大數據調查方法范文
時間：2024-01-15 18:08:55
導語：如何才能寫好一篇大數據調查方法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。
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一、大數據審計思路
(一)樹立大數據審計的理念。將大數據審計的貫穿到每個審計項目中，不斷研究新思路、新經驗和新做法，以數據為核心，將數據分析與現場延伸調查相結合的方式，更精準的定位審計疑點，縮小核實范圍，提高工作效率。
(二)充實大數據審計資源。定期采集包括財政、民生等使用較為頻繁的數據資源；積極推動數據采集規范化建設；推動大數據審計方法庫的構建，使計算機審計方法的應用更為便利、快捷。
(三)強化大數據審計隊伍建設。運用計算機和大數據進行審計應動員全局力量，而不僅僅局限在計算機人員。加強復合型人才的培養，審計人員不僅要懂得數據庫的知識，還要懂得審計實務；加強數據分析能力和業務知識的學習培訓，提升綜合素質。
二、提高大數據審計的措施
(一)前期數據調查
對全市各部門(單位)所運用的業務系統和業務數據進行調查了解，摸清各部門的業務數據內容及其存儲情況，為采集業務數據和審計項目中可能涉及到跨部門數據關聯做準備。接入用友財務統一核算軟件審計端口，審計端口的接入更靈活、方便地為各審計組財務數據采集提供服務。
(二)積極配合項目組
在項目實施前積極與組長、主審進行溝通，如何開展計算機審計、項目組需要什么、項目所需要的數據、主審想得到的目的和結果。以確定審計方向和重點，并將相關的審計內容納入到審計工作實施方案。在審計項目實施過程中，對審計方法、發現的疑點、采集到的數據方面存在的問題、以及審計思路的變化，及時與主審反饋，以調整審計方法和思路，并配合項目組核實疑點。
(三)參與重點項目
年初審計計劃項目制定后，確定重點審計項目，加入到項目組中。除數據分析外，通過參與其他審計內容，熟悉財務知識、財經法規以及其他業務方面知識，盡快地提升自身業務能力，積累經驗。今后審計工作中，運用自己的思路和方法開展審計。
(四)編寫計算機審計方法
在審計項目完成后，總結項目實施過程中所采用的計算機審計方法，并編寫計算機審計方法或案例，為以后的審計項目開展打好基礎。
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關鍵詞：大數據；企業管理；規避風險
進入21世紀以來，隨著市場經濟在國民經濟發展中的作用愈發凸顯，我國大中小型企業發展十分迅速，以大數據技術為支撐的網絡信息應用到企業管理中，為企業的經營和發展帶來了極大的便利。在企業的管理活動中，運用大數據技術可以實現對數據的有效搜集，從多個角度對企業進行管理，從而為企業的管理提供穩定、可靠的保障。本文分析研究了大數據技術在企業管理中的功能，希望對企業的健康發展起到積極作用。
1大數據概述
大數據技術是互聯網發展以來又一次科技的突破，從全球整體發展形勢來看，數據量的呈爆炸式增長，如何從海量的數據信息中篩選出對企業管理有用的數據信息成為人們重點關注的問題，大數據技術為企業的發展提供了良好的契機。從概念上來講，大數據技術主要指無法用常規的方法進行總結和整理，而需要運用新的處理方法才可以體現其價值的巨量數據。大數據技術最早起源于20世紀90年代，當時處于數據的初級發展階段，主要對大數據的算法和模型進行研究。進入21世紀以來，2003年到2009年是大數據技術的成長時期，隨著新媒體技術的出現和發展，產生了大量非結構化的數據信息，這些數據信息是傳統的處理方法很難處理的。進入2010年，隨著智能手機的盛行，人們對互聯網的依賴程度提高，在人們的生產和生活中產生了更多碎片化的數據信息，云計算和大數據技術取得了快速發展，大數據處理水平發展到新的高度。從應用現狀來看，大數據技術為多個行業的發展提供了極大的便利，如林業、醫院、科研、企業管理、市場營銷、商業等諸多領域。在林業領域，通過分析林木的生產狀況和氣候條件，可以有效預測未來可能發生的病蟲害，使林業的經濟效益實現最大化。在醫院行業，傳統的管理方法耗費大量的人力、物力和財力，且工作準確性和效率不高，利用大數據技術和云計算可以有效實現信息資源的共享，極大地促進了醫院信息化建設的發展。在市場營銷方面，利用大數據技術可以對客戶行為習慣進行分析，為客戶提供針對性強的個性化服務。在企業管理方面，通過對海量數據的篩選，有助于企業的決策管理和戰略調整，促進企業的良性發展。
2傳統企業管理問題分析
在當今形勢下，信息化的發展已是大勢所趨，海量的數據信息為傳統的企業管理帶來了巨大的挑戰，筆者認為，傳統企業管理主要存在以下兩個方面的問題。一方面，企業決策易出現錯誤。在傳統的企業管理中，管理人員憑借經驗和直覺對企業的發展狀況進行判斷，往往缺乏有力的數據支持，這就為企業的發展帶來很多不確定性。假如決策正確，這種管理方法會給企業的總體發展帶來很大的便利，否則，可能影響企業的發展。隨著信息化技術的迅猛發展，數據信息更加無序化，管理者很難對大量的數據進行有效的分析，傳統的管理方法可能引發一系列的錯誤，對企業的長期發展十分不利。另一方面，傳統的企業管理導致產品失去市場競爭力。企業在生產產品時，主要考慮兩點，一是用戶的基本需求，二是市場前景。在傳統的企業管理中，通常使用市場調查、用戶體驗和分析的方法，這種方法存在很大的主觀性，同時，調查分析局限性強，不能充分考慮大多數用戶需求和基本市場前景。隨著全球經濟一體化的趨勢愈發明顯，大量的國外產品涌入國內市場，市場競爭愈演愈烈，傳統的企業管理方法已適應不了當前市場發展需求。
3大數據技術在企業管理中的功能研究
3.1提高產品的針對性
從企業產品生產的目的來看，主要用于滿足用戶基本需求，從而獲取一定的經濟效益。傳統的企業管理中，主要通過人力進行市場調查和分析，這種管理方法存在很大的不穩定性，同時，時效性差、針對性較弱，得出的數據結果往往對企業生產的參考價值不高。利用大數據技術，可以對用戶的年齡、身份、收入、社會背景、行為習慣等信息進行充分的分析，從而有效挖掘出參考性較強的數據信息。不僅如此，大數據技術還可以對用戶的消費信息進行準確的預測，根據用戶的購買記錄、總體消費趨勢等分析用戶未來的基本消費情況，從而為用戶提供有針對性的產品，實現企業產品的最優化發展。
3.2轉變企業管理方法
在大數據技術的應用中，必須轉變企業傳統的管理方法，筆者認為，可以從以下三個方面進行。首先，轉變決策者，傳統的企業管理中決策者決定的企業的發展方向，但是決策者由于基層經驗較少，在進行決策時往往缺乏有效的參考，存在很大的主觀性。在大數據管理中，企業的基層員工具有一定的決策權，他們長期處于生產的一線，更加關注產品功能、改進方法、市場前景，出現問題時可以快速調整決策。在企業的管理過程中，可以定期搜集基層員工的決策信息，利用大數據技術對這些信息進行分析，進而找出相應的解決對策。其次，改變決策方法，傳統的企業管理方法下在進行決策時需要對產品的本質進行剖析，進而作出決策。在大數據技術下，通過對產品、市場、用戶等數據進行分析，及時發現數據之間的關聯性，有利于提高決策的針對性和可靠性。最后，降低企業管理成本。在傳統的企業管理模式下，市場分析、數據調查往往需要消耗大量的人力、物力和財力，大數據技術在很大程度上降低了企業運行管理的成本，發現問題及時找出調整方法，有利于企業的綜合發展。
3.3規避風險
由于市場經營環境存在很多不確定性，在企業的管理中難免會遇到各種不可控的風險，這些風險往往是人們難以預料的，在風險發生時，若不及時采取措施可能給企業帶來極大的經濟損失。在這種情況下，利用大數據技術分析當前企業面臨的市場環境，可以有效預測企業的經營風險并采取規避方法，從而在很大程度上降低企業的損失。
3.4制訂企業長期發展規劃
隨著信息化技術和大數據技術的發展，經濟全球化成為社會發展的必然趨勢，同時，人們對產品的需求存在很大的不確定性，企業之間的競爭更加激烈。在傳統的企業管理中，企業高層根據市場基本情況進行決策，制訂長期發展規劃，這種方法在一定程度上促進了企業的發展。但是，在當前信息化快速發展的時代，傳統的企業管理方法已滿足不了當前階段市場發展的需求。大數據技術以高效、快速和準確的優點成為企業制訂長期發展規劃的新選擇。
4結語
總而言之，大數據技術在企業管理中發揮著至關重要的作用，隨著人們對大數據技術重視程度的加深，未來大數據產業將擁有良好的發展前景。企業在未來的發展規劃中，應以大數據技術為核心，根據自身管理流程和發展方向，不斷強化大數據技術的綜合應用，實現企業自身的經濟效益和社會價值。
參考文獻
[1]黃瑞國.大數據技術在電子商務C2B模式中的應用分析[J].電腦知識與技術,2015(6):237-238.
