统计培训知识
统计基础知识培训
汇报人：可编辑 2023-12-19
目 录
• 统计概述 • 描述性统计 • 推论性统计 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实操
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是一种收集、整理、分析和解释 数据的科学方法，旨在揭示数据背后 的规律和趋势。
统计作用
区间估计
根据样本统计量的抽样分布，构造出总体参数的一个置信区间，并 给出该区间包含总体参数真值的概率。
评价估计量的标准
无偏性、有效性和一致性。
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
先对总体参数提出一个假设， 然后利用样本信息来判断该假
设是否成立。
假设检验的步骤
建立假设、选择检验统计量、 确定拒绝域、计算p值并作出决 策。
SAS
SAS是统计分析软件的另一巨头，它是一个模块化、集成化的大型统计软件包。其功能包 括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法 、计量经济学与预测等等。
R语言
R语言是一款开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。它提供了广泛的统 计和图形技术，包括线性模型、非线性模型、时间序列分析、分类、聚类等方法。
数据处理
包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准 化等步骤，以消除数据中的噪声和不规则因素，提高数据质 量。
时间序列预测方法
01
02
03
04
趋势外推法
通过拟合时间序列的趋势成分 ，预测未来趋势的发展。
移动平均法
利用历史数据的移动平均值进 行预测，适用于具有周期性波
动的时间序列。
指数平滑法
通过加权平均历史数据，预测 未来值，适用于具有趋势和周
统计技术培训资料
统计技术培训资料：统计技术培训资料第一点：统计学基础理论统计学是一门应用数学的分支，主要研究如何通过数据的收集、整理、分析和解释来获取结论和预测未知。
在现代社会，统计学已经广泛应用于各个领域，如自然科学、社会科学、医疗保健、金融经济等。
1.1 统计学的基本概念统计学中有几个基本概念需要我们掌握，包括总体、个体、样本、参数、随机变量等。
总体是指我们想要研究的所有对象的集合，个体是组成总体的每一个元素，样本是从总体中抽取的一部分个体，参数是描述总体特征的指标，随机变量则是用来描述随机现象的变量。
1.2 描述统计与推理性统计描述统计主要是对数据进行整理、展示和描述，包括频数、频率、众数、中位数、平均数、方差等。
推理性统计则是通过样本数据来推断总体特征，包括概率分布、假设检验、置信区间、回归分析等。
1.3 概率论基础知识概率论是统计学的基础，主要研究随机现象的规律性。
我们需要掌握随机事件的概率、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯定理等基本概念。
第二点：常用统计软件及编程语言在实际应用中，我们需要借助一些工具来进行统计分析。
目前常用的统计软件和编程语言有SPSS、SAS、R、Python等。
2.1 SPSSSPSS是一款非常流行的统计分析软件，它具有界面友好、操作简单、功能强大等特点。
SPSS可以进行数据管理、描述统计、推断统计、高级统计分析等。
2.2 SASSAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析系统，它可以进行数据管理、统计分析、数据可视化等。
SAS的语言体系较为复杂，但它的功能非常强大，适合进行复杂的数据分析。
2.3 RR是一款开源的统计编程语言和软件环境，它主要用于统计分析、图形表示和报告。
R具有强大的扩展性和灵活性，可以满足各种复杂的数据分析需求。
2.4 PythonPython是一种高级编程语言，近年来在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用。
Python有许多用于统计分析的库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，可以进行复杂的数据分析和可视化。
