数据分析年终总结：回顾过去一年的数据分析工作，我们取得了显著的成果。我们分析了大量的数据，从中获得了有价值的信息，为公司的决策提供了有力的支持。
我们优化了数据收集和整理流程，提高了数据的质量和准确性。我们还加强了数据可视化技术的应用，使数据更易于理解和分析。通过这些努力，我们成功地推动了公司业务的增长，提高了客户满意度。
同时，我们也发现了数据中的一些问题和挑战，例如数据准确性的问题、数据分析方法的不足等。我们将针对这些问题，制定具体的改进措施，进一步提高数据分析的效果和效率。
展望未来，我们将继续关注数据的变化和趋势，为公司的决策提供更有价值的信息。我们将继续加强数据收集和整理工作，提高数据质量。同时，我们也将积极探索新的数据分析方法和工具，以适应不断变化的市场环境。总之，我们将继续努力，为公司的业务发展做出更大的贡献。
数据分析年终总结1
号角相闻，告别业界风云；战鼓催发，迎来更富挑战。站在新一年的起点，证券继往开来，正确把握券业发展大势，振奋精神、周密运筹，以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战，拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。回首20xx年，证券面对券业严峻的市场形势，面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇，审时度势，认定“非固实之基无以铸广厦千尺，非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理，按照“规范发展，做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作，以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点，公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。
过去的一年，证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难，勇于探索与创新，摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。经过不懈的努力，证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展，并逐步培育了在基础行业特色与品牌。20xx年投行业务又上一新台阶，1—12月主承销家数排名第三，ipo主承销家数排名第二，总承销金额在行业排名第十二，取得了历史最优成绩。其中，我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到10.5亿元，这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。
经纪业务扭亏为盈，市场份额逐步上升，从交易所公布的20xx年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看，我公司股票基金总交易量的排名为21位，比20xx年提高了3位。同时，业务转型取得一定进展，仅今年前11各月，基金销售就比去年同期增长近4.5倍，8月份基金代销资格的取得，使我司基金业务的竞争力得到进一步提升；作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作，经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务，并初见成效，20xx年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长，银证通交易在营业部交易中的比例比20xx年提高了一倍。
内部管理进一步加强，信息技术平台建设进一步推进。按照业务归属，公司精简管理机构与管理岗位，整合资源，充实一线业务部门，提高了公司工作效率。风险控制以审计部牵头，成立了公司风险控制委员会，建立了从立项、决策到执行、反馈的科学流程与一体化风险控制体系，使风险控制覆盖各项业务的事前、事中、事后各个环节，在实际工作中收到一定成效。公司加大it平台建设投入，启动了集中交易、crm、广域网升级、办公自动化、公司网站升级等大型项目，投资规模是公司成立以来最大的一次，对公司实现可持续发展以及开展创新业务具有重要意义。
告别20xx年，回首载浮载沉、激荡变换的业界风云，我们可以毫无愧色地说，证券广大干部员工风雨与共、顷尽全力奋斗过，众志成城、满怀喜悦收获过。尽管有些工作还不尽如人意，尽管前程还颇多艰险，但路是一步步走出来的，过去留下的缺憾正是我们今后攻坚的着力点。
展望，证券必定会开创更具希望、更富前景的明天。为什么如此断言？这是由外围环境和内在因素综合决定的——券业市场、资本市场乃至宏观经济形势给我们以挑战的同时，也为我们提供了大好的机遇；而证券初步具备了抓住机遇的’素质，充分具备抓住机会的智慧和魄力。
从券业发展外部环境看，20xx年，随着宏观调控政策效应进一步释放，经济运行中不稳定、不健康因素得到遏制，宏观经济发展的国内外环境总体继续趋好，面临一些长期结构性矛盾和一些短期问题已引起高层足够重视，并开始着手解决，这为资本市场持续发展提供了良好的条件。我国资本市场是一个新型市场，一方面市场证券化比率和世界平均水平相比明显偏低，有进一步提升的要求和潜力；另一方面，经济增长需要资本市场支持并与之相适应，加之我国企业直接融资比例一直比较低，不仅加大了银行风险，也限制了企业的融资渠道，扩大直接融资已成为当前经济和金融改革的一项重要任务。综合各种外部因素，未来几年，我国证券市场必然呈快速发展态势，新型+转轨的市场，必然会造就一批业界英雄。
