统计学方法在数据挖掘中的应用探究.docx
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统计学方法在数据挖掘中的应用探究
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统计学方法在数据挖掘中的应用探究
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数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据,将潜在的信息与数据提取出来,就是从数据中挖掘有价值的知识,而大多数原始数据具有一定的结构化特征,比如,关系数据库中的数据;也可以通过文本、图形、图像等半结构化发掘有用知识,这些知识可以是数学的也可以是非数学形式的;数据挖掘能以归纳形式存在,能够被广泛应用到信息查询、信息管理、信息决策控制中,方便数据的维护与管理。
由此可见,数据挖掘是一门交叉性强的学科,加强对其的研究非常有意义,下面将对统计方法在数据挖掘中的具体应用进行分析。
一、数据挖掘与统计学的关系
数据挖掘的内涵
通常来说,数据挖掘的定义较为模糊,没有明确界定,大部分对其的定义只是停留在其背景与观点的内容上。
通过对不同观点的统一整理,人们最终将其描述为:
从大量多样化的信息中发现隐晦性、规律性等潜在信息,并对这些信息进行创造、加工的过程。
数据挖掘作为一门重要的交叉学科,能够将数据库、人工智能、机器学习、统计学等众多的科学融入到一起,从而实现技术与理论的创新与发展。
其中,数据库、人工智能与统计学是数据挖掘当中的三大支柱理论。
数据挖掘的目的是从数据库当中发掘各种隐含的知识与信息,此过程的方法非常多,有统计学知识、遗传算法、粗集方法、决策法、模糊逻辑法等,还可以应用向邻近的可视技术、模式识别技术等,在以上所有技术的支持上能够使数据挖掘更为科学、有序。
数据挖掘与统计学间的关系
通常来说,统计学的主要功能是对统计原理与统计方法进行研究的科学。
具体来说就是指对数字资料进行的收集、整理、排序、分析、利用的过程,数字资料是各种信息的归纳与总结,可以将其作为特性原理的认知、推理方法。
而统计学则表示的是使用专业的统计学、概率理论原理等对各种属性关系的统计与分析过程,通过分析成功找到属性间的关联与发展的规律。
在此过程中,统计分析方法是数据挖掘最为重要的手段之一。
在数据挖掘这一课题被提出来之前,统计分析技术对于人们来说更熟悉,也是人们日常开展工作、寻找数据间规律最常使用的方法。
但是不能简单的将数据挖掘作为统计学的延伸与替代工具,而是要将两者的区别认识到位,再结合两者间的不同特点分析其应用特点。
大部分的统计学分析技术都是建立在数学理论与技巧上的,预测通常较为准确,效果能够让大部分人满意。
数据挖掘能够充分借鉴并吸收统计学技术,在融入到自身特点以后成为一种数据挖掘技术。
统计学与数据挖掘存在的目标都是一致的,就是不断对数据结构进行发掘。
鉴于统计学与数据挖掘在目标上的一致性,致使很多研究学者与专家将数据挖掘作为了统计学的一个分支机构。
但是这种认知非常不正确,因为数据挖掘不仅体现在与统计学的关系上还体现在思想、工具与方法上,尤其是在计算机科学领域对数据挖掘起到的作用非常大。
比如,通过借助数据库技术与人工智能的学习,能够关注到更多统计学与数据挖掘上的共通点,但是两者存在的差异依然非常大。
数据挖掘就是指对大量的数据信息不断挖掘的过程,DM能够对数据模式内的数据关系进行充分挖掘,并对观测到的数据库处理有着极高的关注度。
二、数据挖掘的主要过程
从数据本身出发探讨数据挖掘过程,数据挖掘的过程分为信息的收集、数据集成、数据处理、数据变换、数据挖掘实施等过程。
首先,要将业务对象确定下来,明确不同业务定义,并认清数据挖掘的目的,这是做好数据挖掘最关键的一步,也是最重要的一步,虽然挖掘的结果不能被准确预测到,但却需要对问题的可预见性进行探索。
其次,还要做好数据准备工作,包含数据清理、数据变换等工作,数据清理的实际意义是将噪声与空缺值补全,针对这一问题,可以使用平滑技术,而空缺值的处理则是属性中最常见的,可以将统计中最可能出现的值作为一个空缺值。