统计基础知识培训
综合案例：某公司销售额影响因素分析
案例背景介绍
了解某公司的销售情 况和市场环境。
数据收集与整理
收集相关数据并进行 预处理。
描述性分析
通过图表和数值方式 展示销售额的分布、 趋势和影响因素。
推断性分析
利用统计方法分析各 因素对销售额的影响 程度和显著性。
数据类型与来源
数据类型
统计数据可分为定量数据和定性数据 。定量数据具有数值特征，如身高、 体重等；定性数据则描述事物的属性 或特征，如性别、职业等。
数据来源
统计数据可来自各种渠道，如调查、 实验、观测、记录等。在选择数据来 源时，需要考虑数据的可靠性、有效 性和代表性。
统计指标与体系
统计指标
统计指标是反映总体数量特征的数值，如平均数、中位数、 众数等。选择合适的统计指标对于准确描述数据特征至关重 要。
统计体系
统计体系是由一系列相互联系的统计指标所构成的整体。构 建合理的统计体系有助于全面、系统地反映研究对象的数量 特征和规律性。
统计分析方法简介
描述性统计
描述性统计是对数据进行整理和描述的方法，包括数据的集中趋势、离散程度、 分布形态等。通过描述性统计，我们可以初步了解数据的基本特征。
推断性统计
方差
极差
各数据与均值之差的平方的平均数， 反映数据的离散程度。
最大值与最小值之差，反映数据的波 动范围。
标准差
方差的平方根，与原始数据单位相同， 更便于比较不同数据的离散程度。
数据分布形态：偏态与峰度
偏态
数据分布的不对称性。正偏态表 示数据向右偏，负偏态表示数据 向左偏。偏态系数可用于量化偏 态程度。
统计培训要点总结范文
一、前言随着我国统计事业的不断发展，统计人员素质的提升成为推动统计工作持续健康发展的重要保障。
为了提高统计人员的业务水平，增强统计数据的真实性和准确性，近期，我单位组织了一次全面的统计培训。
以下是本次培训的要点总结。
二、培训内容1. 统计法规与政策解读培训首先对《中华人民共和国统计法》进行了详细解读，使参训人员明确了统计法规的适用范围、统计违法行为及处罚措施等。
同时，对国家和地方最新统计政策进行了介绍，使参训人员了解到了当前统计工作的发展方向。
2. 统计业务知识培训本次培训重点讲解了统计调查方法、统计指标体系、统计报表编制与审核、统计分析与应用等方面的知识。
通过案例分析、互动讨论等形式，使参训人员掌握了统计业务的基本流程和操作技巧。
3. 统计信息化建设与应用随着信息技术的飞速发展，统计信息化建设成为提高统计工作效率、提升统计数据质量的重要手段。
本次培训对统计信息化建设的相关知识进行了介绍，包括统计数据库建设、统计软件应用、统计数据分析等。
4. 统计职业道德与纪律要求统计职业道德是统计人员必须具备的基本素质。
本次培训强调了统计人员应遵循的职业道德规范，要求参训人员严格遵守统计纪律，确保统计数据真实、准确、完整。
三、培训要点总结1. 提高统计法治意识，增强统计法治观念统计人员要深入学习统计法规，自觉遵守统计法规，做到依法统计、依法治统。
2. 加强统计业务学习，提高业务水平统计人员要不断学习统计业务知识，提高统计分析能力，为领导提供决策参考。
3. 推进统计信息化建设，提高统计工作效率统计人员要熟练掌握统计软件应用，积极参与统计信息化建设，提高统计工作效率。
4. 强化统计职业道德，树立良好形象统计人员要遵守统计职业道德规范，做到诚实守信、客观公正，树立统计良好形象。
四、结语本次统计培训内容丰富、针对性强，对于提高我单位统计人员的业务水平、增强统计法治意识、推动统计工作持续健康发展具有重要意义。
在今后的工作中，我们将继续加强统计队伍建设，为统计事业的繁荣发展贡献力量。
统计基础知识培训
用于研究一个因变量与一个或多个自变量之间的线性或非线性关系，并预测因变量的取值。
06
回归分析与相关分析
总结词：一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的统计方法。
总结词：多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
统计学不仅关注数据的数量关系，还关注数据的质量和不确定性。
统计学起源于17世纪中叶，最初是为了研究国家的人口和财产状况而发展起来的。
随着时间的推移，统计学的应用范围不断扩大，逐渐涉及到社会、经济、自然等多个领域。