从券业发展走势看，经过十多年发展，中国证券市场集聚起来的问题集中爆发，倒逼机制已经在促使制约券业发展的深层次问题逐步得到解决。尽管这一过程对某些券商来说是相当痛苦乃至是灭顶之灾，但从券业发展的整体角度看，经过分化、兼并、重组等券业资源整合，一个健康、富有生命力的市场将脱胎而出，低水平、白热化、死不了也活不痛快的竞争将成为过眼烟云。
面对券业资源整合，自然“有人笑来，有人哭”，濒临外忧内患，证券完全有笑到最后的潜质。
我们有股东单位给公司的有力支持及其为公司提供的巨大的发展空间，这是一般券商难以企及的先天优势；我们有“笑到最后”的基本基础，多年来，公司始终坚持的稳健经营、规范发展的理念，在券商违规事件频发、以身犯险者纷纷堕马、监管政策很可能马上成为判定券商生死大限的背景下，又为我们增添了一份优胜劣汰后分享券业盛宴的把握；我们具有良好的企业品牌和社会形象，在舆论界普遍认为券商信誉与公信力已降到了历史最低点的时候，债的顺利申报和成功发行，就是监管部门和广大客户对我们的最有力的认可；我们具有逐鹿券业市场的经营基础和良好业绩，在经营管理能力不断提高的前提下，公司各项经营和财务指标基本良好，而且，经过20xx年的努力，我们的投行业务、经纪业务实力又有较大提高，在某些方面，证券已经成为业内的一支劲旅。
在券业资源整合的关键时刻，公司又显示出抢抓机遇的智慧和魄力。20xx年末，公司组织力量编制了证券未来十年发展战略的实施意见；在不同部门、不同层次召开座谈会，针对券业发展趋势深入探讨解决公司资源整合、业务转型等事关未来生存发展的深层次问题，为20xx年的发展绘就了攻坚图。可以预见，新的一年，公司将实施一系列在证券发展史上具有深远影响的变革和创新，新一年的新希望，在年初便已现出曙光。
新起点、新希望。站在20xx年的起点，让我们满怀信心，以更清醒的头脑、更旺盛的斗志、更奋发的姿态、更勤奋敬业的精神和更充沛的干劲，向我们的既定目标进发！
数据分析年终总结2
作为一名数据分析员，我认为自己在过去的一年中取得了很多进展和成就。以下是我个人年终工作总结：
项目完成情况：在过去的一年中，我完成了多个项目，包括市场调研、竞争分析、数据挖掘等。其中，我最引以为傲的是一项大型市场调研项目，该项目为公司提供了大量有价值的市场信息和趋势预测。
数据分析技能提升：我积极学习了各种数据分析工具和技术，如Python、R、SQL等。通过这些学习，我提高了数据处理和分析的效率，并且能够更好地应用这些工具和技术来解决实际问题。
团队合作能力：在项目中，我与团队成员密切合作，积极沟通和交流，及时解决问题和提供建议。这种团队合作能力使我更好地理解了公司的业务需求和项目目标，也使我在项目中发挥了更大的作用。
问题解决能力：在数据分析工作中，难免会遇到各种问题和挑战。我始终保持积极的心态，寻找解决问题的最佳方案，并与团队成员共同解决问题。这种问题解决能力不仅有助于我在工作中更好地完成任务，也为公司带来了更大的价值。
总之，过去的一年是我成长和进步的’一年。我将继续保持学习和探索的精神，不断提升自己的数据分析技能和能力，为公司的发展做出更大的贡献。
数据分析年终总结3
作为一名数据分析员，我在过去一年里不断努力，取得了一些进展和成果。
首先，我积极参与了公司的数据分析项目，对公司的销售数据、客户数据等进行了深入的挖掘和分析。通过对数据的处理和建模，我成功地为公司提供了一些有价值的数据分析报告，帮助公司做出了一些决策。
其次，我不断提升自己的数据分析能力，学习了一些新的数据分析工具和技术，如Python、SQL等。同时，我也积极参加了公司的数据分析培训课程，不断丰富自己的知识储备。
除此之外，我也注重团队协作和沟通，积极与其他部门的同事合作，共同解决问题和完成任务。在过去一年里，我和团队成员一起完成了多个数据分析项目，取得了良好的`成绩。
当然，我也发现了自己的不足之处，如对某些数据分析领域的了解还不够深入，需要继续学习和探索。同时，在数据分析项目中也遇到了一些挑战，如数据质量不高、分析思路不够清晰等，这些都需要我不断改进和提高。
总之，在过去一年里，我通过不断学习和实践，不断提升自己的数据分析能力和水平，同时也注重团队协作和沟通。在未来，我会继续努力，为公司的数据分析工作做出更大的贡献。
数据分析年终总结4
时间飞逝，又到了一年的年终总结时刻。作为数据分析员，我深知自己的工作是企业决策的重要支撑，是推动企业发展的重要力量。在过去的一年中，我充分发挥了自己的专业能力和创新精神，在以下几个方面取得了一定的成绩：
一、数据分析工作方面
对企业各项数据进行了全面深入的分析，为企业的经营决策提供了有力支撑。
设计了一系列的数据可视化报表，使数据分析更加直观、清晰。
参与了企业的营销策略制定，利用数据分析的结果提出了有效的营销建议，并得到了实施。
二、业务拓展方面
主动了解市场信息，拓展了公司的’业务范围，开拓了新的业务渠道。
在与客户沟通中，利用自己的专业知识和数据分析能力，帮助客户解决了一些问题，赢得了客户的信任和好评。
三、个人成长方面
不断学习新知识、新技能，参加了相关的培训和学习活动，提高了自己的综合素质。
在工作中积极思考，勇于尝试新的工作方式和方法，不断创新。
在此，我要向领导和同事们表示感谢，感谢你们在工作中给予我的支持和帮助，感谢你们的信任和认可。同时，我也要反思自己的不足之处，努力改进和提高，为企业的发展贡献自己的力量。
最后，我祝愿企业在新的一年里更加繁荣发展，也希望自己能够在新的一年里取得更加优异的成绩！
数据分析年终总结5
作为一名数据分析员，我在过去的一年中积极地参与了公司的数据分析工作，以下是我的个人年终工作总结：
数据清洗与处理：
