商务与经济统计知识点--第一章 数据与统计资料

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1.1  统计在商务和经济中的应用

统计学在会计、财务、市场营销、生产、经济、信息系统等方面具有重要的作用。

1.2 数据

数据：为了描述和解释所搜集、分析、汇总的事实和数字。

数据集：为了特定研究而收集的所有数据。

1.2.1 个体、变量和观测值

个体：收集数据的实体。例如订单表中的每一个用户

变量：个体中感兴趣的特征。例如身高、体重、年龄、学历等

观测值：对某一特定个体得到的测量值的集合。例如身高180，体重70公斤

1.2.2 测量尺度

名义尺度：类似中国、美国、日本

顺序尺度：类似与第一名、第二名、第三名

间隔尺度：类似学生A成绩600分，学生B成绩500分，差距100分

比率尺度：类似速度、增长率

1.2.3 分类型数据和数量型数据

分类型数据：只用于对数据进行分类，数据之间的运算均是没有意义的，类似与男、女。

数量型数据：进行数据间运算是有意义的，例如小明今年5岁，明年就是5+1=6岁。

1.2.4 截面数据和时间序列数据

截面数据：同一时间节点的数据，例如2021年6月27日，淘宝店各家门店今日销售额

时间序列数据：按照时间进程变化的数据，例如宝马2021年各月度汽车销售情况

1.3 数据来源

现有来源（目前各公司都建立数据库，会收集订单数据、用户数据、产品数据、用户行为数据等大量数据）、观测性研究或实验获得，同时在决定是否进行数据搜集时，应当考虑到成本问题，且数据的质量会在很大程度上影响到分析结果，因此必须保证所获得的数据及时，准确。

1.4 描述统计

描述已发生数据的基本情况，包括平均数、方差、表格、绘制直方图、饼图等形式汇总的统计分析，并不会对未来进行预测。

1.5 推断统计

利用样本数据对总体数据特征进行估计和假设检验的过程。

1.6 逻辑分析方法

统计学分为描述统计与推断统计；依靠数据做出科学决策的方法叫逻辑分析方法，包括描述性分析、预测性分析、规范性分析。

描述性分析：包含描述过去发生状况的分析技术集合，包括描述统计、报告、数据查询、数据可视化

预测性分析：利用过去数据建立模型，预测未来或评估一个变量对另一个变量的影响，包括线性回归、时间序列分析

规范性分析：产生一个最佳模型的分析技术集合

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关键词：商务与经济统计 统计资料 统计知识 经济统计 第一章

本系列是对商务与经济统计书知识点的总结，用于 自己了解与分享，有任何问题和建议都可以讨论