信息收集指的是按照特定的数据分析对象,可以将分析中需要的特征信息抽象出来,并在此基础上选择出较为科学、适合的信息收集方法,将全部的信息全部录入到特定的数据库中。
如果数据量较大,则可以选择一个专门的管理数据的仓库,实现对信息的有效保护与管理;数据集成就是指将来源不同、格式不同、性质不同、特点不同的数据集成到一起,进而为企业提供更为全面、系统的数据共享平台;数据变换就是通过聚集、概化、规范化等方式对数据进行挖掘,对于一些实用数据,则可以通过分层与分离方式实现对数据的转换;数据挖掘就是结合数据仓库中的数据信息点,并选择正确的分析方法实现对有价值数据的挖掘,事例推理、规则推理、遗传算法等都是应用较多的方法。
三、统计学方法中的聚类分析
在统计学聚类方法基础上能够构建出潜在的概率分布假设,可以使用试图优化的方法构建数据与统计模型的拟合效果。
基于统计学聚类方法当中,Cobeb方法是在1987年由Fisher提出的,能够以分类树作为层次聚类创建的方法,在分类树上,每一个节点都能代表着一个概念,该方法就是对节点概率描述的过程。
Cobeb方法还使用了启发式估算方式,使用分类效用对分类树的构建进行指导,从而实现对最高分类的划分目的,能够将不同分类对象全部归类到一个类别中,并依据这些内容创建出一个新的类别。
但是这种方法也存在一定局限性,局限性在于假设的属性概率分布都是独立的,并不能始终处于成立状态中。
只有在掌握了Cobeb算法以后才能对概念聚类算法的特点进行探究。
Cobeb算法能够以分类树方式创建层次聚类,可以将概率表现为p条件概率,其中,Ai=Vij是一个类别下的,同属于一个值对,Ck是概念类中的一种。
在给出一个特定的对象以后,Cobeb能够将全部对象整合到一个节点上,从而计算出分类效应,分数最高的效用就是对象所在的节点位置。
如果对象构建失去节点,则Cobeb能够给出一个新的节点,并对其进行分类使用,这种节点计算方法起步较晚,能够对现有的节点与计算相互对比,从而划分出最高的分类指标,将全部对象统一到已有的分类中,从而构建出一个新的类别。
Classiti是Cobeb方法的一种延伸与发展,能够使用其完成聚类数据的处理,在该方法下,节点中的每一个存储属性都是处于连续分布状态中,能够将其作为分类效果修正的方法,并以度量的形式表现出来,这种度量基础上能够实现连续性的积分,从而降低分散发生率,该方法是积分过程而不是对属性的求和过程。
AutoClass方法也是一种应用较为普遍的聚类方法,该方法主要采用统计分析对结果类的数目进行估算,还可以通过模型搜索方式分析空间中各种分类的可能性,还能够自动对模型数量与模型形态进行描述。
在一定类别空间中,不同的类别内属性存在关联性,不同的类别间具有相互继承性,在层次结构当中,共享模型参数是非常重要的。
还有一种使用较为普遍的模型是混合模型,混合模型在统计学聚类方法上使用也非常普遍。
该方法最为基本的思想就是概率分布决定着每一种聚类状态,并且模型中的每一个数据都是由多个概率在分布状态下产生的。
混合模型还能够作为一种半参数密度评估方法,其能够将参数估计与非参数估计的优点全部集中到一起,并将参数估计法与非参数估价法的诸多优点融合到一起,因为模型具有一定复杂性,为此,不能将其限制在概率密度函数表达形式上,这种复杂性决定了模型与求解存在关联,与样本集合的联系非常少。
通过以上的研究可以了解到,数据发掘中应用聚类方法非常有效,并且较为常见。
比如,构建出Cobeb模型与混合模型,采用Clara与Clarans方法中的抽样技术,将Denlue方法用在概率密度函数中。
结束语
统计学方法自产生开始已经有非常久远的历史,将严谨的数学逻辑作为基础,将分类算法假定作为独立条件,属性值之前能够相互保持独立,对假定进行计算,当假定成立时,可以再与其他分类算法进行对比,这种分类算法准确性非常高。
为此,其不仅能够对连续值进行预测,还可以通过线性回归方程对系数进行比较,从而归纳出结果。
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数学统计在经济学研究中的应用已经非常普遍,两者之间的联系也越来越紧密。