[2]何軍.大數據對企業管理決策影響分析[J].科技進步與對策,2014(4):65-68.
篇3
一、大數據時代對人力資源績效管理的影響
1.挖掘員工潛力
對于人力資源績效管理在大數據時代下的表現來看，其最為典型也是最為突出的積極作用和價值就是能夠充分挖掘員工潛力，這也是企業發展的關鍵所在?；谶@種員工潛力的挖掘而言，其主要就是針對相關數據信息進行詳細全面的分析研究，了解其內在的聯系，進而據此進行員工狀況的分析，了解員工的基本需求以及調動員工積極性的方法，最終制定合理有效的績效評估系統，充分挖掘員工的潛力，提升工作效率。
2.優化組織架構
企業人力資源管理中比較核心的一點就是應該要求企業具備完善合理的組織架構，因此，優化組織架構也就應該成為企業人力資源管理的一個重要目標和任務。在組織架構的優化過程中，大數據時代下同樣產生了一些變化和積極影響，其能夠較好的針對組織架構進行完善，并且實現較為理想的扁平化管理模式，如此也就能夠提升管理的效率。在此過程中，對于各類信息數據資源的應用也就成為了極為重要的一環，這也是大數據時代的一個重要標志體現。
3.提升人才規劃水平
企業人力資源績效管理的一個重要目標就是充分利用企業內部的各個人才，促使其能夠有效發揮自身的積極作用，因此，做好人才規劃管理也就顯得極為必要。基于大數據時代下的企業管理發展來看，人才規劃方面同樣能夠有所受益。這種人才規劃水平的提升不僅僅是針對企業中現有人才的安排進行優化配置，更為關鍵的是可以根據人員的不同特點進行培養，進而達到提升人才作用價值的目標，這也是大數據技術能夠為企業人力資源管理提供的一項重要服務。
4.確?？荚u公正性
對于企業人力資源績效管理工作來說，公平性可以說是員工最為關心的一個問題。這種考評公正性的確保和優化同樣可以借助于大數據技術來進行優化，基于各類數據信息資源進行分析和處理，進而也就能夠避免以往管理人員主觀判斷中存在的各類不公平問題，最終提升其科學性和合理性。這同樣也是提升企業人力資源工作效率的一個重要方面。
二、大數據時代企業人力資源績效管理創新措施
1.豐富數據信息
對于大數據時代下的企業人力資源績效管理工作而言，為了最大程度上提升其應用效果和價值，除了要重點針對具體的管理手段和方法進行研究和創新發展之外，還需要從具體的數據信息角度進行探索，尤其是要重點豐富數據信息資源，切實提升數據信息涉及到的內容和范圍。一般來說，企業人力資源績效管理涉及到的數據信息資源主要有以下幾個方面：
（1）客觀基礎數據。主要就是針對當前企業運轉過程中涉及到的所有人力資源的基本情況，比如姓名、性別、年齡、學歷、專業、工作經歷等和自身工作相關的內容都需要進行詳細全面的調查了解，并且要根據不同個人做好記錄工作，最好是能夠形成詳細的個人簡歷，以供后續相關人力資源管理人員應用。
（2）人力資源變動情況。主要就是指涉及到企業人力資源招聘、流失或者是重新分配等各個對于企業人力資源產生變化的內容進行了解和調查，如此也就能夠較好的提升管理人員對于企業崗位以及人員的了解情況，進而提升其管理效果。
（3）人力資源質量情況。主要就是分析企業發展中各個人力資源對于企業發展的貢獻，以及相關企業管理人員對于人力資源滿意度的相關信息，比如忠誠度以及工作效率等都是比較重要的指標，須要在數據調查時重點關注。
2.創新人力資源績效管理方法
基于大數據時代下的企業人力資源績效管理工作來說，為了體現出最強的管理效能，促使大數據技術發揮出最強的積極價值，還需要重點從人力資源績效管理方法入手進行優化和創新，其中最為有效的創新管理方法有以下幾點：
（1）創新績效考評方法。以往企業在進行績效考評工作時，往往會采用行為導向或者是結果導向的方式進行，這些方式的應用雖然在一定程度上能夠發揮出考評的目的和效果，但是卻并非完善合理的。因此，大數據背景下的績效考評工作也就應該進行創新優化，采用綜合性的績效考評方法進行，比如合成考評法、評價中心法都是當前比較有效的一些測評手段，其全面性和可靠性是比較理想的。
（2）規范績效考評指標體系。對于績效考評工作的開展和實施來說，具體的指標體系同樣也是極為重要的一個方面，一個完善可行的指標體系才能夠最大程度上提升其考評合理性，這一點對于各項數據信息的收集和處理來說更是如此；
（3）合理應用360度考評方法。企業人力資源績效考核方法的創新還可以重點針對360度考評方法進行靈活運用，這也是當前比較有效地一種全視角考評方法，其對于企業人力資源的各個方面進行調查了解，并且從與企業人力資源相關的上下級、同事以及客戶等各個層面進行了解分析，如此也就能夠提升其測評全面性和系統性，這也是360度考評方法應用的重要價值所在。此外，基于這種績效考評方法的應用同樣也具備著較為突出的便捷性和同步性，其能夠有效借助于互聯網進行考評分析，進而也就能夠優化以往績效考核的工作難度，降低任務量。
3.優化企業人力資源管理各環節
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（1）交通調查和數據處理分析的應用。
大數據技術借助手機信令數據、GPS定位技術、3G通信技術、GIS地理信息系統技術、互聯網手機APP等多種數據采集手段相結合輔助入戶調查，擴大了調查范圍，將調查內容更精細化，數據分析更全面。
（2）改變傳統交通管理思路。
目前我國大部分城市的各種交通運輸體系管理主體不同，分管于主管部門，涉及部門多，呈條狀分割現象，且每個部門有獨立的信息管理系統，但這些信息數據只服務于本部門垂直業務，與其他相關運輸體系缺乏聯動互通，不便于綜合交通運輸體系的統一管理。大數據可以進行信息集成和組合，有助于建立綜合交通管理立體交通信息體系，通過信息集成，將不同區域、不同作業領域、不同體系、不同范圍的數據融合，構建綜合公共交通信息集成模式，發揮城市整體交通體系功能。
