1.1系统设计
根据某省电力公司的具体情况，本文所设计的电力行业统计分析系统的总体架构分为数据源、数据仓库架构、数据访问架构以及元数据管理等。
1.2ETL设计
用OWB（OracleWarehouseBuilder）工具对ETL进行实现，其任务为侦测ETL事件，以便启动处理过程，同时跟踪ETL处理日志。ETL的处理过程如下：通过Excel导入管理工具或者OWB将数据源的数据抽取、转换、加载到ODS层的数据缓冲区的增量数据库中；将ODS层的数据缓冲区的增量库的数据抽取、转换、加载到ODS层的数据缓冲区的历史库；将ODS层的数据缓冲区的历史库的数据抽取、转换、加载到ODS层的统一视图信息区的增量库；将ODS层的统一视图信息区的增量库的数据抽取、转换、加载到ODS层的统一视图信息区的全量库；将ODS层的统一视图信息区的全量库的数据抽取、转换、加载到ODS层的对外数据服务接口区；将ODS层的统一视图信息区的全量库的数据抽取、转换、加载到DW（数据仓库）层。
1.3系统数据结构设计
1.3.1ODS设计
存放经过清洗、转换、标准化以后的数据，并对外提供数据服务。为企业提供统一的数据视图，满足业务部门实时获取数据和业务部门间对企业级的数据共享的需求。因此将ODS设计划分为两大部分：数据区、服务区。并按主题进行组织、近实时的集成数据存储，以便最终用户能够快速查询近期细节生产数据。
1.3.2DW（数据仓库）设计
数据仓库模型分为两个区域：核心数据区（企业核心数据历史细节区域）和轻度汇总数据区。核心数据区的数据模型设计依据企业数据模型进行设计，但是每个实体都要加上相应的时间戳。核心数据区的模型相对稳定。轻度汇总数据区的模型设计依赖于分析需求。数据仓库模型是符合3NF的带有时间戳的关系模型。具体操作时应对数据仓库需求进行分解，按业务主题进行组织，将业务主题相关的数据组织成主题域，并对各指标进行分析。
1.3.3DM（数据集市）设计
数据集市的数据分为两类：一类是基于数据仓库的细节数据或轻度汇总数据进行的统计分析，另外一类数据是基于统计分析进一步分析挖掘的数据。数据集市的建模方法是通过调研企业经营的战略目标、综合查询分析系统、同业对标系统、业务管理目标、业务报表等，对这些资料进行分析。根据一体化平台关于分析主题进行细化，构建统一的核心数据集市模型。数据集市模型采用星形模型建模。
1.4元数据管理设计
元数据存储在专用的数据库中。有一类独立于其它工具，被称为元数据知识库（MetadataRepository）的工具，它们为元数据提供一个集中的存储空间。本设计中采用基于OracleOWB（OracleWarehouseBuilder）的元数据管理方案，各个工具集中通过OWB进行管理其中，元数据管理流程主要包括：元数据获取流程（手动和自动）、元数据访问权限管理流程以及元数据流程。元数据知识库通过元数据获取流程，来整合多个源（工具、数据库和流程）中的不同元数据。通过元数据获取流程，将元数据存入知识库中后，为了有效的维护和管理元数据，保持其对于整个数据仓库系统的有效性、准确性和及时性，还需要完成许多管控工作。元数据的方式有很多种：包括从属关系图（dependencydiagrams），数据沿袭表（datalineage），影响分析（impactanalysis），高级搜索，柔性报表，元数据术语表等。在实际工作中，应该有一套具体的流程来使用这些元数据方式，使得用户的查询请求能得到及时有效的反馈。
2系统的实现
【摘 要】统计分析对决策具有重要作用，它指导决策者做出最佳决策并坚定行动。统计分析离不开数据，数据越多，分析的结果越准确。统计思维是当今社会人的必不可少的能力，对于炒股、买房或买车这样的民生大事，以及企业战略制定、政府重大决策，都能派上大用场。
【关键词】统计分析；决策；作用
一百多年前起源于流行病W的统计技术，迅速应用到经济和经营领域，对政府、机构和工商企业的科学决策，起到了革命性的推动作用。
那么，数据和统计分析究竟有什么价值呢？做出最佳判断的思考方式。统计分析的结果，只是指导你做出最佳决策并坚定行动，但它并不代表决策的结果。叶敦明认为：执行的过程，会出现一些事情，不符合事前的统计分析，这需要随机应变与果断决策。当然，这些“意外”的数据，也会进入下一轮“收集数据、进行分析”环节，从而得出更好或更适用的新答案。
数据统计的基本逻辑：假设和验证，这与商业决策完全一致。大胆假设，考验你的创想力，对一个行业或产业，有没有自己独特的观察与领会，进而差异化的选择。小心求证，则是在可能的选择方案中，找到最可行的那一个。