在日常的数据分析工作中，我经常需要对原始数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性。我采用了多种数据清洗和处理方法，如去重、填充缺失值、数据类型转换等，确保了数据的完整性和可靠性。
数据可视化与分析：
数据可视化是数据分析的重要环节之一，我能够熟练地使用各种数据可视化工具，如Excel、Tableau等，将数据转化为易于理解和分析的图表和报告。我也能够利用数据分析工具，如SQL、Python等，对数据进行深入分析，提取有价值的信息。
业务理解与需求分析：
数据分析的过程不仅仅是数据处理和分析，更重要的是理解业务需求和业务场景。在工作中，我积极与业务部门沟通，了解业务需求和业务场景，确保数据分析工作与业务目标一致。
项目管理与团队协作：
作为一名数据分析员，我不仅需要完成个人任务，还需要协调团队完成项目任务。我能够有效地管理项目进度和资源，与团队成员进行有效的沟通和协作，确保项目按时完成。
总的来说，我在过去的’一年中，认真负责地完成了公司的数据分析工作，积极地学习和应用新的数据分析技术和工具，取得了一定的成果。同时，我也意识到自己的不足之处，需要继续努力提高自己的数据分析能力和团队协作能力，为公司的发展做出更大的贡献。
数据分析年终总结6
一、主要工作情况
1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合业务素质水平，认真学习工作业务知识，并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习，并且参加统计职业资格考试，明确了统计员的工作职责。
2、在工作以来，我始终坚持严格要求自己，勤奋努力，时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上，努力做好本职工作。在具体工作中，我努力做好领导交给的每一个工作，分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。
3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐，并及时作好数据的备份。
4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表，并存档。
5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。
6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《XX省工业结构调整项目》的申报工作。
7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况，每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题，每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。
二、存在不足
1、在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。
2、身为新时代的大学生，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。
三、工作计划
1、努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
2、积极参加一些和专业有关的’培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记、上报与分析。
3、在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格进行改进，并对统计数字的准确性进行加强。
今后工作中我将努力奋斗，无论自己手头的工作有多忙，都服从公司领导的工作安排，遇到工作困难，及时与领导联系汇报，并寻找更好解决问题的办法，继续巩固现有成绩，针对自身的不足加以改进，争取做的更好。
数据分析年终总结7
转眼间，20xx年已悄然走来，20xx年，我们以“创先争优”、搞好优质服务、提供良好素质员工为己任，以提高客运服务质量为宗旨，依据年度站务员培训计划，有步骤、分阶段的开展了员工培训工作，在公司领导的关心和帮助下，在全体员工的不懈努力下，圆满完成了全年的培训任务，为企业的持续发展提供必要的人力、智力的支持，同时也为20xx年度培训工作的持续开展奠定了良好的基础，为了总结经验，寻找差距，现将年度培训工作总结如下：
一、培训工作情况：
20xx年综合培训员工（站务员）5期以上，共八十多人次参加，每届培训合格率达90%以上，基本达到了目标要求。
二、培训内容：
1、国家及云南省有关道路旅客法律法规
2、集团公司客运管理制度、规定和相关要求
3、集团公司劳动管理制度
4、员工岗位职责、操作规范
5、服务礼仪等
三、培训工作存在的问题与不足：
1、培训工作考核少，造成培训“参加与不参加一个样，学好与学孬一个样”的消极局面，导致培训工作的被动性。
2、培训形式缺乏创新，只是一味的采取“上面讲，下面听”形式，呆板、枯燥，提不起员工的兴趣，导致员工注意力不集中，影响了培训的效果。
3、培训制度有待建立健全。
4、培训资料欠缺，有待丰富。
5、内部授课技巧普遍不高，有待提高，制作课件水平不足，自主研发课程能力有所欠缺，所以，以上需要改善。
认真进行总结是一个不断学习和提高的.过程，只有在实际工作的过程中不断总结，通过总结寻找工作中的规律，从而培养和提高工作效率及完成工作能力。以上是我对培训工作的总
结，敬请领导批评指正。
