管理学数据与统计学
管理学中的数据分析和统计方法
管理学中的数据分析和统计方法数据分析和统计方法在管理学中扮演着关键的角色。
通过运用这些方法，管理者能够更好地理解和应对组织内外部环境中的复杂问题。
本文将详细阐述管理学中的数据分析和统计方法，包括其作用、步骤以及应用，并分点列出。
一、数据分析和统计方法的作用1. 提供决策支持：数据分析和统计方法可以帮助管理者收集、整理和分析海量的数据，在做出重要决策时提供科学依据。
2. 识别问题和机会：通过数据分析，管理者可以发现组织内外部存在的问题，并从中找出有利于组织发展的机会。
3. 优化资源配置：利用数据分析和统计方法，管理者可以最大限度地利用有限的资源，并合理分配资源以实现最佳效益。
二、数据分析和统计方法的步骤1. 数据收集：收集各种相关的定量和定性数据，包括问卷调查、实地调查、销售记录等。
2. 数据整理和清洗：将收集到的数据进行整理和清理，排除异常值和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析：运用统计方法对数据进行分析，如描述性统计、推断性统计等，以获得有关数据的关键信息。
4. 结果解释和诊断：根据分析结果，解读和诊断问题所在，并提出相应的解决方案。
5. 决策和实施：根据数据分析的结果，制定决策方案，并将其付诸实施。
6. 监测和反馈：对决策方案进行监测和评估，根据反馈信息及时调整和改进。
三、数据分析和统计方法的应用1. 绩效评估：利用数据分析和统计方法，管理者可以对员工、团队以及整个组织的绩效进行评估，了解其工作状况和贡献度。
2. 市场分析：通过对市场数据的分析，管理者可以了解目标市场的规模、竞争对手、消费者需求等信息，从而制定市场策略。
3. 风险管理：数据分析和统计方法可以帮助管理者识别和评估潜在的风险，并采取相应的措施进行风险管理。
4. 战略规划：数据分析和统计方法可以提供对组织内外部环境进行分析的依据，为战略规划提供科学支持。
5. 质量管理：通过数据分析和统计方法，管理者可以对产品和服务的质量进行监控和改进，提高客户满意度。
《管理统计学》课件
本课件介绍了《管理统计学》的课程内容。通过数据整理、图表绘制、假设 检验等学习统计学在管理中的应用，帮助学生提升决策能力和数据分析技巧。
课程介绍
1 课程目标
学习如何应用统计学方法进行数据分析和决策。
2 课程大纲
包括数据整理与图表绘制、描述统计学、概率与概率分布等内容。
数据整理与图表绘制
概率与概率分布
概率的概念及其计算
学习概率的基本概念和计算方法。
离散型随机变量及其概率分布
了解离散型随机变量及其概率分布的特点。
连续型随机变量及其概率分布
掌握连续型随机变量及其概率分布的应用。
假设检验
1
假设检验的概念与原理
了解假设检验的基本概念和原理。
2
单样本均值检验
学会使用单样本均值检验进行假设检验。
3
两样本均值差检验
ห้องสมุดไป่ตู้
掌握使用两样本均值差检验进行假设检验。
回归与相关分析
简单线性回归分析
学习如何进行简单线性回归分 析。
多元线性回归分析
了解多元线性回归分析的应用。
相关分析
掌握如何进行相关分析以评估 变量之间的关系。
质量管理统计方法
1
极差图与控制图的制作
2
了解如何制作极差图和控制图来评估过
程的稳定性。
总结与展望
课程主要内容回顾
回顾课程的主要内容和学到的知识点。
管理统计学的前景展望
展望管理统计学在未来的应用和发展。
1
数据的收集和整理
了解如何收集和整理数据以进行分析。
2
填充空缺数据的方法
学习如何处理数据中的缺失值。
3
用Excel制作图表
《管理统计学》课件
ABCD
指数平滑法
利用历史数据的加权平均值进行预测，其中较近 的数据给予较大的权重。
神经网络和机器学习方法
利用复杂的算法和大量的数据训练模型，进行长 期和短期预测。
时间序列分析的应用场景
股票市场预测
通过分析历史股票价格数据，预测未来的股 票走势。
销售预测
基于历史销售数据，预测未来的产品需求和 销售量。
统计学的作用
统计学在各个领域都有广泛的应用， 可以帮助人们更好地理解数据，预测 未来趋势，制定科学决策，解决实际述统计学主要研究如何用图表、图像、数学公式等手段整理
、展示和解释数据，以便更好地理解数据。
推断统计学
02
推断统计学则更注重通过样本数据来推断总体特征，如预测、
和因果关系。
社会科学
用于研究社会现象、人类行为等，如 教育、犯罪、婚姻等领域的实证分析
。
金融分析
