【关键词】数据分析；实践；统计
中图分类号：G635.5 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2015）36-0122-01
我国相关教学制度规定，在数学教学中，必须重视对学生空间观念、数据分析观念及推理观念等的培养。数据能够帮助学生正确判断学习及生活中的相关问题，从而做出正确抉择，数据现已充斥着整个社会，因此，现代公民必须重视对数据分析、数据收集及数据整理等能力及观念的培养，从而提升自身决策的合理性与准确性，实现数据的有效传输与表达。
一、数据分析观念内涵
数据分析观念主要是指现实生活中人们在解决相应的问题时，需要对与问题相关的数据等进行调查研究，同时，通过对相关数据的分析理解其中的内涵，找到解决问题的方法。在数据分析过程中，同样的数据有多种数据分析方法，这就需要相关人员根据相关问题的具体要求选择合理的分析方法。数据分析是统计的核心要素，因此，数据分析内的相关要素及相关内涵主要包含以下几个方面：
1. 具有数据相关意识
数据的应用充斥着人们的现实生活与学习，要合理、准确地解决现实问题需要有数据意识。在解决问题之前，需要对信息及数据进行收集，同时，学生根据数据提炼内部的相关信息及有效数据，帮助学生高效解决相关问题。
2. 选择合理的数据搜集与分析方法
分析与整理相同数据具有多种分析方法，这就需要学生对相关问题进行分析从而选择最合理的方法。例如，在对数据统计中的统计图表进行绘制时，往往具有多种图表表现形式，但是学生在进行相关统计图表选择时会选用最佳的统计图表，如在对相关数据中的数量关系进行统计时，则可选用条形统计图，若表现各数据在整体数据中所占比例时，则可选用扇形统计图。
3. 通过数据分析体验随机特征
数据的随机性主要是指在解决同一问题时，其收集到的数据可能存在差异性，另一方面是指足够的数据中具有相关规律。例如，探究数学学习中关于学习知识点需要用多长时间时，就可以对数据进行统计。在统计过程中，会发现每天的知识点、学习时间具有差异性，但在多次试验之后便可发现其中的相关规律。数据虽然具有随机性，但在多次试验验证后其数据又具有相对稳定性。
二、在统计教学中培养学生数据分析观念的途径分析
1. 引导学生基于现实参与数据收集及分析活动
在统计学教学中，教师可以积极引导学生参与数据收集及分析活动，促进学生数据分析意识及分析观念的形成。学生数据分析观念的养成首先需要数据分析意识的养成，学生在遇到困难时，可产生利用数据解决问题的意识，因此，教师在具体教学中可依照实际生活设计具有现实意义的数学实际情境，这样可以最大限度地激发学生完全投入到统计活动中，使学生通过实际情景对数据进行收集、整理、分析并做出解决问题的最终决策，通过在活动中的实际体会逐步促进自身数据分析观念与分析思维模式的养成与提升。
2. 重视情感作用，激发学生的求知欲望
在统计教学中，学生良好的学习情绪以及强烈的求知欲对其学习进步以及智力开发具有非常重要的影响，在数据分析观念的培养过程中，重视对学生情感的教育与引导可使学生尽快进入学习状态，营造轻松、和谐的教学氛围，将学生带入教学情境中，不仅有利于教学工作的开展与教学任务的实现，同时还有利于良好师生关系的形成。
在“统计”课程教学之前，教师在课堂中可以进行情境创设。例如，周末组织班级学生外出郊游，要求学生思考郊游的地点及郊游活动应怎样选择。此时，学生因听到有关游玩的话题比较兴奋，便积极地展开讨论，教师再对学生进行统计课程带入教学，这样，不仅使得课堂变得生动、活跃，使学生的积极性增强，为课程的展开创造了良好的环境，使教学内容更易开展。
3. 引导学生掌握数据收集、整理及分析等方法
在数学统计学教学中，常用的数据收集方法一般为直接获取数据的方法，包括实验、调查，等等，同时也包括资料翻阅等间接获取方法。收集数据工作结束之后，需要对看似杂乱的数据进行整理、分类，在对数据进行描述时，常用的方式主要有计数、统计图等，因此，需要学生认识条形统计图、扇形统计图及折线统计图等统计方法，并运用以上方法对数据进行有效分类，同时还可运用自身语言知识解释其含义，分析数据主要是指对数据进行简繁分析并达到交流作用。数据分析过程是复杂的思维分析过程，在问题解决的过程中，教师应引导学生根据问题的具体情况选择合理的分析方式，从而使学生在学习中不断完善自身的想法并实现对数据分析方法的有效掌握。
例如，对班级学生身高进行分析与相关问题探讨：某小学某班级中学生的身高在134～160cm之间，学生根据班级身高记录单对班级中学生的身高进行分析统计，从而得出学生中最低身高为134cm，最高身高为160cm，若要选择参与跳高的运动员时，学生可以通过数据进行探讨，并对学生的身高按照从高到低的顺序进行排列后选出多名身高最高的学生，之后再对整理数据的作用进行相应分析。
4. 引导学生重视数据随机性，使学生全面认识数据
教师在对学生进行数据分析观念的培养中，需要选择适当的问题对学生进行数据随机性体验。例如，在对学校校门口一天之内各个时段的人流量统计活动中，教师可引导学生选用合适的方式进行人流量的统计与记录，同时在开展该活动中，学生还应考虑数据的有效性及数据所需时间，等等，引导学生在所监测的不同数据中找寻相应规律，最终顺利解决问题。
