1.1統計學在商務和經濟中的作用

主要有會計、財務、市場營銷、生產、經濟預測、信息系統。

1.2數據

數據：是為了描述和解釋所搜集、分析、匯總的事實和數字。
數據集：將用于特定研究而搜集的所有數據稱為研究的數據集。

1.2.1個體、變量和觀測值。

個體：搜集鎖具的實體。
變量：個體中所感興趣的特征。
觀測值：對某一特定個體得到的測量值集合稱為一個觀測值。

1.2.2測量尺度

測量尺度有：名義尺度、順序尺度、間隔尺度和比率尺度。
測量尺度決定了數據中蘊含的信息量，并表明最適合的數據匯總和統計分析的方法。
名義尺度：數據用于確認個體屬性的標記和名稱時，相應變量的測量尺度。
順序尺度：當數據具有名義數據的性質，并且數據的順序或等級的意義明確。
間隔尺度：數據具有順序數據的所有性質，并且按某一固定度量單位表示數值間的間隔。
比率尺度：數據具有間隔數據的性質，并且兩個數值之比是有意義的。

1.2.3分類型數據和數量型數據

分類型數據：歸屬某一類別的數據
數量型數據：用于表示大小或多少的數值。

1.2.4截面數據和時間序列數據

截面數據：在相同或近似相同的同一時間點上搜集的數據。
時間序列數據：在幾個時期內搜集的數據。

1.3數據來源

現有來源：專門從事搜集和保存數據的機構中獲得；各類行業協會和專門營利的機構；互聯網；政府機構。
觀測性研究：是我們僅觀測發生了什么，記錄一個或多個感興趣變量的數據，并對結果數據進行統計分析。比如調查和民意調查。
實驗：觀測性研究和實驗的區別是，實驗是在控制條件下進行的。
時間和成本問題：將數據和統計分析結果用于管理決策，管理人員必須清楚獲得數據所需要的時間和成本。
數據采集誤差：統計研究中的數據是可能產生誤差的。

1.4描述統計

將數據以表格、圖形或數值形式匯總的統計方法被稱為描述統計。

1.5統計推斷

統計學中利用樣本數據對總體特征進行估計和假設檢驗，這一過程被稱為統計推斷。

1.6邏輯分析方法

邏輯分析方法：是將數據轉化為做出好決策見解的科學過程。邏輯分析方法利用數據驅動或事實基礎做出決策。一般包含描述性分析、預測性分析和規范性分析。
描述性分析：包含利用過去發生狀況的分析技術的集合。如數據查詢、報告、描述統計、數據可視化等。
預測性分析：包含利用過去數據建立的模型來預測未來或評估一個變量對另一個變量的分析技術。
規范性分析：與前兩者的區別在于規范性模型會產生一個最好的行動過程，即規范性模型的結果時最佳決策。因此，規范性分析是產生一個最佳行動過程的分析技術的集合。

1.7大數據和數據挖掘

數據挖掘：研究從非常大的數據庫中開發有用的決策信息方法。利用統計學、數學和計算機科學的綜合方法，分析人員在倉庫中“挖掘數據”，并將其轉化為有用的信息。

1.8計算機與統計分析

1.9統計實踐的道德準則

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《商务与经济统计》学习笔记（一）---数据与统计资料的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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