刘攀

摘要：在人们的生活中，统计分析的应用遍布很广，大到大数据的收集与整理，小到小摊小贩的日常应用，统计分析之所以能延续至今，皆离不开统计分析学的特性。人们能根据其特性条件很快筛选进行精准查找获得所需的数据。本文将针对统计分析在实际应用中的特性及为社会提供的科学价值进行研究。

关键词：统计分析;应用方法;数据

一、传统分析的概念

传统分析中，人类以对客观事物的定量关系及其特征作为主要研究对象，主要表现于：数据收集、整理、分析、利用科学依据进行论证及评估。该传统分析对改善工作具有及时性效果。研究讨论时，人类可以针对该事物的定量、速度、范围等数据之间的关系，依据数据的完整性和准确性，重点推断出事物与发展现象直接的规律，让其成为精准预测事物的，具有科学依据的数据参考。在传统分析工作的基础上，人类可以建立数字模型的统计框架，利用数字方式为收集的数据进行科学分析与验证，依据得到正确结论。整个分析工作中，除了要确保统计数据和参考资料的完整性、精確性，还可以用数理统计的传统分析方式确保其真实性，这种方法研究有助于发挥出它的监督、信息和辅导的作用特征。

二、传统分析的原则以及特点

（一）传统分析的原则

传统分析是在一定的选题下所进行的一项研究活动，主要流程为：通过对该选题下的事物进行全方面的观察和记录、总结，制定分析步骤，收集整理数据及得到科学论证。这是经过统计收集、调查和管理的一种重要工作，该工作在对该事物的研究基础上，通过分析，使其对该事物的研究上有了进一步的认识。因此，系统完善的科学数据是传统分析的主要依据。

（二）传统分析的特点

传统分析是一项具有科学论证与验证，较为客观性的研究活动，针对于该选题下的研究对象，在通过该事物的基础认识上，经过定量研究，大到对该事物本质和规律性的认识，特点表现如下：

第一、数据性

用数据说话是统计分析研究活动的有利科学依据，验证过程中，针对该选题下的研究对象而言，实时记录其发展变化、变化规律及该研究对象由量变到质变的过程;传统的数据应该用来形成意见和引导意见，而不是出于数据的空洞争议;将数据和实际情况联系起来，能让人很直观的看到传统分析方法的数据存在性。

第二、质与量的统计分析结合体

虽然统计分析的主要依据是靠数据说话的，但是统计分析的研究对象偏向于社会经济现象。社会经济是质和量的结合体，质是量的基础源，而量决定了质的存在空间，两者相辅相成。研究过程中，在观测事物的本质规律时，还要对其进行定量分析的观测与研究规律。针对质与量相结合的统计分析，人们可以对该事物的本质进行全面的规律性认识，进而看出经济现象的本质。传统分析中，有了质和量相结合的研究分析验证后，科学论证性与可操作性大大提升。

第三、特殊性

统计分析法是一种以总体现象的数量关系为研究对象的分析方式。实际应用中，传统分析法被划分成两类统计分析方式，即实证法和数学法。其中实证方法相对简单，是指一些与数学基础知识和人们实际经验有关的方法。数学课后又称数理统计方法、高等数学理论知识和概率论为基础的客观现象研究方法。这种方法可以通过现象的偶然变化来预测现象的规律性。

第四、研究对象具有综合性

统计分析的研究对象是社会经济现象的总体数量，大数量的研究其综合数量的发展变化及规律性，是为了减少以偏概全的但一面研究知识，从而体现出对该现象的全面认识与科学客观性。

第五、时效性和针对性

该统计分析由于是针对总数量的研究方式，同时还具备了时效性和针对性，及时效性的短、新、快特点，针对性的精、准、真特点。

三、统计分析应用的实际效用

针对统计分析不脱离群体，甚至以群体作为研究对象的这一观点，统计分析的实际应用在人们的生活范围中也是必不可少的。例如，国家统计局的人口调查、健康指数调查、国民生产总值等，最常用的统计方法就是统计分析法;国家教育的教学研究中学习成绩、班级名次、省内排行等，都需要用到统计分析法。实例太多，就不一一举例了。对于传统分析学为什么能在国民经济中沿用至今，主要原因是该统计分析方式能有效提升策略的科学及对数据收集的精准性。要想得到或制定具有真实性、准确性和及时性的数据分析的统计报告时，方案如下：