在数学统计教学中，学生数据分析观念的培养，是统计学与概率学教学的开展基础，同时也是数学问题解决的有效观念之一。在对学生进行数据分析观念的培养中，教师应重视对学生具体实践教学的开展及数据统计方法的教授，使学生选用最合理的数据整理、分析等方法，从而促使学生数据分析统计思维的养成，实现数学教学的最终目标。
参考文献：
[1] 范明明.中小学生数据分析能力的培养研究[D].武汉：华中师范大学，2014.
【关键词】统计分析方法；应用；检验体系；共性问题；现实意义
中图分类号：C8 文献标识码：A 文章编号：
前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、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，以及社会，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差别，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差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假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验；多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(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，是假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的积差相关。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，最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】
[1]于秀林．多元统计分析[M]．北京,中国统计出版社，1999：223—224．
[2]高惠璇．应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社 ，2005：343—366．
一、数据统计分析的内涵
数据分析是指运用一http://定的分析方法对数据进行处理，从而获得解决管理决策或营销研究问题所需信息的过程。所谓的数据统计分析就是运用统计学的方法对数据进行处理。在实际的市场调研工作中，数据统计分析能使我们挖掘出数据中隐藏的信息，并以恰当的形式表现出来，并最终指导决策的制定。
二、数据统计分析的原则
（1）科学性。科学方法的显著特征是数据的收集、分析和解释的客观性，数据统计分析作为市场调研的重要组成部分也要具有同其他科学方法一样的客观标准。（2）系统性。市场调研是一个周密策划、精心组织、科学实施，并由一系列工作环节、步骤、活动和成果组成的过程，而不是单个资料的记录、整理或分析活动。（3）针对性。就不同的数据统计分析方法而言，无论是基础的分析方法还是高级的分析方法，都会有它的适用领域和局限性。（4）趋势性。市场所处的环境是在不断的变化过程中的，我们要以一种发展的眼光看待问题。（5）实用性。市场调研说到底是为企业决策服务的，而数据统计分析也同样服务于此，在保证其专业性和科学性的同时也不能忽略其现实意义。
三、推论性统计分析方法
（1）方差分析。方差分析是检验多个总体均值是否相等的一种统计方法，它可以看作是t检验的一种扩展。它所研究的是分类型自变量对数值型因变量的影响，比如它们之间有没有关联性、关联性的程度等，所采用的方法就是通过检验各个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。（2）回归分析。在数据统计分析中，存在着大量的一种变量随着另一种变量的变化而变化的情况，这种对应的因果变化往往无法用精确的数学公式来描述，只有通过大量观察数据的统计工作才能找到他们之间的关系和规律，解决这一问题的常用方法是回归分析。回归分析是从定量的角度对观察数据进行分析、计算和归纳。
四、多元统计分析方法
（1）相关分析。相关分析是描述两组变量间的相关程度和方向的一种常用的统计方法。值得注意的是，事物之间有相关关系，不一定是因果关系，也可能仅仅是伴随关系；但如果事物之间有因果关系，则两者必然存在相关关系。（2）主成分分析。在大部分数据统计分析中，变量之间是有一定的相关性的，人们自然希望找到较少的几个彼此不相关的综合指标尽可能多地反映原来众多变量的信息。所谓的主成分
关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革
0引言
随着国家创新形式的发展，统计创新工作已经得到相关部门的重视，统计创新包括统计实践创新和统计教育创新两个方面。统计教育的创新是统计创新的基础，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新，下面我从统计学的基本发展趋势来探讨目前统计教育的改革方向。
1统计学的基本发展趋势
统计学的发展与其它学科的发展相似，也需要走与其它学科相联系的发展道路。