用于股票、债券等金融产品的价格预 测和风险评估，以及市场趋势分析。
医学研究
用于疾病诊断、治疗方法和药物效果 的研究，以及健康状况与生活习惯之 间的关联分析。
06 时间序列分析
时间序列分析的基本概念
时间序列分析是一种统计 方法，用于研究随时间变 化的数据序列。
图表解读
说明如何解读图表，理解数据分布、变化趋势和异常点，以及如何通过图表进行数据可视化表达。
数据的数值描述
均值、中位数和众数
介绍均值、中位数和众数的概念和计算方法，以及它们在描述数据集中趋势时 的优缺点。
方差和标准差
介绍方差和标准差的概念和计算方法，以及它们在描述数据离散程度时的应用 。
03 推断性统计学
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
大学管理学专业要学哪些学科
大学管理学专业要学哪些学科大学管理学专业是一门重要的学科，涉及到组织、领导和决策等方面的知识和技能。
在这个领域里，学生们需要学习各种学科来帮助他们掌握管理的基本原理和技巧。
本文将介绍在大学管理学专业中，学生们需要学习哪些学科来获得全面而深入的知识。
1. 经济学经济学是大学管理学专业的基础学科之一。
学生们需要学习经济学的基本原理，包括供求关系、市场结构、成本分析和风险管理等。
经济学的知识有助于学生们理解企业在市场经济中的运作和决策过程。
2. 会计学会计学对于管理学专业的学生来说也是一门重要的学科。
学生们需要学习会计学的基本原理和概念，了解财务报表的编制和分析方法，并能够运用会计知识进行财务决策和管理。
3. 统计学统计学是管理学专业中不可或缺的学科。
学生们需要学习统计学的基本知识和方法，包括数据收集与整理、数据分析和模型建立等。
统计学的应用能够帮助学生们进行市场调研、决策分析和管理评估等工作。
4. 运营管理运营管理是管理学专业中的重要学科之一。
学生们需要学习生产与运营管理的基本原理和方法，包括生产计划、库存管理、质量控制和供应链管理等。
运营管理的知识有助于学生们提高组织的效率和竞争力。
5. 人力资源管理人力资源管理是管理学专业中的关键学科之一。
学生们需要学习员工招聘、员工培训与发展、绩效管理和薪酬管理等人力资源管理的基本原理和技巧。
人力资源管理的知识有助于学生们有效地管理和激励组织中的人力资源。
6. 组织行为学组织行为学是管理学专业中的重要学科之一。
学生们需要学习组织行为学的基本理论和模型，了解个体在组织中的行为和组织中的人际关系。
通过学习组织行为学，学生们能够更好地理解员工的行为动机，从而有针对性地进行管理和领导。
7. 市场营销市场营销是管理学专业中的基本学科之一。
学生们需要学习市场营销的基本概念和技巧，包括市场调研、市场定位、产品策划和销售推广等。
市场营销的知识有助于学生们了解市场需求和竞争环境，从而制定有效的市场营销策略。
数学在管理学领域的应用
数学在管理学领域的应用数学和管理学是两个看似完全不相关的学科，但事实上，数学在管理学领域起着重要的作用。
管理学是研究组织和企业管理的学科，而数学则提供了一种定量分析和决策的工具。
在本文中，我们将探讨数学在管理学领域的各个方面的应用。
一、线性规划线性规划是数学中的一个分支，被广泛应用于管理学领域。
线性规划可以帮助管理者在资源有限的情况下做出最优的决策。
例如，在生产调度中，线性规划可以帮助管理者确定如何分配有限的资源来最大化产出。
二、统计学统计学是管理学中一个重要的数学分支。
通过收集和分析大量的数据，统计学可以帮助管理者做出合理的决策。
例如，在市场营销中，统计学可以帮助企业预测市场需求，确定合适的价格和推广策略。
三、决策树决策树是管理学中常用的决策分析工具。
它将决策过程可视化，并帮助管理者考虑各种可能的结果和风险。
通过建立决策树模型，管理者可以更好地评估决策的后果，从而做出更明智的选择。
四、运筹学运筹学是管理学中的一个重要分支，它结合了数学、统计学和优化理论，用于解决实际问题。
例如，在物流管理中，运筹学可以帮助确定最佳的仓库位置和运输路线，以提高效率和降低成本。
五、财务管理财务管理是管理学的一个重要领域，也离不开数学的应用。
数学模型可以帮助企业进行财务分析和风险评估，以便做出明智的财务决策。
例如，利用财务模型，企业可以评估投资项目的回报率，并决定是否值得进行投资。
六、排队论排队论是管理学中常用的数学模型，用于研究队列长度、等待时间和服务效率等问题。
对于需要处理大量客户的企业，如银行和超市，排队论可以帮助管理者优化服务流程，提高客户满意度。