有选择，才有决策，而选择，也有自己的支撑技术：数理知识和计算机技术。技术的进步，推动了验证的正确率，可假设的创想力与洞察力，却无法用技术来替代。假设，属于商业智能，与一个国家的人才综合素质密不可分。这里面，阅读能力与统计分析，最为重要，它们构成了通才的最坚实根基。
阅读能力，每个人的必备能力，它决定了你的理解、分析和反思水平。职场人士，容易沉浸在自己的天地里，慢慢忽略了大环境的变化，对其他关联学科也关心不多。这就造成了决策的近视症（凭经验和直觉），以及自负症（觉得自己什么都看懂了、看透了）。这么说吧，统计思维，也是当今社会人的必不可少的能力，对于炒股、买房或买车这样的民生大事，以及企业战略制定、政府重大决策，都能派上大用场。
统计分析离不开数据，数据越多，分析的结果越准确。可是，大数据靠积累或购买，时间、管理水平和资金要求高，一般人玩不起。而从现有数据（企业的，社会的，行业的）进行挖掘，也能解决大多数预测或判断的大问题。
第一招，通过数据深度挖掘，展开有意义的假设，找到有价值的信息。用假设之长，克服数据量之短，再用扎实的验证功夫，迅速检验和判断假设的正确性。很多预测未来的大决策，比如战略兼并、海外扩张，或者是高铁大建设。
第二招，在非数据领域开辟战场，比如文本挖掘，利用语素分析，找出当下或未来的关键词，辅助决策的制定。像时装、奢侈品等行业，会从推特（twitter）、脸书（facebook），或者新浪微博、微信等社交媒体，挖掘到核心词汇、关联以及内在的含义，进而预测下一波时尚风潮的走向与表现。
第三招，利用企业内外部的非结构化数据，去形成构造化的表，然后呢，找到表与表之间的联系，进行有效的判断。图、表格、文档，都是非结构化数据，一个企业的营销部门，很多时间里，都在与之打交道，要么从中找到规律性，要么进行结构化再造，便于统计分析。
统计分析时，若是现有的数据不够用，或者无法信服地得出验证，那就需要进行相关的调查，有全面调查与抽样调查这两个方式。要在准确率、成本以及判断依据足够程度上，找到适合一件事情、一个项目、一个重大决策的平衡。一句话，少花钱，办对事。
随机抽样，正是抽样调查中最常用的一种。先找到为了正确的判断所必需的最少数据，控制误差，明确因果关系。有几个注意事项。首先，抽样对象的典型性或代表性要够强；其次，设定一个误差上限，一旦超过，就必须重新抽样；最后，打破人先见为主和惯性思维，避免盲目的、强行的因果联系。
有两个现象，值得我们警醒：临时抓数据，或拼命凑齐数据。数据的现抓先用，产生的误差会很大，不知不觉把你对到错误的方向上。用数据统计指导决策时，必须始终关注误差，坚信不正确的分析不如没有分析（靠直觉或经验）。叶敦明建议：可使用卡方检验，观察值与理论推断值之间的偏差。若为零，表示理论值完全符合，可以用于指导今后的实际决策。偏差值越大，则越不相符，这样的统计数据，小心使用。
拼命凑齐数据，才敢于决策，这又会走入决策死胡同。不求数据大而全，只求数据正确、沟通，最关键的是，要与预期利益相关联。一些公司的IT或市场管理部门，喜欢高大上的软硬件，拿出厚重而博大的数据分析。高层决策者往往觉得两难，投入太大，而又难以利用，为了统计分析而统计分析的做法，不符合务实决策者的商业思维。
说到这，你可能明白了这么一个理：统计分析的结果，要服务于商业实践。那么，如何将统计分析与具体决策或行动联系起来呢？正如《看穿一切数字的统计学》作者西内启所言，你要问自己以下三个问题。
第一，做出何种改变能够增加利益？未来产出的不确定性，需要我们拿起统计分析的武器，提供富有建设性的决策建议，帮助我们更好或更快地实现预期利益。也就是说，统计分析属于投资行为，不是一个简单的技术投入或成本。
第二，是否能够做出这种改变？有些正确而又美好的改变，实在有心无力，强行去做，只会空耗组织的资源和心力。都头来，想跑的没跑起来，该走的却寸步未行。知道理想与现实之间的距离，在不美好的现实中，依然保持激情和勇气，去一步步行出美好，这才是有谋略的、有智慧的勇敢者。
第三，如果能够做出这种改变，那么带来的利益是否大于所消耗的成本？这个账，肯定要算清楚的。统计分析，不为装点门面，不为驳倒对方，只是一笔合算的投入罢了。有点像我们买汽车保险，花一笔小钱，防止自己赔大钱。一些大型企业，在重大决策出台前，都会花钱请人做调查和统计分析，来校正自己决策。
参考文献
[1]贺铿.现代统计信息技术 [M].中国统计出版社， 2008.12.
[2]王艳明，杨海山.中国企业统计理论研究[M].中国统计出版社， 2003.
