考。在傳統分析工作的基礎上，人類可以建立數字模型的統計框架，利用數字方式為收集的數據進行科學分析與驗證，依據得到正確結論。整個分析工作中，除了要確保統計數據和參考資料的完整性、精確性，還可以用數理統計的傳統分析方式確保其真實性，這種方法研究有助于發揮出它的監督、信息和輔導的作用特征。

二、傳統分析的原則以及特點

（一）傳統分析的原則

傳統分析是在一定的選題下所進行的一項研究活動，主要流程為：通過對該選題下的事物進行全方面的觀察和記錄、總結，制定分析步驟，收集整理數據及得到科學論證。這是經過統計收集、調查和管理的一種重要工作，該工作在對該事物的研究基礎上，通過分析，使其對該事物的研究上有了進一步的認識。因此，系統完善的科學數據是傳統分析的主要依據。

（二）傳統分析的特點

傳統分析是一項具有科學論證與驗證，較為客觀性的研究活動，針對于該選題下的研究對象，在通過該事物的基礎認識上，經過定量研究，大到對該事物本質和規律性的認識，特點表現如下：

第一、數據性

用數據說話是統計分析研究活動的有利科學依據，驗證過程中，針對該選題下的研究對象而言，實時記錄其發展變化、變化規律及該研究對象由量變到質變的過程;傳統的數據應該用來形成意見和引導意見，而不是出于數據的空洞爭議;將數據和實際情況聯系起來，能讓人很直觀的看到傳統分析方法的數據存在性。

第二、質與量的統計分析結合體

雖然統計分析的主要依據是靠數據說話的，但是統計分析的研究對象偏向于社會經濟現象。社會經濟是質和量的結合體，質是量的基礎源，而量決定了質的存在空間，兩者相輔相成。研究過程中，在觀測事物的本質規律時，還要對其進行定量分析的觀測與研究規律。針對質與量相結合的統計分析，人們可以對該事物的本質進行全面的規律性認識，進而看出經濟現象的本質。傳統分析中，有了質和量相結合的研究分析驗證后，科學論證性與可操作性大大提升。

第三、特殊性

統計分析法是一種以總體現象的數量關系為研究對象的分析方式。實際應用中，傳統分析法被劃分成兩類統計分析方式，即實證法和數學法。其中實證方法相對簡單，是指一些與數學基礎知識和人們實際經驗有關的方法。數學課后又稱數理統計方法、高等數學理論知識和概率論為基礎的客觀現象研究方法。這種方法可以通過現象的偶然變化來預測現象的規律性。

第四、研究對象具有綜合性

統計分析的研究對象是社會經濟現象的總體數量，大數量的研究其綜合數量的發展變化及規律性，是為了減少以偏概全的但一面研究知識，從而體現出對該現象的全面認識與科學客觀性。

第五、時效性和針對性

該統計分析由于是針對總數量的研究方式，同時還具備了時效性和針對性，及時效性的短、新、快特點，針對性的精、準、真特點。

三、統計分析應用的實際效用

針對統計分析不脫離群體，甚至以群體作為研究對象的這一觀點，統計分析的實際應用在人們的生活范圍中也是必不可少的。例如，國家統計局的人口調查、健康指數調查、國民生產總值等，最常用的統計方法就是統計分析法;國家教育的教學研究中學習成績、班級名次、省內排行等，都需要用到統計分析法。實例太多，就不一一舉例了。對于傳統分析學為什么能在國民經濟中沿用至今，主要原因是該統計分析方式能有效提升策略的科學及對數據收集的精準性。要想得到或制定具有真實性、準確性和及時性的數據分析的統計報告時，方案如下：

（一）針對性定位

在制定設計方案前，我們要明白傳統分析是由邏輯思維方法和數量關系分析方法所組成的，兩種方法密不可分，必須一起應用。其中，邏輯思維法是辯證唯物主義認識論的方法，邏輯思維法認識論的前身指導者是馬克思主義哲學。唯物辯證法是透過對事物的所有變化，看出事物的本質。該認識論以馬克哲學為指路明燈，堅持辯證和發展的觀點，從事物的應變中觀察問題，以事物相互掣肘的現象中分析問題，這對統計分析具有重要的指導意義。而數量關系分析法是運用統計學的論證方式用數量的研究結果，揭示社會經濟現象的規模、水平、結構比例、事物之間的聯系。制作統計報告時，我們要明確選題下的研究對象是什么，以及怎樣對該對象進行研究與實驗，從而得出結果等。

（二）明確統計應用目的

在對該研究對象進行統計分析時，我們要清楚為什么要對該物體進行研究，研究過程中又要解決怎樣的問題，該項研究的社會經濟意義又是什么？

（三）收集數據的方法

收集數據的方式多種多樣，統計數據收集的種類就有直接數據和間接數據兩種。其中包括了普查、抽樣調查、統計報表、重點調查、典型調查五種統計調查的方式來進行數據的真實性，因此統計數據的收集方法有二：觀察實驗法、詢問調查法。

（四）數據分析的指標以及標準

在數據分析中，由于某些數量化的總量除不盡該統計分析要求的個量的現象出現，為了解決該現象問題，與數據分析相關的專業術語就這樣出世了。該數據分析的指標包括：平均數、絕對數和相對數、百分比與百分點、頻數與頻率、比例與比率、倍數與番數、同比與環比、基線與峰值及極值分析、增量與減速;而標準則是通過這9個指標檢測和推論，該數據進行一定標準條件的整理，即數據標準化處理。為了消除指標總量與單量之間的均值影響，通過數據分析中指標的9個總量與量單位的評價綜合，將其進行標準化劃分的處理工作。

（五）常用數據分析方法和模型

生活中，常用的數據分析模型多種多樣，其中AARRR模型和漏斗模型較為簡易，內容變現如下：

第一、AARRR模型：獲取用戶、提高活躍度、提高留存率、獲取收入、病毒式傳播

第二、漏斗模型

趨勢：從時間進度上分析其中一項流程或步驟是否需要優化的效果監測。

比較：比較同類產品或服務的購買或流程效益，發現自己產品或服務應用中存在的漏洞。

細分：利用統計分析學中的數據分析，細分產品種類的售賣情況或客戶標準的劃分，發現高銷量產品或優質量客戶，該分析的主要作用是用于分析廣告推廣的效果和ROI。

數據分析中最常見的方法有：分類分析數據、對比分析數據分析、相關分析數據、綜合分析數據等方法。其中，分類分析是將一些沒有被分類的有物質和非物質事物，經過數據分析的指標標準進行歸納整理、排列，該方法能讓找物料的人根據所分類的類名稱快速找到該物料;對比分析數據則是將兩個相輔相成的數據進行比較，從數量和單個量上發現差異，在通過數據標準化處理進行合理規劃，使其協調;相關分析數據在數據分析法中較為常見，該分析是指探究變量之間所存在的關系的一種分析方法，而自變量和因變量是該分析的主要分類，一類是了解自變量和因變量的關系，另一種就不分因果關系，只研究其變量之間是否存在關聯問題。綜合分析數據分析法，即層次分析法，它是一種結合多目標和方案的整合方法，里面的數據資源較多，綜合性強，有因為其在處理復雜的整合問題上具有實用性和有效性的特質，因此在世界范圍中被廣泛應用。

四、結語

綜上所述，統計分析學在各行各業都有著揭示產品或服務在社會經濟現象的結果，在該統計分析的主要特點下，根據分析過程中出現的各項完整、精確、真實的問題隱患進行一站式解決，大大提高了該研究對象的工作效率。

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