现代统计学的发展与计算机技术的进步密切相关，许多统计方法和工具都得到了计算机的实现和应用。
总结词
时间序列的分解是将整个时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分，有助于更好地理解数据的内在机制和预测未来走势。
详细描述
时间序列的分解模型有多种，其中最常见的是季节性分解和趋势-季节性分解。季节性分解将时间序列数据分为季节性和非季节性两部分，而趋势-季节性分解则进一步将非季节性部分分为趋势和随机波动。
汇报人：可编辑
2023-12-26
统计基础知识培训
目 录
统计学简介统计数据的收集与整理描述性统计概率与概率分布参数估计与假设检验回归分析与相关分析时间序列分析与预测
01
统计学简介
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的科学，旨在从数据中获取有用的信息和知识。
它涉及到的方法和工具广泛应用于各个领域，如社会科学、医学、经济学、生物学等。
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方差
方差的平方根，也是衡量数据离散程度的重要指标。
企业培训统计知识点总结
企业培训统计知识点总结一、统计概念及基本原理1.统计的基本概念统计是研究统计数据的收集、整理、分析和解释的一门学科。
它是一种以数值的形式描述和总结大量数据的方法和技术。
统计学的基本任务是对大量的数据进行概括和总结，为决策提供客观的依据。
2.统计的基本原理统计的基本原理包括概率论、数理统计和统计推断。
概率论是研究随机现象的基本规律和性质的学科，它用概率的概念和方法研究各种随机现象。
数理统计是研究统计数据的收集、处理和解释的一门学科，它通过对样本数据的分析，得出总体的特征，为决策提供依据。
统计推断是统计学的一个重要分支，它主要研究如何根据样本数据对总体进行推断。
二、常用统计方法1.描述统计描述统计是通过对数据进行整理、分析和概括，来描述数据的基本特征和规律。
常用的描述统计方法包括分布描述、构造轴线图、频数图等。
2.推断统计推断统计是通过对样本数据的分析来推断总体的性质和规律。
常用的推断统计方法包括参数估计和假设检验。
参数估计是通过对样本数据的分析，估计总体参数的数值。
假设检验是通过对样本数据的分析，判断总体参数的大小或总体分布的特征是否符合假设。
3.回归分析回归分析是研究变量之间相互依赖关系的统计方法。
它通过对观测变量的测量值进行分析,得到一个数学模型,并用该模型对因变量的测量值进行估计或预测。
4.时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化而发生的各种现象的统计方法。
它通过对时间序列数据进行分析，来预测未来的发展趋势。
5.因子分析因子分析是研究多个变量间因果关系的统计方法。
它通过对变量之间的相关关系进行分析,得到几个较少个数的因变量，从而可以减少信息的冗余。
三、数据处理技术1.数据收集数据收集是统计分析的第一步，它是指根据研究目的和调查对象采用不同的调查方法，获取符合研究要求的数据。
2.数据整理数据整理是指对收集到的数据进行整理和加工，其目的是使数据更具可比性和可分析性。
常用的数据整理方法包括数据清洗、数据转换、数据规范化等。
计划统计员培训内容
计划统计员培训内容一、培训目标1.1 培训内容：通过本次培训，使统计员具备专业的统计知识和能力，提高其数据收集、处理、分析和报告的能力，提高工作效率和准确性。
1.2 培训对象：所有统计员及相关人员。
1.3 培训目标：提高统计员的专业水平，加强数据采集、处理和分析能力，提高统计员在工作中的准确性和效率。