（3）大數據輔助交通規劃進行決策。
傳統的“四階段”交通規劃模型體系是在城市居民出行大調查的基礎上建立的，一般情況下5年進行一次調查，雖然是大調查，但是全民調查的抽樣率很低，大概在2%~5%，樣本取樣困難復雜，沒有代表性和時效性，影響了交通預測模型的精度，而大數據技術改變了交通規劃中面臨的時效性和取樣難的問題，利用手機、ipad等移動客戶端進行數據采集，可以獲取大樣本的居民出行數據，根據這些數據，可以很好的對目前城市交通需求現狀和未來的發展趨勢做出更精準的判斷。利用連續實時的大數據系統進行觀測分析，可以監測交通規劃方案的實施效果，從而將傳統的交通規劃模式，轉變為以實時調控和反饋控制為主線，以城市交通戰略調控為核心的新模式，通過對交通系統發展過程的調控，更好的促進促進城市交通的可持續發展。
（4）大數據提升交通預測的準確度。
傳統改善交通擁堵的思維模式已經收到土地資源的限制，不符合可持續發展的要求，且規劃階段的數據推算模式已經不符合當前交通形勢的發展，大數據信息統計全面且詳細具體，利用這些數據可以構建更加合適的交通預測模型，有效的預測未來交通需求，模擬交通運行狀態，檢驗交通技術方案可行性，大數據的快速處理信息的能力，能進行實時交通監控，有效的提高交通預測的水平。
2交通工程卓越人才培養新要求
交通工程專業雖然是從道路工程學科中衍生出來的一門年輕學科，但是涉及面廣，具有社會性和自然性倆大屬性，具有系統性和綜合性兩大特性，需要注意的是它的系統性。而智能交通是未來交通系統的發展方向，它集成運用整個地面交通管理系統，全方位，大范圍的實時準確高效的建立管理和運行綜合交通體系，而這種實時準確高效的綜合交通體系只能依靠大數據解決核心問題，隨著交通數據分析和信息服務業的發展，交通大數據分析人才市場空缺越來越大，傳統的交通工程專業培養的技術人才已經不滿通人才市場的需求，所以培養傳統交通工程專業技術人才的同時，更應注重智能交通數據分析師的培養。智能交通數據分析師需要同時具備交通工程專業理論、統計分析能力、計算機編程能力和可視化表達等多方面技能，不僅要求能進行數據分析，還要求能通過數據還原交通系統。河南城建學院交通工程專業從2013年開始計劃實施卓越工程教育，根據當前大數據背景下智能交通數據分析師需求和河南省卓越工程師人才培養方案的要求，河南城建學院交通工程本科專業培養方案正在進一步調整，目標以交通運輸領域行業需求為導向，以培養交通工程優秀后備工程師為目標，以校企合作單位為培養基地、以工程實際項目為載體、以“雙師型”隊伍為支撐，建立校企聯合培養人才的新機制；通過改革培養目標與培養要求，加強校內外師資隊伍建設、課程體系建設、實習基地建設、實驗室建設、實踐教學環節建設，為中原經濟區建設和三化協調發展助力。
（1）根據培養目標，改革人才培養方案。
培養過程實行“理論實踐理論實踐”交替進行的四階段培養模式，理論階段在學校進行，實踐階段在行業企業進行。通過行業企業深度參與培養過程，形成一整套以專業技能培養為主線，以強化工程實踐能力、工程設計能力和工程創新能力為核心，強能力、高素質、重應用為原則，知識、能力、素質協調發展的交通工程專業人才培養機制。實踐環節培養階段，行業企業主要開展實踐類課程的講授、課程設計，同時開展生產實習、畢業實習和畢業設計環節的指導工作。
（2）加強師資隊伍建設。
河南城建學院交通工程教研室現有教師11人，其中教授1名，副教授2名，博士兩名，碩士9人，教師的研究方向集中于交通規劃和城市道路設計兩個方向，不滿足當前教學需求，所以教學科研人才引進上，重點引進的方向是交通信息工程及控制、交通數據分析和系統分析等方面具有深入研究的人才。在引進人才的同時，加強現有師資隊伍工程實踐能力的鍛煉，每年至少安排1名教師深入企業，進行工程實踐鍛煉。
（3）課程體系的改進。
調整部分專業基礎課的上課思路，例如將基礎課程《交通調查與分析》與《系統分析》相融合，借鑒華南理工大學大數據交通實驗室的教學模式，介紹最新的數據采集方法和大數據分析技術。雖然學校的辦學條件和實驗室建設條件有限，但是接受先進前沿技術和知識的思路是無限的。
（4）實習基地建設。
與河南省21家企事業單位建立長期合作關系，制定校企聯合培養方案。并且與交通數據分析和智能交通相關企事業部門進行合作，建立實習基地，安排學生進行專業實習，積極參與企事業單位相關工程項目，在實踐中鍛煉城市交通問題的分析能力。
（5）實驗室建設。
現有的省級高校實驗教學師范中心交通工程實驗教學中心，目前擁有軟硬件設備1500余萬元，下設有城市交通研究中心。交通規劃與仿真實驗室擁有transcad、vissim、aimsun、cube、emme等相關軟件，200臺電腦，用于學生的上機實驗課和相關專業課程設計。現在學院正在積極與專業交通數據調查與分析公司合作，創辦聯合教學平臺。積極籌備大數據交通實驗室的建設，邀請北京晶眾智慧交通科技有限公司等交通大數據處理分析公司的技術人員來我校為學生做交通與大數據相關報告。
（6）實踐教學環節建設。
學生在本科階段，相關的某些課程設計和實習安排到企業單位進行鍛煉。例如，專業認識實習階段，組織學生到現場實習，培養學生理論聯系實際、實事求是、艱苦奮斗的良好作風。通過對實際交通系統的運行狀況調查，使學生明確本專業學習的目的與任務，為以后交通管理打下一個良好的基礎。生產實習階段，要求學生深入實踐單位參加生產活動，在實習中鍛煉和培養自己的動手能力、獨立分析問題能力和分析解決工程問題的能力，同時深刻體會到交通工程專業的工作特點，熟悉交通工程的各種技術和管理工作。畢業設計階段，結合交通大數據課題或實際交通問題進行命題，培養學生綜合運用交通工程專業知識、數據分析技能，進行獨立分析與解決實際交通問題的能力，為從事交通數據分析工作或研究提供基礎。
（7）科技創新。