总结起来，数学在管理学领域的应用非常广泛，从线性规划到统计学，从决策树到运筹学，从财务管理到排队论，都可以通过数学模型和工具来解决实际问题。
通过应用数学，管理者可以更好地理解和分析数据，做出更明智的决策，提高管理效率和企业竞争力。
数学和管理学的结合将为企业管理带来更大的成功和发展。
管理统计学-第2章数据收集及整理
第2章 数据收集与整理
5.统计调查的步骤
• 4、调查表格和问卷的设计。
• 调查表：将各个调查项目按照一定的顺序排列在 一定的表格上，就构成了调查表。
• 问卷调查：根据调查目的，在调查对象中随机选 择或有意识地确定调查单位，以书面文字或表格 形式了解被调查者的意见，调查者自愿、自由地 回答问卷中所提出的问题。
• 1.您去了哪个城市？ • A.普陀 B.喀什 C.三亚 D.漠河 • 2.与以往旅游活动总的感觉相比，您认为此次旅游 • A.很满意 B.较为满意 C.一般 D.不满意 E.很不满意 • 3.您在此地时的最高气温是 度。 • 4.您此行的全部支出是 元。
第2章 数据收集与整理
2. 统计数据的计量与类型
4.统计数据的误差
覆盖面误差
抽样误差
不回答和 度量误差
总体 (学生)
样本框架 （电话簿里
的学生）
计划选取样本 (选定的学生)
实际的 样本
第2章 数据收集与整理
5.统计调查的步骤
• 1.明确调查目的
• 探测性调研（揭示现象）
• 夏士莲绿茶洗发水受消费者青睐吗？ • 适合的数据来源：相关领域研究机构的公开数据库、
• 数据之间可做加减，不能做乘除，非真值0 • 如：摄氏度
• 定比数据（比例数据）
• 不仅有确定的间距，而且有自然确定绝对的零点。 • 数据之间可做加减，也可做乘除，真值0
第2章 数据收集与整理
2.统计数据的计量与类型
数据
定量数据
定性数据
离散的
连续的
大数据管理与应用和统计学
大数据管理与应用（Big Data Management and Applications）和统计学（Statistics）是两个相关且相互补充的领域。
它们在处理和分析大规模数据集方面发挥着重要作用，但侧重点和方法略有不同。
大数据管理与应用关注如何有效地存储、处理和管理大规模的数据集，以从中获取有价值的信息和洞察。
它涉及数据的收集、存储、清洗、整合和处理等方面。
该领域的技术和工具包括大数据存储系统（如分布式文件系统和数据库）、数据处理框架（如Hadoop和Spark）以及数据挖掘和机器学习算法等。
大数据管理与应用的目标是从大数据中发现模式、趋势和关联，为决策和业务提供支持。
统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
统计学提供了一系列的方法和技术，用于描述和总结数据、进行推断和预测，并进行决策和推断的支持。
统计学涉及概率论、抽样方法、假设检验、回归分析等统计方法。
在大数据管理与应用中，统计学的方法可以用来分析和解释大规模数据集中的模式和关系，提供数据驱动的见解和预测。
大数据管理与应用侧重于数据的收集、存储和处理，以及从中提取有用的信息，而统计学则关注数据的分析、解释和推断。
它们共同构成了处理和应用大数据的综合方法，为数据驱动的决策和洞察提供支持。
统计与管理
• 统计质量控制在企业管理中的应用
• 决策支持：提供数据支持，帮助企业制定更合理的决策
• 绩效评估：评估员工和部门的绩效，提高企业整体效率
• 持续改进：推动企业持续改进，提高企业竞争力
05
统计技术在市场调查与分析中的应用
市场调查中的统计抽样方法
统计抽样方法是在市场调查中选择样本的方法
• 包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等
供应链管理流程和提高供应链效率的过程
供应链管理的统计分析方法与应用
• 包括供应商评估、库存管理、物流优
• 供应商评估：通过统计方法评估供应
化等
商的质量、价格、交货期等
• 应用领域：供应链管理、供应商评估、
• 库存管理：通过统计方法优化库存水
库存控制等
平，降低库存成本
• 物流优化：通过统计方法优化物流路
• 绩效评估：绩效目标设定、绩效考核
方法、绩效反馈与改进等
统计技术在人力资源选拔与培
训中的应用
• 统计技术在人力资源选拔与培训中的应用
• 人员选拔：通过统计方法筛选出符合要求的候选人
• 培训需求分析：通过统计方法分析员工的培训需求
• 培训效果评估：通过统计方法评估培训效果和满意度
统计技术在人力资源
• 推断性统计分析：根据样本数据推断总体数据特征
