统计指标培训(科技)
科技统计指标解释
科技统计指标解释科技统计指标科技活动指在所有科学技术领域内，即自然科学、农业科学、医药科学、工程与技术科学、人文与社会科学中，与科技知识的产生、发展、传播和应用密切相关的全部的、有组织的、系统的科技活动。
所谓有组织的、系统的科技活动，指在一个机构的范围之内，并列入这一机构的工作计划，由这一机构的人员有计划地进行的科技活动。
目前科技活动统计包括研究与发展活动、研究与发展成果应用活动和科技服务活动。
研究与发展（Ｒ＆Ｄ）指为了增进知识，以及利用这些知识去开创新的用途而进行的系统的创造性的工作。
它具备四种基本条件：创造性、新颖性或创新、科学方法的运用和新知识的产生。
它包括三种类型：基础研究、应用研究和实验发展。
基础研究指不直接考虑用途，以揭示客观事物的本质、运动规律，获得新发现、新学说为目的或对已有的规律、发现、学说作系统性的补充而进行的理论研究或实验。
其成果以科学论文、科学著作为主要形式。
应用研究指利用基础研究所发现的知识，确定特定的目标，为了明确基础研究成果的实用化的可能性，探索新方法（原理性）而进行的独创性研究，及时对已经实用化的技术探索新的应用方法（原理性）而进行的研究。
应用研究实际上并不直接产生新的（或改进）产品或工艺，其成果为科学论文、科学著作、原理性模型和专利等。
实验发展指利用基础研究、应用研究及实际经验所获得的知识，为生产新的材料、产品和装置，建立新的工艺、系统和服务，对已生产和建立的上述各项进行实质性的改进而从事的系统性工作。
其成果为一种具有新产品或新技术基本特点的原型，可达到设计定型的新产品或新工艺、实验报告等。
研究与发展成果应用指为解决研究与发展活动阶段产生的新产品、新装置、新工艺、新技术、新方法、新系统和服务等能投入生产或在实际中运用所存在的技术问题而进行的系统性活动，它不具有创新成分。
此类活动包括为达到生产顺利进行以及为形成生产规模和应用领域而进行的适应性试验、小批量试生产等。
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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。
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随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
大学《统计学》综合指标分析培训课件
10 90 x 10 11 12 13 x 45
90
90
x=60（天），余90－60=30（天），则提前10个月完成五年计划。
注：日历日数，按标准天数每月30天，每季度90天，每年360天计算。
3 - 27
3、计划执行进度的检查分析
在计划执行过程中，计算累计计划完成程度指标， 监督、检查计划的完成情况。
3-2
重点与难点
重点:总量指标、相对指标、平均指标 和变异指标的概念、种类、计算方法。尤 其是加权算术和加权调和平均指标的计算、 标准差和标准差系数的计算。
难点:各综合指标的计算方法、适应条 件及其关系。
3-3
第一节 总量指标
一、总量指标的意义 二、总量指标的种类 三、总量指标的计量单位
3-4
一、总量指标的意义
2 2
0 0
0 0
9 9
年 年
商 平
品 均
流 库
转 存
额 额
2 6 0 1 7 6万元 1 2 8 8 0万元
= 20.2次
复名数：2009年我国 人口密度
人口总数 国土面积
133474万 人 9 6 0万 平 方 公 里
= 139人/平方公里
3 - 18
（三）相对指标的意义
1、通过相对指标可以反映现象的发展程度、 密度或普遍程度等。
预计计划完成程度（
%） 自计划期初至某时间止
的实际累计完成数 全期计划数
剩余时间预计完成数
100 %
预计计划完成程度（
%）
1 11月实际累计完成数 12月预计完成数 全年计划数
100 %
关于12月预计完成数的确定：
①用同期计划数代替
数据统计培训课件培训资料
验、方差分析等。
1. 样本选择
从总体中随机抽取一定数量的样 本数据。
2. 建立假设
根据研究目的，提出有关总体的 假设。
推断性统计分析
3. 设计实验
根据假设设计实验，并收集样本数据。
总结词
风险管理，识别潜在风险点。
详细描述
金融机构通过数据分析，识别出潜在的风险点，如信用违 约、市场波动等，及时采取措施进行风险控制和预防，确 保资产安全。
总结词
客户细分，提供个性化金融服务。
详细描述
金融机构利用数据分析对客户进行细分，了解不同类型客 户的金融需求和偏好，提供个性化的金融产品和服务，提 高客户满意度和忠诚度。
评估营销活动效果，优化投入产出比。
详细描述
通过数据分析，市场营销人员可以量化评估各种营销活动 的投入产出比，找出效果不佳的活动，优化资源配置，提 高整体营销效果。
数据分析在金融投资中的应用
总结词
量化投资决策，降低风险提高收益。
详细描述
金融机构利用数据分析技术，对海量的金融数据进行处理 和分析，挖掘出有价值的投资信号和趋势，为投资决策提 供数据支持，降低投资风险并提高收益。
数据地图
通过地图展示数据，能够直观地展示数据的空间分布和变化 。
地理信息系统（GIS）
是一种用于处理和分析地理数据的系统，能够实现地理数据 的可视化、查询、分析和编辑等功能。
可视化工具与软件介绍