回顾历史,早在17世纪,经济学与统计学之间的融合就已经表现出了必然的趋势。
在当时,英国古典经济学家威廉配第在《政治算数》一书中第一次利用数学方法来解决经济问题,这是两者的首次融合。
不过在那个时期的研究由于受到社会发展的限制,研究方法还是以定性分析为主,并没有对统计学进行充分的运用。
到了19世纪20年代以后,经济学与统计学之间的结合得到了进一步的深入。
在这一时期,德国经济学家于1854年在其发表的论文中提出了一个结论,指出可以通过数学统计方法推导出戈森定律,其中还重点阐述了统计学方法应用于经济学是非常必要且重要的。
之后,英国经济学家斯坦利文杰斯也对经济学与数学统计方法两者之间的关系进行了深入的研究,并在他1871年发表的书籍中提出了一个新的思想,也就是采用统计学的方法建立经济数学模型。
此后,经济学中数学统计方法的运用开始得到推广和发展。
20世纪40年代之后,由于受到第三次科技革命的影响,经济学与统计学在实践上和理论上都得到了突破性的发展,并且两者之间的融合也得到了创新性的进步,进入了一个新的阶段。
1955年,由美国经济学家摩根斯坦和数学家伊诺曼共同创作了《对策论与经济行为》,这本书籍的出版成为经济学与数学开始全新合作的里程碑。
自此之后,无论是在微观经济学中,还是在宏观经济学中,统计方法都得到了大量的运用,其重要性变得更加凸显。
由此可见,从17世纪开始经济学与统计学出现融合的趋势,经历了长期的发展历程,目前两者之间的融合已经非常的深入和成熟,对于推动经济学的科学化发展起到了非常重要的作用。
2数学统计方法应用于经济学的作用分析
1数学统计方法可用于解决经济学问题
严谨精密的分析过程以及清晰准确的分析结果是数学统计方法的优势所在,而经济学问题的分析和解决中则对结果精确度和科学性要求非常高。
由此可见,数学统计方法应用于经济学中具有重要的实际意义。
数学统计方法很早就开始在经济学领域中得到应用,随着两者之间的结合和发展,现在在相关的研究领域已经出现了很多数学专业化理论,例如经济计量学、数理经济学等,这又进一步为两者的融合和共同发展提供了理论基础。
在经济学问题的解决中,数学统计方法的应用模式主要是经济一数学经济,这也就是说,首先,以现实经济问题为出发点来建立数学模型,然后,采用数学方法来分析这一数学模型并得到结果,最后,再利用经济学原理和理论来评估所得的结果,得出相应的结论,其结论不仅可以用于指导经济活动,同时还可以用于预测经济发展方向。
特别是在现代企业经济决策中,通过数学统计方法可以对经济活动进行从定性到定量的全面分析,可以较为科学、准确地预测决策执行后的结果,并充分利用企业的现有条件来对结果进行控制和优化,通过这种方式可以有效提高经济决策的可靠性与科学性,避免企业财力、物力的损失。
2数学统计方法可作为工具展开经济理论分析
从经济学与数学统计方法融合的初期发展到现在,数学统计学已经开始应用于各种重大经济问题的研究和分析中。
再加上现代数学与现代经济理论之间的融合也在不断的深入,很多经济现象理论都可以通过数学方法来进行科学、合理的解释。
特别是在这几年来,数学统计方法应用于经济现象和经济关系分析中的研究在不断进行,通过这种方式不仅可以从量的角度来确定结果,同时还可以从质的角度来做出判定。
由此可见,如果没有数学统计方法,就难以有效解决经济学问题。
3数学统计方法应用于经济学的实例分析
在GDP分析模型中,可以通过数量分析和统计学方法来找出其中的统计指标,设计相应的指标体系,并结合社会现状来研究GDP值的计算方法和影响因素。
在下面的研究中我们以某市2001201X年的GDP纵向分布数据模型为例,采用分析数量经济法中的回归分析来展开统计学研究,并初步预测201X年之后的某个阶段。
表1即为某市的GDP数据统计结果,采用回归分析的方法来处理数据,并建立一个关于GDP与实践序列间关系的F模型,其数据处理结果散点图如下所示。
从图中我们可以看出,GDP呈现明显的非平稳增长趋势,通过回归分析和数据处理作出一阶差分,可以看出散点图为二次函数形式,因此可得F=ax2+bx+,采用回归分析来处理年份可以得到回归统计结果见表2。
由此可得回归方程为F=3
35x2-9