• 数据可视化：将数据以图形或图像的形式展示
统计技术在市场预测
中的应用
• 统计技术在市场预测中的应用
• 回归分析：预测未来趋势和周期性变化
• 时间序列分析：识别季节性变化和异常值
• 关联模型：分析变量间的关联关系和强度
06
统计与管理在人力资源管理中的应用
• 季节分析：识别季节性变化和异常值
管理学专业统计学课程教学研究
管理学专业统计学课程教学研究【摘要】统计学是管理类专业的核心课程，当前在统计学课程的教学中存在一些问题，笔者综合许多教师的经验及自身的实践体会，对统计学课程教学进行探讨并提出改进的建议，旨在提高统计学教学效果。
【关键词】统计学；管理学专业；课程教学统计学课程是经教育部批准的为非统计专业本科生开设的一门基础必修课，是经济学类各专业的核心课程，是一门实用性很强的方法科学。
它的任务是使学生掌握统计学的基本知识和技能，帮助提高学生应用统计方法分析解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想；掌握各种统计方法的不同特点，应用条件及适用场合。
该课程的设置目的，一方面是为了进一步学习专业统计和计量经济课程奠定理论和方法基础，另一方面也为学习经济与管理学科各专业的后继课程和进行社会经济问题研究提供数量分析方法。
1 管理学专业统计学课程重要性随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要，人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计，英国统计学家哈斯利特说：“统计方法的应用是这样普遍，在我们的生活和习惯中，统计的影响是这样巨大，以致统计的重要性无论怎样强调也不过分。
”甚至有的科学家还把我们的时代称作“统计时代”，因此，学好统计学对管理学专业大学生来说是至关重要的。
统计学课程的学习对管理学专业具有重要作用，作为一个合格的管理者，其所具有的重要能力就是决策和预测。
决策就是为了实现特定的目标，在一定信息的基础上借助统计等工具对影响目标实现的因素进行计算和判断，从而对未来做出决定。
预测能促使主管人员向前看，面向未来，做好应付未来各种情况的准备，预测工作还有利于发现工作中哪些环节存在着欠缺。
因此，一个合格的管理人员不仅要能够在情况发生变化时迅速做出反应，而且还必须能够预见到变化，并为此采取相应的措施。
统计作为一种重要的工具在决策和预测中发挥着巨大的作用，如果没有统计，就不可能做出科学的决策和预测。
统计分析在管理学专业中的工具与技巧
统计分析在管理学专业中的工具与技巧统计分析是管理学专业中非常重要的工具与技巧之一。
通过运用统计学方法，管理学专业的学生可以收集、整理、分析和解释数据，从而帮助他们做出明智的决策和制定有效的管理策略。
本文将对统计分析在管理学专业中的工具与技巧进行详细阐述。
一、数据收集1. 数据来源：在进行统计分析之前，管理学专业的学生首先需要确定数据的来源。
数据可以来自各种渠道，如问卷调查、实地观察、文献研究等。
2. 数据选择：在收集数据时，需要学生明确自己的研究目标，并选择与目标相关的数据进行收集。
这样，才能确保数据的有效性和可靠性。
3. 数据处理：收集到的数据需要进行处理，包括数据输入、清洗和规范化等。
这对于后续的统计分析过程非常重要。
二、描述统计分析1. 中心趋势测量：管理学专业学生可以通过计算平均值、中位数和众数等指标来描述数据的中心趋势。
这些指标可以帮助他们找到数据的中心位置，并从中获取有关数据分布的信息。
2. 变异性测量：为了了解数据的变异程度，管理学专业学生可以使用标准差、方差和极差等指标。
这些指标可以帮助他们分析数据集内部的差异情况。
3. 分布形态测量：通过计算偏度和峰度等指标，管理学专业学生可以描述数据的分布形态。
这些指标可以帮助他们了解数据是否服从正态分布或者是否存在偏斜或尖峰分布。
三、推断统计分析1. 参数估计：管理学专业学生可以使用样本数据来估计总体参数。
通过计算置信区间，他们可以为总体参数设置一个置信水平，并通过样本得出关于总体的推断。
2. 假设检验：管理学专业学生可以通过假设检验来验证对总体参数的假设。
他们需要根据样本数据计算出一个检验统计量，并与临界值进行比较。
如果检验统计量超过了临界值，就可以拒绝原假设。
3. 相关性分析：通过计算协方差和相关系数等指标，管理学专业学生可以研究两个变量之间的关系。
这可以帮助他们确定变量之间的相关性和相关方向。