Excel 常用的电子表格软件，也具有强 大的数据可视化功能，如图表、 条件格式等。
D3.js 一种基于JavaScript的数据可视 化库，能够创建高度定制化的数 据可视化效果，适用于Web开发 人员和数据分析师。
科技统计指标研究报告
科技统计指标研究报告科技统计指标是指用于衡量和评估科技创新发展水平的相关指标。
它可以通过收集和分析科技创新活动的相关数据，对科技创新发展的情况进行定量分析和评估。
科技统计指标在科技政策制定、科技管理和科技评估等方面起着重要的作用。
本文将对科技统计指标的研究进行探讨。
一、科技经费投入是科技统计指标中的重要指标之一。
科技经费投入是指政府和企业在科技活动中投入的资金，它直接反映了一个国家或企业在科技创新方面的重视程度。
科技经费投入可以通过研究一个国家或企业的财务数据来进行统计。
科技经费投入的高低会直接影响到科技创新的效果和水平。
二、科技人力资源是科技统计指标中的另一个重要指标。
科技人力资源是指国家或企业拥有的科技工作者的数量和质量。
科技人力资源可以通过统计国家或企业的科技人员数量和研发人员的比例来进行衡量。
科技人力资源的数量和质量直接影响到科技创新的能力和水平。
三、科技成果输出是科技统计指标中的重要指标之一。
科技成果输出是指通过科技创新活动而取得的科技成果的转化和应用情况。
科技成果输出可以通过统计相关的专利申请数量、科研论文发表数量和科技成果转化率等指标来进行衡量。
科技成果输出的多少和质量直接反映了一个国家或企业的科技创新能力和水平。
四、科技合作和交流是科技统计指标中的重要指标之一。
科技合作和交流是指国家或企业之间在科技创新方面的合作和沟通活动。
科技合作和交流可以通过统计国家之间的科技合作项目数目和科技交流活动的频率来进行衡量。
科技合作和交流的频繁程度直接影响到科技创新的广度和深度。
综上所述，科技统计指标的研究对于科技创新发展的评估和规划具有重要的意义。
科技经费投入、科技人力资源、科技成果输出和科技合作和交流都是科技统计指标中的重要指标，它们共同构成了科技创新发展的综合指标体系。
只有通过科技统计指标的研究和分析，才能更好地了解和评估科技创新的情况，从而更好地制定科技政策和推动科技创新的发展。
统计技术培训
2.用途：
a.按重要性顺序显示每一项目对整体的作用 (有助于从中选出有显著效果的改 进项目[方案])；
全体。 2.个体：组成总体的每一个单元（产品）。 3.样本：从总体中随机抽取出来并且要对它
进行详细研究分析的一部分个体（产品）。 4.样品：被抽出的样本的每一个产品。 5.总体大小（N）：总体中所含的个体数。 6.样本大小(n)：样本中所含样品数目。
整理课件
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（五）、随机抽样方法
随机抽样：使总体中的每个个体（产品）
抽样方法、抽样检验、实验设计、可靠性试验等。
整理课件
5
6）发现质量问题，识别和掌握质量数据 的分布状况和动态变化：频数直方图、 控制图、散布图、排列图等。
7）描述质量形成过程：流程图、控制图 等。
整理课件Βιβλιοθήκη 6二、基础知识（一）产品质量波动： 产品质量具有波动性和规律性。
1、正常波动：由随机原因引起的产品质量波动。
的原则来制订对策表，做到对策清楚、目标明确、责任 落实。5W1H即What(对策)、Why(目标)、Who(负责人)、 Where(地点)、When(时间)、How（措施）。
转子部件
刚度不足
噪
声
超
定、转子间的间隙小
环境噪声大
标
轴承室公差不合理
转子外圆大
工位间距小
法
环
结论：通过去现场测量确认，找到了“噪声超标”的主要原因是“轴承室公差不合理”， 在图上用方框框起来，然后针对主要原因制订改进措施。
《科技统计业务培训》课件
统计分析方法
1 描述性统计学方法
学习如何使用描述性统计学方法对数据进行总结、分析和展示。
2 推断性统计学方法
掌握推断性统计学方法，用以从样本中推断总体的特征和关系。
3 数据分析常用方法
学习使用t检验、方差分析、回归分析、聚类分析等常用数据分析方法，解读数据背后的 故事。
应用统计工具进行数据分析
SPSS 数据分析
用户行为数据分析
通过用户行为数据的分析， 了解用户的兴趣偏好、产品 使用习惯和改进方向。
产品销售数据分析
对产品销售数据进行分析， 找出销售趋势、关键影响因 素和改善销售策略的方法。
总结及展望
1
知识回顾与梳理
总结和梳理所学的科技统计知识，加深对核心概念和方法的理解与掌握。
2
科技统计业务的趋势和未来展望
展望科技统计业务的未来发展方向和应用领域，为自身发展规划提供借鉴与思考。
参考文献
• 统计学基础教程 • SPSS 数据分析教程 • Excel 数据分析实战指南 • R 语言数据分析快速入门
结束
学习如何使用SPSS进行数据导 入、清洗和分析，提取有用的 统计结果。
Excel 数据分析
掌握使用Excel进行常用数据分 析操作和图表制作的技巧，发 现数据中的潜在规律。
R 数据分析
了解R语言作为一种强大的数据 分析工具的应用，探索数据中 的价值和趋势。
案例分析
市场调研数据分析
通过市场调研数据的分析， 发现产品的市场定位Байду номын сангаас客户 需求和竞争对手情况。
《科技统计业务培训》 PPT课件
科技统计业务培训 PPT课件
课程目标
1 理解科技统计基本概 2 掌握统计分析方法