1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外，从学科体系上看，统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相交的，统计方法与实质性学科相结合，才产生了统计学的分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学，同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要通晓相关的实质性学科的课程知识，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。
1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛，信息数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题：信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了，同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？数据挖掘和知识发现（DMKD）技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求下，汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。所以，对于统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机技术相结合，这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
2统计教育的改革
2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括三方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中，应充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
2.2.1改接受式的教学为互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生的创造性思维能力。
2.2.2构建以课堂－实验室－社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，才能展现统计学的生命力。
2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者，统计学是一门应用的方法型学科，统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。新晨
2.4教学与实际的数据分析相结合统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且也锻炼和培养了学生研究和解决问题的能力。
2.5要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还影响着教学的内容。语言、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间是不可分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，单一化人才已不适应现代化教育教学的需要，现代教育更注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次的综合人才。
参考文献：
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计，2001，9.
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。
参考文献：
[1]孙艳虹.如何利用统计分析方法做好基层统计工作[J].中国证券期货，2012（04）.
[2]刘亚玲.浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用[J].当代经济，2012（17）.
[3]郭倩.浅析统计分析方法在基层统计工作中的应用[J].中国高新技术企业，2016（16）.
[4]吕慧明.浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用[J].时代金融，2013（09）.
[5]贾秀萍.试论统计分析方法在事业单位财务分析中的应用[J].中国集体经济，2015（18）.
关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革
1统计学的基本发展趋势
统计学的发展与其它学科的发展相似，也需要走与其它学科相联系的发展道路。
