时间：2024-03-21 11:47:22
教材分析:数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个知识点,与我们的生活息息相关,也是北师大版新教材每学期都要涉及的一个重要内容。本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的相关知识,还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。
学校及学生状况分析:重庆外国语学校是全国首批创办的八所外国语学校之一,重庆市教委直属重点中学,全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一,学校设备先进一流,实现了校园网络化,学生来自全国各地,素质普遍较高,由于我校是国家级课题“Z+Z智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究”实验学校,学生有在网络教室上数学课的实际体验。
学习目标:
认知目标:经历综合运用已有知识解决问题的过程,加深对数据的认识,体会数学与现实生活的联系。
能力目标:经历观察、比较、估计、推理、交流等过程,发展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。让学生实际操作,了解信息技术在数据处理中的作用。
情感目标:设置丰富的问题情景与活动,激发学生的好奇心和自动学习的欲望,让学生想学,会学,乐学;体验数学与日常生活密切相关。
重点:通过对数据的分析从而得出相应的一些信息
难点:比较、估计、推理等方法的应用
教具:采用多媒体教学(Powerpoint和Excel展示)并让学生在网络教室动手实做。
教法:运用多种教学方法,既有老师的讲解,又有学生探索、师生共做,学生小组合作及动手实做。
教学过程:
我们今天生活的这个世界,是一个充满信息、瞬息变化的世界,而表达信息的重要方式之一就是数据。如果大家看看报纸、电视,就会发现无论是新闻、经济论坛、天气预报、广告或者是体育比赛,很多地方都十分频繁地使用着数据。请大家从自己的身边选取一两个有意义的数据,并想一想从中可以获得哪些信息?
(学生会从自己的身边举出许多的数据,老师关键是引导学生准确合理地获得信息)为了要了解自己感兴趣的事情,人们往往需要收集数据、分析数据、整理数据。它的一般过程是:
感受生活中的数据经历数据处理的过程从数据中获取信息
下面我们来看几个具体的例子,我们首先来回顾一下去年发生的伊拉克战争的实况。
(展示图片)
一、战争
2003年3月20日,美英联军绕开联合国,直接向伊拉克发动了代号为“斩首行动”的大规模军事行动。美英飞机全天侯对伊拉克各目标进行轰炸,造成大量平民伤亡和建筑物被毁,其中包括老人、妇女和儿童。伊拉克共和国卫队和民兵也进行了还击,甚至采用自杀性袭击,造成美英联军的部分伤亡。
战争是残酷的,轰炸以后的伊拉克到处是断壁残垣。
伊拉克的平民也遭受了极大的痛苦。
综合到目前为止,有下列一些相关数据:
①美军死亡125人,英军死亡37人。
②伊拉克平民死亡625人(其中许多是老人、妇女和儿童),受伤4000多人,军人无相关统计。
③美英联军已向伊发射18000余枚精确制导炸弹和近1000枚“战斧”式巡航导弹(每枚约120万美元)
④布什总统向国会要求拨款747亿美元用于对伊战争并获得批准,英国也紧急追加拨款19亿英镑。
⑤伊拉克是世界第二大产油国,随着战争时间的延长,全世界股市下挫,油价上扬,经济学家预测:伊拉克战争造成中东地区经济损失约4000亿美元,伊拉克经济战后将倒退20年并将导致全球经济萎靡。
⑥几只伊拉克的鸟儿为躲避战火飞到我国南昌,专家分析,这次战争会导致相当长一段时间该地区气候异常。
⑦全世界每天都有数百万群众举行反战游行示威活动。
请大家以小组为单位就以上数据进行讨论,你能从其中获得哪些信息?
(同学们以小组为单位进行讨论,并最后进行总结发言,可以从中得到很多相关信息,如现代化的战争需要付出巨大的物力和人力,平民往往是最大的受害者,对生态环境造成极大的破坏,要求和平的声音远远大于战争的炮火声等等),但最有意义的信息是:
我们需要和平!(全班齐读并展示和平图片)
二、体育
其实在我们的生活中还经常发生没有硝烟的战争──体育
同学们最喜欢的体育运动是什么?(回答有很多种,其中足球所占比例应较高)
下面我们来看一个关于足球的例子:
有甲、乙、丙三个足球队进行单循环比赛(即两两比赛一场),一共比赛了三场,比赛情况如下:
胜
负
平
进球数
失球数
甲队
2
6
2
乙队
1
1
4
4
丙队
2
4
数据的统计与分析教案
6
请你根据上表中的数据,你能从其中获得哪些信息?
以小组为单位进行讨论,一般情况下,同学们都是从数据的表面得到一些相关结论,如甲队第一、乙队第二、丙队第三,没有平局,甲队赢两场、乙队赢一场、丙队全输等信息。
其实,我们还可以从更深层次进行分析:(1)给出的数据是否有错误(在生活中我们要对数据加以辨别,避免错误的数据给我们带来错误的信息);(2)更进一步,我们是否可以从这些数据中得到三场比赛的具体比分?
(提醒:大家可要学会仔细观察!)
(换一个数据)有甲、乙、丙三个足球队进行单循环比赛(即两两比赛一场),一共比赛了三场,比赛情况如下:
胜
负
平
进球数
失球数
甲队
2
6
2
乙队
1
1
4
4
丙队
2
2
6
请你根据上表中的数据,写出三场比赛的具体比分。
(具体的计算留到课后完成),来做一道比较简单的问答题:
练习:阅读下列数据:
①北约1999年对南联盟78天轰炸期间共使用了3万多枚贫铀弹.
②中国总人口数为12.9533亿.
③我们班献血的人数有38人.
④据联合国2001年发表的报告,今后5年内全球预计有1550万人死于艾滋病.
⑤由于受“9?11”事件的影响,美国航空公司裁员约50000人.
其中哪些是精确的数据?
(本题比较简单,让学生感受精确数和近似数即可。选③)
三、人口与发展
西部大开发,中国才能大发展,早在几年前,中共中央、国务院就作出了“西部大开发”的战略决策,近几年,西部地区也得到了长足的发展。下面请同学们打开国家统计局的网站(),下载2002年西部地区的人口数和国内生产总值。然后打开Excel表,自己设计出相应的统计表,再用Excel表计算人均国内生产总值。
2002年西部地区相关数据
西部十二省区
人口数(万人)
国内生产总值(亿元)
人均国民生产总值(万元)
重庆
3090
1971.1
0.63789644
四川
8329
4875.12
0.585318766
云南
4288
2231.88
0.520494403
广西
4489
2437
0.542882602
内蒙古
2376
1732.48
0.729158249
新疆
1925
1598.28
0.830275325
宁夏
562
329.7
0.586654804
青海
518
341.03
0.658359073
甘肃
2562
1161
0.453161593
首先从各个省市的人口数据进行分析,如谁的人口最多?谁的人口最少?哪些又比较接近?等等。类似地分析国内生产总值。
下面我们通过Excel表将上面的数据制成扇形统计图和条形统计图更形象地进行分析
进一步提问,四川省的人口和国内生产总值都是最多的,是否人均国内生产总值也是最多?若否,又是谁?(学生先估算,在Excel表上当场计算并排序)能否简要说明理由等等。
练习:N地政府为了振兴本地经济发展,打算在N地开办一家尼龙制品厂,阅读下表并完成下列问题。
尼龙制品厂区位成本比较表(单位:美元/百磅)
选定地点
成本构成
成本合计
劳动费
电费
燃料费
原料费
成品运费
税收
A
B
C
D
E
F
.
.
M
N
.
.
Z
6.00
6.00
4.00
3.00
6.00
7.00
.
.
6.00
8.00
.
.
5.00
3.50
3.50
3.00
3.00
2.50
2.50
.
.
3.00
2.00
.
.
3.00
2.00
2.00
2.00
2.00
1.50
1.50
.
&
数据的统计与分析教案
nbsp;.
2.00
2.00
.
.
2.00
9.00
7.00
6.00
7.00
5.00
5.00
.
.
8.00
8.00
.
.
9.00
10.00
8.00
8.00
8.00
7.00
9.00
.
.
6.00
6.00
.
.
8.00
5.00
5.00
6.00
6.00
3.00
4.00
.
.
3.00
4.00
.
.
6.00
35.00
31.00
29.00
29.00
25.00
29.00
.
.
28.00
30.00
.
.