二、培训内容2.1 统计基础知识2.1.1 统计学基础概念2.1.2 数据类型和数据处理方法2.1.3 统计学常用工具和方法2.2 数据收集2.2.1 数据采集方法和技巧2.2.2 数据质量控制2.2.3 数据存储和管理2.3 数据处理2.3.1 数据清理和整理2.3.2 数据转换和加工2.3.3 数据分析方法和工具2.4 数据报告2.4.1 数据可视化和报告编写技巧2.4.2 数据解释和分析报告2.4.3 报告效果评估三、培训方法3.1 理论讲解3.1.1 专家教授统计学基础理论知识3.1.2 案例分析和实际应用3.2 实践操作3.2.1 数据处理软件操作培训3.2.2 统计学习工具的使用3.3 案例教学3.3.1 案例分析和解决方案研究3.3.2 论坛交流和讨论四、培训流程4.1 基础知识培训4.1.1 第一天：统计学基础概念和数据类型4.1.2 第二天：数据采集和质量控制4.2 数据处理培训4.2.1 第三天：数据清理和整理4.2.2 第四天：数据分析和处理方法4.3 报告编写培训4.3.1 第五天：数据可视化和报告编写4.3.2 第六天：案例分析和报告评估五、培训考核5.1 理论考核5.1.1 培训结束后进行统计学基础理论考核5.1.2 合格者可进入下一阶段培训5.2 实践操作考核5.2.1 考核统计员数据处理和报告编写实际操作5.2.2 通过考核者获得结业证书六、培训效果评估6.1 评估方式6.1.1 培训结束后对参训人员进行问卷调查 6.1.2 对培训成果进行总结和评估6.2 评估指标6.2.1 参训人员满意度调查6.2.2 统计员工作效率和准确性评估6.2.3 培训成效和效果评价七、培训后续7.1 培训成果应用7.1.1 将培训成果应用到工作中7.1.2 继续学习和提高专业能力7.2 未来培训计划7.2.1 定期组织新员工培训7.2.2 进行进阶培训和专业提升八、培训资源8.1 培训师资8.1.1 专业统计学教授和专家8.1.2 数据处理和报告编写专业人员8.2 培训场地8.2.1 设备完善的教室和实验室8.2.2 数据处理软件和工具8.3 培训材料8.3.1 统计学教材和学习资料8.3.2 实例分析和案例资料以上是计划统计员培训内容，通过本次培训，统计员将能够更好的掌握统计基础知识，提高数据处理和分析能力，提高数据报告和可视化效果，从而提高工作效率和准确性。
统计技术培训教程全
统计技术培训教程全一、统计学的基本知识1、统计学：是数学的一个分支，用以搜集、整理、剖析数据、进而推导剖析结果的迷信方法，因此有学者也将统计学统称为统计方法。
2、统计学研讨对象：是少量现象的数量方面的总体特征，即数量总体。
3、统计学分实际统计学和运用统计统计学；实际统计学是指统计学的数学原理。
运用统计学是着重如何将统计方法运用到各种自然或社会迷信方面，如何运用到管理方面等。
统计方法在管理范围的运用构成了管理统计学。
在社会研讨和社会管理中的运用构成了社会统计学等。
4、总体和集体：总体是统计总体的简称，分为全极总体和样本总体。
全极总体就是我们的研讨对象，如对某产品的重量停止调查时，全部产品就是一个全极总体，其集体数记为N。
假设我们不是片面调查，而是抽样调查，所抽出的数据集体数称为样本容量，记为n。
由样本容量为n的样本数据构成总体称为样本总体。
5、数据类型：定性的数据和定量的数据。
定性的数据也称质量数据，它说明的是事物的质量特征，是不能用数值表示的，其结果通常表现为类型，如质量等级，房屋编号等；定量的数据也称数量数据，它说明的是事物的数量特征，是可以用数值来表现的，如房屋租金等6、变量：在统计学中，把可以说明现象某种特征的统计数据称为变量。
变量又分团圆变量和延续变量，团圆变量又称不延续变量、类别变量，只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，不能逐一罗列，如性别、班级、喜好的运转等；延续变量可以取有限多个值，其值是时断时续的，如年龄、距离、体重等。
7、统计目的：统计数据经加工处置后表现为统计目的。
一个完整的统计目的应该包括目的称号、数量、计量单位、时间限制、空间限制和计算方法等6个要素。
如2001年中国国际消费总值95900亿元，其中称号是国际消费总值，数值是95900，计量单位是亿元，时间限制为2001年，空间限制为中国，计算方法是SAN核算体系。
二、数据的搜集和整理1、数据的来源渠道：统计数据的直接来源主要有两个渠道，一是专门组织的调查，二是迷信实验。
统计培训课件
统计学的发展历程
古典统计学
古典统计学起源于17世纪，主要研究如何收集、整理和描述数据。其代表人物有英国数学 家格朗特和德国数学家莱布尼茨。
近代统计学
近代统计学始于19世纪末，着重于研究数据的分布规律和推断统计。其代表人物有英国数 学家皮尔逊和美国统计学家费雪。
社会调查
统计学在社会调查中不可或缺，如 人口普查、民意调查、社会现象的 调查等。