四、回归分析回归分析是管理学专业中常用的工具与技巧之一，用于研究自变量和因变量之间的关系。
管理学研究方法04-统计分析方法(一)
3. 参数估计 -- 区间估计 区间估计的基本概念 区间估计的基本步骤 总体均值的估计 总体比例的估计 总体方差的估计 样本大小的确定
3.1 区间估计的基本概念 区间估计的基本思想：首先求出待估参数的估计 值，然后以此为基础估计出一个区间 ( , )，并 提供总体参数落入该区间的概率。 以概率表示为： P 1 置信区间：以一定的概率保证的总体参数可能落 入的区间，区间 ( , ) 。 置信度或置信水平：(1 -α ）100% 显著性水平（Significance Level）：α 置信度为(1 -α ）100%的置信区间的解释
--cont’
– –
Frequency Distribution
选择组数：
5 ～ 20 组之间 数据集与组数对应（数据集大→组数大，数据集 小→组数小）
选择组宽：
– –
等距分组 Largest Data Value Smallest Data Value 近似组宽 = Number of Classes
关于偏度和峰度
偏度（skewness）:偏斜度、偏态系数
是对分布偏斜程度的度量 Sk=μ3/σ3 μ3=E（X-EX）3是X的三阶中心矩 σ是X的标准差 Sk=0，对称分布。通常： Sk<0，曲线分布向 左偏；Sk>0，曲 线分布向右偏。
峰度（kurtosis）:峰态系数、峭度 Ek=μ4/σ4 - 3
累计频数 4 30 62 76 90 100
--cont’
累计曲线（Ogive）
Cumulative Frequency
50
40
30 20 10 50 60 70 80 90 100 110
累计曲线的意义与应用
管理定量分析方法
管理定量分析方法
管理定量分析方法是指用数学或统计学的方法来解决管理问题的一种方法。
在管理学中，定量分析方法主要被用于数据的收集、处理和分析，以及提供决策支持和问题解决的量化依据。
常用的管理定量分析方法包括：
1. 统计分析：使用统计学的方法对数据进行数理统计，包括描述统计、推断统计和回归分析等。
2. 数学建模：将管理问题抽象为数学模型，利用数学方法对模型进行分析，从而得出解决问题的结论或方案。
3. 运筹学方法：运筹学是应用数学和量化方法来优化决策和规划问题的学科，包括线性规划、整数规划、动态规划、排队论等方法。
4. 决策树分析：利用数学模型和统计分析方法，构建决策树来辅助管理决策，帮助决策者选择最优的决策路径。
5. 数据挖掘：利用数据分析和机器学习的方法，挖掘出隐藏在大量数据中的有用信息和模式，帮助管理者做出决策。
6. 模拟仿真：通过建立系统的数学模型和仿真实验，模拟和测试不同方案对管理问题的影响，帮助决策者做出最佳决策。
这些方法可以在不同的管理领域和问题中应用，如生产管理、供应链管理、市场营销、金融管理等，以支持管理者做出更科学、更准确的决策。
数据管理与分析统计
探索性分析
01
探索性分析是对数据进行深入挖掘，寻找数据之间的潜在关系 和模式。
02
通过探索性分析，可以发现数据中的异常值、缺失值和冗余数
据，并进行相应的处理。
探索性分析还可以通过绘制图表、使用统计量等方法，发现数
03
据之间的关联性和趋势性。
预测性分析
预测性分析是根据已有的数据 和模型，对未来的趋势和结果 进行预测。
用户行为分析
通过分析用户在电商平台的浏览、 搜索、购买等行为数据，了解用 户需求和偏好，优化产品推荐和 营销策略。
竞品分析
通过收集和分析竞品的数据，了 解市场格局和竞争态势，为制定 市场策略提供支持。
金融风控分析
信贷风险评估
通过分析借款人的信用历史、财务状况等数据，评估信贷风险， 为信贷决策提供依据。
药物研发与效果评估
通过分析药物试验数据、临床数据等，评估药物的有 效性和安全性，为药物研发和审批提供支持。
流行病预测与防控
通过分析历史流行病数据、人口流动数据等，预测流 行病的传播趋势，为防控策略的制定提供依据。
08 总结与展望
总结
数据管理与分析统计是现代社会中不可或缺的 领域，它涉及到各个行业和领域，如商业、医 疗、科研等。
数据管理与分析统计
目录
• 引言 • 数据管理概述 • 数据收集与整理 • 数据分析技术 • 数据挖掘与机器学习 • 数据安全与隐私保护 • 实际应用案例 • 总结与展望
01 引言
主题简介
数据管理与分析统计是现代社会中非 常重要的领域，涉及到各个行业和领 域，如商业、医疗、科研等。