33.00
从表中可以看出,在影响N地生产尼龙制品的诸多因素中,N地与其它地区比较因_______过高而无竞争力,看来这个地区不适于发展需要较多_______的企业,但N地的_______成本与其它地区相比具有明显的优势,比其它地区成本最低的那个还要低______%,故N地适合发展_________的企业。
(答案:劳动费、劳动力、电费、20、能源指向型)
小结:通过以上的数据分析,让同学们自己进行小结,从本节课的学习过程中自己学习到了哪些东西?掌握了哪些方法?对数学的认识是否又获得了一些新的发展?等等
作业:略
【关键词】统计信用 统计数据 质量分析
前言：随着信息技术的发展，人类已经进入了大数据时代，如何在海量数据中获取有价值的信息，或者对关键数据进行科学合理的统计是我们必须要思考的问题。一方面要提升信息统计者的综合水平，另一方面要进一步完善数据统计质量标准，以此提升数据利用效率。
一、统计信用与统计数据质量概述
随着互联网的普及，网络中包含的信息量越来越大，数据统计工作在企业以及政府工作中占据越来越重要的位置。一方面可以从海量数据中获取自己需要的数据，另一方面可以根据统计结果发现某个领域中存在的问题，为决策提供重要依据。数据统计工作的开展主要面临两个问题，一是信用问题，二是质量问题，这两个问题直接影响统计工作质量，同时也影响企业或者是政府部门的信誉度。
我们可以将统计信用理解为信誉等级，主要由两方面决定：一是获取数据时要采用科学的手段，不允许统计工作者非法操作或者是违规操作；二是被统计者在配合调查统计工作时，要提供真实数据，不允许作假，统计工作者需要将统计结果真实完整的反应出来，否则统计信用将会降低[1]。
而统计质量则可以理解为统计数据与统计工作之间的关联度，所获得的数据越有利于统计工作的开展，说明统计的质量就越高。可以从以下几个角度来理解统计数据质量：一是数据的完整性，从一类人群中获取信息时，如果选择抽样调查的方式，抽样对象的类型也要全面，切忌以点概面；二是获取数据的及时性，很多信息只有及时获取才有价值，例如在统计某产品某个月在市场上的销量时，如果下个月再去统计，结果就会失真；最后是数据的真实性，要求统计者以及被统计者都遵循实事求是的原则。高质量的数据统计能够全面、真实的反应出某个领域中存在的问题或者是准确预测出某个领域的发展趋势，以便管理者做出科学、合理的决策[2]。
二、提升统计信用与统计数据质量的方法
（一）提升统计信用的方法
首先，从这项工作本身来说，要进一步完善统计工作系统，为各项统计工作的开展提供标准、依据和平台，保证统计工作的顺利开展。该系统要具备以下功能：第一，对统计工作流程进行设置，开展数据统计工作时需要按照该流程进行；第二，对统计信用进行客观评估，根据评估结果评定信用等级。该系统的完善和落实可以避免违规操作问题的发生，对统计者以及被统计者起到一种监督作用，保证统计数据真实可靠，全面完整的反应问题。
其次，从统计工作人员的角度来说，要进一步提升工作人员的综合素养，具体可以采取以下措施：第一，定期对工作人员进行专业培训，不断学习新的统计方法，用更加科学、专业的手段获取统计数据；第二，定期对工作人员进行职业道德培训，用负责人的态度做好每项统计工作，遵循客观实际的原则，避免统计过程的主观性。总之统计人员综合素养会对统计信用产生直接影响，因此必须予以重视。
最后，从被统计者的角度来说，要进一步提升社会公众对统计信用的认识。由于大部分统计工作面对的对象都是普通民众，只有民众配合，主动提供真实数据，统计信用才能得到保证。要加强统计工作的宣传力度，一方面要使其认识到统计工作对社会发展的重要作用；另一方面要是其认识到自己提供的数据可能会对统计结果造成哪些影响，作为一个被统计者应该如何提供更加真实、完整的数据。只有公众愿意配合，统计工作才能顺利开展，统计信用才能提升[3]。
（二）提升统计数据质量的方法
首先要完善质量标准，所有统计过程或者是统计结果都要将该标准作为参照。以往统计质量不高的一个重要原因就是对统计标准缺乏认识，没有对统计结果进行科学评定，或者是评价标准参差不齐，统计数据质量标准的建立就可以解决这一问题。统计工作结束以后，将数据分类进行严格考核，如果数据质量不满足要求，则视为统计结果无效。有了统一标准的规范，数据统计质量自然就会得到提升。
其次，要重视原始数据收集与管理，统计工作的宗旨就是通过数据反映一些问题或者是预测某种趋势。收集与管理好这些原始数据，不仅可以降低工作量、提升统计效率，同时可以有效避免数据失真问题，提升统计数据质量。
最后是要建立健全数据质量审查体系，一方面要统计过程进行监督，防止出现违规操作行为，另一方面要对统计结果进行审查，一是可以使用先进的审查工具，二是可以随机抽取被统计人，确认所获取的数据是否真实。数据质量审查体系不仅可以有效防止违规操作问题，同时可以保证数据质量满足应用要求。审查工作是统计数据在公布和应用之前的最后一项工作，也是保证统计数据质量的最后一道屏障，因此必须予以重视[4]。
三、总结
随着网络技术的发展，统计工作逐渐受到政府、企业乃至个人的重视，将数据统计结果作为各项决策的依据。统计工作是数据应用的第一步，统计信用以及统计数据质量直接决定数据应用效率，本文从统计工作系统、统计工作人员以及社会公众三个角度分析了提升统计信用的方法，又从质量标准、原始数据以及审查体系三个角度分析了提升统计数据质量的方法，旨在提升数据应用质量和效率。
参考文献：
[1]李凤，程书强.企业统计数据质量影响因素分析[J].西安财经学院学报，2013，10（12）05：56-59.
[2]侯瑜.统计数据质量管理体系要素分析、问题及建议：TQM视角[J].兰州商学院学报，2014，14（16）03：1-6.
重庆市第七人民医院，重庆 550004
[摘要] 目的 充分发挥病案统计管理系统的作用，保证统计数据的准确性及科学性，提升数据质量。方法 以我院病案统计管理系统在对各项病案数据进行统计和分析时出现的问题为视角点，寻找和分析对统计数据质量影响的因素，并采取相应有针对性的措施进行处理，总结处理方案。结果 我院的病案统计管理系统在对病案各项数据进行统计和分析的过程中，存在影响统计数据质量的漏洞，设定的数据接口和输入源头数据都会对统计数据的准确性和科学性造成影响，进而降低数据质量。结论 提高工作人员的业务水平，健全完善、科学的数据核对机制是提升统计数据质量的有效途径。
[
关键词 ] 病案统计管理系统；统计数据；质量
[中图分类号] R197.3 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2014）08（c）-0045-02
随着社会对医疗需求的不断增加与医院效率的低下已然成为当前社会的主要医患矛盾之一；同时信息时代对人们的影响不断增大，使得医院不得不改变以往的运营模式，继而HIS（医院信息管理系统）开始在各大省、市，乃至区县镇等医院的普及，这大大提升了医院的诊治效率。而病案统计管理系统作为HIS子系统之一，其通过设定的数据接口与HIS系统进行连接和数据传输，保证HIS系统自行收集各项源头数据得以处理和保存，并对接受到的数据进行分析和处理，从而提升医院对各项医疗数据及病案数据的自动化分析及处理，这不仅提升了医院统计报表的效率，也保证数据的准确性和可信性。医院通过使用病案统计管理系统，在很大程度上提升了数据统计和分析效果，也很大程度上避免因人为统计分析造成的误差和数据错误，为医院对病案数据的统计及管理带来了很大方便，但同时也出现了一些新的问题与挑战，导致该系统在处理个别数据时出现差错，对整个统计数据的质量造成影响。现就对我院应用病案管理系统时存在的相关问题进行分析和解剖，探讨如何提升数据质量，并总结了相关措施，现整理报道如下。
1 当前医院在应用病案统计管理系统对数据处理时出现的问题
1.1 HIS收集源头数据多而散，不利于数据的核对
HIS在对医院病案数据进行收集时，其源头数据主要为两处：一处为病案首页；另外一处为流动报表。数据的采集是由门诊部、住院部、医技科室、护士站、医生站以及收费科室等各个部门完成，这些数据采集点呈现一定散乱性。HIS在医院的应用，使得收集大部分病案统计数据的主要来源于，在对HIS相关业务的操作输入过程中而自动生成，再直接将生成的数据传送到病案统计管理系统之中。这很大程度上打乱了各项数据收集步骤的顺序性和归属性，导致数据之间的界限相互交叉，混乱不清。而许多统计人员在对数据进行相关处理时，不容易分清哪些数据属于HIS自动采集，哪些数据属于人工手动输入，这大大增加了工作人员的审核和核查难度。如，医院设定的病区工作日志各项数据的产生就涉及到了收费处、护士站、医生站以及住院部四个部门的业务操作。同样，病案首页收集的信息填写，在一定程度上也会对统计数据质量造成影响。因此，对数据收集的来源进行准确划分，加强对录入数据源头的核查和监控，是提升数据质量的基础保障。
1.2 系统存在漏洞，自身运行中存在的缺陷对统计数据质量造成影响
我院目前使用的病案统计管理系统并不完善，正处于一个逐渐趋于完善的磨合期，这使得HIS在对源头数据进行收集时，在一定程度上不能保证数据的高质量；同时病案统计管理系统的数据接口设置在一定程度上也对统计数据的质量造成了影响。如，在对入出院人数进行统计时，就存在与实际入出院人数不符的情况，病人虽然办理了入院手续，但实际上并未入院；病人虽然出了院，但还没有办理出院手续。若是相关护士未能及时对实际入出院人数与HIS收集的入院人数进行核查和校对，那么就会导致病区工作日志上的统计数据存在差错和指标失真。
1.3 统计工作人员过度依赖系统
在医院对病案数据进行统计和处理的人员拥有一定的统计学知识，但同时能够借助计算机技术以及数据库知识等复合型人才相对较少，因此，大部分的统计人员在对医院病案数据进行统计和分析的过程中只是停留在工作业务的操作表面上，并不了解HIS和病案统计管理系统的实际运行规律及流程，因此不能理清统计数据和相关机制，这导致数据中存在的差错很容易被忽视，甚至认为系统自动生成及传输的数据具有高度可信性，造成对上述数据不及时进行核查和审对，当在系统运行处理环境发生变化后，才发现数据存在差错，而此时寻找数据出错源头极其费力，导致最终的统计数据结果的可信性降低。
2 提升统计数据质量的措施
2.1加大对数据收集源头的监控力度