（一）针对性定位

在制定设计方案前，我们要明白传统分析是由逻辑思维方法和数量关系分析方法所组成的，两种方法密不可分，必须一起应用。其中，逻辑思维法是辩证唯物主义认识论的方法，逻辑思维法认识论的前身指导者是马克思主义哲学。唯物辩证法是透过对事物的所有变化，看出事物的本质。该认识论以马克哲学为指路明灯，坚持辩证和发展的观点，从事物的应变中观察问题，以事物相互掣肘的现象中分析问题，这对统计分析具有重要的指导意义。而数量关系分析法是运用统计学的论证方式用数量的研究结果，揭示社会经济现象的规模、水平、结构比例、事物之间的联系。制作统计报告时，我们要明确选题下的研究对象是什么，以及怎样对该对象进行研究与实验，从而得出结果等。

（二）明确统计应用目的

在对该研究对象进行统计分析时，我们要清楚为什么要对该物体进行研究，研究过程中又要解决怎样的问题，该项研究的社会经济意义又是什么？

（三）收集数据的方法

收集数据的方式多种多样，统计数据收集的种类就有直接数据和间接数据两种。其中包括了普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查五种统计调查的方式来进行数据的真实性，因此统计数据的收集方法有二：观察实验法、询问调查法。

（四）数据分析的指标以及标准

在数据分析中，由于某些数量化的总量除不尽该统计分析要求的个量的现象出现，为了解决该现象问题，与数据分析相关的专业术语就这样出世了。该数据分析的指标包括：平均数、绝对数和相对数、百分比与百分点、频数与频率、比例与比率、倍数与番数、同比与环比、基线与峰值及极值分析、增量与减速;而标准则是通过这9个指标检测和推论，该数据进行一定标准条件的整理，即数据标准化处理。为了消除指标总量与单量之间的均值影响，通过数据分析中指标的9个总量与量单位的评价综合，将其进行标准化划分的处理工作。

（五）常用數据分析方法和模型

生活中，常用的数据分析模型多种多样，其中AARRR模型和漏斗模型较为简易，内容变现如下：

第一、AARRR模型：获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取收入、病毒式传播

第二、漏斗模型

趋势：从时间进度上分析其中一项流程或步骤是否需要优化的效果监测。

比较：比较同类产品或服务的购买或流程效益，发现自己产品或服务应用中存在的漏洞。

细分：利用统计分析学中的数据分析，细分产品种类的售卖情况或客户标准的划分，发现高销量产品或优质量客户，该分析的主要作用是用于分析广告推广的效果和ROI。

数据分析中最常见的方法有：分类分析数据、对比分析数据分析、相关分析数据、综合分析数据等方法。其中，分类分析是将一些没有被分类的有物质和非物质事物，经过数据分析的指标标准进行归纳整理、排列，该方法能让找物料的人根据所分类的类名称快速找到该物料;对比分析数据则是将两个相辅相成的数据进行比较，从数量和单个量上发现差异，在通过数据标准化处理进行合理规划，使其协调;相关分析数据在数据分析法中较为常见，该分析是指探究变量之间所存在的关系的一种分析方法，而自变量和因变量是该分析的主要分类，一类是了解自变量和因变量的关系，另一种就不分因果关系，只研究其变量之间是否存在关联问题。综合分析数据分析法，即层次分析法，它是一种结合多目标和方案的整合方法，里面的数据资源较多，综合性强，有因为其在处理复杂的整合问题上具有实用性和有效性的特质，因此在世界范围中被广泛应用。

四、结语

综上所述，统计分析学在各行各业都有着揭示产品或服务在社会经济现象的结果，在该统计分析的主要特点下，根据分析过程中出现的各项完整、精确、真实的问题隐患进行一站式解决，大大提高了该研究对象的工作效率。

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