一份完整的数据分析报告，你写对了吗？

统计学实验报告怎么写？

统计学实验报告主要包括以下内容：

一份完整的数据分析报告，你写对了吗？

一份完整的数据分析报告，你写对了吗？

一份完整的数据分析报告，你写对了吗？

1、实验目的

2、实验要求

3、实验内容和作步骤 问题与数据

作步骤

4、实验结果分析

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得赏识。

对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：

这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求深但求全。

因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。

预测类报告类似科幻，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题：

写什么内容？用什么结构？如何论述？

写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及或其他人的阅读习惯，但重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。

3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明设、数据来源等。

4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。

6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。

1、数据可靠，界定严谨

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致，标准统一

一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。

3、直观呈报，通俗易懂

我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法，就是产品应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚stoine。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：

项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么

项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题

数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释

数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充

结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览

后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范

致谢

附件：详细数据

项目背景 & 项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用简单的话，跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 & 后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

致谢 & 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到后解释。

3、总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了d。为什么叫d呢？

这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷的。这也是d的来源。

即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方的条条框框好得多。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

描述性统计分析怎么写？

描述统计是将研究中所得的数据加以整理、归类、简化或绘制成图表，以此描述和归纳数据的特征及变量之间的关系的一种基本的统计方法。描述统计主要涉及数据的集中趋势、离散程度和相关强度，常用的指标有平均数()、标准(σx)、相关系数(r)等。

所谓描述性统计分析，就是在表示数量的中心位置的同时，还能表示数量的变异程度（即离散程度）。描述性统计分析一般有二种方法可以进行：

1、频数分布分析

2、列联表分析

综述

描述性研究利用常规检测记录或通过专门调得的数据资料（包括实验室检查结果），按不同地区、不同时间及不同人群特征进行分组，描述人群中有关疾病或健康状态以及有关特征和暴露因素的分布状况，在此基础上进行比较分析，获得疾病三间（人群、地区、时间）分布的特征，进而获得病因线索，提出病因设和线索。是流行病研究工作的起点。