数据管理与分析统计的核心是利用统 计学和数据分析的方法，对大量的数 据进行处理、分析和挖掘，从而得出 有价值的结论和预测。
《统计学》课后答案(第二版_贾俊平版)
第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。
本章首先介绍数据的预处理方法，然后介绍不同类型数据的整理与图示方法，最后介绍图表的合理使用问题。
本章各节的主要内容和学习二、主要术语24. 频数：落在某一特定类别（或组）中的数据个数。
管理统计学报告(含案例分析)
管理统计学报告目录一、管理统计学概述 (1)二、实验分析步骤 (1)（一）数据的搜集 (1)（二）数据描述 (2)（三）参数估计 (4)（四）假设检验 (4)（五）方差分析 (5)（六）回归分析 (5)（七）时间序列分析 (6)三、正确看待数据 (7)四、心得体会 (7)一、管理统计学概述统计分析是收集和解释数据，以发现模式和趋势。
它是数据分析的一个组成部分。
统计分析可用于收集研究解释，统计建模或设计调查和研究等情况。
统计分析涉及收集和仔细检查一组项目中的每个数据样本，从中可以抽取样本。
在统计学中，样本是从总体中抽取的代表性选择。
统计分析的目标是确定趋势。
例如，零售企业可以使用统计分析来查找客户数据中的模式，这些模式可用于创建更积极的客户体验并增加销售额。
管理统计学是一门以经济管理理论为基础，以一般统计学为工具研究社会和经济管理的应用科学。
它通过研究如何有效地收集、整理和解释反映社会和经济管理实践的数据，即管理统计学是通过应用统计学方法和理论研究管理问题、经济问题，其本质特点是将描述统计和推断统计有机结合，并融合经济与管理理论，来处理宏观和微观经济管理问题。
二、实验分析步骤本文将以1990年到2008年中国社会消费品零售总额的数据为例，进行实验数据分析。
（一）数据的搜集统计数据主要来源于两种渠道:一种是来源于别人的调查或实验数据,称为间接数据;另一种是来源于科学实验或者直接的调查数据，称为直接数据。
本案例是通过别人调查或实验的数据来分析的。
下图数据为从1990年到2008年中国社会消费品零售总额数据。
（二）数据描述1.数据可以通过统计图来描述，统计学中有很多种数据图来描述，各有优点。
本案例采用了折线图来描述数据，如下图所示：2.数据也可以通过统计指标来描述。
统计指标包含: 平均值、标准误差、中位数、众数、样本标准差、样本方差、峰度值、偏度值、级差、最小值、最大值、样本总和、样本个数和一定显著水平下总体均值的置信区间。
管理统计学
管理统计学
1 管理统计学
管理统计学是具有管理思维的统计学，它把管理与统计学结合在
一起，将统计学中的不确定性应用于管理理论的分析、研究和诊断中。
它是在管理学基础上发展起来的一种研究工具，是一门综合性的学科。
管理统计学涉及管理活动中大量的统计数据，它为管理人员提供
更加客观仔细地审慎思考一个问题。
它能够有效地分析统计数据，从
而获得客观且合理的结论。
为了更准备地利用统计学，管理者必须使
用管理统计学来解决问题。
管理统计学吸收了经济学、会计学、统计学等诸多学科的精髓，
结合管理活动的实际情况，从经济学和管理学的角度，全面有效解决
企业管理问题，指导企业决策。
管理统计学的研究不仅限于现有的数据分析，同时也开发一些新
的软件系统，用于数据处理和分析，用于帮助管理者更好地分析和管
理机构运行中的问题。
另外，管理统计学也关注什么状况下涉及不易
成本估算，不易风险分析和不易数据收集等问题。
管理统计学对提高管理的全面性，有着至关重要的意义，它能够
提高管理的科学化水平，更好地解决管理中遇到的实际问题。
未来管
理统计学必将发挥越来越大的作用，为企业管理提供数据分析和决策
建议，为社会发展和治理工作提供保障。
管理学专业中的数据分析与统计方法
管理学专业中的数据分析与统计方法导言：管理学专业的学生通常需要掌握数据分析与统计方法，这是因为数据分析和统计在管理决策和业务管理中起着至关重要的作用。
本文将介绍数据分析与统计方法在管理学专业中的应用，并提供相应的步骤和详细的解释。