[3]黄艳芬.试析提高统计信息质量的方法和途径[J].科技观察，2003（11）.
[4] 王大治.统计工作的科学性[J].科技情报开发与经济，2008.（04） .
[5] 吴丽萍.统计工作的指导思想[J].经济信息，2010.（06）
【关键词】股指数据；Wilcoxon秩和检验；Mood中位数检验
一、研究背景
股票指数的波动程度可以用来衡量金融投资的风险。金融风险是指金融资产在未来时间内预期遭到损失的可能性。随着改革开放的深入和市场经济的逐步建立，金融风险越来越成为人们关注的热点之一。尤其是经济全球化以来，我国的经济发展更容易受到全球市场经济变化的影响和冲击，在此背景之下，探究金融风险已成为近期经济运行中的一个重要话题。
非参数统计是统计学的一个重要分支。它可以只利用样本观察值中一些非常直观地信息进行统计推断，从而从数据中获取有用信息。通过非参统计分析中的Wilcoxon秩和检验法和位置参数差的检验方法等，我们可以得到两个时间段的股指数据的差异性和波动程度情况，从而衡量该时间段的金融投资风险。
二、数据来源
数据分别选取2016年6月和2016年5月每天的的上证指数的开盘股指数据。数据选取最近两个月的股指数据进行分析，具有非常高的研究价值。指标选取的是5月和6月的股指数据，具有时间上的连续性，便于分析。同时数据从上到下是按时间排列的。
三、使用的统计方法
（一）描述性统计分析
描述性统计分析是在对产生的总体的分布不做任何假设的情况下，整理数据、显示数据和分析数据，将数据中有用的信息提取出来的统计方法，常用的描述下统计方法有图形法和数值方法。在本文中，用描述性统计分析对总体的所有变量的有关数据进行集中程度分析、离散程度分析和数据的分布等。
（二）Wilcoxon秩和检验法
1、基本思想
当两组配对资料近似服从正态分布，它们差值的检验可以使用配对t检验法。如果配对资料的正态分布的假设不能成立，就可以使用Frank Wilcoxon（1945）符号秩检验，它是一种非参数检验方法。对配对资料的差值采用符号秩方法来检验。它的基本要求是差值数据设置为最小的序列等级和两组配对资料是相关的（配成对）。用数据的秩代替原数据进行的假设检验的方法为秩和检验。如果相比较组之间秩次之和十分接近，则认为各组之间没有差别；如果相比较组之间的秩和相差十分悬殊，则认为各组间存在差别。
2、Wilcoxon秩和检验的基本步骤
先将原始资料在不分组别的情况下从小到大排序、编秩，然后将所编秩次相加、求和、假设检验。
a.建立检验假设：两总体分布相同；
b.两样本混合统一编秩次，相同观测值（即相同秩）在不同组时取平均秩次，计算两组秩和。
记两个独立的连续型随机变量总体X和Y的样本分别为x1，x2，…，xm和y1，y2，…，yn，不妨假设合样本的各个之间互不相等。记合样本容量为N=m+n。
原假设为：H0：mex=mey在理论上，假设两个总体X和Y的分布函数具有相同的形式，但不一定Τ品植肌＜醇偕瑁
X～F（x-mex），Y～（y-mey）
从而原假设H0：mex=mey等价于H0：X和Y同分布。
将两组样本混合，求出每个样本在合样本中的秩。记样本yj，j=1，2，…，n在合样本中的秩为Rj，则Rj=1，2，…，N。令Wy表示总体Y的样本y1，y2，…，yn的秩之和，即
WY=■Rj
同样定义WX为X样本的x1，x2，…，xm秩之和，我们称WY或WX为Wilconxon秩和检验统计量。
（三）位置参数差检验
有位置参数的差是一个常数的检验问题。假设X和Y的分布函数F（x）和G（y）有这样的关系：存在位置参数a，使得对任意的c都有F（c-a）=G（c）。正如前面所说的，由于在X的分布函数为F（x）时，X+a的分布函数为F（x-a）所以X+a和Y有相同的分布函数，a可以看成Y的位置参数与X的位置参数的差：a=Y的位置参数-X的位置参数。位置参数的差a是否是一个常数η的检验问题有三种情况：aη和a不等于η。所以他们的位置参数的差是否是一个常数η的检验问题可以等价的转换为检验Z和Y的位置参数是否没有差异的检验问题。
四、研究内容及分析
对5月和6月的股指数据分别做描述性统计分析和对这两个月的的股指数据做一个综合比较的描述性统计分析如下：
从上表可以看出五月和六月份的平均数和中位数的差异还是有的，而且与两者共同构造的平均值和平均值都有差异性，当然这种差异性是相对较为稳定的股指数据来说的，从数值上看差异性当然不是很大。
同时从表中可以知道，五月的标准差为63.0975，六月的标准差为36.32061，说明这两个月的股指数据的离散程度是比较大的。因为数据具有时间上的近似连续性我们还可以对数据做出如下散点图。从图中可以看出，5月和6月的股指波动程度不太相同。
Wilcoxon秩和检验法的求解过程如下：
1、将这两个月共40天的股指合在一起，把它们的工资由小到大排列，并记下它们的秩，
2、将五月份的股指数据的秩相加，它们的和为W=299；
3、显然，在W比较小时认为五月的股指数值比六月的小。通过查Wilcoxon秩和检验临界表，在m=20，n=20时，我们有P（W
五、研究结论：
经过以上两种方法的研究，我们可以发现，6月份的股指和5月份有明显性差异。6月份的股指数值比5月份的高。5月份的离散程度比6月的离散程度大，即这两个月的波动程度不一样。经查找资料得出，两个月波动程度不相同的原因有：（1）国际因素，尤其是5月5日时受到市场的干扰，股指大幅下降。还有美联储的议息也使股市不断发生变化；（2）我国货币政策；（3）股票市场制度，今年春夏时我国证监会一直出台各种完善我国金融市场的政策。
参考文献：
[1]王静龙，梁小筠.非参数统计分析.北京：高等教育出版社[M].2006 P55-74.