病案统计管理系统在医院的广泛应用，使得医院对数据统计处理的效率得到提升。然而，系统自动处理生成的数据导致大部分的原始数据存在一定程度的隐蔽性，同样数据收集源头的散乱性也很大程度上加大了数据审查的难度。因此必须要健全完善、合理、科学的数据核对机制，确保统计数据具有高度可信性和可靠性，提升数据质量。可以通过实施“三步核查”机制来对整个数据进行监控和核查：
①“每日核查”：医院在向大众服务的过程中，每天都存在入院、出院以及转科等情况的病人，因此，病区护士应及时将上述数据与病区工作日志上记录的数据进行核查和修改，若是发现录入错误，应及时向统计工作人员，并进行数据修改。病区工作日志作为连接HIS和病案统计管理的桥梁，需要病区护士做好每日核查工作，保证病区日志数据的准确性，这也是统计数据质量的基础保障。
②“每周核查”：统计工作人员在数据进行统计和处理的过程中，应每周对各病区的工作日报汇总表中的数据进行核查，对其中的逻辑关系及平衡关系进行审对，如当天住院的人数应该和前一天的留院人数对等；只有保证每个病区在出、入、转病人的人数都符合逻辑关系和平衡关系，最后汇总出来的数据质量才能得到保证。
③“每月核查”：统计数据人员在借助病案统计管理系统的校验功能对上月的数据进行处理时，应分成两种情况进行，一种是借助病区工作日志的数据对病案数据进行校验，通过对病区工作日志中记录的出、入、转人数、占床情况以及治疗情况等校对指标和病案首页录入数据进行核查和审对；另一种为借助病区工作日志进行自校验，通过对当天住院人数与前一天留院人数进行核查与校验等。若是在进行校验的过程中，出现差错，应该及时进行纠正，只有所有校验都成功，才能保证报表质量的可信性和可靠性。
2.2 规范首页病案填写，实施电子病案
病案首页作为生成统计质量报表的基础数据，其质量的好坏将直接对整个数据质量造成影响。为保证病案首页信息的可靠性及高质量性，应规范首页病案的填写，统计资料必须准确、可靠，录入质量必须得到保障。可实施电子病案，将病案首页的录入归类成四类：收费科室、医生工作站、住院部以及统计室，保证分工明确，落实责任。
2.3 完善病案统计管理系统，培养和储备医院统计复合型人才
在系统运行和使用的磨合期，工作人员应该正确使用软件审核数据的功能，若是在对数据进行处理的过程中，发现存在与统计相悖的设计要求，应及时向计算机管理中心反映，进而对病案统计管理系统进行再次完善，保证以后统计数据的质量。同时，医院还应该加强对统计复合型人才数据的培养和储备，对具备统计学知识，熟悉HIS及病案统计管理系统的人员进行培训，提升其计算机掌握能力，使其熟悉统计数据的整个流程，能及时发现统计过程中存在的问题，并及时进行处理。
3 结语
无论是手工统计还是如今信息自动化统计，都应该保证统计数据质量的高度可靠性和可信性。病案统计管理系统虽然方便了统计人员对医院病案数据进行相关统计和处理，但是同时也提出了新的要求与挑战。统计室人员应该不断加强自身技能学习，提升综合能力，这样才能提升统计数据质量。
[
参考文献]
[1] 王玉贵,明星辰.HIS功能的自主拓展与应用[J].中国病案,2011(2):46-47.
[2] 陈祝萍.病案统计原始数据来源现存问题分析及管理对策[J].中国医院统计，2009(3):243-244.
关键词：大数据统计分析；经济管理领域；运用
统计应用作为数学的重要领域，在大多数情况下，数据被收集并且通过一定方法在系统中存储，重要策略被记录，并应用于其他领域。随着数据恢复方法和统计分析方法的逐步集成，大数据的统计数据分析方法在财务管理中变得越来越重要。面对当今全球化的压力和经济市场的激烈竞争，使用财务管理的统计整合是提高有效管理效率，优化资源分配和科学行为的有效步骤。通过市场经济的发展和经济水平的不断提高，数据集成和财务管理水平运用了大数据的统计分析。在建立大规模数据的经济增长政策时，技术在宏观经济研究中起着重要作用。大数据统计分析的作用正在增加，其在管理中的用途正在进一步扩大。显然，加强对经济发展大数据统计分析技术的使用对促进经济增长和提高管理效率非常重要。
一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义
为响应市场环境和公司治理内容的变化而促进使用公司治理统计数据的需求主要体现在两个方面：
（一）宏观经济方面发展有若干规律。为了寻找有关经济发展的规律，强大的数据分析技术在宏观经济学中的应用非常重要。一方面，大数据分析统计数据用于从宏观经济发展行业收集数据，对相关行业信息进行实证分析，并调查行业发展和行业问题。使用SPS，Stata和其他数据分析软件，中国拥有最重要的发展法；同时，发现工业发展规律，规范工业发展，开辟新的经济发展方式也很重要[1]。
（二）企业经营管理方面1.提升企业竞争力的必然要求当前，业务发展的竞争越来越激烈。竞争压力主要归因于国内市场经济带来的经济化以及国内市场竞争激烈加入的外国公司的影响。公司必须面对激烈的市场竞争。大众市场信息的统计分析将调整生产和管理策略，并为业务发展的战略调整作出有效的决策。2.提升企业管理水平的必然要求一方面，诸如运营管理、财务管理、风险管理和企业资源管理等相关任务变得越来越复杂。需要统计分析方法来对丰富的业务操作信息进行分类和汇总，为业务管理决策提供有效的信息。同时，企业需要不断满足产品和服务生产方向的政治要求。由于需要与相关部门合作，例如运营财务管理、规避财务风险，因此需要建立相关部门的统计数据，以提高决策效率[2]。
二、大数据统计分析方法在经济管理领域的运用
利用大数据的统计数据分析技术研究宏观经济发展政策，对促进行业发展至关重要。另一方面，如何获取有关复杂数据管理的重要信息，在业务流程和管理方面为公司制定有效的决策是重中之重。关键在于掌握财务管理的大数据分析方法，并使用大数据统计分析技术来分类和提供业务流程管理，隐藏的规则以及来自异常数据点的大量信息。为了应对突发情况，管理人员需要制订正确的决策计划。本文主要讨论宏观经济应用管理领域的统计数据分析方法，以及业务管理、财务管理、风险管理和管理的六个方面。如：
（一）宏观经济方面关于宏观经济产业的运作和发展有若干规律。为了找到宏观经济发展方法，统计分析技术对于稳定经济增长和调查潜在的经济危机很重要。当前，不仅学者，业务经理也开始了解计算机技术的使用，并开始通过统计分析来发现工业发展中的若干问题，学习工业发展的原理。为了找出答案，我们选择了相关的影响因素并采取了相应的行动，采取措施提高工业发展效率。
（二）企业运营管理方面通常，在日常工作程序和工作相关领域中存在某些特定的业务管理和操作规则。另一方面，通过将统计信息应用于业务的运营和管理，公司可以通过分析大数据的统计信息来获得规律。这将帮助公司节省一些资源，避免重复的任务并节省公司的业务资源。如果该政策是从科学的统计评估阶段得出的，则情况与正常情况不同的企业高管应仔细考虑潜在的风险。
（三）企业营销管理方面企业需要建立大型数据管理系统来收集有关企业提供的产品或服务的市场交易信息。因此，消费者的热点必须与受管理的信息系统对齐，以使其隐藏在协同交易信息中。确定消费者对需求的偏好并确定消费者需求。公司的主要产品和服务根据消费者的喜好运作，可以满足消费者的需求，替代市场上的非反应性产品和服务。同时，开发新产品和服务企业领导者可以提供有效的决策信息，并为消费者创建新的热点[3]。
（四）企业财务管理方面应用管理统计信息。它通过审查有关生产过程和运营的统计数据（尤其是财务数据），进行定性和定量分析，帮助评估相关活动，例如商业投资。财务管理是开展业务必不可少的部分，这对于减轻公司的财务风险和提高公司资源分配的效率至关重要。通过统计分析对商业经济数据进行分类和分析，可以为高管、投资者和其他相关利益相关者提供有效的决策信息。
（五）企业人力资源管理方面将统计应用于公司的人力资源管理，并使用统计分析技术结合公司业务管理部门的特征，选择适当的方法来提高效率。人力资源管理很重要，人才基本上是企业的无形资产，在部门保留相关的人力资源是业务发展的关键。回归站评估法用于预测企业发展的人力资源需求，动态分析法用于根据状态预测人力资源的变化。将这两个方面结合起来可以大大提高业务资源的效率。
（六）企业风险管理方面使用统计分析技术对业务流程中的大量业务信息进行分类和分析，发现隐藏的规则和数据差异。重要的是，业务主管需要进行预测，做出正确的决定，解决事件并发现潜在危险。意思是如果统计数据分析有些奇怪，则需要找出业务流程中具有的某些规则，因此业务主管需要寻找更多异常条件，尤其是财务管理，要注意关注状态的变化。另一方面，对公司财务信息进行统计分析是公司规避财务风险的有效手段之一。
三、完善大数据统计分析方法在经济
管理领域运用的措施在本文中，我们将了解如何从六个方面分析大数据的统计数据：宏观经济活动、业务管理、风险管理、财务管理、资源管理和财务管理人员。这被认为是财务管理数据大规模统计方法的一种改进。必须在三个方面进行现场应用：
（一）社会宏观经济层面尽管存在宏观经济法则，但根据过去的经验，由于缺乏安全可靠的数据和分析方法，宏观经济法则的分析则一直被认为是伪科学。大数据分析技术提供了探索宏观经济法则的机会，大数据技术使用数据创建系统，而使用许多信息技术的科学分析是宏观经济法研究中的重要一步。特别是，某些行业使用行业信息和对经济趋势预测的全面分析来帮助识别和克服复杂的工业发展挑战，可以提高宏观经济发展效率。
（二）企业经营管理层面在公司上载和数据受限的情况下，企业很难优化管理功能以提高性能[2]。由于业务经理的管理理念和管理水平受到限制，因此很难断定业务开发操作和管理流程是否存在问题。统计分析技术可用于计算和评估每个关键决策或业务战略适合性的有效性。如果由于大数据分析技术而导致预期的数据销量存在矛盾，该公司可以调整其总体战略并进行业务变更以优化管理理念。
（三）行业与行业之间存在着一定的鸿沟无论是快速消费品行业、食品行业还是大型公司，其经营理念和经济结构在公司治理方面都存在根本差异。统计数据分析技术使公司能够了解整个行业的消费者需求的性质，分析社会经济状况，能够了解共同的业务条件和业务发展情况，并优化或区分劣质产品。在某些情况下，此更改是提高产品价格的高级更改，如果消耗量和消耗品减少，则可以降低产品价格。产品必须能够升级以满足顾客需求。产品行业、食品行业或大型行业具有不同的经营理念和财务结构，还在进行公司管理。但是，各个行业的业务方向取决于消费者的需求。换句话说，公司开发了产品的功能并使产品的功能适应消费者的需求。对于公司而言，通过优化生产结构并提供更多定价和功能来说服更多消费者也很重要。