给各位朋友兄弟拜个早年了，祝各位身体健康，心想事成，万事如意，
数据分析年终总结8
工作周报 日期： 姓名： 职位： 监督人：本周工作总结下周工作注意事项任务本周完成主要工作任务下周主要事项1 1 2 2 3 3 本周工作记录本周工作中存在问题及建议解决办法具体时间工作内容记录编号存在问题提议解决办法是/否解决星期一10.17 1 星期二10.18 2 星期三10.19 3 星期四10.2O 4 星期五10.21 5费用报销情况费用报销情况 日期金额用途日期金额用途备注星期六10.22 6周一 周五 周二 周六 星期日10.23 7周三 周日 周四 合计 下周工作计划 具体时间工作内容记录 星期一10.24 星期二10.25 星期三10.26 星期四10.27 星期五10.28 星期六10.29 星期日10.3O 额外工作说明：本周工作总结：文档下载《周工作总结数据分析表》
数据分析年终总结9
一、引言
工业经济运行监测是工业经济管理部门的重要工作职责，在当前复杂的国际经济背景下，更好地对规模庞大的分布式工业经济数据资源进行及时高效的分析，具有重要的现实意义。本文从基于数据仓库的信息系统集成方案入手，通过对工业经济信息分析和信息服务业务流程、异构数据源的集成以及现有工业经济信息系统的分析，提出了一种基于数据仓库的可以有效实现信息融合的工业经济信息分析系统方案，可以极大地提高工业经济运行监测人员的经济分析工作效率，及时高效地为各级政府决策人员提供工业经济生产、效益、投资、物价等维度的统计分析和监测预测信息服务。随着电子政务信息化的不断发展，数据仓库成为工业经济管理部门支撑工业经济管理决策的一个重要平台。建立基于数据仓库的工业经济运行监测信息系统可以实现对各种工业经济信息系统异构数据源的融合，优化工业经济分析流程，改进和加强工业经济监测预测技术手段，提高工业经济运行监测工作效率，为工业经济管理部门的日常经济分析业务提供决策支撑，为工业经济运行数据采集、数据抽取、数据分析、数据建模、联机分析和数据挖掘和共享提供平台，为工业经济分析人员查询数据和分析决策提供支持和保障。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，它通过对来自不同的数据源进行统一处理及管理，通过灵活的展现方法用于支持管理决策。数据仓库通过星型模型和雪花型模型组织数据，通过反映历史变化的数据对工业经济的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。实现对各行业、各地区和重点企业工业生产、效益、投资、进出口、原材料价格等主题数据的实时监测，利用多维数据建模和分析工具，多层次和多维度的对工业经济数据进行分析和数据挖掘，及时高效的反映行业、地区等维度的工业经济运行情况和发展趋势，为工业经济管理部门政策决策提供全面、及时、准确的信息。
二、信息系统需求分析
工业经济数据具有数据量大，指标种类多，业务应用系统多和应用需求差异大等特点，所以工业经济运行数据必须进行合理的数据规划和整合，实现工业经济运行数据的统一管理和数据集中。
1.数据接口功能。信息系统应建立在现有信息系统的基础上，所以信息系统应能与工业经济管理部门现有经济信息系统进行数据交互，直接将现有信息系统需要的数据导出或者将本系统需要的数据通过标准接口导入。对于不同数据存储方式的异构信息系统，信息系统的数据仓库和数据接口应能提供异构数据源支持，实现对不同来源、不同类型的数据的采集、抽取、转换、装载，进行智能化导入、整合和集成，形成统一的数据仓库，对数据按照主题进行分类管理，为各种工业经济分析应用提供数据来源。
2.数据查询和报表定制功能。信息系统应提供灵活的查询方式，用户可查询任意表中的任意指标，并可以生成报表进行指标的查看、对比与排序。信息系统应能建立灵活的工业经济运行数据统计分析方法和分析模型，多角度多层次的对采集的数据进行分析挖掘，生成用户需要的分析报表和统计分析图型，生成工业经济管理部门需要监测分析的指标数据报表。包括趋势分析，历史数据查询，对异常数据预警等内容。
3.元数据管理功能。信息系统应具有灵活的数据模型，通过元数据管理确定从数据接口中要获取的数据信息。元数据是定义数据的数据，记录数据从业务系统到数据仓库的整个过程，并记录数据仓库使用过程的相关信息。元数据管理用于构建系统需要访问的数据模型，同时创建数据仓库的逻辑数据结构，确定从数据接口中要获取的数据信息。
4.数据分析功能。信息系统要具有灵活的数据分析功能，可以实现指标数据的趋势分析，行业或地区占总体数据的比重分析，各类工业经济指标的环比、同比、差异分析、对比分析、增长率分析和排名分析等。
三、信息系统架构设计
工业经济运行监测信息系统设计需要具有良好的统计分析支持，具有良好的扩展性，完善的数据质量保证机制。国家工业经济管理部门按日、旬、月度、季度、年度从重点调度企业、行业协会、国家统计局、海关总署、省级工业经济管理部门等部门获得工业经济运行数据，经济分析人员需要对当期经济的主要经济指标进行趋势分析和变化分析。基于数据仓库的工业经济运行监测信息系统的架构如图1所示。基于数据仓库的工业经济运行监测信息系统首先对存储在各类传统数据库和业务系统中的历史数据根据来源的不同和格式的不同，使用不同的数据收取和转换方法，对经过一致性校验和清理后的数据装载到工业经济数据仓库中。元数据管理用于构建系统需要访问的数据模型，同时创建数据仓库的逻辑数据结构，确定从数据接口中要获取的数据信息。为了解决灵活性和性能之间的矛盾，数据仓库体系结构中增加了工业经济数据集市，数据集市存储为特定用户预先计算好的数据，从而满足用户对性能的需求，是针对特定用户或者特定主题的小型数据仓库。系统采用信息挖掘技术，集成客户端特殊的环境，实现用户信息需求、信息偏好进行信息的甄别、归纳、总结，过滤出用户最感兴趣的信息，并自动生成用户偏好数据保存到相应的数据集市中，用于后续数据分析。