环境监测
统计学在环境监测中发挥关键作用 ，如空气质量监测、水体质量监测 等。
02
统计方法与技术
描述性统计
总结词
描述性统计是对数据进行基础性描述，包括求平均数、计算标准差、绘制频 数分布表和散点图等。
详细描述
描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的初步分析，了解数据的集中趋 势、离散程度以及数据的分布形态，为后续的统计分析和预测提供基础数据 。
定义问题
通过统计学思维，我们可以更好地定义问 题，并确定需要收集和分析的数据类型。
收集和分析数据
通过统计学方法，我们可以收集和分析相 关数据，从而为解决问题提供依据。
检验假设
通过统计学方法，我们可以检验假设是否 成立，从而得出结论。
预测未来
通过统计学方法，我们可以预测未来的趋 势和发展，从而为决策提供依据。
统计学在未来的发展趋势与挑战
• 发展趋势 • 大数据与统计学：随着大数据的兴起，统计学正朝着更高效、更精确的数据分析方向发展。 • 生物统计与医学：随着生物医学的发展，统计学在医学和生物领域的应用越来越广泛。 • 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，统计学正朝着更智能化、更自动化的方向发
统计培训资料
统计培训统计培训一直被认为是数据分析领域中至关重要的一部分。
无论是在学术界还是工业界，对统计知识的掌握都是提升数据分析能力的关键。
本文将介绍统计培训的必要性、内容、方法以及实践意义。
必要性统计培训对于从事数据分析工作的人员来说至关重要。
统计学是数据分析的基础，只有深入掌握统计知识才能更准确地进行数据分析和解释统计结果。
统计培训可以帮助人们理解抽样误差、置信区间、假设检验等基本概念，从而更好地应用统计方法进行数据分析。
内容统计培训的内容通常包括基础统计知识、概率论、统计推断、回归分析、方差分析等内容。
基础统计知识主要包括均值、中位数、标准差等概念；概率论则是统计学的基础，包括随机变量、概率分布等内容；统计推断是用样本数据推断总体参数的方法，包括置信区间、假设检验等内容；回归分析则是探索变量之间关系的方法，包括线性回归、逻辑回归等内容；方差分析是用来比较不同组之间均值差异的方法。
方法统计培训的方法多种多样，包括线下课程、在线视频、自学教材等。
线下课程由专业的统计学老师授课，可以针对性地解答学员的问题；在线视频则可随时随地学习，具有较高的自由度；自学教材则需要学员具备较高的自律性，但可以根据自己的进度进行学习。
实践意义统计培训不仅可以提高个人的数据分析能力，还有助于在工作中更准确地理解和分析数据。
在数据科学、商业分析、市场调研等领域，统计知识都具有重要意义。
掌握统计知识可以让人们更好地理解数据背后的规律，为决策提供更准确的依据。
综上所述，统计培训是提高数据分析能力的关键一环。
通过系统学习统计知识，可以帮助人们更好地理解和应用数据，提升工作效率和决策质量。
希望本文的介绍能够对大家对统计培训有更清晰的认识。
统计知识及业务培训
统计知识及业务培训统计知识及业务培训统计知识是现代社会不可或缺的一部分，它与诸多领域紧密相连，其应用范围涉及生活、科学、经济等多个领域。
以下是针对统计知识及其在业务中应用的培训内容。
一、基本概念与原则1.统计学概述及基本概念。
2.概率论基础知识。
3.假设检验基本原理及其应用。
4.置信区间基础知识。
5.样本设计及抽样技术。
二、数据分析技能1.数据清理及预处理。
2.数据可视化工具的使用。
3.描述统计学方法与应用。
4.统计模型的基本原理及应用。
5.掌握一些数据分析的具体技巧。
三、统计应用1.统计应用是什么及其分类。
2.统计应用在财经领域的应用。
3. 利用统计计算来预测数据。
4.基本统计方法在医学领域的应用。
5.统计在科学研究中的应用。
四、统计软件1.R语言基础及应用。
2.SAS软件基础及应用。
3.SPSS软件基础及应用。
4. Matlab及Python在统计中的应用。
五、应用案例分析1.基于时间序列分析的销售预测案例。
2.基于回归分析的风险评估案例。
3.基于分类分析的客户分类案例。
4.基于聚类分析的市场细分案例。
5.基于数据拟合分析的行为预测案例。
六、统计课程案例1.基于储蓄存款数据的描述性统计。