1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外，从学科体系上看，统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相交的，统计方法与实质性学科相结合，才产生了统计学的分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学，同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要通晓相关的实质性学科的课程知识，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。
1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛，信息数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题：信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了，同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？数据挖掘和知识发现（DMKD）技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求下，汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。所以，对于统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机技术相结合，这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面
2统计教育的改革
2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括三方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中，应充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
2.2.1改接受式的教学为互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生的创造性思维能力。
2.2.2构建以课堂－实验室－社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，才能展现统计学的生命力。
2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者，统计学是一门应用的方法型学科，统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
关键词：统计学；辩证统一；统计规律；思想
1必然性和偶然性的统一
统计学为探索随机现象统计规律性，必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然，而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然，而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均，将大量偶然性所形成的数量差异，互相抵消，显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂，表现千差万别，同一总体各单位的数量差异也非常大，从个别单位，往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而，通过大量观察，排除偶然性因素影响，就可暴露出事物的真象，显现其本质。在进行抽样调查时，只有随机抽取的个体足够多，消除诸多偶然因素影响，才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。
2共性和个性的统一
实践和科学都证明矛盾的普遍性，矛盾无处不在、无时不在。矛盾着的事物是普遍存在的，况且同一事物或过程的矛盾有其共性。而对于每个事物或过程的矛盾也各有其个性。因此说，共性和个性的关系就是一般与特殊或普遍与个别的关系，它们是辨证统一的关系。统计学中存在着各种矛盾，每一矛盾具有不同特点。在统计认识中，个体的差异性中蕴含着总体的同一性。统计方法就是运用科学的手段抽象掉各个个体的差异性，探求总体的同一性，并用差异性去标志同一性的内在质量。差异性是统计产生和存在的前提，没有差异性就没有统计；而同一性则是统计的目的，为了求得同一性才需要进行统计。因此，统计研究要运用大量观察法与个别观察法相结合使用的统计方法。
统计研究中运用大量观察法，实现从个别到一般，从个性到共性的认识过程。同时，根据共性寓于个性之中的对立统一规律，统计研究在大量观察的基础上，运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势，使认识更深刻、更具体。
矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合，用组平均数补充说明总平均数，用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用，以使研究更全面，更完善。
3整体与局部的统一