以上内容参考：

如何写好农业统计分析报告？

只有认真写好统计分析报告，把分析结果生动地表达出来，才能充分发挥统计工作的作用。如果有了分析研究的结果而不会进行文字表达或表达不清，使人看了不得要领，那么占用的材料再多，分析研究的成果再好，也不易让人接受。可见，认真学习和编写统计分析报告是十分重要的。有些统计人员对收集整理统计资料，编制报表比较熟悉，但对写统计分析感到束手无策，不知从何入手，虽然知道统计分析的重要性，但写起来常常没有头绪。本人就几年来从事农业统计工作，特别是在写农业统计分析报告中遇到的问题谈一点体会。 一、统计分析报告的基本结构 统计分析报告的结构一般应包括： １、说明所要分析问题和基本情况。这是分析报告的开头部份。这部份应把所分析的是什么问题和分析问题的基本情况交待清楚，使人一看就能知道报告所述事物总的面貌和特点及所涉及的主要方面。如《１９９７年XX县夏粮预计产量分析》一文，开始必须交待夏粮调查的基本情况，调查抽样方法，以及抽样结果。同时可以概括地描述该年夏粮产量的主要特点。总之，分析问题的重点要突出，不能含糊其词，不要使人摸不透主要讲什么。所以切忌罗列现象报流水帐。 ２、围绕问题开展分析。这部份内容是文单的重点，要求把开头部份提出的所要分析的问题进行合 逻辑地、实事求是地分析。要把在农村的各项方针政策的贯彻执行情况和农村经济在改革开放中发展情况作出准确判断，对农业生产和农村工作的成绩及其取得的原因，存在问题及生产的原因分析得恰如其份，符合客观实际而具有说服力。如上面举例一文中，要对夏粮的增减产原因分析出来，是什么原因导致增产（减产）。总之，分析报告既要谈成绩也要写问题，做到分析透彻，论据充分。 ３、提出建议和措施，这是全文的结尾部份。这部份内容要与前面提出的问题密切联系。建议和措施不是凭空想象、闭门造车的，而是要通过深入群众调查研究，针对问题提出改进工作的合理的切实可行的建议和措施。如上例中，夏粮预测产量尚没到手，特别是后期管理如抓得不好，增产形势也会变成减产的现实，因此，在分析报告的后必须指当前夏粮生产中可能出现的问题，提出后期管理的主要措施或要注意的问题。这样的分析报告就比较全面了。 二、统计分析报告的几点要求 １、统计分析报告要有针对性。统计工作的服务主要是对经济工作起决策作用的各级。因此，统计分析报告的内容必须是各级所关心的问题，这样才能有的放矢，适应的需要，使统计报告发挥应有的作用。要做到这一点，重要的是选准题目。在工作中往往出现这样的一种情况，有些统计分析报告水平并不高，但由于内容适合需要，而受到重视。题目选准了，统计分析报告的适销对路问题就解决了一半，因此，选准题目至关重要。如上面举例的，正题可以用《夏粮丰收在望，管理还需努力》，副题可用“——XX县基点调查夏粮产量预计分析”。每篇文单有总标题，每个大段又有小标题。使人一看总标题，就能理解这篇文单内容；一看小标题，就懂得你要阐述的论点。标题不能太长，要恰到好处。总之，要做到标题醒目，主题突出，层次分明，文字精炼。 ２、统计分析报告要有政策性。( 这个问题不需详细讲了)。 ３、统计分析报告要有时效性。各级部门的工作在一定时期内都有一个中心，如果我们提供的资料能够掌握火候，赶上需要，就能起到雪中送碳的作用。如果赶不上时间，即使资料搞得再好，也是雨后送伞，起不到作用。这与我们的报表时效性是一样的。因此，密切注意的方针政策，注意的中心工作，注意经济发展中出现的新情况、新问题。这样，在编写统计分析报告时，就能做到思想敏锐，抓住战机，使统计分析报告更好地发展作用。 ４、统计分析报告要做到数字与观点的统一。 ５、统计分析报告要敢于实事求是。 ６、统计分析要有准确性。 ７、统计分析报告要做到大中小结合，灵活多样。统计分析报告是多种多样的，不能千篇一律，加以限制。大报告内容全面，分析问题深入；小报告反映问题及时，机动灵活。一般来讲，综 合分析、专题分析、 统计预测适合于大报告，进度分析、统计调查适用于小报告。一篇统计分析是大是小，要根据内容确定，量体裁衣。 在编写统计分析报告时， 应当尽量避免一些通常容易产生的毛病，主要有十个方面，也称“十忌”：一忌数字不准情况不实；二忌针对性不强，不能适应需要；三忌春暖送寒衣，时时境迁；四忌满篇数字，没有观点，或者满纸概念，没有材料；五忌油水分离，观点和材料不统一；六忌模棱两可，似是而非；七忌报喜不报忧，不敢反映问题；八忌下笔千言，离题万里；九忌追求数量，忽视质量；十忌穿靴带帽，套话连篇。 三、谈谈农产量增减分析报告写作中应注意的几点 一般来讲，产量的增减变化与面积变动、种植作物品种结构变动和单产变动等因素有关系，而这些变动又是和农事活动、科学技术、自然气候、生产条件等因素密切相关。因此，进一步分析各个因素与农产品产量增产变化的相关作用是十分必要的。 １、从气候因素方面进行分析。在对比分析产量增减的同时，应对作物生长期间的气候因素加以比较，弄清产量增减与气候变化的关系。比如分析早稻产量和气候因素的关系，可以分析五月以后的积温和日照时数。一般地讲，积温比往年高，日照时数比往年长，有利于早稻增产；也可以分析早稻抽穗、扬花期的降水、日照情况，两者适宜，有利于早稻增产；如若过多或过少，则会影响产量；还可以根据历年气象资料和产量资料，建立相关数学模式，进行气象产量趋势预测，从气候的角度，说明产量增减的程度。 ２、从生产条件方面进行分析。分析生产条件的方法，可以比较人平均占有固定资产、户平均拥有耕牛、农具，亩增均占有机械，亩平均使用肥料数量；可以分析水利设施状况，抓住改善生产条件、促进生产发展的主要方面进行分析，动用改善生产条件的数据，阐明产量与条件的相依关系。 ３、从技术改革方面进行分析。农业生产技术改革是促进农业发展的一个重要因素。在分析农产品产量增减变化情况时，必须重点分析生产技术推广的情况。可以从改革耕作制度、推广优良品种、改进施肥方法、开展优势利用、实行科学管理、普及农业科学技术活动等方面进行分析。如你县市今年早稻推广旱育稀植和抛秧技术面积比较大，对早稻增产丰收起到了促进作用，那这个因素就一定不能漏掉。 ４、从植物保护方面进行分析。主要分析植物保护以及搞好病虫防治工作对农产品产量的影响。 ５、从资源利用方面进行分析。主要是动用资源利用程度指标，分析耕地、水面、山地等自然资源的利用情况，说明与产量变化的关系。 ６、从方针政策方面进行分析。对农村的经济政策，是发展农业生产的强大动力，是关系农产品产量增减变化的重要因素。在分析时，可以研究通过贯彻的政策对农业发展的促进作用，运用典型事例分析说明。如对粮食实行保护价收购、土地延包等政策，均对调动农民种粮积极性产生重大影响。 当然，统计分析报告的写作没有固定的模式，正所谓条条大路通，只要不断的积累摸索，大胆实践，就一定能够随心应手。因此，本人在这里所讲只起些抛砖引玉的作用，如有不对的地方，请各位批平指正。

bmi指数的描述统计分析怎么写？

在进行BMI（Body Mass Index，身体质量指数）的描述统计分析时，可以考虑以下内容：

1. 样本描述统计量：报告BMI的平均值、中位数、标准、值和小值，以便了解样本中BMI的集中趋势和分散程度。

2. 偏度和峰度：计算BMI的偏度和峰度，以了解BMI分布的对称性和尖锐程度。正偏表示BMI分布右偏，负偏表示左偏；正峰表示BMI分布尖峭，负峰表示平坦。

3. BMI分布情况：制作BMI的频率分布表或直方图，以展示不同BMI范围的频数或频率分布，并分析分布的形态和特征。

4. BMI的统计推断：进行BMI的统计推断，如置信区间或设检验，以评估样本的BMI是否与总体的BMI有显著异。

5. 性别或年龄异：如果有性别或年龄分组，可以对不同组别的BMI进行描述统计分析，并比较它们之间的异。

6. 可视化展示：使用箱线图、散点图或其他可视化工具，直观地展示BMI数据的整体分布、异常值和可能的趋势。

以上是描述BMI指数的一些常见统计分析方法，根据具体需求和数据特点，可以选择适合的分析方法和报告形式。

供参考。

统计分析论文

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!

统计分析论文篇1

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。

[] 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。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：，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，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。关键是抓住和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：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、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，在报告中就应揭示浪费的若干方面和程度。

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。

统计分析论文篇2

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。

【】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、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，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设检验，包括一个正态总体均值向量设检验，两个正态总体均值向量设检验，多个正态总体均值向量设检验;多元正态总体协方阵设检验，包括一个正态总体协方阵设检验，多个协阵相等设检验。

(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，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】

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[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].,大学出版社 ，2005：343—366.

[3]郭志刚.科学分析方法一SPSS软件应用[M].,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.

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