以全國大學生交通科技大賽為重心，鼓勵學生參與實際交通大數據研發項目，開展交通科技文化節系列活動。培養本專業學生科學精神和科學素養、及團隊協作精神，促進學生開展學術活動，加強學生交通科技文化交流，促進交通科學和技術的發展，同時以該文化節系列活動為平臺，引領交通學院在學風建設和營造創新氛圍中發揮其重要作用。目前開展的活動主要有交通科技大賽、交通大智慧、交通知識競答活動、紙橋承重大賽、交通安全宣傳月活動、博士講堂等，通過這些活動，充分調動了學生的積極性，鍛煉了學生的團隊協作意識。
3結語
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關鍵詞：政府統計；抽樣調查；問題；改進措施
中圖分類號：C811 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2015）024-0000-01
在現代社會當中，隨著信息技術應用的進步，“大數據”已經成為社會發展的重要趨勢。在“大數據”環境下，政府統計的重要性日益突顯，提高政府統計工作準確性、可靠性勢在必行。抽樣調查作為一種有效的政府統計工作手段，充分認識到其存在的不足并糾正，提高抽樣調查工作水平，對我國政府統計工作發展和進步有著十分重要的意義。
一、我國政府統計抽樣調查存在的問題分析
（一）技術方面問題
抽樣調查是一個復雜的過程，包括許多環節，比如設計、數據處理等，這些環節都屬于技術層面內容，任何一個環節發生問題，都會給整個抽樣調查結果質量造成負面影響。抽樣調查技術方面問題具體有：
首先，抽樣設計環節問題。一是抽樣框編制存在不足，存在重復覆蓋或者覆蓋不全等問題，設計的抽樣框并不具有代表性，造成樣本老化，極大地降低了調查數據的可靠性和準確性；二是樣本隨機性無法實現，在抽樣過程中，受現實各種因素影響，樣本的隨機性會受到干擾，進而對調查結果可靠性帶來一定影響。
其次，數據處理環節問題。數據處理是一個十分重要的環節，主要包括權數確定和缺失數據處理兩個方面，存在的問題有：權數問題重視不足，缺乏合理的權數設計方法；對缺失數據的技術處理沒有形成有效規范和程序，影響調查結果的可靠性[1]。
第三，報告表達環節問題。在抽樣報告的表達當中，各項說明并不詳細，經常忽略一些內容，比如回答率情況、統計推斷精度、設計效應等，在一定程度上降低了調查報告的質量。
（二）體制方面問題
就我國政府統計抽樣調查體制現狀來看，主要存在兩方面問題，一是缺乏有效的統一協調，既有國家實行的，也有地方政府實行的，彼此之間沒有良好的溝通、協調，調查的項目無法滿足多層次推斷需求，在執行過程中，抽樣調查異化為全面調查，失去了其調查意義。
二是抽樣調查容易受到政府干擾，在基層統計部門執行抽樣調查過程中，地方政府為保證自身政績，會通過行政措施干預統計部門工作，迫使其弄虛作假，導致抽樣調查的數據真實性受到影響，降低抽樣調查的可靠性。
二、我國政府統計抽樣調查的改進措施分析
（一）完善抽樣調查的體制
首先，建立獨立自主的抽樣調查工作機制。在抽樣調查工作中，要保證基層統計部門的相對獨立性，提高其地位，改善工作環境，制定相應的制度來預防地方政府對基層統計部門的干預，保證抽樣調查的客觀、實際，從而確保統計工作的真實、有效，為經濟建設、社會發展提供良好服務。
其次，做好統計系統與其它部門間的協調。在抽樣調查工作中，要良好協調統計系統、政府其他部門的關系，保證統計口徑、方法等的統一，加強彼此之間的交流與溝通，避免發生口徑或數據不一致問題，提高抽樣調查的效率。
第三，協調統計系統內部上下級間的關系。在抽樣調查執行過程中，要做好統計系統內部上下級關系的協調，提高抽樣調查方案的可行性、科學性，減少基層統計部門的重復性工作，確保抽樣調查的本質不會變為全面調查[2]。
（二）改進抽樣調查的技術
首先，加強抽樣設計的完善。抽樣設計是抽樣調查工作開展的重要依據，在抽樣設計過程中，要根據調查對象、目標的差異，制定可行、全面的抽樣方案，同時，還要從可移植性方面來對抽樣方案進行改進設計。如果抽樣調查規模較大，需要注意樣本老化問題，及時調整輪換調查樣本，提高樣本可靠性，并在實施前進行全面、充分論證，為抽樣調查結果可靠奠定良好基礎。
其次，做好調查方法的改進。在抽樣調查方法上，要運用現代計算機技術，對傳統方法進行有效改進，保證調查樣本的隨機性，并借鑒國外面訪、電話調查的相關經驗，綜合各種調查方法的優點，有效避免單一調查方法的弊端，提高調查效率，保證調查結果的準確可靠。
第三，提高抽樣推斷的水平。推斷是抽樣調查工作的一個重要環節，是以調查結果為基礎，得到總體估計的過程，推斷水平高低會直接影響到總體估計結果的真實度。在抽樣推斷當中，需要充分做好缺失數據處理、樣本權數計算和目標量方差估計，最大程度的提高調查結果精度，并運用模型推斷的方法，結合調查設計效應經驗，得到最佳推斷結果，才能有效發揮抽樣調查的作用，提高政府統計工作的效果。
第四，加強數據質量的評估。調查數據的質量是政府統計可靠與否的關鍵性因素，加強數據質量的評估，提高數據質量水平，是保障政府統計的有效途徑。在數據質量評估當中，需要推進數據質量管理技術手段的改革，提高數據管理書評，建立完善、科學的數據質量管理體系，構建相應的數據質量評估指標體系，從而有效提升數據質量，為政府統計的準確可靠創造良好條件。
三、結語
綜述所述，政府統計是一項十分重要的工作，保證統計的可靠、準確有著重要意義。在政府統計工作當中，抽樣調查是一種主要的統計手段，提高抽樣調查水平是保障政府統計工作成效的重要途徑。在當前抽樣調查工作中，還存在種種不足，采取相應的措施進行改進，是政府統計工作應當重視的內容。
參考文獻：
[1]金勇進，戴明鋒.我國政府統計抽樣調查的回顧與思考[J].統計研究，2012，08：27-32.