统计学的研究着眼于总体，着手于样本，立足于个体；同时从总体出发，分解剖析，认识局域（类、层、组）甚至个体，并对其进行调查研究，观察计量，搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析，或归纳演绎，用样本来推断总体，达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和，以实现以统定计，以计达统的目的。所以，统计学的思维是一种系统思维，要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识，而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识，是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。
因而，统计认识充分体现了整体和局部的有机统一，这是统计研究的一大优点，也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系统而认识某一系统，忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。
4定性分析和定量分析的统一
从统计认识过程而言，充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在，但统计的定量分析不是纯粹数量意义的，即不是就数量论数量，而是基于所研究事物本身的特点，并且从所研究事物的有关联系或现实背景中，紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的，他注重的是定量分析背后的具体含义和意义，这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义？这就必须结合定性分析，即以定性分析为起点，并以定性分析为终点。具体来说，统计研究总是按照“初步（感性）的定性认识——客观科学的定量认识——高级（理性）的定性认识”这一过程来进行的，即从定性开始，确定认识事物有关方面的指标，经过定量过程，搜集，整理，进而对其分析研究，上升到更高的认识，深入认识事物的质，完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律，从初始的定性入手，依设计的科学的方案一整套统计指标体系，按要求搜集有关数据资料，经过整理和分析对比，认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中，实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径，是避免产生认识主观偏差的重要手段。
因此，统计研究最终是为人类定性认识服务的，是为了定性认识才进行定量分析研究的，前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上，如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一，才是需要我们关注的重点。所以，我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限，研究质的规定性与量的规定性的关系，将质与量同一与度中，即量的规定性定性于度中，质的规定性定量于度中，以实现定性分析和定量分析的真正统一。
5分析与综合的统一
在统计研究过程中，分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识，揭示其本质和规律性。
所谓分析方法，就是把研究对象分解为若干组成部分，并分别加以研究，从而认识事物的基础或本质的一种思维方法。任何事物的整体都是有若干组成部分构成的，将客观事物在一定条件下分解成各组成部分，分别研究其结构与功能、各部分相互联系、相互作用的特点以及在各种外界条件作用下所表现出来的事物的属性和特点，从而达到对事物本质及内在规律性的认识之目的。可见，分析方法是以客观事物的整体与部分关系为客观基础的。在统计研究中诸如分组分析、因素分析、因果分析、结构分析、定性和定量比较分析、比例分析等等。这些分析在人们的认识中起着重要作用。但是，要把分析所得到的认识变为对整体的认识，揭示整体的本质和规律性，就必须进行综合。
所谓综合方法，就是把研究对象的各个部分联系起来加以研究，从而在整体上把握事物的本质和规律的一种思维办法。与分析方法相比，综合方法认识过程的方向完全相反。它是将事物的各个部分联结为整体，通过全面掌握事物各部分、各方面的特点以及它们之间的内在联系，并加以概括和上升。从事物各部分及其属性、关系的真实联系和本来面目，复现事物的整体，综合为多样性的统一体。在统计中，诸如人口统计的将分组、结构、比例分析化为对整个人口状况分析；商品销售总额分析时分解为价格和销售量变动的影响，进而从总体上分析其因素影响；社会总产值的变化，分解成各个部门行业的影响，进而综合研究其全貌等等。