信息系统能够自动对数据仓库中的数据根据相应的主题进行数据模型的计算，并按照专家系统的相关指标的预警阀值对经济运行数据作出相应的分析和判断，从而使使用者全面地了解和掌握工业经济运行情况。信息系统应该能够满足工业经济分析人员所需维度的数据导入、报表制作、数据定制、数据查询、数据处理和数据分析需求。数据仓库根据各种工业经济分析主题的需要，将来自各数据库的信息进行集成，并对它进行重新组织和提取，通过综合和分析得到辅助决策的信息。信息系统提供用于完成工业经济运行监测所需要的各种分析工具，如查询检索工具、复杂报表工具、多维数据OLAP分析工具、数据挖掘DM工具等。系统还可以基于服务总线中的WEB、CORBA、COM、SOA等技术实现数据、报告、图表关联展现和关联推荐功能，自动形成数据分析文字报告功能和数据预测等功能。
四、数据模型分析
信息系统的采用的数据模型是多维数据模型，包括星型模型和雪花模型两种。星型模型通过使用一个包含主题的事实表和多个与事实表通过外界关联的、包含事实的非正规化描述的维度表。工业经济运行数据在事实表中维护，维度数据在维度表中维护。每一个维度表通过一个关键字直接与事实表关联。维度是数据的分类信息，例如时间、地区、行业、产品等等。雪花模型是星型模型的一种扩展形式，维度表分解成与事实表直接关联的主维度表和与主维度表关联从而又与事实表间接关联的次维度表。与星型模式相比，雪花模式更易于扩展数据维度，但计算机处理时也更加复杂。以工业经济效益为主题的数据仓库数据星型模型和雪花模型如图2、图3所示。
五、工业经济数据立方体分析实例
联机分析处理（On-LineAnalysisProcessing，OLAP）技术使工业经济分析人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的能够真实反映工业经济特性的信息进行快速、一致、交互地存取。在数据建模过程中，用户90%以上的管理数据都可以通过结构化的形式进行展现，OLAP建立在海量数据基础上，形成逻辑数据模型（立方体或多维数据），展现则以二维或三维形式体现，对于不同的用户提供形式各异的视角，提供各种数据的如同比、环比、增长值等各个属性自动生成功能，并在数据表及图形中及时地进行展示。基于数据立方体的分析结构建立工业经济主要的三个分析维度，即行业、地区和时间。分析方式上支持数据钻取、切片、切块和数据变换。钻取即改变维度的层次，变换分析的粒度，包括向上钻取（RollUp）和向下钻取（DrillDown）。rollup是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；是指自动生成汇总行的分析方法。通过向导的方式，用户可以定义分析因素的汇总行，例如对于各地区各行业各年度的工业增加值状况，可以对地区与年度、行业与年度以及地区或者年度的数据进行汇总。而DrillDown则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新的分析维度。例如，分析“各地区的出货值情况”时，可以对某一个地区的出货值细为各个年度的度的出口值，对某一年度的出口额，可以继续细分为各个季度的出口额。通过钻取的功能，使用户对数据能更深入了解，更容易发现问题，做出正确的决策。切片和切块是指将结果集数据按分组的形式进行显示的一种操作。切片就是单个分组进行显示，切块是多个分组进行显示。数据变换（也称数据旋转）就是将数据立方体CUBE查询的所有维划分为两组，两组分别作为表格的行和列显示数据。当数据立方体CUBE查询只涉及到两个维时情况最为简单，数据旋转实际就是以这两个维为行列的交叉表。旋转同时允许部分切片。在行业维度上支持各部门，各行业的汇总和明细数据的分析，地区维度上支持各区域(东中西部地区)各省份、各市县的分析；在时间维度上支持历史时期（年、季、月、旬、周、日）的分析。系统以要分析的工业经济指标为中心，以时期、行业和地区为维度，将主要指标、影响因素等按维度进行展开，在此过程中与增长变化情况相结合，当某项指标的历史同期增长率变化较大时，可以逐一向下层层分解，同时结合相关指标，找出影响的关键环节或因素。
数据分析年终总结10
关键词：统计工作特点重要性情况问题措施
统计工作是统计的实践活动，是对确定统计的任务或目的、统计设计、统计调查、统计整理、统计分析、统计信息的提供与开发过程的总称。单位统计的基本任务是对单位发展情况进行统计调查、统计分析、提供统计资料和统计咨询意见，制定发展规划并实行统计监督。
一、统计工作的特点
（一）数量性
统计的认识对象是现象总体的数量方面，包括数量的多少、现象
之间的数量关系、质量互变的数量界限。
（二）总体性
统计是从整体的观点出发，研究大量现象总体的综合数量。这就
是说，统计学的数量研究是对现象总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析。
（三）客观性
统计数据是客观事物量的反映，表示客观现象总体实际已经达到的水平和程度。维护统计资料客观性和真实性，是统计的基本传统。
（四）具体性
统计数据不是抽象的数字，它是现象总体在具体时间、地点和条件下所表现出的数量。正因为具体性，所以统计的数据必须准确，公布和使用的资料要注明来源；统计数据应有计量单位或表现形式。
二、统计工作的重要性
统计工作是单位实施科学化管理、制定发展规划的重要依据。按照统计规则，定期统计各方面数据，对一些突出问题作深入调查，科学的分析和汇总统计数据，编写科学的分析报告，可以为领导决策提供重要的参考依据，促进单位科学化管理。
三、基层单位统计情况