篇6
閱讀以更立體的形式抵達更多想讀書的人
今天，我們時刻都在與閱讀相遇。上班路上拿起手機聽有聲書；城市深夜24小時書店燈光不滅；街頭轉角讀書沙龍分享心得；隨時隨地瀏覽各類閱讀軟件的好書推薦……
電子閱讀和紙質閱讀相互補充，讀書的人越來越多。第十四次全國國民閱讀調查顯示，2016年我國成年國民各媒介綜合閱讀率為79.9%，較2015年的79.6%略有提升，數字化閱讀方式的接觸率為68.2%，較2015年的64.0%上升4.2%。
今天，閱讀產業已不再是“作家寫作、出版社發行、受眾閱讀”的線性流程，同一部作品，往往會有計劃地先后推出文字、漫、有聲書等不同載體的版本。以閱文集團為例，其旗下囊括了QQ閱讀、起點中文網、創世中文網等品牌，擁有1 000萬部作品儲備、400萬名創作者，覆蓋200多種內容品類，圖書成為一種IP（知識產權）資源，產業鏈延伸至電影、電視等領域。
更多更立體的獲取知識的方式層出不窮。知乎書店運營負責人范超然說：“以知乎為例，用戶可以在‘知乎書店’閱讀一本關于古典音樂的電子書，也可以在知乎社區內搜索古典音樂方面的優質回答，還可以在‘知乎 Live’中聽到古典音樂從業者的分享。”
雖然整體閱讀率在不斷上升，但在國民對個人閱讀數量評價中，只有1.7%的人認為自己的閱讀數量很多，45.2%的人認為自己的閱讀數量很少或比較少。大眾對自身閱讀現狀的不滿，折射的正是對讀書和獲得知識層面更強烈的需求。
平臺將人工擇優選擇與大數據分析相結合
受眾渴望讀書，作為日常提供閱讀服務的平臺方和各類組織，如何為大眾篩選出值得推薦的好書？
底層數據是數字化平臺智能推薦精準與否的重要指標和基礎。最近，北京地鐵出現的以“閱讀的百萬個理由”為主題的廣告，就是掌閱開展的關于用戶為什么看書、喜歡看什么書的線上數據調查。
當當副總裁兼出版事業部總經理陳立均介紹：“比較典型的大數據統計方法是：Also buy（買了又買），Also view（看了又看），用戶買過和搜過的書都證明他對此類型的書是感興趣的。大數據會挖掘用戶的基本特點，同時包括用戶個人收藏夾里的書，后臺都會整合，獲得用戶興趣的標簽化需求，為用戶進行個性化精準推薦?！?/p>
而如果讀者喜歡讀某一領域的書，平臺持續推薦同一類型，就會導致讀者閱讀興趣狹窄。掌閱科技股份有限公司副總裁游亭介紹，“我們平臺以‘協同推薦’為主，基于幾千萬閱讀人群，我們會將跟你喜好差不多的用戶所讀的其他領域的書也推薦給你。我們認為有六七成閱讀相似性的讀者，閱讀領域是可以互通的?！?/p>
大數據的反饋和市場的收益是選擇推薦好書的維度，但并不是全部。
掌閱設置了“留存率”，游亭舉例，“一本經管類書籍有1 000個用戶，100個人購買，一本言情小說有10 000個用戶，500個人購買。雖然言情小說收益更大，但前者留存率更高，所以推薦準確度高的書依然被我們定義為好書。人工再加數據，兩者結合，我們才會決定什么是好書。”再如當當的“擇優推薦，暢銷跟進”原則，如果選擇童書，編輯必須自己通讀完，并且認為值得推薦給自己或者朋友的孩子。
除了線上的電商、客戶端、讀書微信公眾號，在線下，各類以讀書為主題的讀書會、文化沙龍也在為讀者選書。
一個話題、一本新書、兩個小時、兩三個嘉賓，思南讀書會進入了第三個年頭。讀書會策劃人、上海市作協創聯室副主任李偉長說：“我們選書標準就是是否具有我們眼中的文化價值，不管是否也有冷門的內容。比如學術大家劉曉峰老師在讀書會連講了兩場柏拉圖，一句句文本細讀哲學著作?！?/p>
在分享交流中放大閱讀價值、有效提高積極性
在互聯網時代，讀書和知識都在由私享轉變為共享?；ヂ摼W為閱讀注入了社交元素――分享、互動、傳播，在讀者與讀者、讀者與作者的交流互動中，閱讀的價值正在被放大。
經常在知乎上瀏覽信息的高璐，看到了這樣一場“知乎Live”活動：“每周讀一本好書?2017新年計劃”，主講人將帶領書友用43周的時間，讀完40本書。所謂“知乎Live”，是指知乎推出的一種實時語音問答產品。高璐覺得志趣相投的人聚在一起互相督促，可以有效地提高自己的閱讀積極性。
對于閱讀大部頭書籍，主講人在活動的第一期“閱讀的思想與方法”就做了說明。他指導參與者，要合理管理自己的精力，按照自己的精神狀態閱讀不同難度的書，保證一定的連續性。高璐說，“現在看書，會根據主講人傳授的經驗，制作思維導圖，按照自己的理解，把書籍的思維脈絡構建起來，記錄在電腦上?！备哞凑f，這種方法很管用，以前一些書看了就忘，現在看幾眼思維導圖，整本書的體系立刻就回到了腦海。
上海的顧先生是思南讀書會的成員，他認為“每次參加活動都是深入閱讀思考的過程”?！拔規е约簩σ槐緯睦斫鈪⒓幼x書會，又在讀書會上帶動我對書新的理解。名家導覽讓我了解到名家寫作過程中的心路歷程，了解到書背后的故事、書里段落獨特的構思、匠心獨具背后的想法等。比如金宇澄在讀書會上談他的《繁花》。這是一本滬語小說，我是上海人，看了小說后特別想了解作者的故事和想法，在思南讀書會上我了解到了，就能更理解作者的目的，加深對作品的理解?！?/p>
篇7
一、大數據背景下企業管理會計的發展機遇
(一)推動企業成本會計向預測會計轉變
傳統的企業成本計量都是以基本的產品數量為基礎進行分配，當生產不同產品、不同種類、不同規格的種類繁多產品時，這種傳統的成本分配方法就會出現分配比率不準確。作業成本法突破了傳統成本法的缺陷，以作業為核心，確認和計量耗用成本，將耗用的成本準確地計入作業，然后選擇成本動因，將所有作業成本分配給各類成本計算對象。而信息化手段的出現，使這種確認和計量更加準確和快捷。隨著智能化儀表和互聯網的快速興起，企業的成本控制及過程控制更加精細化，作業過程中的每一細節變化都會被儀器捕捉到，并被傳送到信息處理中心進行數據分析，確定成本動因，并進行準確分配。從而會計工作也從以往單純的核算工作向管理會計工作轉變，注重成本動因的分析，管理者通過對會計數據的分析，為企業的經營決策提供依據。
(二)為財務工作提供技術支持
大數據和網絡技術的應用，對于管理會計而言，能夠增強財務核算的真實性和準確性。有效提升財務信息的處理效率。大數據未應用以前，很多企業遇到過對收到的票據真實性、合法性不能做出準確判斷，有了大數據，企業可以利用大數據和網絡技術對其進行有效的判斷。同時，大數據在財務審計工作中提供技術支持，比如與航班信息、車輛信息、電信運營商等信息判斷財務信息的準確性。在大數據時代下，企業能夠通過信息系統更為便捷、準確的收集各種龐大的財務數據，通過企業信息管理系統進行分類整合，篩選出有用的財務數據，提高工作效率，使企業財務報告信息更準確，為企業管理、及時完善企業投資經營發展戰略保駕護航。
二、大數據背景下企業管理會計存在的問題
(一)數據信息的安全問題
大數據時代下，信息技術的發展給企業帶來了海量數據信息，使企業能更快的掌握客戶需求等信息而進行市場預測，進行生產運營，但隨之伴生的網絡病毒、木馬、黑客層出不窮，防不勝防，在全球信息化時代的今天，個人隱私泄露的情況層出不窮。比如，個人姓名、身份證號、電話、住址信息，這些信息一旦泄露，會給客戶正常生活造成困擾。大數據下的會計信息來源更加廣泛，通過計算機硬件、電子郵件、云存儲及社交網絡間進行存儲和傳遞，在此過程中易受到商業間諜和黑客的攻擊。企業的商業機密一旦被不法分子或商業對手所竊取，企業將遭受巨大損失甚至破產。因而，大數環境下如何提高企業會計信息的防護，預防商業機密外泄，是企業應該深入探討的問題。