分析与综合是对立统一，分析是综合的基础，综合统领分析。没有具体的分析，就不能具体深入地把握事物的各部分、各侧面和各种属性与诸因素，从而也就无法综合；同时，分析也离不开综合，它在综合统领下，以综合为目的，达到确切地揭示事物的总体和本质和规律性，使认识升华。因此，没有分析的综合，其结论就只能是空洞的、无根据的，是一个混沌的、外在的、直观的整体。“思维既把相互联系的要素联合为一个统一体，同样也把意识的对象分解为它的要素。没有分析就没有综合（《马克思恩格斯选集》第三卷人民出版社1972年版第81页）。”分析的结果，也就是综合的出发点。统计认识的发展总是沿着“分析——综合——新的分析——新的综合……”轨迹不断前进的，促使统计认识活动不断深化，揭示事物的本质和规律性。
6归纳与演绎的统一
所谓归纳推理，就是从特殊到一般，给出新认识；但新认识是不确定的，可能是错的；特殊材料的组合不同，给出的认识也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣质信息作出决策。所谓演绎推理就是从前提（公理）到命题，不提供超越前提的新知识；容许选择多个前提，但前提可能是错的；大前提里的不同小前提（公理系统里的不同子集合）会给出不同甚至矛盾的结论。以观察为基础对事物的不确定性进行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转化为演绎推理问题。
统计认识是通过个别研究认识一般的，所以统计思维必然是一种归纳（即必须通过归纳才能实现）。统计不仅要根据所构建的原始信息通过统计推理获得一般的“知识”，而且还必须进行假设检验、机理检验等，对所获得的知识进行论证。所以说，统计思维是归纳与演绎的统一。归纳方法论强调了方法和外来信息的重要性，而演绎方法论则强调了问题和先存知识的重要性。实际上，二者是一个有机的整体，需要相互补充和协调才能真正解决问题。比如在统计思维中的回归分析既是归纳，又是演绎。所以说，统计思维将归纳和演绎高度而有效地结合运用，收到了很好的认识效果。也只有通过归纳、演绎和实践的相互作用才能找到可靠的科学真理。
7具体和抽象的统一
按照统计认识要运用材料来看，统计学的实际应用具有具体性，它是依据一定的数据和事实，使人们得到启发，运用已有的经验知识，对客观事物的本质及其规律性作出迅速的识别和直接的理解，并对对象的总体状况作出判断。统计认识在取得统计数据之后，首先就是根据数据的特点，运用一定的数据整理手段（如分组、直方图、茎叶图、频率图等）和统计研究人员积累的统计认识经验，充分发挥主体的能动性，获取初步认识。在此基础上再对统计数据的背景资料进行分析研究，必要时还要进行典型剖析或抽样验证。所以说，在统计认识的数据收集、分析与所做结论需要具体化。同时，对统计理论方法研究时具有抽象性，在一定理论指导下进行的数理研究，是具有抽象思维的特点。属于抽象思维的范畴，它舍弃具体向客体的规客规律性逼近。因此，统计学是具体和抽象的统一。
8经验思维和理性思维的统一
统计认识过程不仅是通常所说的实证性研究活动，同时也是探索性研究活动。它自始至终都是理性认识和感性材料的相互结合和相互渗透。
按照统计认识属于实证性研究来说，它具有经验思维
的特点。经验思维就是运用实践经验、感性认识和感性材料进行的思维活动。它的功能主要是认识具体事物的外部状况、表面联系和现象，通过经验思维能够对丰富的大量材料初步加工，把握事物多种多样的具体状态，并且能够在一定程度上把握事物的内在联系和规律。描述性统计就是一种比较典型的经验思维。它依据的是客体的个体的实际状况或者是客体过去的、现在的状态，是事实的归纳、概括、整理。从推断性统计来看，它在描述性统计提供的经验材料的基础上，运用一定的理论、概念，依据严密的逻辑规则和推理过程进行假设检验、数理推断、悖论分析，对描述信息、经验认识进行理论思考，使经验认识升华，这又是有理性思维的特点。它抽象掉具体个体数量上的差异，得出有关对象的共同本质特征的认识；抽象掉所依据的经验材料的特殊，得出有关“类”的一般的认识。
实际上，描述性统计是推断性统计的重要基础，在某种程度上讲，推断是另一种描述；有时候描述性统计与推断性统计是交织在一起的。因此，统计认识是经验思维和理性思维的统一，兼具有两种思维的成分，两种思维相互交叉，相互补充，使统计认识更系统、更具体和更深刻。
总之，统计学是一门认识方法论，统计活动是一种认识活动，是要研究探索和发现认识客体本质及其规律性的方法。哲学是关于世界观和方法论的学说，它研究自然、社会和思维的最一般的规律。它和统计学是一般和个别、共性和个性的关系。哲学对统计学起着指导作用，为统计科学研究和统计工作提供一般指导原则和思维方法；统计学是哲学一般认识方法的具体化。所以，对统计思想进行较深入的探讨和归纳，有利于推进统计理论研究，廓清人们对统计的认识，有助于更合理、广泛的运用统计方法。
参考文献
［1］李金昌.关于统计思想若干问题的探讨［J］.统计研究，2006，(3).
［2］陈福贵.统计思想雏议［J］.北京统计，2004，(5).
【关键词】宏观经济 统计分析 大数据时代
一、前言
在宏观经济关于统计分析不断得到广泛应用的状况下，市场经济得到稳定的发展，但是在实际应用的过程中，还存在很多弊端，这样的状况严重的影响了其发展。在经济发展新时期，对存在的问题进行适当的分析和研究，并制定出合适解决方法，已经成为我国经济领域学者重点的研究对象。基于这样的状况，为了有效的保证问题的有效解决和对策的制定具有时效性，在实际的工作中，需要对宏观经济统计分析进行深入的了解与掌握，才能够给予行之有效的、与时俱进的、对国家和大众都有益处的对策。