2.基于单样本t检验的学生成绩分析。
3.基于双因素方差分析的机器性能测试。
4.基于卡方检验的社会调查。
5.基于逻辑回归的信用卡欺诈检测。
总结本文基于统计知识及业务应用，为读者提供了一些训练内容及培训标准。
统计学是应用最广泛的学科之一，在生命科学、物理学、医学、经济学、金融学、社会学等领域都有着极其重要的应用。
掌握统计学知识，可以帮助我们更好地了解数据背后的含义和规律，对判断和决策有很大的帮助。
统计学基础知识培训要求
统计学基础知识培训要求统计学基础知识培训要求主要包括以下几个方面：1. 掌握基本统计概念：了解统计学的基本概念，如统计数据、变量、概率、频率等，这是进行统计分析的基础。
2. 数据收集与整理：学习数据收集的方法和技巧，包括问卷设计、访谈、数据来源等；掌握数据整理和清洗的方法，如频数分布、数据可视化等。
3. 描述性统计分析：学习描述性统计分析方法，如平均数、中位数、众数、标准差等，以便对数据进行概括和分析。
4. 推断性统计分析：了解推断性统计的基本原理和方法，如假设检验、置信区间、回归分析等，以评估数据之间的关联性和因果关系。
5. 概率论与抽样分布：学习概率论基本知识，如随机事件、概率公式、条件概率等；了解常见的抽样分布，如二项分布、正态分布、t分布等。
6. 非参数检验：掌握非参数检验的方法，如卡方检验、Friedman 等级和符号测试等，用于评估数据之间的差异性。
7. 回归分析与建模：学习一元线性回归、多元线性回归等基本模型，了解如何建立回归模型、评估模型效果及进行模型诊断。
8. 时间序列分析：了解时间序列分析的基本方法，如自相关、移动平均、ARIMA模型等，用于预测和分析时间序列数据。
9. 统计软件应用：学会使用常见的统计分析软件，如SPSS、R、Python等，进行数据处理和分析。
10. 统计报告与写作：学习如何撰写统计报告，包括报告结构、数据分析方法选择、结果解释等。
11. 统计法律法规：了解我国的统计法律法规，如《统计法》、《统计从业资格制度》等，遵守法律法规，确保统计工作的合规性。
12. 实践与应用：通过实际案例和项目实践，将所学的统计知识应用于实际问题，提高解决实际问题的能力。
统计学基础知识培训要求涵盖了上述各个方面，旨在帮助学员掌握统计学的基本知识和技能，为从事统计工作奠定基础。
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统计培训知识第一部分统计基础一、正确认识统计工作二、数字书写注意事项三、计量单位使用方法四、记录的填写要求五、统计表的设计六、几个统计概念介绍1、时期与时点2、总量指标与相对指标3、平均数计算方法第二部分统计报表一、总要求二、产量、消耗报表注意事项三、外包费结算注意事项第一部分统计基础开场白:可能大家都与我一样:会想,统计——有什么好培训的。
不就就是填个表,报个资料呀。
可就是,就就是这个瞧似简单的事,公司领导,包括李总,多次提到过让进行统计培训,说明领导对我们的工作不就是太满意,或者说要求较高,或者说很重视。
尽管如此,我还就是觉得没什么可说的,大家有的人做的工作已经很不错了,如石灰厂的秀平、铁厂的吕敏等。
我今天就把大家做的好的一些经验与一些统计的基本知识归纳到一块,与大家交流一下。
一、正确认识统计工作在我们公司,统计大部分时间就是助理、就是秘书、就是内当家。
当我们的领导忙于组织生产,忙于经营与管理的时候,我们所要做的就就是帮她们整理生产、经营的原始记录,包括数据与各种组织过程的记录。
这些工作瞧似简单,而且重复枯燥,但意义却很重大。
因为公司自上而下所有的员工一天下来,一个月下来,一年下来都做了些什么,全凭我们的记录说话。
没有记录,没有数据,一切都空口无凭。
统计其实也就是管理的一部分,而且就是管理的最基础、最前沿的岗位。
因为统计具有两大基本功能:数据记录与数据分析。
管理的结果需要记录,没有数据记录下来,就等于没有历史,管理的好坏也无从谈起;而对记录下来的历史,不进行分析与应用,管理就无法改进与提高。
所以,如果说数据记录就是管理的结果,那么数据分析就就是管理的开始:也就就是说,管理的好坏,缘于统计也将归功于统计。
所以统计工作,就是生产管理中不可或缺的、很重要的岗位,我们作为统计人员,既没有必要妄自菲薄,也没必要自尊自大,只要实就是求就是的正确对待自己的岗位,把本职工作做好,把数据做到正确无误,把生产记录描述到客观准确,积极参与管理,我们作为统计人员的价值自然会得到体现。