(二)數據信息的技術分析能力問題
大數據背景下，企業將獲得大量可用財務信息，但是很多企業并不能充分的分析和利用這些信息。一方面，企業不僅在軟硬件設施跟不上，軟件技術運用上也沒有專業的IT人員。另一方面，龐大的數據中大多是非結構化數據。非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據，傳統的數據庫不論從描述能力還是數據管理方面都無法達到對非結構數據進行管理的要求。因此，如何建立非結構化數據管理平臺，培養引進“數字科學家”型的IT人才，提高信息技術分析能力，已成為大數據環境下噬待解決的問題。
(三)大數據在管理會計中的應用問題
盡管管理會計中應用大數據分析勢在必行，但是受傳統理念影響根深蒂固，不相信大數據分析的大有人在。據調查，有三分之一的企業高層管理者不相信得到的數據信息來做出決策，他們更相信自己的經驗判斷。另外，企業要將大數據應用于管理會計工作當中，在實施之前都會估算此項目的投資回報率。此項技術的投入運用，需要投入大量的設備、資金及懂大數據的相關技術人才，而在項目結束前投資回報是很難得到的，致使前期投入與產出不成正比。企業在管理活動中應該充分意識到，利用大數據的資源，將是管理會計由核算型會計轉向管理型戰略型會計的關鍵密鑰。
三、大數據背景下企業管理會計的發展策略
(一)加強大數據信息安全防范
毋容置疑，無論任何時期，會計信息的保密與安全一直是會計工作的一項重要工作，大數據時代云數據、云計算等現代科技的運用，會計信息安全對企業有著更關鍵性的作用，要利用大數據開展會計管理工作，對信息和隱私的安全防護有著極高的要求，所以要求企業關注其所搜集的信息中有關客戶的隱私部分的安全防護。首先，在采購相關技術應用產品時，選擇知名度高、信譽良好的運營商進行合作，并與之簽訂保密協議確保信息不會從運營商處泄露；其次，在實際運用相關軟件時設定權限，各個環節密鑰由專人分開管理使用；再有針對網絡病毒、黑客等網絡因素，重要核心數據軟件實行專機運行，并研究大數據安全防護體系，搭建安全維護平臺；最后，從國家管理機構來看，應出臺針對性的法律法規，對那些竊取他人數據信息的人員進行嚴懲。
(二)提高大數據會計信息分析能力
隨著計算機、互聯網和數字媒體等的進一步普及，以文本、圖形、圖像、音頻、視頻等非結構化數據為主的信息急劇增加，面對如此巨大的信息海洋，特別是非結構化數據信息，如何采集、查詢、存儲、分析、挖掘和利用這些海量信息資源就顯得尤為關鍵。大數據環境下，會計信息多樣、海量、形形，如何對這些數據進行及時快速地分析和處理，高速運轉的云數據下，信息不斷進行更迭，要求信息處理人員及時匯總分析。要更好地利用大數據技術開展會計管理工作，還要構建基于云計算的會計信息平臺，企業加強信息平臺建設成本投入，對非結構化數據進行分析整理，使之轉變成為有效的會計數據而為企業會計管理服務。
(三)提升會計人員會計管理水平
大數據與會計管理理論有機結合在我國管理會計中的應用還不深入，但隨著信息技術水平的不斷發展，這將是未來的發展趨勢。傳統的會計工作是會計信息的記錄和核算，新形式下，原始的記錄工作由電腦代替，財會人員的工作重點向管理會計和數據分析與預測轉變。要求會計人員不僅要有專業的會計知識水平，還要具有對數據的分析與運用能力的復合型人才。建立健全管理會計人才培養機制，讓財務人員打破傳統的會計工作理念，從思想上作風上向管理會計轉變。引進來，走出去，建立獎勵機制，吸引外部高端管理會計人才；會計人員走出去，豐富專業財務知識水平，提高理論知識與實踐分析水平，主動了解世界會計發展動態，提升管理會計水平，跟上大數據環境下會計工作的腳步。
四、結語
管理會計作為會計工作的重要組成部分，通過與大數據有效結合運用，對提高信息處理速度，促進財務信息共享，進一步夯實財務基礎工作，為企業管理層“獻計獻策”等方面有重要作用。企業應抓住這一契機，把握大數據帶來的機遇，與時俱進，為企業發展在新形式下更進一步。
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篇8
全球已經進入了移動互聯網大數據的時代，各種數字設備融入人們的生活。網民使用數字產品連接網絡，都需要通過交互界面與數字產品進行交流，雖然這些產品在設計時使用了一定交互設計方法，但產品成形后并沒有有效的方法來評估，更是很難定位產品存在的不足。本文針對用戶意圖進行產品交互設計評估，回歸用戶需求層次，評估數字產品與用戶的交互效率與用戶對數字產品的滿意度，幫助發現產品得重要改進點。
【關鍵詞】意圖 交互設計 評估
1 研究背景
全球已經進入了移動互聯網大數據的時代，新計算機概念已經從個人臺式計算機、個人筆記本計算機、商業計算機，延伸至掌上智能計算機、智能穿戴設備等各種形態，各種數字設備融入人們的生活。根據中國互聯網信息中心的《中國互聯網發展狀況統計報告》，截止2014年12月，我國網民規模達到了6.49億人。網民使用數字產品連接網絡都需要通過交互界面與數字產品進行交流，在交互界面的幫助下完成使用數字產品的任務。
國內已經出現了一批在交互設計上獲得成功的數字產品，但是整體水還是落后于發達國家。目前數字產品呈現出的友好與蓬勃生機仍不能很好滿足用戶的期待，用戶在使用數字產品時還不能將其視為助手或搭檔，缺乏交流和協調。經研究，雖然這些產品在設計時使用了一定交互設計方法，但產品成形后并沒有有效的方法來評估，更是很難定位產品存在的不足。
2 用戶意圖層次研究
2.1 用戶的需求層次
1943年，心理學家亞伯林罕?馬斯洛提出需求層次理論，該理論緊扣人性，把需求分為五個層次（如圖1-1）。在不同的時期，人類針對不同的外部因素表現出來的需求的迫切程度不同，這不同的迫切程度成為了人采取相應行動的原因和動力，而人的滿足也從表象的需求滿足逐漸向內在的需求滿足進行轉化，且滿足必須是從低層次逐層向高層次單向的傳遞。
2.2 用戶意圖與需求
意圖一詞在漢語中的意思是希望達到某種目的的打算。它通常以僅僅是設想而未付諸行動的企圖、愿望、幻想、理想等方式存在。意圖作為動機是推動人去行動的現實力量。這個詞中蘊含目的和期望兩方面的內容，用戶意圖既是在用戶達成目的的過程中追求內在的需求得到滿足。
在前人的基礎上，本研究將用戶意圖分為表層意圖、中間層意圖、潛層意圖三個層次。根據用戶的意圖在用戶數據調查和分析時得出的難易程度和當該層次意圖被滿足時可提升的用戶的滿意度來劃分。
表層意圖能夠在用戶問卷調查和觀察訪談法中較容易地獲得。當用戶的表層意圖被滿足時，用戶會認為這是一款可以使用的產品；中間層意圖未必能從用戶資料上直接得到，通過分析方法從大數據中獲取，并通過任務分析進行確認。當中間層意圖被滿足時，用戶會認為這是一款順手的產品；潛層意圖是用戶通常不能直接表達或由于對行業不了解而表述不清的意圖。但是這個層次的意圖與用戶的極大滿足感有著微妙的聯系，當產品滿足用戶該層次意圖時，用戶會得到驚喜感，從而給予產品很高的評價。