二、宏观经济统计分析简介
（一）内涵分析
在本课题对相关问题进行分析之前，需要对宏观经济统计分析的相应概念进行了解。宏观经济统计分析主要是对整体经济关于同一方面的总称，在其发展的不断阶段，经济学和统计学两种知识的融合，为市场经济的繁荣发展提供了详尽的信息。宏观经济方面的统计分析主要分为两个发展系统：一是统计学知识为基础的发展系统；二是和经济学知识为中心的发展系y。两种不同知识所形成的系统，在实际应用中产生的价值自然存在很大的差异性。但是在实际应用的过程中，宏观经济方面的统计分析主要注重关于经济学方面的理论和知识多一些，主要表现在计量经济学上面[1]。鉴于计量经济学具有理论形式的计量经济学和经济形式的计量学，将其应用到实际当中，能实现对数据的统计和管理，进而达到探索经济当中潜在规律的目标。宏观经济的统计部分所要研究的对象主要是宏观经济实际运行过程相应结果，在此过程中主要把宏观经济的相应理论作为依据，而将统计分析方法和方法作为工具，充分的利用统计的资料，来实现对宏观经济实际当中运行的规律予以深度的认识与分析。
（二）常用的方法
宏观经济方面的统计分析在实际使用的过程中，其方法多种多样，主要有以下几种方法：（1）静态分析。该种分析方法主要是把经济变动的整个过程和时间的因素进行排除，进而使经济达到相对平衡的状态。（2）边际分析。该种分析方法主要是边际概念当中的数量分析法，在使用的过程中对经济行为和相应的经济变量进行详细，进而凸显出自变量和因变量之间存在的关系；（3）均衡分析。该种分析法是对经济实际均衡状态下变动条件和形成条件进行详细分析；（4）比较动态分析。该种分析法主要是对两个不同的经济予以比较对比，进而获得变量的关系[2]。
三、推动宏观经济状态下的统计分析发展策略
（一）“与时俱进”
宏观经济统计分析具有实践性与科学性，能实现对信息予以合理分析，对现今市场经济的稳定经营和长远发展具有重大的意义。在信息化技术的支持下，宏观经济方面统计分析的信息的主要来源和相应的分析方法呈现出迥异的特征，宏观经济方面的统计分析在实际应用中表现出与时俱进的特征，将多样化的分析方法应用到该项分析当中，能使数据终端使用人员提供的重要的信息保障。大数据时代为我国超越追赶经济发达国家提供了一个良好的机会，我国在经济发展新时期当中，注重从政府采集和分析得到的信息数据着手，进而为经济的稳定经营和长远发展制定科学的发展战略。
为了能贯彻和落实新经济时期制定的经济发展战略，要在经济发展趋势不断变化后，对不适应经济长远的项目进行改进，在关于经济发展的过程中，应注重经济研究的前瞻性，并对互联网中的信息进行充分的利用，从而形成一个全新的宏观经济分析体系，为我国宏观经济发展中提供科学依据与良好的服务。在大数据时代迅速发展下，我国可以对当地各个社会基础单位作为的数据作为依据，对顺应现今大数据时代信息发展的平台进行建立。强化物流网络自身统计与各个行业之间相关联的机构进行建设建设，进而为各个行业的全面发展创造良好的发展环境。当地政府同时也要对资源环境和电网供求提供的信息数据作为重要的依据，实现对我国各项能源的全面发展。此外，大数据相关平台网站要进行科学的建设，这样才能为我国能源基础建设和管理提供强有力的保障。从上文的论述得知，大数据时代背景下，我国各个地方的政府要注重自身发展的创新性，能实现对数据的合理分析，通过采用多元化的经济统计方式，才能对统计和分析方法提出个更好的方法，进而实现合理科学的宏观经济统计分析发展目的。
（二）完善相关体系
经济体制的改革是我国促进经济发展采取的重要措施。随着经济体制的不断改革，我国现存的经济发展结构很难为经济的实际发展提供满意的服务，已经无法满足社会经济发展的需求，无法适应新时展的趋势。基于这样的状况，在实际的发展的过程中，为了更好的改进我国经济发展的机制，应注重要宏观经济方面统计分析工作能在现阶段得到健康的发展。政府机关单位中的从业人员在实际的工作中应研究出适应现今经济发展的体系，进而能科学的指导现今市场经济中企业自身的经营和长远的发展。同时还要对参与工作的相应人员，对自身的专业技能进行不断的提升，让其拥有更加专业的职业技能，保障新建指标体系能顺利有效的实施，发挥其调节指导作用[3]。
（三）加强宏观控制力
由于经济具有较强的流动性，易产生很多种类型风险。因此，要加强宏观经济统计分析稳健发展，增强政府宏观调控经济的能力。将我国宏观经济调控与政治外交结合，与国际宏观调控接轨，并且在宏观调控基础上，贯穿落实国家各项宏观调控政策。根据实际情况采取具有针对性的调控政策，使宏观调控能力与市场机制调节功能得到充分的发挥。将宏观调控目标分为若干个小目标，逐一的进行宏观调控，使宏观调控成果巩固，以实现经济宏观调控最终目标。
四、结论
通过本文的论述得知，虽然我国宏观经济统计分析存在着较多样化的问题。但是，宏观经济统计分析与时俱进符合时展与国家的宏观调控加强，相关体系不断完善，政府与各方力量的大力支持。能够实现对所有经济数据统筹管理与精确分析，使国家经济发展加快，促进整体经济效益优化，宏观经济统计分析也能够得到一个长期有效发展的契机，为人们谋取更多的福祉。
参考文献
[1]张永生.浅谈宏观经济统计分析发展的基本问题[J].现代国企研究，2016，（16）：146.