（四）企业财务管理层面财务管理贯穿公司治理的整个过程。公司财务管理非常有效，但是存在诸如财务管理的巨大风险之类的问题。对公司财务信息进行统计分析是防范财务风险的有效手段之一。公司需要管理其日常收入和支出，并进行大规模会计处理。企业可以使用大数据分析技术来监测财务管理功能并确保标准化业务的财务安全。利用统计分析技术和大数据，公司可以预测潜在的市场和行业风险，以提供最佳解决方案，还可以提供分析大数据的方法，可以跟踪异常并快速发现异常。
四、结语
本文首先从宏观经济方面、企业经营管理方面等两个方面对大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义进行了分析，然后从宏观经济方面、企业运营管理方面、企业营销管理方面、企业财务管理方面、企业人力资源管理方面以及企业风险管理方面等方面对大数据统计分析方法在经济管理领域的运用进行了分析，最后从社会宏观经济层面、企业经营管理层面、行业与行业之间存在着一定的鸿沟以及企业财务管理层面等方面提出了完善大数据统计分析方法在经济管理领域运用的措施。大数据分析技术被广泛用于宏观经济预测、业务管理和公司风险管理，它在优化公司治理和运营结构，有效改善公司治理以及提高公司统一性和核心竞争力等方面发挥着重要作用，可以使公司在激烈的市场竞争中有一席之地。
【参考文献】
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[3]陈雪琴.大数据统计分析方法在经济管理领域中的应用[J].山西农经,2019(5):37.
[4]陈文怡.大数据挖掘电力系统项目管理中理论的应用[C]//2018年6月建筑科技与管理学术交流会.
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-（2）
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-（3）
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值（又称内部一致性）作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况（不是整张试卷），数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤（以Pearson相关系数法为例）：
（1）将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】【Correlate】【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
（2）在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量（t1―t6是6道解答题的变量名称）。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
（3）在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
（4）对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
（1）在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】【Scale】【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
（2）将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
（3）参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨［1］［2］，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项（正确选择项和干扰选择项）的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献［3］［4］的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同；非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1；如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设；最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果（实测数据）与命题期望的选择概率（期望数据）是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
（1）将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】【Nonparametric Tests】【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
（2）将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”（检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
（3）将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
（4）点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同；H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P＞α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
［1］王孝玲.教育测量（修订版）［M］.上海：华东师范大学出版社，2006.
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关键词：网络大数据 特点 统计 分析利用
中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0237-01
大数据信息种类繁多，不仅包含了大量的结构化数据，还包含大量的非结构化数据，对这些数据的统计和整理是一项较为复杂的工作，必须先将非结构化数据转换为结构化数据，可是由于当前信息数据的统计标准还不统一，大数据的采集方式、分析手段等方面还存在一些问题，因此大数据的利用效率并未达到最佳状态，大数据的分析利用还有待我们进一步的研究和和完善。
1 大数据的特点
大数据的“大”就是特点之一，他代表大数据信息量大、规模大，且大数据的规模会保持持续、高速的增长趋势。其次，大数据的价值高，这些数据被广泛的应用于数学、物理、生物、工程、管理、营销等多个方面，在其中占有很重要的角色。例如，部队管理上，利用大数据分析管理经验、预测管理结果等，对提高部队的综合管理水平很有帮助。 此外，大数据信息相对于简单的信息加工有许多优势，一方面，大数据信息加工要不断的积累和更新，而一般的简单信息加工具有重复加工、反复存储等缺点，无形中增加了信息收集、加工、利用的成本。因此相对于简单的信息加工，大数据的价值优势显而易见。再次，大数据具有交叉复用的特点，数据存入信息库后可以被不同的人同时调用，数据信息也可被反复调用，这样的数据库节省了信息资源整理的成本，对提高信息资源的利用效率意义重大。第四，大数据具有全信息可见性，一方面，大数据信息量丰富，各类信息包含其中，且更新速度较快，信息类型全面，利用效率高。另一方面，大数据对于信息的生产、组织、流通等有较为成熟的流程，这样既保证了信息收集的全面性，也确保了数据库信息的广泛性、全面性。
2 大数据的统计
大数据是当前计算机网络应用的发展趋势，大数据的统计方式和分析方式都很丰富，当前大数据的统计目的在于更深层的挖掘信息广泛信息背后的巨大价值。在应用过程中人通过大数据要看到的是事物的本质和全面情况，要了解事物的实时发展情况，因此大数据统计中，对于数据分析、数据收集、用户信息等较为重视，大数据的统计和分析利用要对不同来源的信息数据进行科学的、有效的整合，才能满足“人、机、物 ”对信息交换融合需求，提高人机交流的效果，更好的把握物发展的趋向和规律，以实现数据信息利用的更高价值。
3 大数据的分析利用
大数据的分析利用形式很多，就大数据分析而言大体分为可视化分析、实时分析、关联分析。以可视化分析为例，可视化就是能够直观的看到的信息数据，如文本、图片、图像等，在数据整理中发现不同类型知识结构和内容的可直观的进行分类、加工、利用，这些信息数据的应用是用来反映一个事物与其他事物的关联性，其特点是可以直观的应用信息数据，也可深挖数据信息，还可对数据信息进行预测分析，不同的大数据利用目的，可通过不同的方式分析、应用信息数据，在可视化分析过程中，信息互交性强是一个最突出的特点，信息的者不仅是信息的传播者，还是信息的接收者，不同的大数据用户可通过信息交互的形式管理和开发信息数据，使信息数据更具利用价值。其次，可视化分析的直观性很强，信息数据显示出多维性，信息数据的分类、排序、组合等可不断的变化，其显示也可分为图像、三维、动画等，形式非常丰富，加工利用的价值很高。其他分析手段的应用也很广泛，但不论哪一种分析手段，大数据分析的最终目的都是对信息数据的利用，在这一过程中要通过计算机网络强大的信息传输、存储、分析等功能，揭示事物之间的联系和事物的发展规律，并结合对信息数据的挖掘，开发信息数据隐藏的价值，揭示事物之间内在的联系，以便更准确的掌握事物的发展动向，预测事物的发展趋势。当前，大数据分析利用还存在一些难点，例如大数据标准不统一、采集方法单一、数据处理庞杂等，要提高大数据的分析利用价值，这些问题是值得考虑的。第一，统一大数据标准，结合大数据不同的特点、来源等，将非结构化数据进行标准化处理，以方便信息的统计和分析利用。同时完善大数据统计的指标，简化大数据的统计、利用过程。第二，完善和丰富大数据的采集方式，同时改进数据处理方式，使用户在大数据利用中能够转变身份，不仅是大数据的应用者，还是大数据的建设者。第三，丰富大数据分析手段，进一步改进非结构化数据转换为结构化数据的方法和技术，以提高信息数据的分析效率，增加其利用价值。此外，应结合大数据统计和分析利用中的各种问题，系统的分析大数据的统计、分析、利用规律，更深层的挖掘信息数据的潜力，使其更好的为我们服务。