本研究發現，用戶在使用數字產品過程中滿足感的產生和人的需求被滿足的過程是基本一致。用戶意圖被滿足的過程符合馬斯洛的規律（如圖1-2）。用戶意圖的滿足雖然也是自下而上的，但其層次關系實為由表及里的。
3 基于用戶意圖的設計評估原則
評估的過程不僅是設計方法的逆過程，本研究基于用戶意圖對應的交互設計評估原則依照需求被滿足的層次順序，由表及里逐層深入，并且定位問題所在層次，引導開發者更高效的改進。
3.1 基于表層意圖的評估
針對數字產品是否可靠可用，提供的信息是否可理解。重點針對以下問題進行評估。
（1）是否具有基本條件就能使用。
（2）是否具有簡明、友好的布局。
（3）是否可以實現應有的功能。
（4）是否具有交互一致性。
（5）是否使用容易理解的描述。
（6）是否可長時間使用。
（7）是否能從問題中恢復。
3.2 基于中間層意圖的評估
本層次的評估主要針對數字產品是否可以方便快捷的運行，并且在使用過程中有沒有令用戶感覺受挫的行為，提供的反饋是否可理解。重點針對以下問題進行評估：是否提供用戶快捷方便的使用方式；是否能引導用戶順利完成任務；是否具有及時的響應；是否可快速處理用戶操作；是否便于用戶掃描和識別；是否粗魯打斷用戶；是否讓用戶避免受挫折；是否尊重用戶權力；是否給用戶信任感；是否能在出錯時博得用戶理解。
3.3 基于潛層意圖的評估
本層次的評估主要針對數字產品是否具有自身的行為表現，是否可以站在用戶的角度思考任務問題，在使用過程中可不可以為用戶制造樂趣。重點針對以下問題進行評估：是否主動為用戶減輕負擔；是否能提供額外的驚喜或獎勵；是否具有美感；是否具有吸引力；是否展現智能；是否為用戶定義合適的目標；是否為用戶提供良好的學習成長途徑。
針對滿足用戶意圖的三個層次要求給出啟發式交互設計評估的24條原則。第二部分選取生三個活中較容易接觸到的大眾化數字產品，分別是網站、電腦軟件、手機應用。利用第一部分的評估原則對其進行交互設計評估，檢驗評估原則是否能較準確地反應三個數字產品在交互設計中的問題。
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篇9
關鍵詞：高職數學；數據分析觀念；培養
數學教育一直是眾多學科中的重要內容，在高職數學的教學中，數據分析觀念的培養工作是一個復雜的過程，需要一個長期的積累和培養。首先得讓學生了解到數據分析的意義，讓學生對高職數學中的數據分析產生興趣，通過生活中的一些問題做個數據調查分析，體現數據分析的過程，以便為學生養成數據分析觀念而打下基礎。通過對高職數學中數據分析觀念培養的研究，提出有效的措施，將數據觀念培養的措施運用推廣到更多的領域中。
1 背景分析
如今信息技術在飛速的發展，人們面臨的機遇和挑戰也越來越多，經常是有很多不確定情境中要根據大量的數據，來做出正確的判斷，這是每個人都應該有的最基本的認知。數據分析則是通過數據的收集、整理和分析，來為后面的決策提供依據。所以在2011年的《數學課程標準》中就有明確提出將學生的數據分析觀念作為數學課程教學的重要目標之一。要讓學生在遇到問題時，可以通過數據分析的方法來獲得信息。
2 數據分析觀念培養的內涵
數據分析觀念的主要是指利用數據調查的方法對一些問題進行分析研究，從而得出相關的結論，幫助問題的解決。數據分析觀念的培養有助于生活中很多問題的解決，有些企業在進行投資執行，都需要經過一定的數據分析之后再做決定。數據分析中一個很重要的內容就是分析方法，面對同一組數據，因為分析方法的不同，所得出的結論也存在著差異，根據自己需要研究的問題方向，選擇合適的方法最為重要。數據分析觀念的建立中，一些重要的因素有很多，了解數據分析觀念的內涵也是非常重要的，其中建立數據相關意識是最基本的內容。數據相關意識指的就是數據的收集和對數據的處理，在解決問題之前，首先需要相關的有效數據才能進行分析。其次就是分析方法的選擇，分析數據的方法有很多，根據自身的問題選擇合適的方法很重要，方法確定了對結果是存在一定影響的。最后就是需要理解數據分析結論的隨機性，通過數據分析得出來的結論只能說是具有較高的概率，但是不是百分之百的確定性。了解數據分析的內涵之后對于數據分析觀念的建立更是事半功倍。
3 有效提高高職數學數學分析觀念的方法
3.1創造有效的情景，讓學生了解數據
每個學生的認知規律和心理特征都會有一定的差異，所以在創造出各種類型的數據分析模式，現實的、活潑生動的、多彩的或者是有挑戰性的數據分析活動。通過活動可以最大限度的豐富學生對數據的認識，學生也會因為了解到數據內部富含的信息，更加的喜歡數據，感受到數據的積極意義，學生在遇到問題時會自覺主動的收集數據。比如說，可以在教學過程中，讓學生統計班級同學的生日、身高；統計住家附近的商店某個商品的銷售情況；統計某個時間段十字路口車輛和行人的情況，這些東西和學生的生活息息相關，也更容易吸引學生的興趣，學生會積極的從各個方面開展統計工作，然后對數據進行收集、整理、分析，培養學生數據分析的能力，更深入的去了解人和物，體會到統計的獨特的魅力所在
3.2明_背景，合理選擇分析方法
生活中有很多的事情都是需要通過數據分析獲得的數據才能做出某種決策的。比如說，在新生入學之后，就要統一著裝，設計校服，這時就要對學生的身高做出統計。數據調查匯總之后，我們就要根據這些數據提取出有效的信息呢。分析的方法是多樣性的，如何從中選擇出合適的方法，就要充分的了解到問題產生的背景和需要解讀的信息，一起融進數據分析中。有些學生可能會最先關注這些數據中的最小值和最大值是多少，當找到了這兩個數值之后，整個區間也就明確出來了，然后學生就會采用按段分組的方式對這些數據進行合理分組，分析出每個身高段的人數，也能夠發現在那個身高段中人數是最多的，中等水平學生的身高又是多少，平均身高也能相應計算出來，另外還可以將自己的身高和其他人的身高做一個有效的對比，發現自己所處的位置。很多信息都是可以通過數據的整合分析出來的，學生通過不同的方法去分析同樣的數據，對數據的理解也會不一樣，從多個角度對數據進行解讀，數據中蘊藏的信息也能夠更直觀的挖掘出來。
3.3讓學生積極參與到統計活動中來
單純的依靠邏輯思維是無法獲得經驗知識的現實世界的知識都是通過不斷實踐而獲得的。人們觀念的建立是通過親身的經歷獲知的。要讓學生建立完善統計觀念，行之有效的方法其實應該是讓他們積極的參與統計活動的所有過程，其中包括：研究調查、數據收集、數據整理、數據分析、信息獲取、決策制定、互相交流、評價和改進。比如說高職學校在迎新晚會上采購什么水果，這種問題在學生的活動中肯定會遇到的，他們在解決問題的過程中，肯定會思考如下幾個問題：班上的其他學生會喜歡什么樣的水果，學生喜歡水果的人數，然后將這些數據進行整理、分析幫助學生做出很好的決策，這樣采購回來的水果才會獲得班上其他學生的喜歡，也能更好的讓班干部融入到學生中，下次工作的開展才能更好的推動。這樣，當學生經歷了數據的收集、整理、分析和決策時，學生才會明白問題的解決不是單純的依靠某個人，而是需要依靠數據，這樣問題的解決才會更加的有理有據，才會更為其他人所接受。