一、数据收集和整理1. 找到有关主题的相关数据2. 确定需要收集的数据类型（定量、定性）3. 使用适当的方法进行数据采集（例如调查问卷、访谈、实验等）4. 将收集到的数据整理成适合分析的格式二、描述统计分析1. 计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）和散布程度（标准差、方差、四分位间距）2. 制作可视化图表（条形图、折线图、饼图等）来展示数据的特征和分布3. 进行数据摘要和解释，以便了解数据所传达的信息三、推断统计分析1. 根据所学习的概率理论，对数据进行统计推断2. 选择适当的统计检验方法来检验假设3. 判断数据的显著性，以及假设的接受或拒绝4. 对数据进行置信区间分析，以评估数据的不确定性四、回归与相关分析1. 利用回归分析模型来研究变量之间的关系2. 选择合适的回归模型（线性回归、多项式回归等）3. 分析回归系数的显著性和解释4. 进行相关分析，确定变量之间的相关性强度和方向五、贝叶斯统计学1. 介绍贝叶斯统计学的概念和原理2. 利用贝叶斯定理进行概率推断和参数估计3. 使用贝叶斯统计学来处理不确定性和模糊信息4. 将贝叶斯统计学应用于管理决策中的不确定性问题六、数据挖掘和预测分析1. 利用数据挖掘技术来发现隐藏在数据中的模式和趋势2. 使用聚类分析、关联规则挖掘和分类算法等进行数据挖掘3. 利用预测分析方法（如时间序列分析和回归分析）来进行未来趋势的预测4. 将数据挖掘和预测分析应用于市场营销、销售预测等领域七、数据分析与决策支持系统1. 介绍决策支持系统的基本概念和功能2. 将数据分析技术与决策支持系统相结合，提供管理决策的科学依据3. 利用数据分析和可视化手段，帮助管理者制定决策规划，并评估决策的风险和效果4. 在决策过程中，通过数据分析来发现问题、确定决策目标和评估决策方案结论：数据分析与统计方法在管理学专业中具有重要的应用价值。
管理学的三种基本研究方法
管理学的三种基本研究方法
管理学的三种基本研究方法包括实证研究、解释研究和规范研究。
实证研究是一种定量研究方法，通过收集大量的数据来验证假设或推断的有效性。
通过实证研究，管理学者可以使用统计学和计量经济学方法来分析数据，揭示管理问题和现象之间的因果关系。
解释研究是一种定性研究方法，旨在理解和解释管理问题或现象的深层含义。
通过深入的访谈、观察和案例分析等方法，解释研究可以提供对管理问题的详细描述和理论解释，并揭示出背后的动因和机制。
规范研究是一种应用研究方法，旨在提供管理实践的指导和建议。
通过在实际组织中进行干预或实验，规范研究可以评估管理策略、方法和工具的有效性，并提供管理实践的最佳经验和建议。
这三种方法相互补充，共同构成了管理学的研究框架，能够从不同的角度和层面研究和解决管理问题。
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统计数据的直接来源
一手资料：数据的直接来源，通过调查 或实验直接收集到的统计资料（普查、实验 式、观察式等）
搜集数据的基本方法
调查方法
实验方法
自填式
面访式
电话式
普查
为某一特定目的面专门组织的一次性全面调查。 目的：搜集某一时点上的国情国力和资源状况的全面资 料，为政府制定规划、方针政策提供依据。 特点：一次性或周期性
支
2. 内容
– 参数估计 – 假设检验
3. 目的
样 本
– 对总体特征作出推断
描述统计与推断统计的关系
概率论
（包括分布理论、大数定律 和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述Байду номын сангаас计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
第 1 章 数据与统计学
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6
统计数据与统计学 统计学的产生和发展 统计学的分科 统计数据的来源 统计数据的质量 统计学的基本概念
本章小结
学习目标
1. 理解统计学的含义 2. 理解统计学与统计数据的关系 3. 了解统计学的分科 4. 了解统计学的发展过程 5. 理解统计数据的来源 6. 了解统计数据的质量 7. 理解统计中的几个基本概念
括性的数字对数据进行描述 2. 内容
￥
– 搜集数据
50
– 整理数据
– 展示数据
– 描述性分析
25
3. 目的
– 描述数据特征
0
– 找出数据的基本规律
Q1 Q2 Q3 Q4
x = 30 s2 = 105
推断统计
(inferential statistics)
1. 研究如何利用样本数据来
总体
推断总体特征的统计学分
面访式问卷调查
➢ 调查员与被调查者面对面提问、被调查者回答的一种 调查方式
➢ 优点 可提高调查的回答率 可提高调查数据的质量 能调节数据搜集所花费的时间