4 结语
大数据的利用在当前的计算机网络应用中早已成为热门话题，但具体的利用手段还不成熟，其中存在着一些不足和安全隐患，针对这些问题大数据的利用效益显然更受人们关注。总之，大数据的发展是信息时代的必然趋势，为信息数据的统计、分析、利用提供了绝佳的机会，使信息资源的利用价值更为突出。因此，研究大数据的统计和分析利用不仅要停留在当下，更要放远眼界，重视信息科技的发展，才能将对大数据的研究推向另一个高度。
参考文献
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环境统计工作涉及数量庞大的污染源，数据库是国家重点监控企业筛选的基础和依据。做好环境统计数据的综合分析评价工作，明确指出全省的环境污染的主要特征，找出年际间环境统计的变化趋势，对污染减排核查核算提供基础数据支持具有重要意义。
2湖南省环境统计数据和评价概况
2010年，湖南省参与环境统计重点调查单位有3929家企业，汇总工业企业总产值6521亿元，这些重点调查单位是主要污染物排放量占各县(市)排污总量(指该县(市)排污申报登记中全部工业企业的排污量，或者将上年环境统计数据库进行动态调整)85%以上的工业企业单位。全省工业增加值占地区生产总值的比重为39.5%。工业增加值对经济增长的贡献率提升到56.1%。全省节能减排取得重要进展。初步核算，全省单位规模工业增加值能耗比上年下降11.94%。化学需氧量、二氧化硫排放量分别削减5.82%和1.26%。2010年，湖南省废水排放总量26.8亿吨。其中，工业废水排放量9.6亿吨;生活污水排放量17.2亿吨。废水中化学需氧量排放量79.8万吨，而工业废水中化学需氧量排放量18.8万吨。生活废水化学需氧量排放量61.0万吨，工业废水中:氨氮、石油类、氰化物、挥发酚、汞、镉、六价铬和砷排放量均较上年减少，其中:石油类、氰化物、挥发酚和六价铬下降幅度明显，湖南省工业企业废水排放达标率比上年有所提高。全省工业废气排放总量为14672.8亿标立方米;排放二氧化硫80.1万吨，烟尘31.2万吨，工业粉尘39.4万吨;工业固体废物产生量为5773.35万吨，其中，危险废物产生量为66.6万吨;综合利用工业固体废物4797.32万吨，综合利用率为81.0%;工业固体废物排放量为16.4万吨。湖南省环境统计污染物排放量包括工业源和生活源污染物排放量，COD和SO2排放量的考核是基于工业源和生活源污染物排放量的总和。湖南省环境污染主要来源于工业污染，考虑数据的可获得性和工业污染物指标的代表性，选取工业废水及工业废水中COD排放量和工业废气、工业烟尘、工业粉尘、工业SO2排放量以及工业固体废物产生量表征环境指标，进行综合评价［1］。汇总并分析工业废水、工业废气和工业固体废物的排放和污染情况，基本上能反映全省工业污染源的排放状况，能够反映排污情况的总体趋势，能确定全省工业废气、废水的主要污染源和主要污染物，主要污染区域及主要污染行业。
3湖南省环境统计数据质量和综合分析评价现状
3.1环境统计数据质量现状
目前湖南省环境统计调查范围包括工业、生活、危险废物集中处置、城市污水处理厂和医院等5类，大量的排污单位没有纳入环保管理，城市生活垃圾、机动车尾气、农村环境污染以及全球变暖等人民群众普遍关心的环境问题的统计未纳入。
3.1.1环境统计数据优先使用监测数据法计算湖南省环境问题复杂多样，主要污染物排放量各行业差异很大，不确定因素多，需要复杂的监测技术支持。凡安装自动在线监测设备(须由市级以上环境监测站按照总局要求进行比对实验并合格的)并与当地环境监测站联网的单位，采用实时监测数据的汇总数据作为排污量数据;未安装自动在线监测设备的单位，在采用现场实测法计算排污量时，为保证监测数据能够准确地反映全年污染物排放实际情况，需多次测定样品取值，并经同级污控、监察、监测等部门共同认定。
3.1.2环境统计数据严格按细则要求进行审核环境统计数据严格按照审核细则，对数据的完整性、突变指标、规范性、逻辑关系和合理性等进行检查。选择两年以上数据，对数据变化量大于10%的指标进行深入查询，具体追溯至点源。重点检查同向或反向的指标间的逻辑变化趋势、重点检查主要指标和重要衍生指标的取值合理性［2］。
3.1.3环境统计数据存在的问题(1)行政干预近年来环境统计日益与环保责任考核，创建国家环保模范城，政绩评价等工作密切挂钩，部分环保部门为应付各种考核，实现各种达标创建评比活动，人为修改污染物排放量和污染物排放达标率。有些地方政府出于政绩考虑，也存在报喜不报忧等问题。(2)环境统计数据准确性有待提高基层的数据质量监控主要还是人为管理，数据间的逻辑关系往往在不经意间被忽视。环境统计中重点调查单位污染物排放量基本上靠企业自报，缺乏对数据准确性的有效监督和科学审核，企业错报、瞒报甚至不报的现象时有发生。
3.2环境统计数据综合分析现状
衡量环境污染变化趋势在统计上有无显著性。最常用的技术是Daniel的趋势检验。全省汇总的工业污染源资料，仅对工业废气、工业废水和工业固体废弃物进行评价［5］，评价的方式采用的是等标污染负荷法。采用Daniel的Spearman秩相关系数法对工业废气和工业废水污染物年排放情况进行趋势分析，采用Daniel的Spearman秩相关系数法对工业固体废物分行业和种类产生情况进行趋势定量分析。
3.2.1环境统计工业废水评价方法、项目和标准采用“等标污染负荷法”，根据国家的有关技术要求及全省环保“十一五”规划中确定总量控制所包含的主要污染物以及工业废水的污染因子，选择COD、汞、镉、铅、六价铬、砷、挥发酚、氰化物、石油类和氨氮等共10种。评价标准采用GB8978—1996《污水综合排放标准》中的一级标准，见表1。
3.2.2环境统计工业废气评价方法、项目和标准采用“等标污染负荷法”，依据《工业污染源调查技术要求及其建档技术规定》中所规定的标准进行评价，工业废气中主要污染物的评价标准见表2。
3.2.3环境统计综合分析时效性有待提高由于环境统计数据在时间上的滞后性，统计分析只能针对上年度的数据做事后评述和趋势分析，后期开发利用少。环境统计数据综合分析处在较低的水平，缺乏专业的研究开发，无法在环境决策中发挥更大的作用。
4环境统计数据质量和综合分析改善建议
4.1改善数据质量建议
4.1.1加强统计人员业务培训组织各种专业培训，使统计人员不断更新知识结构，扩大知识范围，不仅要学习环境监测技术、环境管理知识和计算机知识等，还应对与环境保护相关学科进行学习，如气象、地质和生态知识等。培养一批掌握辖区内排污单位状况、擅长污染源管理和数据分析运用的环保管理人才，提高统计数据质量。
4.1.2拓宽环境统计范围，实施总量测算制度在数据汇总的基础上，实施总量测算制度。工作中建立环境统计与经济发展的联系、污染防治与环境质量关系，科学估算宏观总量，提高数据的准确性。
4.1.3加强统计指标的解释指导工作随着社会经济的不断发展，许多统计指标的原始范围、口径发生了根本性的变化，及时更新统计指标的涵义，做好指标的解释指导工作;培训基层的统计人员明确指标涵义，确保统计数据质量。
4.1.4加快统计信息数据库建设，实现数据共享进一步完善局域网的建设与管理，建立污染源动态基础数据库，保证网上数据传输的畅通无阻。软件系统应有强大的查询、汇总及兼容功能，紧扣报表内容，开发环境统计、总量控制、在线监测、新建项目等一体化管理软件，开发数据分析模块，实现全省污染源数据网上申报、传输、查询功能，并满足国家环境保护部数据上报的要求。降低统计数据在人为计算、存储、传输等环节上的技术性误差和逻辑性差错，逐步提高上报数据的及时性、准确性和统一性。
4.1.5开展环境统计数据质量检查环境统计数据在环境保护工作中具有至关重要的作用，是制定环境保护政策、规划、计划和考核环境保护工作的基础依据。开展数据联审工作，准确掌握污染源的基本情况，为环境保护各项工作提供确实可靠的依据，既有利于污染减排目标的实现，也有利于经济社会持续协调发展。
4.2提高综合评价分析能力
4.2.1把环境质量和污染源及其排放量结合起来在环境管理工作中，环境质量和污染源及其排放量是密切相关的两项重要内容。应将污染物排放量统计结果和环境质量指标相关联，进行综合分析，提高环境管理的科学化、现代化水平。
4.2.2选用恰当的综合分析表征手段［3］综合分析表达的主体是文字及图表，且不断加强文字表达能力，同时加强图表运用的科学性和合理性，尽量以图代表。在进行主要污染物排放趋势分析时，尽量选用拆线图;在进行年际横向对比分析时，多选用柱状图;在进行行业分担率分析时，尽可能多用饼图。综合Powerpoint、Photoshop及绘声绘影等多种软件技术，实现声、像、文的有机结合，突出重点，印象深刻。
4.2.3加强数据解释技术，强化综合分析要点环境统计人员应进一步对水、气、固体废弃物等环境参数和监测数据进行深入了解，定期对辖区内污染的区域、流域、行业、污染种类等分布情况结合环境质量状况进行分析、评价和预测污染趋势分析，提出控制辖区污染的对策和建议，在更高层次上，进行因果、预测和决策分析。
4.2.4加强分析全省工业污染物的空间变化，进行污染物排放强度的区域差异评价在了解湖南省工业污染物排放量变化特点的基础上，通过变异系数、集中率［4］和地理集中指数来分析工业污染物的空间变化特点。采用灰色相对关联度分析各种影响因素与全省工业污染物排放的关系，计算污染物排放强度的综合评价值，进行污染物排放强度的区域差异评价［5］。综合评价值越小，表示污染物排放强度小，环境效率越高。
4.2.5加强全省特征污染物的分析汞、镉、铅是湖南省特征污染物，根据重金属污染物行业分布特点，确定特征污染物，进行趋势分析，加强对行业节能减排和项目脱硫设施运行的监督管理，为环境管理、污染防治措施以及准确的预警提供真实完善的环境信息和决策依据，更好地履行监测单位的环境保护职能。