作为水利基层单位，我局统计工作按照统计报表报送时间划分，包括：统计季报、统计年报；按照统计报表统计的内容划分，包括：工作人员统计、人才统计、劳资统计、教育统计、岗位统计及其他专项统计。我局统计季报工作在每年的3月、6月、9月的25日前完成，统计年报工作在第二年的1月份完成，根据统计内容分别报送鹿泉区统计局、水利部和省人力资源和社会保障厅。
在长期的统计工作中，我们越来越认识到统计工作的重要性，从统计人员业务水平、统计资料搜集、统计数据可靠性上都有了大幅提高，统计工作越来越得心应手。
（一）加强学习，统计人员业务水平有了较大提高
一是组织统计人员认真学习党的各项路线方针政策，积极参加“党史”、“”、“十”、“十八届三中全会”及讲话等学习活动，增强了统计人员用科学理论指导实际工作的能力，增强了统计人员爱岗敬业遵纪守法的自觉性。二是统计人员认真学习《统计法》、劳动工资报表制度等统计业务知识，积极参加上级部门举办的统计业务培训，努力提高统计业务水平。三是统计人员自觉加强计算机知识和网络知识的学习，积极参加计算机知识培训和应用能力的考试辅导，平时经常登陆有关统计信息网，及时了解统计的最新报表规范和业务知识，不断提高业务素质和工作水平。
（二）深入调研，确保统计数据的真实准确
统计数据的质量是统计工作的生命，我局统计工作坚持从一点一滴的基础工作做起，经常深入相关部门，咨询有关人员，对统计周期内职工变动、工资调整、职务职称、技术等级等变化情况及时登记并归纳总结，及时掌握每一个统计指标的变动情况，日清月结，形成第一手资料，确保了各项统计报表数据真实准确。
（三）及时准确完成了全年统计年报和定期报表
统计工作具有很强的时效性，上级各部门的报表统计指标和统计口径不尽相同，为了确保报表及时准确，统计人员坚持把各类报表的时限要求牢记于心，在工作中增强预见性和前瞻性，不等不靠，主动工作，本期报表坚持提前做出，提前上报。对于统计任务相对集中，时间紧工作量大的时候，自觉加班加点，保证了各类统计任务的按时提前完成。
（四）认真开展统计资料分析，为领导决策提供依据
统计报表和统计分析是上级掌握基层单位从业状况和从业人员劳动报酬、发现问题的重要途径，也是制定有关就业政策和劳动工资政策的重要依据。我局的统计分析报告，力求做到全面和重点相结合，广度和深度相结合。在全面分析统计报表反映的客观事实的基础上，对其中反映的重点问题，重点做好分析总结，并向上级反馈。同时注重统计分析的广度和深度，坚持少列数字，多反映情况和问题，特别是重视反映统计数字后面隐含的水利行业可能普遍存在的情况，找出问题，分析原因，提出建议和意见，使统计分析报告的质量不断提高。
四、存在的问题
（一）数据准确性有待提高
因为统计工作的重要性，所以要求统计数据必须真实准确。而在实际工作中，偶尔会出现前后数据核对不上，或者综合数据校验不正确，这都表明数据搜集或整理、计算过程中存在错误，这些都会影响数据的参考价值。
（二）统计结果没有得到充分利用
统计工作的意义就体现在为管理层提供管理决策依据。而作为一个单位真正能将统计结果充分运用起来的却少之又少，往往只是作为一项具体工作来安排，按照要求和上报时效准时上报，材料报完，统计工作也随之结束。
五、改进措施
（一）充分认识统计工作的重要性
加强宣传和培训，使领导层充分认识统计工作的重要意义，成立统计工作研究小组，充分分析利用统计结果，为单位科学管理和发展规划提供可靠的依据。
（二）提高统计数据的准确度
加强统计人员培训，保证统计材料及数据在搜集过程中真实、准确，科学整理、计算和汇总分析，提高数据的可信度、准确性。
数据分析年终总结11
关键词：人力资源；需求预测；创新与实践
作者简介：李素萍（1964-），女，江苏沛县人，甘肃省电力公司人力资源部，高级经济师；刘永光（1982-），男，山东德州人，甘肃省电力公司人力资源部，工程师。（甘肃兰州730030）
中图分类号：F272.92文献标识码：A文章编号：1007-0079（2013）33-0140-03
一、专业管理的目标描述
1.专业管理的理念或策略
“十二五”时期，随着西部经济的快速发展和电网企业建设“一强三优”现代公司发展战略目标的推进、“三集五大”体系建设的深入贯彻落实、主多分开以及人力资源集约化管理的要求，对电网企业的用工水平提出了更高的要求。因此，打破单一用工数量预测向科学、合理地进行人力资源需求数量、结构和质量预测工作就成为人力资源规划和计划工作的必然趋势。
从具体人力资源业务来看，现有电网企业的人力资源规划虽然能够从战略高度思考和谋划人力资源队伍发展及人力资源管理工作全局，但人力资源规划预测不能与生产经营发展密切结合，形成具体合理的人力资源配置；劳动定员管理作为优化人力资源配置解决结构性问题的有效方式，严格按照电网定员标准执行，但与现有的实际用工不能有效结合，影响人力资源的优化配置；近年新员工招聘更多依据超定员情况进行配置，但不能有效地与超缺员岗位所需素质要求匹配。因此，迫切需要一种科学、合理、全面的人力资源需求预测方法解决人力资源配置问题，而电网企业人力资源需求预测模型设计正是从用工总量、人员结构和员工素质三方面全方位进行人力资源优化配置。
2.专业管理的范围和目标
本项目根据企业战略与经营发展要求，以“控制用工总量、优化员工结构、提升队伍素质”为根本出发点，建立人力资源总量、人员结构和人员素质需求预测模型，从数量、结构和质量三个方面进行人力资源优化配置，并实现控制人工成本、提升效率及效益的管理目标。
以控制用工总量为目标，在分析业务增长对用工需求的基础上，研究用工总量与其影响因素（关键驱动因素）之间的内在联系，同时分析生产效率提升对用工需求的缓解作用，采用数理统计与经营管理策略相结合的方法，建立兼顾业务发展和效率提升的人力资源总量需求预测模型，实现“用工总量需要多少人”的预测目的。