➢ 弱点 调查的成本较高 调查过程的质量控制有一定难度
1. 正常条件下新生婴儿的男女性别比为105:100 2. 投掷一枚质地均匀的硬币，出现正面和反面的频率
各为1/2；投掷一枚骰子出现1～6点的频率各为1/6 3. 农作物的产量与施肥量之间存在相关关系
1.2 统计学的产生和发展
历史上著名的统计学家
•Jacob Bernoulli (伯努利)(1654—1705) •Edmond Halley (哈雷) (1656—1742) •De Moivre (棣莫弗) (1667—1754) •Thomas Bayes (贝叶斯) (1702—1761) •Leonhard Euler (欧拉) (1707—1783) •Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749—1827) Pierre Simon Laplace •Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752—1833) (拉普拉斯) •Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766—1834)
Thomas Robert
Malthus (马尔萨斯)
Leonhard Euler (欧拉)
历史上著名的统计学家
•Friedrich Gauss (高斯) (1777—1855) •Johann Gregor Mendel (孟德尔) (1822—1884) •Karl Pearson (皮尔逊) (1857—1936) •Ronald Aylmer Fisher (费希尔) (1890—1962) •Jerzy Neyman（奈曼） (1894—1981) •Egon Sharpe Pearson (皮尔逊) (1895—1980) •William Feller (费勒)(1906—1970).
总体内在的 数量规律性
理论统计与应用统计
1. 理论统计
– 研究统计学的一般理论 – 研究统计方法的数学原理
2. 应用统计
– 研究统计学在各领域的具体应用
1.4 统计数据的来源
统计数据的类型
➢ 分类数据(categorical data) 对事物进行分类的结果 数据表现为类别，用文字来表述 例如，人口按性别分为男、女两类 企业性质：国有、集体、私营、外资
检验总体的某种假设； ➢ 抽样误差可以事先计算并加以控制。
自填式问卷调查
➢ 没有调查员协助的情况下由被调查者自己完成调查问卷 问卷递送方法有：调查员分发、邮寄、网络、媒体
➢ 要求调查问卷结构严谨，有清楚的说明 ➢ 弱点
问卷的返回率比较低 不适合结构复杂的问卷 调查周期比较长 数据搜集过程中出现的问题难于及时采取调改措施
Johann Gregor Mendel (孟德尔)
Friedrich Gauss (高斯)
1.3 统计学的分科
统计学的分类
统计学
描述统计学 推断统计学 理论统计学 应用统计学
描述统计
(descriptive statistics)
1. 研究数据收集、整理和描述的统计
学分支，用直观的图像、表格和概
1.1 统计数据与统计学
什么是统计学?
收集、整理、分析和解释数据的科学
1. 数据搜集：取得数据 2. 数据分析：分析数据 3. 数据表述：图表展示数据 4. 数据解释：结果的说明
统计研究的过程
收集数据 (取得数据)
实际问题
解释数据 (结果说明)
整理数据
(处理数据 )
分析数据
(研究数据 )
统计规律 (一些例子)
统一的标准时间 规范性与准确性 工作量大，需要大量人力和财力，用得较少
例如：我国于1977年进行了职工人数普查；1978年进行了科学技术 和基本建设在建项目普查；1990年进行了第四次全国人口普查； 2000年进行了第五次全国人口普查。
抽样调查
➢ 按随机原则从总体中抽取样本； ➢ 以样本指标（统计量）为依据推断总体参数或
➢ 顺序数据(rank data) 对事物类别顺序的测度 数据表现为类别，用文字来表述 例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 考试成绩：优、良、中、及格、不及格
可进行比较（大小、高低、好坏的方向），但不能表示出具体的差距，也不能进 行加、减、乘、除等数学运算
➢ 数值型数据(metric data) 对事物的精确测度 结果表现为具体的数值例如：身高为175cm、168cm、183cm