6.40x+111
5.40,检验其规定系数可知R=0.9550,与1非常接近,由此可知,该回归方程与实际数据有很好的拟合度,可以采用该方程对未来的某个阶段进行预测。
一般来说,实际的GDP受多因素影响,其变化不稳定,因此预测值都会有一定的偏差,根据某市201X年实际GDP总值为675
6.4021亿元,与上述预测的理论误差为:
=675
6.4021100%=
9.63%
这一误差值较大程度的偏离了回归曲线,分析其原因可能是由于在建设模型的初始条件时消除的政府主观态度、人们的消费亿元以及汇率和进出口关税等部分影响因素有着一定的联系。
由于201X年级之后的年份都还没有确切的数据,因此仅限于探讨对201X年的预测。
就本次模型来说,虽然没有从整体上来进行考虑和分析,但是其理论与实际的核实可以看出这次预测并不是没有任何依据的,具有可行性。
4结论
总的来说,数学统计学对于经济的预测和总结起着非常重要的作用,数学统计方法应用于经济学中,对各项经济指标预测与评估以及决策和改革都有着深刻的影响意义。
选择某市为例来进行数学统计方法分析,在实际的经济预测中,数据的收集并不能仅仅局限于纵向,同时也要注重横向幅度的收集,对数据的收集要全面,筛选要科学,只有这样才能够使理论分析更加有依据,其结果也更加具有理论效应。
经济学中数学统计方法的应用,有利于帮助其掌握数据内在的规律性和本质变化,提高数据分析的质量和经济预测的科学性、准确性。
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21世纪是一个充满着竞争的时代,作为数据处理和分析技术的统计方法也对统计学教学提出更高要求。
如何对统计学传统模式进行改革成为关注焦点。
结合笔者多年教学实践经验,对统计学教学存在的问题及改革方向浅谈几点建议。
二、统计学教学中存在的主要问题
教学理念落后,思想认识陈旧
目前我国众多院校的统计学与数学并行设置在同一个学院下,统计课堂逼近于数学课堂。
教师主要采用讲授法的教学模式,讲解抽象的统计理论知识与繁琐的数据分析方法,导致学生长时间处于填鸭式教学。
这种模式下,统计学失去真正的价值,教学课堂枯燥无味,学生兴趣低落,正确选择和灵活运用理论方法解决实际问题的能力匮乏。
教学手段落后,考核形式单调
计算机技术的发展为统计学带来了前所未有的机遇和挑战。
大多数学校在有限的资源条件下,并未与计算机等现代化的教学手段相结合,导致统计教学停留在理论层面,制约了运用统计软件解决实际问题的能力。
在这样一种教学方式下,考核模式一味呈现单调的闭卷笔试方式,学生的理论与实际相结合的能力以及动手实践解决实际问题的能力很难有效的培养起来。
实训实习不足,实践经验缺乏
本科院校教学大纲和教学计划安排中,实习实训课程占总学分比重偏少,对口实践匮乏。
受实训师资和教学内容的限制,一方面实训教师数量不足、质量不高,有实践经验的教师严重匮乏;另一方面实训教学内容陈旧、流于形式,导致课程小实训无法有效开展,严重影响学生统计分析方法的掌握,直接制约学生实际操作能力的培养与提升。
受实习实训基地和对口实习单位的制约,学生社会综合大实习无施展空间,无法真正体验现实操作,不能将所学的知识和实际工作很好地融合,实践水平亦不能在实际操作中逐步提升。
三、统计学教学改革方向
更新教学理念,转变教学方法
统计学教学不仅要学生掌握统计理论方法,而是要不断提高学生的统计思维和统计分析能力。
只有更新教学理念,从填鸭式的传统讲授法转变为做中学的案例教学法才能从一定程度上实现统计的价值。
案例教学法就是指教师在教学的过程中,穿插一些实际案例进行分析,调动学生积极性和主动性,激发思维,各抒己见。
案例教学不仅能让学生掌握所学的理论知识,激发学生学习兴趣,更加注重对学生进行学习方法与研究方法的指导,培养学生创造能力以及实际解决问题能力的发展。
借助现代媒体,改革考核形式
与传统教学媒体相比较,现代计算机技术特别是多媒体技术的发展,给统计学教学提供了良好的前景。
多媒体教学具有信息覆盖量大,增加课堂教学容量;减少手书时间,提高课堂教学效率等优势。
统计学教学过程中,数据处理是一个必备的环节,尤其面对大量繁杂数据时,计算机辅助教学为学生提供了一个良好的学习环境。