徐永圆
5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课，我也曾教过这一单元，然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析，三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。分析数据是统计的核心，也是本单元的重难点之一。如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法：
一、感知数据
《新课程标准》指出：在"统计与概率"中，帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。数据分析包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据，通过分析作出判断，体会数据中是蕴涵着信息的。数据分析的第一步要调查研究收集数据，在这一过程中感知数据不再是简单的数字，它的背后蕴藏着数学信息。在课堂教学中采取的是：
（一）选取贴近学生生活素材，加强学生对数据的感知。本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩，吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩，这两个发生在学生生活中的问题进行调查，既增加了学生对收集数据的亲切感，又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。
（二）选取具有统计意义的真实的生活素材，加强学生对数据的感知。程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法，调查全国人口老龄化，只需抽样调查上海老龄化情况。而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量，非常适合用复式折线统计图来表示其变化。学生从视频中看到这一令人震惊的事实，激发其探究的欲望，同时在真实的死亡人口数与出生人口数中，增加学生对数据的感知，无形之中会将两者进行比较。
二、数据读取
学生会从收集的数据感知一些大略的信息，第二步就要整理数据了，整理数据的方式一般就是统计表，统计图等。在以往我的教学中我通常会教授学生绘制统计图，再读统计图中的数据。一节课大部分时间用在画图，特别是横轴和纵轴的填写，而读图时间会过少。这样的教学往往导致学生会成为画图的高手，读图的哑巴。此次三位教师都是通过读图来画图，万贵秋和程来魁教师都是通过读两个折现统计图来画复式折现统计图，吴文涛教师是通过读条形统计图来画折现统计图，从学生已有的作图起点出发不仅让学生自主的探究统计图的制法及注意事项也为后面的读数，数据分析大大节省了时间。读懂统计表中的数据为后面的数据分析做铺垫。
（一）读显性数据
显性数据就是统计图中直观的信息。读图标，图例，横轴、纵轴、以及点的信息。这部分内容很直观，加之有以前学习条形统计图的经验，学生较易掌握。
（二）读隐性数据
隐性数据即是通过显性数据得出的统计量。在运用统计量时一定要注意其统计意义。比如平均数、中位数、众数。平均数是一个虚拟的数，它能反应一组数据的总体水平。中位数是个半虚拟的数，它则能反应一组数据的中等水平。一般而言，平均数作为数据代表相对可靠和稳定，但遇到极端数据时它则不能反应这组数据的基本情况。在万老师执教的这一课里面有同学提出了用平均数来反应两名同学玩魔方的总体水平，从而决定由谁参加决赛，这个结果与我们从统计图数据变化趋势分析的结果大相径庭。造成两种不同的结论的原因在于这个同学没有看到极端数据对平均数的影响，一次失误能拉下一个学生比赛的平均分，但是这时的平均分并不能代表这个同学的整体水平了。
三、数据比较
读懂数据，了解数据所蕴含的信息，我们还要更深层次的挖掘数据的隐藏信息。这一部分的数据分析是通过数据比较来完成的。
（一）横向比较
在折线统计图中了解了点所代表的信息，再引导学生横向观察折线统计图，相邻的两个点之间的线段的方向代表数据的增减；线段的陡平代表数据增长的快慢，整条折线有代表数据的发展趋势，由部分到整体挖掘数据隐含信息。在吴老师的教学中这一细节做的非常的到位，从点，()线段，折线三个方面深挖信息，并通过整条折线的趋势做了预测，预测方瑶的后两次成绩。万老师执教的这一课也从整体折线趋势预测两个同学的下次成绩，从而得出决策。
（二）纵向比较
数据之间纵向比较主要体现在复式折线统计图里，两个量之间的差距是同一纵轴上两点间的距离，也是复式折现统计图中蕴含的一个重要信息。比如万老师的这节课通过比较两个同学每次成绩相差多少，判断两个同学成绩的变化。又比如程老师执教的调查人口老龄化，其中自然增长数等于出生人口数减去死亡人口数，就是比较两个量间的差距变化从而判断人口是呈正增长还是负增长，以及增长的幅度来判断人口老龄化的情况。
四、预测数据
商务平台商品数据分析系统集数据获取、数据统计和分析，系统设计有如下考虑：
1)商品ID号：根据上线商品的ID号直接获取商品的评论，并对评论进行等级评定；
2)评论平均分：计算评论平均分，据此可判断商品是否合格；
3)评论分分布：计算评论的合格数及其比例。等级评定时是多个操作人员同时对同一商品数据进行评论操作，评论评分定级是人工进行的，操作人员的主观对商品评论操作有一定影响。因此需要将所有操作人员的评论评分数据进行统计对比分析，以控制整个评定的有效性。
2系统设计
本系统根据MVC的三层框架，利用JSP技术制作动态网页，通过JDBC技术访问数据库，使用JSP作为服务器端应用程序处理客户端的请求并在Web服务器中进行业务逻辑处理并返回客户端请求的结果。在JSP里嵌套HTML以及CSS对WEB页面进行设计，引入Bootstrap封装的样式，达到系统数据呈现的设计要求。页面数据呈现与后台数据交互是整个系统的核心，对数据进行归纳计算和整理并呈现到用户界面上。用户只需获取到公司平台上线商品的ID号就可以通过系统抓取商品评论数据；同时对数据进行整理分析得到评论平均分、评论分数比例等数据；同时可以系统整理分析出整体上线商品的整体趋势，通过饼状图直观地看出商品的品质分布。
2.1系统功能结构设计
商务平台商品数据分析系统分为三个模块，八个基本功能，分别是管理员登陆、用户登陆、用户注册、商品评论抓取评分、商品评论数据的统计和分析、用户管理和修改密码等。
1)管理员登陆：管理员输入用户名和密码，数据经由UIServlet传递给ControllerServlet，再到数据库中验证身份，将结果返回给JSP，成功登陆就可进入系统，不成功则重新输入。用户名只可能是字母，密码字母和数字皆可。管理员是系统指定的，不可以注册。
2)用户登录：普通用户输入用户名和密码，数据经由UIServlet传递给ControllerServlet，再到数据库中验证身份，将结果返回给JSP，成功登陆就可进入系统，不成功则重新输入。用户名只可能是6-20位字母，密码是6-15位字母和数字组合皆可。若没有账号，可以在用户登录JSP页面点击注册，通过UIServlet跳转到注册页面。
3)用户注册：用户注册需要输入Email、用户名、密码等信息，Email有格式判断，必须输入正确的格式，用户名必须是6-20位字母，密码是6-15位的字母数字组合皆可。输入正确后可以成功申请新用户，随后跳转到普通用户登录界面登录系统。
4)商品评论抓取评分：普通用户与管理员皆可操作，在输入框中输入商品的id号，点击查询，就可获取到“淘宝网”中商品的前一百条评论，并且按照评论时间顺序进行呈现。其后的评分框，按照规定只能输入1-5的数值，同时点击保存，数据就会存入数据库中。
5)商品评论数据统计：此功能方便普通用户清楚的跟踪自己的工作进度，对于管理员可以掌控平台上线商品的商品质量，会显示出该操作人员所操作的所有商品的平均分、合格率，可以看出该操作人员操作的商品评分状态详情。
6)商品评论数据分析：此功能为管理者观察网站整体上线商品的质量分布，点击查询，会统计所有使用系统的普通用户操作过的所有商品数的评论数据。如此管理者可以通过这些数据对网站上线商品进行调整。以操作人为条件，区分每个人的操作数据，可以控制一定的主观误差，还有整体的上线商品的趋势。普通用户可以看出自己的主观意见和其他用户的差别。
7)用户管理：管理员可以对普通用户进行增加和删除，用户管理界面对普通用户不可见。管理员有权限重置普通用户的密码。
8)修改密码：管理员和普通用户都可以自行更改密码。
2.2系统数据库设计
数据库能够对商务平台商品数据分析系统的后台数据进行添加、删除、查询，修改。本系统采用MySQL数据库设计，分别是用户信息表、评论评分信息表、商品数据分析表和商品数据统计表。用户信息表主要保存管理员和普通用户的登录信息：用户的用户名、密码、级别还有Email。评论评分信息表主要保存评论内容、评论的时间、评论评分、商品id、操作人员、商品名称等。商品数据分析表主要保存操作人员、操作商品总数、平均四分以上的商品总数及其比例、合格率大于80%的商品总数及其占比、合格率大于60%的商品总数及其占比、不合格商品总数及其占比等内容。商品数据统计表主要保存商品id、操作人员、商品名称、评论平均分、评论合格率、评论不合格率等信息。
3结束语
关键词：缺失数据；统计分析；要点
缺失数据违反严格的原则，即：测定所有的结果而不论其是否遵守方案；按照分配的进行分析而不论实际接受的如何。全分析集一般需要填补未记录的数据的值。实际上，即使是符合方案集可能也需要使用某些填补的值。
一、缺失数据的弥补方法
方差分析的数据一般是按计划安排试验得到的，在实际工作中可能发生这种情况，由于意外的原因而使试验计划没有完整的完成，实验数据与计划相比缺失一个或两个，补做试验又不可能，进行方差分析必须有完整的数据才能计算，但我们不能因为缺失一两个数据而使其他大部分数据白白浪费，这就需要给出缺失数据的估计值，用估计值代替弥补成完整的数据以便计算。
二、缺失值对数据分析和数据解释的影响