以优化员工结构为目标，在深入分析各专业用工数量与影响因素之间内在联系的基础上，将预测的用工需求总量向下分解到各专业，以明确各专业的用工需求量；结合人员配置率，将各专业的用工需求预测增量进一步向下配置到各下级单位或各二级单位，建立兼顾业务发展和用工实际需求的人员结构需求预测模型，实现“各专业、各机构需要多少人”的预测目的。
以优化用工策略、提升员工素质为目标，根据业务的核心程度划分对应的用工类型，明确用工总量中长期职工、农电用工、劳务派遣用工的需求数量，并进一步确定可以采取业务委托形式的用工数量，在明确长期职工需求总量的基础上分析各下级单位或各二级单位长期职工的需求数量，并对新进长期职工的学历要求、毕业院校要求和学科专业要求等进行分析，以形成新进长期职工补员的素质需求预测；根据各下级单位、各专业人员配置率、各专业与电网安全生产的关联程度、各专业的专业弹性系数和各单位区域核心地位等四方面因素设计“补员优先级指数”，明确各下级单位新进长期职工补员的优先顺序。最终建立完整的素质结构需求预测模型，实现“需要什么样的人，采取什么样的补员方式”的预测目的。
3.专业管理的指标体系
综合人力资源总量需求预测模型、人员结构需求预测模型和素质结构需求预测模型，建立能够控制用工总量、平衡用工配置、优化员工队伍、规范用工策略的人力资源需求预测模型，三者关系如图1所示。
二、专业管理的主要做法
1.专业管理工作的流程图
2.主要流程说明
（1）流程一：人力资源总量需求预测流程。
第一步：设计电网企业人力资源总量需求预测模型。具体步骤包括：首先，收集并整理数据，包括按照数据收集标准化模板收集数据、修正数据、分类汇总数据、整合数据和统一数据量级等步骤；然后，筛选指标并降维，包括相关性分析和因子分析等步骤；最后，设计模型并进行需求预测，包括设计总量需求预测主体模型和效率提升调整系数、验证模型并进行需求预测等步骤。
第二步：设计集体企业和多经企业人力资源总量需求预测模型。
第三步：合并电网企业、集体企业和多经企业的需求预测结果，形成完整的人力资源总量需求预测结果。
（2）流程二：人员结构需求预测流程。人员结构需求预测模型的设计与预测主要针对电网企业。
第一步：设计人员结构需求预测模型。具体步骤包括：首先，收集并整理数据，包括按照数据收集标准化模板收集数据、修正数据、分类汇总数据、整合数据和统一数据量级等步骤；然后，筛选指标并降维，包括相关性分析和因子分析等步骤；最后，设计模型并进行需求预测，包括设计各类用工（经营类、管理类、技术类、技能类和服务类）和技能类各专业用工需求预测模型、设计调整系数、验证模型并进行需求预测等步骤。
第二步：进行补员配置，将各年度、各专业的补员数量分配至各市州单位及下属各二级单位。
（3）流程三：素质结构需求预测流程。第一步：划分用工类型。梳理和划分企业业务及对应的用工类型，并明确“十二五”期间各年度、各用工类型的占比情况和用工数量。
第二步：结合总量需求预测模型和人员结构需求预测模型的预测结果，分析预测“十二五”期间对长期职工补员的数量要求和素质要求（包括新进人员的学历、毕业院校和专业等要求）。
第三步：分析长期职工新进人员的补员优先级。
3.确保流程正常运行的人力资源保证
一是精心做好前期数据收集整理工作。充分认识模型设计前期数据收集的真实性、完整性，分两次从两个层面（即专业部室和基层单位）对历年生产经营数据、用工数据、分专业用工数据和退休人员数据进行了收集、核实和预测。在数据的整理上，以2012年单位个数为基准年度，向前向后核减核增单位数据，保持连贯性；对历史数据按比例进行加权汇总；统一数据量级，消除不同驱动因素间数据量级差异较大的情况；采用对所有指标数据取自然对数的方式，缩小数据间量级差异。
二是应用SPSS进行指标筛选与降维。为确保关键驱动因素选取的科学性与准确性，应对已收集的大量指标进行筛选，选取与用工总量相关程度较高的指标参与最终建模。同时，对已选取的指标进行降维处理，进一步减少建模过程中自变量的数量。首先借助SPSS软件分析，运用关键因素驱动法、专家研讨法等方法进行相关性分析，从中选取输电线路长度、变压器数量、配电线路长度、营业户数、固定资产等5个关键驱动因素指标进行因子分析，并降维处理，消除自变量间的相互关系，获得公因子方差、解析总方差和成分系数矩阵参与建模。
三是对模型进行曲线估计。通过SPSS软件将提取的公因子与用工总量进行曲线估计，得到各种模型的参数估计值，在定量与定性相结合的情况下，选取拟合度较高的几条线代入公式进行试算，从中选取差异率较小的曲线作为备选曲线，最终从多个曲线中筛选出最合适的曲线作为主体模型。某电网企业确定的曲线模型及主体公式为：
其中Y：用工数量；f：公因子。
六是对模型设计进行调节系数设计。由于在主体模型设计过程中只考虑了生产经营增长因素对用工总量的影响，未考虑效率提升因素，因此特设计效率提升调整系数对由主体模型预测出的用工总量进行调整。经调整后得到人力资源总量需求预测模型的公式如下：
其中，P：用工总量；f：公因子；k：效率提升调整系数。即：
七是依据结果对用工总量验算和测算。首先模型对企业历史用工总量数据进行验算，以验证模型计算结果。如测算结果与实际用工总量差异较大，则需要重新对模型进行调整。如测算结果与实际用工总量差异较小，即可对目标年度的用工总量进行预测。
八是预测各专业的用工需求并与总量预测吻合。依据总量模型的建模方法建立各专业结构用工需求，运用专业弹性系数对总量和结构之间的差异进行小幅修正，通过调整后得到的人员结构模型的汇总结果与总量模型预测结果一致，做到总量预测与结构预测之和差异为“零”。
4.专业管理考核与控制
一是通过“人员结构需求预测模型”预测得到的各类别、各专业人员用工总量之和与“人力资源需求总量预测模型”的预测结果一致。通过补员配置，人员结构进一步优化，引导基层位员工配置逐步平衡，员工分配更加科学合理。