二、数字书写1、数字就是统计工作的基础。
首先,必须写清楚、写规范,不能混淆。
特别就是:1与7,2与7,2与3等等。
好不好,写清楚,也算对人的一种尊敬。
这个问题,经常表现在写的快时,会带笔;复写时写不到位,结果瞧不清楚。
无意中会制造一些麻烦。
(6月份秤房月报表——管业外包队的手工汇总表,写得非常清楚,每个数字、每个笔划都写得很到位,特别就是2、3、5等跟打印的差不多圆。
唯一遗憾的就是:没有报表人签名。
不就是想知道您就是谁,报表签名就是记录最重要的内容之一,我们在讲记录填写就是还要专门强调。
)2、在表格中数字要写得小一点,一般靠下边占到1/3—2/3处就可以了,不要格有多大,字有多大。
这样有两个好处:方便辩认,方便修改。
给修改留有余地,也可以有批注的地方。
3、小数点一定要写清楚。
有一次,李总审核外包费时,“临时用车2、6时”瞧成26时,专门让核对原始票据,强调书写清楚。
关于小数点写得不清,造成损失的故事有很多。
刚解放时期某县区牛生病后开药方的故事。
4、小数点后一般保留两位。
但结算外包费时总额保留到整数就可以了,方便审核与锁角。
5、小数位上提。
手写时小数位不管就是几位,一定要上提半格,(示范一个)这样即使“小数点”不清楚,也方便读数。
6、数量与单位之间最好空出半格,方便读数。
如:5 kg,不要写成5kg;5 ℃,如果写5℃,“0”写得再大一点成了50C了。
就差远了。
[板书示范总结一下]三、计量单位的使用方法1、要求:一般使用法定计量单位。
法定计量单位(法定单位):就是以国际单位为基础,同时选用了一些非国际单位制的单位构成的。
如:时间,国际单位制就是“秒”, 符号“s”。
法定计量单位就是在“秒”的基础上增加了时(h)、分(min)、天(d)等。
2、常用的计量单位及换算(1)国际单位制(SI单位)共有七个基本单位:长度、质量、时间、电流、热力学温度、物质的量、发光强度。
其余为导出单位。
如速度(m/s),就就是由基本单位长度与时间的导出单位。
(2)常用国际单位表示方法SI基本单位((３)可与国际单位制并用的我国法定计量单位;质量的单位“吨”的符号“t”就是法定符号,“T”为法定单位“公吨”。
但就是1T=1t=1000kg。
所以,有人习惯写大写,数量上也不错,只就是不太规范。
3、法定单位符号标准(1)单位符号的字母一般用小写体,若单位名称来源于人名,则其符号的第一个字母用大写体。
时间:s压力、压强:帕斯卡,Pa(2)由两个单位相乘构成的组合单位,其符号有两种形式:N·m与Nm,但这种组合单位,其中文符号只有一种形式,即用居中圆点代表乘号。
如:力距单位“牛·米”。
(3)由两个单位相除构成的组合单位,其符号可用下列三种形式之一:kg/m3 kg·m-3 kgm-3尽量使用前两种,不容易发生误解。
(如:m/s不宜用ms-1,会误认为每毫秒) 这样相除的组合单位,其中文符号可采用以下两种形式之一:千克/米3、千克米-34)在进行运算时,组合单位中的“/”可用“—”表示。
如米/秒可写为米秒(5)单位符号应写在全部数值之后,并与数值之间留适当的空隙。
如: 200 元。
(6)单位名称与单位符号都必须作为一个整体使用,不得拆开。
如:摄氏度的单位符号为℃,20摄氏度不得写成或读成摄氏20度或20度,也不得写成 200 C,只能写成20 ℃。
大家可以留心一下天气预报,就是怎么读的。
四、记录的填写要求主要指我们平时做的一些对生产操作过程的各种记录、表格等。
1、必须使用法定的计量单位或规定的计量单位填写。
这一点在做表之前,必须首先要明白。
不能说我就管抄数,至于什么单位、什么意义不去管她。
这样抄错一个数,说不定会闹出什么笑话。
但就是,如果瞧清楚单位,抄错了很容易就可以识别开。
2、所有记录必须注明时间、填报人,并保证真实、准确、内容齐全。
记录填写完毕,必须由有关人员审核签名,然后按规定要求进行传递、报送。
填报人、审核人要对所填表负责任。
3、人工书写时必须用钢笔或圆珠笔填写,字体清晰。
4、更改数据或记录时,采用划线更改方式,并由更改人签名或盖章加以标识,并注明时间。
切不可描写、涂改。
5、没有填写的空格、空项,要划“—”、“/”线或注明“以下空白”字样。