如果简单地从分析中排除有缺失结果的所有患者来处理缺失值，则以下问题会影响试验结果的解释。
1.把握度和变异
样本量和结果变异影响临床试验的把握度。样本量越大则把握度越大，并且变异越小。由于数据不完整而减少可用于分析的有效可能会导致统计学把握度降低，缺失值的数量越大则把握度降低越明显。此外，数据不完整者有极端值的可能性更大。因此这些数据不完整者的缺失会导致变异被低估，因此人为地使统计结果的可信区间变窄。
2.偏倚
偏倚是由缺失数据所导致的最重要的担心。虽然统计学把握度的降低主要与缺失值的数量相关，但估计治疗作用时偏倚的风险取决于缺失、治疗和结果之间的关系。
在多数情况下，很难或不可能阐明缺失值和未观察的结果变量之间是否完全无相关性。因此最好是采用保守的方法，把缺失值当作偏倚的一个潜在来源。
填补缺失数据的另TO简单的方法是以其他来源的推导值替代未观察到的测定值。可能的来源包括同一受试者和基线特征相似的其他受试者的信息、根据经验建立的模型预测的值、历史数据等。
大多数方法通过估计中心值而忽略其不确定性，因而有使标准误减小的偏倚风险。某些根据最大似然法并有多次填补方法的技术可以避免这种风险。由于最大似然法有多次填补的方法，因此被建议用于填补缺失值。根据最大似然法的策略通过一种反复的程序(例如预期最大化算法)拟合模型。多次填补方法得出多个原始数据集的副本，通过随机生成的值取代缺失值，并作为完整的数据集对它们进行分析。
有些统计学方法对存在缺失数据不敏感。固定效应模型被建议用于各种情况，例如不同时间反复测定结果以及测定时间被看作随机变量时；这些模型可以估计总结每例效果的斜率。当结果测量是至事件的时间时，可以使用生存率模型，该模型考虑的是审定的观察值。但这些方法假定缺失结果之间没有相关性，而一般不能做出这种假设。
三、一般建议
遗憾的是，目前没有被普遍接受用于处理缺失数据的方法。尽管如此，在处理缺失数据时有一些原则应当予以考虑。
1.避免缺失数据
由于存在缺失值会带来许多大的困难，随着缺失值的数量增多，这些困难进一步加大。因此可以通过以下方法尽最大可能避免出现未观察到的结果，这极为重要。预测试验中可能出现的缺失值的数量可能会有用。有关可以接受的缺失值的最大数量没有具体的规定。
处理缺失值没有普遍适用的方法，不同的方法可能会得出不同的结果。因此在研究方案的统计部事先指定选定的方法非常重要。这一部分还应当详细描述选用的方法，说明所用方法是最佳方法的依据。而且，强烈建议估计预见的和数量可以接受的缺失数据：首先因为这对样本量的计算有影响，其次因为随着缺失值的数量增加，填补方法的可靠性更加不确定。总结报告必须记录与预期的缺失值数量的各种偏差，并讨论事先指定的分析是否仍有说服力。
确保选用的方法是一种保守的方法，并且并非有利于研究的工作假设(有意的或无意的)，这非常重要。
由于某些困难是不可预测的，因此在统计学分析计划中或在试验结束后设设置分析数据时，可能需要对处理缺失值的策略进行修改。应当记录与事先指定的计划相关的偏差及修订部分，并提供依据。此外，必须清楚地说明这些偏差和修订决定和执行的时间点与数据揭示时间的关系。
2.缺失数据的分析
注意是否有提示不同治疗组之间缺失值的出现比例和时间有差异，这可能有用。还应当进行分析，以明确缺失数据是否在各种相关因素中不平衡以及有缺失数据和无缺失数据的基线特征是否不同。
3.灵敏度分析
灵敏度分析――显示缺失数据不同处理方法对研究结果影响的一套分析――将有助于为选择所用的具体方法提供依据。这些灵敏度分析可作为主要分析的补充。
设计的每一种灵敏度分析应当评价对所做出的填补数据的具体假设的结果有何影响。灵敏度分析应当在方案和／或统计学分析计划中事先计划和描述，如果有什么更改，都应当在研究报告中记录并说明理由。
参考文献：
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关键词：统计数据质量；影响原因；对策分析
一、企业统计数据质量的重要性
在现实的企业经营运行中，谈到企业管理，人们首先想到的是企业管理体制、经营方式、组织形式、运行机制等，而统计的重要性往往被企业管理者所忽视。企业管理体制、经营方式、组织形式、运行机制的有效与否，对企业适应市场经济要求，提高经济效益，具有重要的影响和意义。
统计数据作为政府部门监督管理的依据，统计数据的真实可靠直接参与政府部门决策。同样，企业的经营运转离不开统计数据，统计数据反映了企业的实际经营情况，统计数据的不真实在一定程度上误导决策者，影响企业生产经营及国家的经济发展。俗话说：“失之毫厘，谬以千里。”在统计数据来源多样化的情况下，统计数据的可靠性和有效性，直接影响到统计分析和预测能否得出正确的结论。因此，强化企业统计，无论是对企业的经营，还是对政府的宏观调控同样具有重要意义。
二、影响企业统计数据质量的原因
（1）对统计工作缺乏应有的重视，企业统计服务职能不能充分发挥。一是企业往往对统计工作缺乏正确的认识，认为统计工作只是为政府及上级部门服务的，使得统计工作没有受到应有的重视。二是企业在统计方面的投入比较少，对统计数据的质量要求也不高，有些企业甚至没有成立专门的数据统计部门，把统计工作简单化。三是企业重会计轻统计的现象普遍存在，统计人员大多为会计兼职，没有精力对统计数据进行必要的分析、整理，不能为领导决策提供横向和纵向的对比数据资料，统计数据的质量和使用价值被削弱。
（2）相关规章制度不健全，基础工作较差，导致统计数据质量不高。有相当一部分企业没有建立规范的企业统计制度，一些统计指标难以准确按照统计制度的具体要求来计算填报。一是部分企业统计台账和原始记录不健全，企业统计数据数出无源，填报统计指标的随意性较大，数据质量不高。二是一些单位虽建立了统计台账，但记录不完整、不准确，经常出现一些低级错误。三是有些填报单位怕“露富”，害怕增加税费，不说实话，不报实数，支持配合程度不高，所报送的报表经不起推敲，出入较大。
（3）统计队伍不稳定，业务素质有待提高。一是统计人员的频繁变动影响统计数据质量。统计人员变动导致对业务不熟，对统计指标的含义以及统计口径、统计范围和计算方法一知半解，上报的报表往往容易出错，数据质量很难得到保障。二是统计人员兼职较多，缺乏必要的业务培训。尤其是基层统计人员缺乏统计知识的更新，对统计指标理解不清、不透，导致统计数据差错现象时有发生，使统计的原始数据存在先天性的缺陷。三是部分统计人员积极性不高，责任心不高。这样就影响了整个统计队伍的素质，造成了统计工作的被动，从而对统计数据的质量也产生一定的影响。
（4）企业治理层对企业统计职能不够重视。企业主要是从事经营性工作，企业管理层对企业的内部管理工作的重视程度有所偏差，企业统计容易受到企业领导的忽视。企业管理层对与企业统计的缺乏关注，对企业统计无法提供有效的监督。企业管理层仅关注企业最终的统计资料，而忽视对企业统计工作的监督指导，企业统计部门及人员可能不正确地履行职责，在原则性问题上可能会放松警惕，不按照国家出台的统计法律及制度编制统计报表，而仅仅是为了报表账面“好看”，瞎编统计数据，这样的现象在各行各业很常见。
（5）企业统计方法及统计手段未能及时更新。企业利用科学的统计方法搜集、整理及分析并提供相关的资料构成统计工作的基础。传统的手工操作手段逐渐向计算机技术操作转变。有些企业仍停留在传统的手工计算，统计效率提不上去，统计数据的准确可靠性无法保证。计算机技术能够使数据处理高速化、数据存储资源化、数据传输网络化，使数据信息得到共享，为信息使用者提供便利，还能够减少因工作人员失误造成的技术性误差。计算机技术在企业统计方面的应用，大大降低了企业统计时间及人力成本，改善了企业统计效率，提升了企业统计数据质量。
三、提高企业统计数据质量的对策
（1）提高认识，加强机构建设。企业提高对统计工作的重视程度，建立健全企业统计的管理体制和运行方式。一是企业应设立统计部门明确职责，至少应设立相对独立的统计岗位，将统计信息自下而上的单向运行变为上下左右之间的多向运行。二是理顺各职能部门关系，明确职能部门职责，设立会计核算员兼职统计员岗位，将统计核算与会计核算有机结合，解决统计人员缺乏而且流动频繁的矛盾。三是提高统计部门的地位，使统计部门和其他部门享有平等的地位和权力，增加统计部门的资金投入等，使统计工作能够进入管理层、服务决策层。
（2）强化基础，推进统计工作制度规范化建设。企业在统计数据的采集到最终的报表的各个环节上规范操作，完善企业统计制度。制定企业统计监督管理办法，从统计数据的采集整理、编制、审核及报批、分析、并保存统计数据及报表等环节，加强监督管理力度，从制度上防范统计作假行为。将统计工作责任落实到个人，统计人员对自身的统计工作负责。统计人员在统计数据时，保证统计数据的准确、真实。
（3）加强企业统计人员培训，提高整体素质水平。统计人员素质参差不齐，直接影响着统计数据质量。企业在招聘企业统计人员时，应注重统计人员的专业水平，尽量减少统计工作由其他岗位的人员兼职。定期对企业统计人员进行专业知识培训及考核，鼓励企业统计人员积极提升自身的专业素质，适应变化的统计环境。改变对统计工作的最初认识，加大对企业统计人员的福利待遇，激励他们认真负责对待统计数据。同样，统计人员自身也应注重统计知识的更新，提升自身的统计工作能力。除此之外，统计人员还需加强统计数据分析能力，为企业提供高质量的统计报表，对现有的统计资料做出准确的分析判断，提出适合企业目前生产经营发展现状的对策建议，改善企业生产经营状况，提高企业效益。
（4）企业应加强对企业统计部门的重视。企业除了应重点关注企业的经营情况外，还应重视企业统计。企业领导能够通过企业的统计数据、统计资料及统计报表查看企业项目的进展情况，了解实际的生产经营状况。加强对企业统计部门的重视，给予企业统计部门一定的权限，鼓励统计部门在发现企业经营问题时及时反馈至领导层，使得问题得以尽快解决，保证企业的正常经营运作。
（5）及时更新统计方法及手段。企业统计人员在进行统计时，不能仅限于传统的统计手段，跟随计算机技术的进步，及时更新企业统计方法。采取先进、科学的统计方法，提高统计数据的可靠性，统计工作人员不仅要利用计算机技术做一些基本的统计工作，还应该善于研究和开发，主动开展分析、参与管理、强化监督，为企业发展决策提供服务。
参考文献：
[1] 王欣.关于统计数据质量的思考[J].天津经济，2008（8）.