目前,已有高校将统计课堂设置在多媒体实验室,学生通过与计算机交互作用,掌握理论的同时直接进行课堂实践,从知识到能力得到全面提升。
教师利用现代教学设备既可以呈现教学信息,又可以收集学生的反应信息,并及时的诊断和评价,根据诊断的结果及时反馈信息,达到教学相一。
计算机的广泛应用,为教师检测教学效果,全面了解学生知识掌握程度开辟了新天地。
通过改革原有单一的闭卷笔试方式,采用专题调查报告、具体案例分析、统计软件操作与机试笔试相结合的多方位考核模式,从知识和能力两方面来考查学生对课程内容的掌握程度。
这种方式可以更加有效的培养学生的理论与实际相结合的能力以及动手实践解决实际问题的能力。
加强实训操作,建立校企合作
首先,增加课堂小实践,将统计课堂部分设置在实训室。
一方面将理论知识作用于实践性知识,另一方面实践性知识又反作用于理论知识,使学生实现从知识到能力,又从经验到知识的相互转化,真正实现知其然,知其所以然其次,加强课程专题实训,对于实践性课程增设专题实训,让学生系统掌握课程知识,培养学生综合素质,为培养复合型人才,提高社会竞争力打下良好基础。
最后,建立校企合作,以就业为导向,促进教育体系与就业系统的融合与协调。
校企合作的建立,一方面降低了青年人从学校到职场的难度,减少青年失业;另一方面,进一步促进学生职业认同感的建立与发展,为其提供多样化的成才和生涯发展道路。
四、结束语
人才培养是一个庞大而又系统的工程,为培养创新型、应用型复合人才,我们应主动关注统计学科发展的前沿,提高教育教学质量,更新教学理念,提高教学效果。
就统计学课程的教学工作而言,其教学目的不仅仅是对统计理论知识的传授,而是要让学生学到统计的精神实质,提高学生创新精神、团结合作精神、实践能力和沟通能力以及分析解决问题的能力从而提高学生的统计综合素质。
因此,如何才能使统计教学取得更好的效果将是我们统计教育者不断思考的问题。
关键词:
内部审计,金融,数据
数据挖掘就是指从众多实际应用数据中获取批量大、有噪声、且随机性强的数据,将潜在的信息与数据提取出来,就是从数据中挖掘有价值的知识,而大多数原始数据具有一定的结构化特征,比如,关系数据库中的数据;也
高职统计学教学中的案例教学模式分析
摘要:
主要结合高职统计学的特点,提出了应用案例教学模式的重要性,并对案例教学模式在高职统计学教学中的应用进行深入的分析,总结了应用案例教学的原则以及注意事项,更好地完善了案例教学模式,从而推动
关键词:
统计学,时代,数据
试论高职教育教学方法的历史变革及其特征(1980
关键词:
附送:
统计学论文范文两篇
统计学论文范文两篇
统计学论文范文两篇篇一摘要:
随着我国经济的发展,统计思想及统计工作在我国经济发展中的地位越来越重要。
本文就统计思想体系及其在统计工作的指导意义进行了讨论。
关键词:
统计思想;统计工作;影响在当前我国统计工作中,认清统计的真谛、领会统计思想,对统计本身来讲,有利于提高统计水平和统计工作者的整体素质;对外界而言,有利于树立别的工作及别的理论不能取代和比拟的统计权威。
一、统计思想简述统计思想是指统计工作中应树立的世界观和方法论。
哲学上世界观和方法论是基础,是人们行动的指南,也是统计工作中应遵守的指南。
这里统计思想是指统计不同于别的学科所特有的世界观和方法论,也是树立统计权威的基础。
统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题,形成了大量观察法和大数定律等一系列认识规律。
所谓“站得高,看得远”、“把握大局”也是这种思想的体现。
这要求统计工作者在工作中,做到万变不离其宗。
因为,总体资料是由作为承担者的个体身上搜集后综合而来的,而个体资料千差万别,有些界限还不好判断。
这时就需要站在总体的角度,看哪些符合总体要求,哪些不符合总体要求,避免“旁观者清,当局者迷”,避免偏离统计本身的功能。
二、统计思想的几个方面1.均值思想。
均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。
均值概念几乎涉及所有统计学理论,是统计学的基本思想。