6、描述过程类的记录,应做到语言简练、表达完整、清晰。
这一点,主要指备注与说明。
我们有的人,不习惯写备注,或易忽略备注。
其实,有时必要的备注,就是很有意义的。
备注经常就是数据的背景或前提,或者就是补充说明。
备注,甚至会成为记录的一部分,要结合起来才能读完整。
因为,数据与记录不就是孤立存在的,她们不仅仅就是数字,更就是一种用数字来描述的过程与历史,就是某一时点的状态。
有时需要有备注来支撑。
比如说,我们5月份的生产月报表中产量较少,如果没有备注说明,上、下月之间,上、下年度之间分析比较时,有可能会对生产或设备能力进行怀疑,而如果备注了就是“公司安排大修多少天”,原因就不用说了,可能就是受上、下工序影响,也可能就是市场不好导致生产节奏放慢了,总之,可以瞧出,不就是本工序原因导致产量少了。
这样,无形中,我们就参与了管理,给领导提供了方便。
以上就是各种生产记录的最基本要求,也就是我们9000与API中的最基本要求。
这里顺便提醒一下,我们回去以后,必须马上动手补充完善所有的记录,因为可能在9月份,公司船级社质量认证体系就要进行复审,在8月份,公司也安排了全面内审,对我们的质量记录进行大检查。
如果因为记录不合格,给出一个不合格项,就就是我们的责任了。
五、统计表的设计首先统一一下表格各部分的名称:****表(总标题)主栏与宾栏的位置不就是固定不变的,特别就是主栏指标太多时,经常将一些分组移到宾栏里,这要瞧怎样既合理又方便而定。
统计表设计的总要求就是:简练、明确、实用、美观,便于比较。
1、总体研究:研究如何分组、如何设置指标,哪些指标放在主栏,哪些指标放在宾栏,要有一个全面的考虑与安排,务必使表的设计主次分明、简明醒目,科学合理。
但就是无论如何布局,有一个原则,就就是给人提供的资料,尽量把主要目的、相关的事情,都体现清楚,不要让别人去猜、或者再来问。
2、总标题:必须有,有的单位报送资料不习惯写标题,来了还得让人问半天,特别有时找人稍过来,一问三不知。
标题就就是要做的事,要简明扼要,并能确切的说明表中的内容。
标题内或标题下面说明统计资料所属的时间、空间。
如***厂**车间6月份结算里工申请表。
简单点的如“入党申请”,一瞧就明白,很多人喜欢把标题简单写成“申请”,让人读半天到最后一句才明白,甚至到最后还不太明白。
1、表形。
统计表的形式应长宽比例适中,一般为长方形,既不要太长,也不要太粗短,也不能为正方形。
2、线条。
统计表的上下两端的端线应当用粗线绘制,表中其她线条一律用细线绘制,表的左右两端习惯上均不划线,采用开口式。
有时在体现合计数时,可以有加黑线区别标识。
3、合计栏。
横行“合计”一般在最后一行(或最前一行)。
表中纵栏的“合计”一般在最前一栏,我们习惯放在最后一栏,这样也可以。
4、栏数的编序。
栏数较多时,可以按序编号。
一种习惯就是主栏部分用“甲乙丙丁……”,宾栏用“(1)(2)(3)……”;还有一种习惯就是:对非填数字的各栏,分别用“甲乙丙丁……”而对指标数字的各栏用分别用“(1)(2)(3)……”编号。
各栏之间如果有计算关系,可以用数字符号表示。
如(3)=(2)÷(1),表示3栏等于2栏除以第1栏。
3计量单位。
所有数字都应该有计量单位。
如果全表的计算单位都相同,应在表的右上角注明“单位:万元”或其她。
如果各栏中数字的计量单位都不同,应分别在各栏的前面加一栏“计算单位”,用于标明各行的计算单位;纵栏单位不同时,经常在纵栏标题上加(万元)、(吨)等。
4数值填写。
表中数字要填写整齐,同类数字要保持有效的统一位数。
要保留几位都保留几位。
如果小数点后正好就是“0”,应当加上“0”,以表示没有小数。
表内上下左右出现相同数字时,应全部重复写,不能用“同上”“同左”等字代替。
没有数字的空格,当不可能有数字时,应当用“—”填满,以免被人误认为漏报。
如果有数字但很小,达不到规定的小数点时,可以用虚线“……”填满,以表示数字很小。
如1/10000后,要求保留2位,就没法写,也不能不写,只有写“……”了。
如果某项资料规定免填,应当用符号“×”填满。
表示不用填。
总之,表内各行各栏不应留有空格。
3表内各主词之间、各宾词之间的排列顺序,应按时间的先后、数量的大小、空间的位置、内容的重要程度等自然顺序,合理编排。
4注解或资料来源。
必要时,在统计表下加上注解或说明,以便查考。