关键词：医院；数据统计；质量控制
医院统计数据是医院管理的重要组成部分，医院统计数据将医院日常工作中获取的数据信息进行采集、汇总、分析、评价及应用，最后实现医院快速发展的目标，提高医院工作效率及服务水平。要想加强医院管理，就应该全面的应用计算机技术，将先进的信息技术及手段作为医院不断发展的关键。随着现阶段计算机及网络技术的快速发展，应该全面的将计算机网络技术应用于医院统计数据工作中，可以有效的提高工作效率，保证医院统计数据的可靠性及准确性。但是医院统计数据质量中仍然存在很多问题，严重制约医疗事业的快速发展，因此，加强医院统计数据质量管理是非常重要的。
一、医院统计工作的重要性
医院统计工作按照安全统计学原理及方法，系统、及时、全面的反映医院的运行状况，医院统计工作可以更好的贯彻医院工作方针及策略，对医疗计划进行及时的制定及检查，对医疗资源进行合理的分析与利用；为医院管理者了解情况、作出决策、指导工作、制定和检查计划执行等提供依据，提高医疗服务的经济效益及社会效益，因此，加强医院统计数据质量控制是非常重要。
二、医院统计数据质量问题
在新时期发展下，随着社会经济的快速发展及医疗体制的不断改革，医院统计数据的质量是促进医院快速发展的关键，但是，医院只注重医务工作人员的培养，对技术人员的培养没有给予足够的重视，计算机人才明显不足，严重限制医院统计工作的发展。因此，本文针对以下几个方面就医院统计数据质量问题进行分析：
（一）门诊统计过程中的问题
对医院门诊部门诊疗人数的统计通常按照挂号记录进行，挂号室的实际数据应该录入患者的ID序号，但是在实际运行过程中，存在一人多次挂号的情况出现，导致门诊人数与挂号人数不符，发生这种情况的主要原因就是患者有意隐瞒诊史及病史，也可能是门诊工作人员输入信息出现失误。此外，还可能因为患者在挂号之后由于其他原因没有就诊，还有很多患者没有按照正规程序预约医生，或者是预约成功医生后没有如约就诊，造成预约数据与实际情况出现差异，但是，计算机在处理过程中将这种信息进行处理，导致门诊数据不真实。
（二）住院统计过程中的问题
在医院患者住院与出院管理过程中，出现住院与出院不可靠的情况。导致这种情况的主要原因就是，护士站和个别科室没有对每日的报表进行严格的审查，在提交电子数据时就会出现失误，很多患者在出院后数据得不到及时的处理，导致医院患者平均住院数量不断的增多，统计工作人员在审核各科室提交报表中，任务量也在不断的增多，导致统计工作与审核工作比较繁重，降低工作效率。
（三）病案管理中的问题
病例档案信息是我国医院统计数据的主要来源，是影响我国医院统计数据质量的关键。病例档案信息通常以在线形式进行输入登记，并且根据医院信息管理系统（HIS系统），医院全体工作人员几乎都参与HIS系统的应用与维修中，如果HIS系统任何部门出现故障或者其他问题，就会直接影响医院统计数据及信息的可靠性及准确性。很多医务工作人员由于缺乏责任意识，将不全面及不准确的数据信息录入其中，导致统计系统数据失去真实性与可靠性；对患者的实际情况没有完全记录，导致病历档案信息不准确，在后续查找中会出现很多障碍，严重影响医院统计数据的真实性。
（四）统计报表中的问题
在医院统计报表中，同时以病床使用情况计算为例，因为医院各个科室之间不能平衡发展，由于疾病特征的影响，很多科室病床会出现满员情况，其余科室的病床可能还有剩余，医院根据实际情况，对其他科室病床进行调配编制，并且将科室的名称也更换挪动。在此情况下，如果依然根据以病床使用情况计算为例，而没有根据医院实际情况进行调配，那么就会出现统计报表的数据与实际情况不符的状况。
三、医院统计数据质量应对措施
影响医院统计数据质量的因素很多，应该提出有效的措施解决存在的问题，提高医院统计数据质量，保证医疗事业得到快速发展，在我国现阶段，很多医院信息化发展正处于初级阶段，具有很大的发展空间，虽然医院统计数据质量存在很多问题，但是具有很大的发展潜力。因此，加强医院统计数据质量控制是非常重要的。本文就以下几个方面就医院统计数据质量管理进行探讨：
（一）提高重视程度
加强医院统计数据质量的重视，工作人员应该积极改变工作理念及态度，避免各种因素限制医院统计数据，对传统报表形式及工作方式进行改变。合理运用《统计法》规范医院统计工作人员的行为，加强工作人员法律意识，本着认真、负责的态度进行医院统计工作，避免因人为因素出现差异，因此，有效的提高医院统计工程的重视，对加强控制统计数据质量具有非常重要的作用。
（二）健全信息化体系
建立完善的信息化体系是现阶段发展趋势，同时也是医院发展过程中的一个重要里程碑，现阶段，医疗部门对医疗信息化管理作出明确指示，确定医疗信息化发展的基本内容及思路，为了避免信息孤岛效应的出现，信息化应该全面的应用于医院管理中。一是全面系统的发展信息化。在医院统计工作中数据的采集、整理、传输及应用，其基础依据就是医院统计数据信息化，工作人员应该注重建设目标及基础投入。在医院统计数据过程中进行不断的优化，加强数据的可靠性及准确性。同时，在医院发展过程中，应该提高信息建设及良好的资金投入，为医院统计数据信息化奠定坚实的基础。另一方面，建立信息化发展目标。在医院发展中制定完善的基础规范及信息准则，为医院统计工作的发展提供良好的规范化目标。
（三）转变统计方法
对传统统计方法进行创新与改革，是提高统计数据质量的关键。针对现阶段医院统计数据指标选取存在问题，应该制定合理的制度进行改革，对传统统计方法进行更新，在医院数据收集与整理过程中，对收集到的数据进行系统的分析，并提出相关处理措施，保证其与统计目标一致，保证统计方法的科学合理性，为医院统计数据质量管理提供保证。
（四）完善人员结构
医院统计数据质量是衡量医院发展的标准，聘用专业知识及工作经验丰富的人才，在实现医院统计工作信息化的基础上，提高统计工作操作合理性，为保证统计数据质量提供保障。同时，应该全面优化统计工作人员，打造一支优秀的统计队伍，保证统计数据的真实性、准确性及可靠性。当然，在医院发展过程中应该定期进行培训教育，引进先进的手段及技术提高统计工作人员的业务水平，保证医院统计方法的合理性。
（五）充分利用医院统计数据
在医院发展过程中统计数据具有至关重要的作用，因此，医院领导人员应该学会如何合理的运用统计数据，保证医院正常运行。在使用医院统计数据处理工作中存在的问题时，应该根据医院的实际情况选择合理的方法，由于各大医院的实际情况存在一定的差异，统计方法及工具并不适用于每个医院，因此，应该根据医院的实际情况开发适合医院顺利运行的统计数据的方法及工具，保证数据的完整性及真实性。现阶段，随着我国医疗事业的快速发展，医院要想快速发展就应该具有自己的数据分析系统，并且对医院统计数据进行合理的分析。统计数据工作人员应该具有良好的专业技能及职业素养，使用信息化技术对医院统计数据进行处理，及时发现其中存在的问题，并且提出解决措施，保证医院统计数据的质量，提高医院的发展水平。
四、结语
统计数据质量是保证医院快速发展的关键，因此，为了加强医院管理的规范化及科学化，就应该提高医院统计数据质量管理水平，加强统计工作人员意识，全面掌握医院统计工作的内容及特点，加强医院统计数据质量为医院快速发展提供有力的依据，促进现阶段医疗事业的快速发展。
参考文献：
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