3.4有效的和其他領域相結合
在高職數學教學過程中，有很多知識都是可以培養學生數據分析的好的媒介。在教學中，教師要高校的利用這些內容，不斷的應用和強化數據統計分析的方法，增強學生數據分析的能力。在某些教學中，教師可以通過知識獲取額過程來強化學生數據分析的意識，引導學生去思考。可能同一個問題，不同的學生會得出不同的數據，為什么會有這樣的差異，可能是因為測量造成的誤差，也有可能是其他的原因，這些都會事件發生的隨機性。所以教師在進行教學的過程中，不要局限在某個方面，要讓學生培養發散性思維，從各個方面對數據進行分析，發現其中的規律，這樣數學的教學工作才會取得成績。
3.5積極開展實踐活動，讓學生形成策略
高職數學中數據分析觀念的培養工作不能只依靠課堂上的一些內容。教科書上的一些材料背景應用起來還是有限的，對于學生來說缺乏了形象性，積極地開展實踐活動，將課外的活動與課堂的學習結合起來，不僅可以激發學生學習的興趣，還能夠培養學生自主學習的能力。我們都知道，知識都是來源于生活的，培養學生注意觀察生活中數據分析的內容，借用一些外界的力量了解數據分析。例如可以從報紙、新聞、雜志、廣播和互聯網等途徑查看到很多方面的數據，老師可以選擇其中的一些內容，發起學生內部活動，將生活中一些實例的數據分享給學生們。學生們利用自己學習的數據分析知識，對老師提供的這些數據進行分析研究，都是自己的一些結論，或者是提出一些問題，這樣有助于讓學生體會到數據在生活中的廣泛運用，同時也有助于學生利用數據分析的角度去思考問題，幫助他們建立數據分析觀念。通過這樣開展實踐活動，為學生提供思考的平臺，讓他們親身經歷數據分析研究問題的整個過程，發現其中的樂趣，使得他們擁有解決問題的策略。
3.6引а生重視數據隨機性，幫助學生全面認識數據
在培養學生數據觀念的過程中，需要讓學生對數據的特性有個全面的了解。數據的產生存在著一定的隨機性，需要讓學生體會到這個數據的隨機性，老師可以通過實例的方式讓學生參與到數據的產生中來。針對某一個時間段，學校門口的人流量進行統計，老師在這個過程中可以知道學生采用合理的方法進行統計，并且注意讓學生思考數據產生的有效性，讓學生在親身記錄的過程中尋找到一定的規律，幫助學生理解數據隨機性的含義。這有助于學生對數據知識的全面認識。
4 結束語
通過上述的研究分析我們了解到，數據分析觀念的培養對高職數學的學習具有重要的意義。高職數學本身所涉及的內容就比較復雜，需要具有一定的思維能力才能夠吸收，數據分析觀念的培養對學生思維能力的培養具有促進作用，同時對其他課程的學習也具有帶動作用。通過一定的措施培養學生們的數據分析觀念，這樣他們在面對數據分析時就不會再是覺得煩惱而是覺得很親切，主動的去研究分析數據，對學生學習能力的提高具有積極的作用。
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篇10
統計數據是統計工作的核心，是進行統計研究和分析的基礎。我們如何得到統計數據，通過有計劃有組織地、科學地搜集統計資料，也就是統計調查。統計調查的組織方式有統計報表、普查、重點調查、典型調查和抽樣調查。各種調查方式各有其特點，又各有其適用條件。傳統的統計調查方法是以全面調查為主，非全面調查為輔，統計數據上報方式以統計報表為主，其他方式為輔。是適應高度集中計劃經濟體制和分級管理的要求。各級統計力量與統計任務的矛盾越發突出，即使近年來統計網絡化、自動化水平不斷提高，但信息的及時性、準確性仍受到不同程度的影響。而且，入世以后，的公司、企業將更多地進入中國市場，他們不會理解，也不會去應付按月、季、年填報的統計報表，因為這與國際慣例不一樣。統計部門再以全面報表作為信息的主渠道，已不適應新的市場經濟的發展。為了適應社會主義市場經濟發展的需要，1994年國務院下發（國發〔1994〕42號）文件——《國務院批轉國家統計局關于建立國家普查制度改革統計調查體系請示的通知》，明確提出以周期性普查為基礎，以經常性抽樣調查為主體，以必要的統計報表、重點調查、綜合分析為補充的統計調查體系的改革模式，并將其納入國家《統計法》。抽樣調查在統計調查體系中的地位突顯出來。
二、抽樣調查是最完善、最有科學根據的非全面調查方法。
抽樣調查是一種專門組織的非全面調查。它是按照隨機原則，在總體中抽取一部分單位進行觀察，借以推算總體指標數值的一種調查方式。抽樣調查及其推斷分析方法不同于其他調查的方法。首先它選取單位的時候，是按隨機原則抽取調查單位，抽取的組織方式和方法又有多種如重復抽樣和不重復抽樣，簡單隨機抽樣、整群抽樣、機械抽樣、類型抽樣和多階段抽樣等。其次，抽樣推斷是建立在概率論的大數定律和中心極限定理基礎上的科學推斷方法。
抽樣調查具有廣泛的適用性。從原則上講，取得大量現象的數量方面的資料，在許多場合都可以運用抽樣推斷的方法取得；在某些場合，甚至還必須應用抽樣推斷的方法取得；概括起來有以下幾方面：1、對不可能進行全面調查的現象總體，必須應用抽樣推斷的方法。對于無限總體的調查是不可能進行全面調查的。也不可能對具有破壞性的產品質量檢查和檢驗等進行全面調查。只能使用抽樣推斷的方法。2、有些總體可以進行全面調查，但實際上不必要進行全面調查。例如，中國是世界人口最多的國家，人口統計數據是反映中國基本國情制定政策的重要依據。從建國以來我國進行過五次大型的人口普查，掌握了大量的人口數據。但是，人口是不斷發展變化的，人口的變動情況不可能，也不必要進行全面調查。3、抽樣推斷的方法，可以用于工業生產過程中的質量的監控。抽樣推斷不僅廣泛用于生產結果的推算和估計，而且應用于對工業產品在生產過程中進行監控，經常監督和檢查生產過程是否存在某些偏差，及時提供相關信息，以便于分析原因，采取措施，進行有效的預防。4、利用抽樣推斷方法，可以對于某種總體的假設進行檢驗，來判斷這種假設的真偽，以決定取舍。5、抽樣推斷得到的資料，可以補充全面調查所得到資料的不足，從而對全面調查的質量進行檢查和修正。6、抽樣調查還適用于這樣的場合，調查對象總體中包括的單位很多，而且缺少原始記錄可供參考。這樣的場合很難進行全面調查。如果需要了解情況，取得全面資料，那就必須依靠抽樣調查。
三、抽樣調查在統計實踐中存在的問題和對策
如今書刊和報紙上，經常有抽樣調查分析報告及相關的文章，但絕大多數沒有說明進行的是什么性質的抽樣調查。是概率抽樣還是非概率抽樣？因為兩種抽樣的樣本的代表性和適用條件是不同的。理論上非概率抽樣是我們對研究的問題掌握的不夠充分或問題本身比較特殊，很少有人涉及時運用。它不是按照同等機會原則抽取樣本，而是根據人們的主觀經驗或其他條件來抽取樣本，樣本的代表性小，抽樣誤差比較大且無法估計。概率抽樣要求把人為的主觀因素全排除在外，使抽樣過程客觀而自然，讓樣本趨近于總體。要力求客觀決定，概率抽樣就要有一套嚴密思索和符合數理原則的程序。否則就會在實踐中產生一些非概率抽樣。