统计分析和计算机、互联网的相互结合给我们的生活生产带来了很大的便利，统计学通常是 以足够大量的社会情形做统计研究的，计算机统计分析的飞快发展是非常符合社会发展趋势 的，为了更便利更准确的处理各类数据，人们一直在对其进行深层次的探究，并且将这项技 术方法很好的运用到了科学、社会、医学等各个行业，现在人们可以利用计算机统计分析技 术快速的对所需数据进行处理得出结果，是人类科学历史上的一大飞跃，其发展脚步不容阻挡。
1 计算机与统计分析现代化
1.1 计算机与统计学现代化
统计学主要是通过数据搜集、整理工作将信息归纳分类，给社会经济等问题提供解决方案的 数理依据和基础，统计分析在社会经济问题研究中可以起到很大的作用，在社会经济飞快发 展的过程中，各行各业对信息的需求量越来越大，对各类数据问题处理的渴求度也不断上升， 互联网更是将信息网络化，这些的实现都需要统计学的介入而且在其中发挥重要作用，但是 现代社会信息数据的繁琐量大都不是传统统计学能够做得到的，这时计算机和统计学的有机 结合成就了信息网络化的大数据时代。统计学现代化的实现必须要依靠计算机这一现代化计 算工具的协助，现如今计算机统计已经被广泛普及和利用，与时展进步的趋势相吻合。
1.2 计算机与数据分析处理
传统的人工处理分析数据早已不能满足社会发展的需求，通过其与计算机的相互结合，很大 程度上节省了分析工作的时间精力，同时降低了数据分析处理过程中的错误几率。不仅如此， 可以进行多样化、标准化的数据分析，更加人性化；伴随人类社会的发展，人们对数据结果 的要求愈加严格，这无形之中促进了计算机数据分析技术的进步，推进了数据分析技术普及 各行各业的发展历程。
2 计算机与统计分析
2.1 计算机统计分析的一般方法
很多的数据分析流程软件在国际社会上是相互通用的，SPSS，SAS 等就是比较典型的统计分 析软件，这些软件已经慢慢地在我们国家的经济、教育、医疗等行业之间普及，不同的统计 分析软件表面上有些不同，但本质的分析处理方法不尽相同，步骤如下：
（1）录入数据信息 ；
（3）分析处理计算；
（4）得出结果并保存。
要进行计算机统计分 析首先要进行信息库、数据库的建立，建立之前先进行数据分类以便信息录入，使其进入数 据库中，有利于分析和解决，录入工作人员可以通过一系列计算机的功能应用将数据整理并 分类，计算机分析处理的计算是统计分析的关键所在，统计分析得出的结果可由图像或文字 表达出来，举个例子：图形分析水平较高的软件有 SPSS 等。计算机统计分析的最终目的是 为了得到正确的剖析结果和分析解释，这是重点同时也是难点，有待我们去创新提高。
2.2 计算机在统计分析中的重要作用
新形势下，社会生产经济的发展异常迅速，大数据的时代已经到来，信息量的急增，内容复 杂程度的增加传统的统计分析效率早已满足不了社会发展需求，在这场计算机和统计分析的 结合中，人们的生产生活发生了翻天覆地的变化，计算机起到了至关重要的作用。第一，计算机取代了传统的统计分析员，符合社会生产快速发展的需要，在数据量庞大、信息极度复 杂的情况下，计算机的超强计算能力真是如鱼得水，协助统计分析促进了人类社会的进步。 打个比方，投资者想要进行理财投资，想要挣钱的几率大一些，这时他就完全可以借助计算 机进行统计分析，能够很快很准确的得出结果，很大程度的提高了理财挣钱的几率。
2.3 数据统计分析中计算机的应用
计算机被运用到数据统计分析当中去主要是因为其强大的计算能力，人们只需要告诉计算机 要统计什么信息或者什么数据，需要哪个方面的分析结果，需要怎样的数据处理结果，这些 都是简单易于操作的问题，而最难的计算部分则由计算机这个“超强大脑”来解决，这不仅 节约了大量时间，还能减少错误的出现。我国的计算机技术在国际上不是很先进，我国自主 研发的一些计算机统计分析软件规模小、漏洞多，还要继续努力研发编程出可以与西方发达 国家相媲美的统计分析流程软件；另外还得加强操作人员的实际操作能力，选择适合自己的 统计分析软件进行数据分析处理，这是由于每个人对不同软件的操作实践程度不同造成的， 比如：EXCEL 和 SAS 软件的不同，也就有不同的操作员利用它来做同一件事，计算机的统计 分析。
3 如何利用计算机做好统计分析