它告诉我们统计认识问题是从其发展的一般规律来看,侧重点不在总规模或个体,体现了数量观和推断观。
均值思想也要求从总体上看问题,但要求观察其一般发展趋势,避免个别偶然现象的干扰,故也体现了总体观。
2.变异思想。
统计研究同类现象的总体特征,它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。
如果各单位之间不存在差异,也就不需要做统计,如果各单位之间的差异是按已知条件事先可以推定,也就不需要用统计方法。
统计方法就是要认识事物数量方面的差异。
统计学反映变异情况较基本的概念是方差,是表示“变异”的“一般水平”的概念。
可以说,均值与方差这两个概念分别起到“隐异显同”和“知同察异”的作用。
平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。
3.估计思想。
估计以样本推测总体,是对同类事物的由此及彼式的认识方法。
使用估计方法有一个预设:
样本与总体具有相同的性质,样本才能代表总体,但样本的代表性受偶然因素影响,在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。
4.相关思想。
马克思主义哲学认为,事物是普遍联系的,在变化中,经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况,总体又是由许多个别事务所组成,这些个别事物是相互关联的,我们所研究的事物总体是在同质性的基础上形成。
总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间是相互关联的。
相关概念表现的就是事物之间的关系。
5.拟合思想。
拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。
任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在,所有实际事物的关系都表现得非常复杂,这种方法就是对规律或趋势的拟合。
拟合的成果是模型,反映一般趋势,趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。
6.思想。
统计方法总是归纳性的,其结论永远带有一定的或然性,基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信,检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。
三、统计工作统计工作应包括统计设计、统计调查、统计整理、统计分析、统计信息应用和发布等D个环节;而作为统计工作成果的统计资料显然应包括调查的原始资料,整理的系统资料和分析的深度加工资料;统计学研究统计工作的全过程,同时也研究统计资料的可行性、可信性和可用性。
3个涵义之间存在着严密的辨证关系。
统计工作的5个环节中,设计是基础,说统计学是方法论的科学,最主要的就体现在统计设计上;统计工作能否达到目的,关键也在于设计。
若把统计工作看作是产品生产过程,统计设计就相当于产品设计,统计调查就是施工,统计整理就是组装,统计分析就是质量检验与分析,统计信息应用与发布就是广告宣传与销售。
每一环节都具有很强的技术性,但设计和分析是技术性、理论性最强的工作,统计的特殊功能也主要体现在这两个环节上。
统计设计实际上是告诉操作者怎样去调查,怎样去整理;分析与信息发布就是告诉用户统计可以达到什么目的,而这些目的是别的专业达不到的。
发达国家为什么对统计如此重视,联合国为什么专门设立统计委员会,关键也体现在这两个方面。
今天的社会,统计已相当发达,无论是资料搜集方法研究,还是统计规律研究,其目的都是为了认识我们所研究的对象,或者说认识统计总体。
统计工作者从调查开始到整理出对外服务的系统资料,这一过程使人们对统计总体的外貌有比较清楚的认识,如果我们能再从数字后面找出内部特征,就能总结出现象发展的规律性,结合社会经济运行的法则,就可以提出管
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