做好计算机的统计分析工作属实不容易，首先，学习统计、分析原理知识，加强对分析处理 原理理解，将基本分析流程掌握透彻，注重各个分析处理过程中的细节部分；其次，软件的 选择也很重要，软件的理解掌握程度因人而论，在软件选择使用过程中，可以从入门到深入， 逐步利用计算机做好统计分析。
4 结语
在未来的日子里，计算机统计分析会更加深入的渗透到我们的生产生活中来，计算机和统计 分析是密不可分的；另外，我们国家的软件开发水平还达不到国际尖端水平，规模性、完整 性和规范性都还有很大的提升空间，让我们一起为我国的计算机统计分析事业努力钻研，创新进步。
参考文献
[1]杨坚白.统计分析的意义和特点[J].统计工作通讯，1956（10）.
[2]杜慎仲.统计分析中存在的问题及对策浅议[J].发展研究，2002（03）.
随着人类社会的进步和发展，信息内容来源广泛且信息量大，现代社会统计学中的统计和分析离不开计算机的辅助，社会生产生活的各个领域均和计算机、互联网密切相关，计算机逐渐变得智能化、数据化和高效化，人们可以通过计算机统计分析解决生产、科学等方面的难题，计算机统计分析对数据的处理远比人工迅速、准确。在未来的社会生产当中，计算机统计分析将大显身手，为了顺应时代潮流，我们应深入探究计算机统计分析。
【关键词】
计算机；统计分析；软件
统计分析和计算机、互联网的相互结合给我们的生活生产带来了很大的便利，统计学通常是以足够大量的社会情形做统计研究的，计算机统计分析的飞快发展是非常符合社会发展趋势的，为了更便利更准确的处理各类数据，人们一直在对其进行深层次的探究，并且将这项技术方法很好的运用到了科学、社会、医学等各个行业，现在人们可以利用计算机统计分析技术快速的对所需数据进行处理得出结果，是人类科学历史上的一大飞跃，其发展脚步不容阻挡。
1计算机与统计分析现代化
1.1计算机与统计学现代化统计学主要是通过数据搜集、整理工作将信息归纳分类，给社会经济等问题提供解决方案的数理依据和基础，统计分析在社会经济问题研究中可以起到很大的作用，在社会经济飞快发展的过程中，各行各业对信息的需求量越来越大，对各类数据问题处理的渴求度也不断上升，互联网更是将信息网络化，这些的实现都需要统计学的介入而且在其中发挥重要作用，但是现代社会信息数据的繁琐量大都不是传统统计学能够做得到的，这时计算机和统计学的有机结合成就了信息网络化的大数据时代。统计学现代化的实现必须要依靠计算机这一现代化计算工具的协助，现如今计算机统计已经被广泛普及和利用，与时展进步的趋势相吻合。
1.2计算机与数据分析处理传统的人工处理分析数据早已不能满足社会发展的需求，通过其与计算机的相互结合，很大程度上节省了分析工作的时间精力，同时降低了数据分析处理过程中的错误几率。不仅如此，可以进行多样化、标准化的数据分析，更加人性化；伴随人类社会的发展，人们对数据结果的要求愈加严格，这无形之中促进了计算机数据分析技术的进步，推进了数据分析技术普及各行各业的发展历程。
2计算机与统计分析
2.1计算机统计分析的一般方法很多的数据分析流程软件在国际社会上是相互通用的，SPSS,SAS等就是比较典型的统计分析软件，这些软件已经慢慢地在我们国家的经济、教育、医疗等行业之间普及，不同的统计分析软件表面上有些不同，但本质的分析处理方法不尽相同，步骤如下：（1）录入数据信息；（2）预先处理和编辑信息数据；（3）分析处理计算；（4）得出结果并保存。要进行计算机统计分析首先要进行信息库、数据库的建立，建立之前先进行数据分类以便信息录入，使其进入数据库中，有利于分析和解决，录入工作人员可以通过一系列计算机的功能应用将数据整理并分类，计算机分析处理的计算是统计分析的关键所在，统计分析得出的结果可由图像或文字表达出来，举个例子：图形分析水平较高的软件有SPSS等。计算机统计分析的最终目的是为了得到正确的剖析结果和分析解释，这是重点同时也是难点，有待我们去创新提高。
2.2计算机在统计分析中的重要作用新形势下，社会生产经济的发展异常迅速，大数据的时代已经到来，信息量的急增，内容复杂程度的增加传统的统计分析效率早已满足不了社会发展需求，在这场计算机和统计分析的结合中，人们的生产生活发生了翻天覆地的变化，计算机起到了至关重要的作用。第一，计算机取代了传统的统计分析员，符合社会生产快速发展的需要，在数据量庞大、信息极度复杂的情况下，计算机的超强计算能力真是如鱼得水，协助统计分析促进了人类社会的进步。打个比方，投资者想要进行理财投资，想要挣钱的几率大一些，这时他就完全可以借助计算机进行统计分析，能够很快很准确的得出结果，很大程度的提高了理财挣钱的几率。
2.3数据统计分析中计算机的应用计算机被运用到数据统计分析当中去主要是因为其强大的计算能力，人们只需要告诉计算机要统计什么信息或者什么数据，需要哪个方面的分析结果，需要怎样的数据处理结果，这些都是简单易于操作的问题，而最难的计算部分则由计算机这个“超强大脑”来解决，这不仅节约了大量时间，还能减少错误的出现。我国的计算机技术在国际上不是很先进，我国自主研发的一些计算机统计分析软件规模小、漏洞多，还要继续努力研发编程出可以与西方发达国家相媲美的统计分析流程软件；另外还得加强操作人员的实际操作能力，选择适合自己的统计分析软件进行数据分析处理，这是由于每个人对不同软件的操作实践程度不同造成的，比如：EXCEL和SAS软件的不同，也就有不同的操作员利用它来做同一件事，计算机的统计分析。
3如何利用计算机做好统计分析
做好计算机的统计分析工作属实不容易，首先，学习统计、分析原理知识，加强对分析处理原理理解，将基本分析流程掌握透彻，注重各个分析处理过程中的细节部分；其次，软件的选择也很重要，软件的理解掌握程度因人而论，在软件选择使用过程中，可以从入门到深入，逐步利用计算机做好统计分析。
4结语
在未来的日子里，计算机统计分析会更加深入的渗透到我们的生产生活中来，计算机和统计分析是密不可分的；另外，我们国家的软件开发水平还达不到国际尖端水平，规模性、完整性和规范性都还有很大的提升空间，让我们一起为我国的计算机统计分析事业努力钻研,创新进步。
参考文献
[1]杨坚白.统计分析的意义和特点[J].统计工作通讯,1956(10).
[2]杜慎仲.统计分析中存在的问题及对策浅议[J].发展研究,2002(03).
[3]乔丽丽.统计信息与计算机信息处理[J].机械管理开发,1997(04).
教学目标：
1.让学生在感兴趣的情境中，产生统计的需求，探索收集、整理数据的方法，并能对统计的结果进行简单的分析。
2.培养学生初步的观察、比较能力，初步体会统计是分析问题、解决问题的一种方法。
3.在观察、操作和解决问题的过程中，初步感受数学与生活的联系，知道数学能解决生活中的有关的问题。
教学过程：
一、诱发需求，探索新知
第一步：设置疑惑，诱发统计需求。
师：瞧！米妮今天请客，她想给每位客人准备一块饼干。看！这个模具可以做出什么形状的饼干？
谈话：米妮决定问问她的客人们喜欢什么形状的饼干。仔细听，你能不能帮米妮统计出每种形状的饼干各要准备多少块？（播放录音）
师：你们统计出来了吗？（生：没有！）是啊！那么多的电话，我们光靠耳朵听，确实有点难！我们该怎么做，就能帮米妮统计出来呢？（生交流后板书：记）用你喜欢的方法帮米妮来记录一下。
【情境的创设为新知探索营造良好氛围，有利于学生主动参与统计的学习活动。通过设置矛盾，激活学生的思维：该怎么办呢？从而诱发学生学习用记录的方法收集、整理数据的需求。】
第二步：汇报交流，优化统计方法。
展示作业纸
师：比较一下，哪种方法即清楚又方便？（学生交流）
追问：我想问大家这个√表示什么意思？
谈话：既然小朋友觉得画√即清楚又方便，那我们就用这种方法再来记录一次。（再次记录，反馈交流）
小结：这种方法就是我们今天学习的新的记录方法。（板书：画√）
【学生是在探索过程中成长和发展的。注重激发学生的参与动机，促使学生在宽松和谐的学习环境中主动探究、合作交流。创设情境、产生问题、实践操作、分析比较，环环相扣，层层深入。利用知识的迁移，引导学生寻求解决问题的方法，并在具体的操作中检验各自方法的可行性，最后优化统计方法。学生在学习过程中获得解决问题的成功体验，又能促进数学思考。】
第三步：整理成表，展示统计结果。
师：一般记录后，我们会整理成一张表格，你会填这样的表吗？（出示表格）学生交流汇报。
小结：是啊！为了一眼看出需要几个，我们用画√的方法记录后，还要把结果数出来填在下面的表格里面。（板书：填）
二、巩固练习，形成技能
师：米妮还邀请我们一起玩抛圆片的游戏呢！
出示游戏规则，让学生讨论活动中注意事项。
【统计“抛圆片”的练习，教师用随机出现的形式呈现圆片正面朝上和反面朝上，以引导学生用新学习的方法作记录。并通过让学生说小组合作的注意事项，例如：活动的时候声音要轻轻的，让孩子成为他们自己的督促者，管理者。】
三、联系生活，运用知识
活动（1）
师：现在我们来组织一次模拟的投飞镖比赛，大家进行统计，看谁统计得又快又好。（出示活动说明，交流反馈）
活动（2）
师：运动会的比赛项目可多了，你最喜欢参加哪种比赛？在小组里作调查，先用画“∨”的方法记录调查结果，再填写下表。”（出示活动说明，交流反馈）
【对教材拓展补充的素材“投飞镖”、“体育活动”能激发学生统计的兴趣，强化学生的统计意识。在愉快的统计练习中，使学生感受到数学与生活的密切联系，体会到统计的价值。从而增强学生学好数学的信心，使他们更加乐意学习数学。】
四、课堂小结，提高升华
谈话：今天这节课，你有什么收获？我们来统计下哪组小朋友获得的星星最多！
【把评价手段与所学知识有机结合，将所学知识向生活延伸，体现学以致用的思想。从而让学生进一步体会统计在日常生活中的广泛应用性，体验数学知识源于生活又服务于生活的道理。】
教学反思：
这节课，我从学生的实际出发，根据教学要求，结合教材的特点，为了更好地突出重点，突破难点，完成教学任务。我注重了以下几点：
一、活用教材，创设情境
1.创设故事情境
为了充分激发学生的求知欲望，创设米妮在家请客做饼干的故事情境，把静止的三角形、圆、正方形，嫁接于学生熟悉喜爱的各种形状的饼干上，创设的故事情境不仅让孩子们能直观的看图形，还能听图形。当已有的知识经验无法解决问题时，就激发了孩子们解决问题的欲望。在这样一个良好的情绪中，学生积极、主动地探索、合作、交流，课堂成为学生创造灵感涌动的空间。学生每一种方法的产生，伴着彼此一次次的思维碰撞，为学生带来无尽的成功体验。
2.创设问题情境
“数学是有趣的”这一感受不仅在学生学习数学的开始，更要贯穿探索数学知识的整个过程。要激发学生的好奇心，让学生主动参与到探求知识的过程中，体会学习的乐趣。在本节课中，当学生用以前学的统计方法无法解决问题，这时，便对掌握更好的统计方法产生了期待。
二、自主探索，小组合作
关键词：统计分析方法；基层统计工作；应用
一、统计分析方法的含义
统计学作为一种方法论科W，是实施实证研究的重要方式，以客观事物的数量关系和数量特征为研究对象，有效收集、分析、归纳、整理、研究数据，然后研究与分析研究对象的各种数量关系，如范围、规模、程度、速度、数量等，进而正确揭示事物之间的规律、相互关系、发展趋势，准确预测和解释事物。统计分析方法具有监督、辅助决策、咨询、信息等功能，通过整理分析和统计调查所获的资料、信息数据，在此基础上得出定量结论，能保证结果的客观性、准确性、科学性，因此该方法越来越成为社会科学与自然科学研究的重要方法。通常运用统计分析方法时，必须要确保历史统计数据和资料的准确性及完整性，慎重选择统计分析方法，否则会导致制定的标准失去作用，影响标准的科学性。值得注意的是，统计资料只能对历史情况进行反映，既不能反映出自身对标准产生的影响，也无法反映现实情况的变化，这就需要发挥出人的作用，由人进行分析。
二、统计分析方法应用于基层统计工作的意义
统计分析方法在基层统计工作发挥着重要的作用，是统计人员和统计部门需要完成的首要工作，其应用于基层统计工作的意义具体表现如下：统计人员在统计分析过程中可以发现自身的不足之处，及时改正且不断学习，继而提高自己的工作水平。当前许多人都不能全面认识统计工作的重要性，片面地认为其主要就是填写报表或计算数据，这些认知上的错误会降低统计工作的重视度与社会关注度。只有提高统计工作的水平，才能最大限度发挥出监督、信息、统计咨询的功能，促进统计工作社会地位的提高。完整的统计调查活动涵盖了诸多内容，如资料开发、利用、整理、设计、分析、调查等，而统计分析工作直接关系到整体任务能否顺利完成，因此在完成调查工作需要做好统计分析工作，保证统计分析工作的正常实施。统计报告的精确性对领导作出科学正确的决策具有重要意义，通过统计数据的分析，以信息数据为基础编写统计分析报告，可以更加清晰客观地反映出情况及问题，便于利用、阅读、理解。
三、统计分析方法在基层统计工作中的应用
（一）选题
基层统计中的首要环节就是选题，统计人员在选题过程中可以采用如下方法：通过了解时事、看新闻等方式进行选题，结合单位实际发展情况，对相关政策方针加以认真研究，然后科学选题，从而将后续统计分析工作的作用加以充分发挥。主动了解工作中出现的一些问题，如了解领导层的相关决策等，准确把握工作情况，从工作实际出发进行选题，以便及时有效完成分析报告，满足工作与生产的需要。对统计数据进行积累，然后对比分析这些数据的不同之处，从中发现问题，更好地确定选题方向。
（二）收集资料
统计分析中的关键性依据就是统计资料，与选题相关的统计资料是保证统计分析准确性的基础，这就需要做好资料收集工作，确保收集的资料相对可靠与真实。一般若收集的数据资料不够准确和完整，则会影响统计分析工作的顺利实施，要想编写出观点明确且内容详实的统计分析报告，必须要以大量、详实的统计资料为支撑。在资料收集过程中，不仅需要对已有资料进行高效利用，还应该积极调查与分析相关的新资料，具体收集方法如下：统计人员可以采用实地调查的方式，亲自访问与选题相关的人员，继而收集出没有反映在报表中的典型材料，提高资料的可靠性与真实性。收集和分析与选题相关的业务部分资料，这是因为业务部门的资料更为详细和全面，如财务部门的资料基本属于初始资料，可以为统计分析工作的顺利实施提供有利条件。由于统计报价具有完整性、系统性、连续性的特征，在统计分析工作中以此为依据，科学利用统计报表资料，有利于提高工作效率。对全球同行业的相关资料进行收集或参考，与同行业平均水平进行横向比较，以先进水平为目标实施统计分析工作。制作完的专题资料相对详实，并且附带一定的文字说明，因此在收集资料时可以充分利用该类资料。
（三）整理资料
对于原始数据资料而言，其需要加工整理后方可使用。随着社会的进步和科技的发展，传统的手工整理方式逐渐被计算机软件所取代，有利于保证资料整理工作的快捷，进一步推动现代化统计工作的发展。以Excel为例，在数据录入时利用广电输入法、语言识别、键盘录入法等方式，在计算机中输入收集的信息数据；然后估计推算调查统计中欠缺的数据，采用均值插补、平衡推算、推理插补等方法提高数据的精确度，并结合实际需要分类排序录入完的数据，筛选、汇总、计算数据，构建统计图表。总之，利用分析表和图表可以将事物之间的联系进行清晰反映，有效避免因人为因素的影响而出现失误，节省人力和时间，缩减程序，促进资料整理工作效率的提高。
（四）统计分析
通过统计分析方法分析和统计数据资料，可以达到理想的统计分析效果。企业生产运营中产生的各类数据存在一定关联，如成本与材耗、产量与质量、财耗与质量、成本与质量等，因此在统计分析编写时需要保证数据收集的准确性。统计分析可以监督与校检数据重量，对数据中出现的差错加以及时发现，例如在分析中利用材料成本对材料单耗进行检测，继而发现材料单耗增加的原因，制定切实可行的解决方案，以此降低材料消耗。同时当地政府可以通过统计分析的撰写，从宏观层面掌握本地的经济形势，制定科学合理的决策。统计分析中常用的方法包括平均分析法、对比分析法、动态分析法等，在实际工作中可以采用一种方法或多种方法相结合的方式。平均分析法：借助平均指标研究社会经济现象的发展动态，分析现象的依存关系及构造特点；对比分析法：对比具有一定关系的经济量，说明其数量联系和变动情况；动态分析法：用发展的眼光分析事物变化发展的过程及规律，以此为依据对其发展趋势进行预测。
（五）编写报告
统计人员通过统计分析报告可以实现感性认识到理性认识的升华，但是这只是个人的观点，需要他人对自身观点的准确性、可行性进行判断，并通过统计分析报告的形式加以呈现。编写统计分析报告时应注意以下事项：以大量统计信息数据和材料为依据，科学概括与综合报告，保证报告的全面性和具体性，使报告中的观点经得住论证与推敲；采用说明文的方式编写报告，尽可能规范用语和措辞，同时以数据为主，辅之以统计图和统计表，准确表达事物之间的关系；明确说明原因和情况，结合实际存在的问题，提出具有建设性的意见。
四、结语
总而言之，统计方法对基层统计的实际效果具有直接影响，因此在基层统计工作开展过程中，统计人员必须要采取科学有效的统计分析方法，注重数据资料的积累与收集，及时关注工作中出现的问题，这样才能保证工作的扎实推进。科学的统计方法有利于提高统计数据的准确性与基层统计工作的效率，更好地帮助政府部门和企业制定出行之有效的策略与科学准确的决定，进一步推动企业和社会经济的可持续发展。
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