二是控制管理人员配置，严格按照企业定员标准配置管理人员，确保管理人员不超编。管理人员每年只补退休，不新增；专业管理人员按照技术、技能和服务人员比例配置，技术管理人员按照技能人员比例配置。
三是生产技能人员在模型预测和效率调节基础上，进一步采用专业弹性系数对个别配置率较高的专业进行调控，每年保持较小的、相对均衡的增长幅度。随着农网技术改造的逐步开展，乡镇及农村配电与营业专业用工逐渐实现业务委托。
四是在明确“用工总量需要多少人”、“各专业、各机构需要多少人”后，进一步明确“需要什么样的人、采取什么样的补员方式”，建立员工素质结构需求预测模型。根据业务开展需求，分析各项业务对新进长期职工毕业院校和学科专业的要求，明确新进长期职工的补员优先顺序。
三、评估与改进
1.专业管理评估及结论
本项目主要研究了2009～2015年电网企业人力资源的发展现状及发展趋势，通过对影响人力资源的主要设备因素的统计分析，建立数学模型对目标年人力资源需求总量、结构、素质进行预测，得到主要结论如下：
一是用工总量得到严控，全民工、农电工和劳务派遣用工总量下降。运用SPSS软件，通过对大量备选驱动因素进行分析，选取了输电线路长度、变压器数量、配电线路长度、营业户数、固定资产五个指标作为关键驱动因素，以2009～2011年的数据作为历史数据，选取对数曲线，成功建立电网企业主体预测模型。考虑效率提升因素，设计效率提升调整系数对根据主体模型预测出的用工总量进行调整，运用总量模型预测了2012～2015年的用工总量，通过比对2012年的预测数据和定员数据，有效控制预测误差在1%以内，达到严格控制用工总量的目标，实现了“用工总量需要多少人”的预测目的。
二是人员结构进一步优化，基层单位人员配置趋向合理。根据各专业的业务特点和发展需要，对管理岗位采用定额法，保持经营管理岗位人数不变，专业管理和技术管理岗位采用按照生产服务岗位增幅的一定比例增长；供电企业九大生产岗位采用关键驱动因素法；对于发电生产和送变电施工生产岗位采用趋势外推法，保持历史年度趋势不变。最后，运用专业弹性系数对总量和结构之间的差异进行小幅修正，建立了各个专业的用工结构需求模型，通过调整后得到的人员结构模型的汇总结果与总量模型预测结果一致，使总量预测与结构预测之和差异为“零”，保证了所建立的各个专业用工模型的准确性。并依据各专业的预测增量，结合年度预计退休人数及人员晋升情况，对预测年度各专业按照各专业的配置率将补员人数分配至各市州单位、直属单位乃至各个二级单位，使得供电企业技能岗位整体配置率得到控制，同时保证了关键核心业务配置，人员结构进一步优化，基层单位人员配置趋向合理，实现了“各专业、各机构需要多少人”的预测目的，达到了优化员工结构的目标。
三是新进人员素质要求清晰明确，补员招聘计划科学严谨。采用专家研讨法划分核心与非核心业务，计算出长期职工和非长期职工的需求量，非核心业务上的劳务派遣用工通过业务外包减少数量，实现了“三降一升”，即电网企业长期职工用工数量降低、农电用工数量降低、劳务派遣用工数量降低、劳务派遣转业务委托用工数量上升。运用关键驱动因素法构建素质模型，预测“十二五”期间新进人员学历结构，通过专家研讨法制定毕业院校和学科专业要求。应用SPSS的聚类分析功能分析补员优先级，将各单位新进长期职工按专业划分补员优先级，分为A、B和C三级，表示补员的优先顺序，以确保将有限的新进长期职工优先补充到最关键、最紧缺的单位及专业，建立了完整地素质预测模型，对招聘工作具有较好的指导作用，从而实现了“需要什么样的人，采取什么样的补员方式”的预测目的，达到了优化用工策略，提升员工素质为目标。
四是人力资源需求预测模型设计是在电网企业劳动用工策略发生重大调整的深刻背景下启动的，这项工作取得的成果是对滚动调整“十二五”期间人力资源规划和制定年度用工计划的重要依据。在新《劳动合同法》实施后，企业将积极践行“效率优先”的用工策略，大力推进管理创新，加强优化人力资源优化配置，不断提升企业用工管理水平。
2.专业管理存在的问题
在模型设计过程中发现存在以下问题需待改进与完善：
一是在进行人力资源需求预测模型设计前期历史数据收集中，相关数据的历史延续性很重要，由于各年份统计口径的变化、相关数据报表来源等因素会影响预测的准确性。因此，对历史数据的口径、特殊年份数据调整都需进一步完善。
二是人力资源需求预测模型设计中涉及的预测基本方法与步骤在实际操作与应用过程中，如遇某些特殊情况需要对模型预测方法与结果进行相应调整是必然的，例如2012年多数电网企业进行了“五大”机构调整工作，如不进行调整，其通过历史数据建立模型所形成的各项预测结果就会与实际情况产生较大差异，从而影响未来预测结果的实用性等。
三是当政策性调整仅发生在下级单位间时，需对调整年度和未来预测年度的补员配置及新进人员素质要求的预测结果进行调整。当政策性调整或其他客观影响不仅发生在下级单位间且会对用工总量和各专业用工数量产生影响时，需从总量和结构模型预测结果开始进行全面调整。
四是在基层单位推广应用中，各样本点的采集受各级层单位分布不均衡影响，其预测的数据也会与实际相差较大，会影响人力资源需求预测模型的推广应用。
3.今后的改进方向或对策
人力资源需求预测模型设计是以电网业务发展和经济效益提升为基础，以人力资源集约化发展为导向，建立一套科学、合理、操作性强的预测模型，通过模型分别对“十二五”期间电网企业的人力资源总量、人员结构和素质结构进行分析和预测的方法。如按以下原则进一步改进和完善，可滚动修订各单位“十二五”人力资源规划，并在各单位推广应用，保障用工总量的供给，以保证电网企业的快速发展。
一是以战略导向为原则，充分依据电网企业“十二五”发展规划和人力资源发展规划，按“控制用工总量、优化人员结构、提升素质结构”的规划要求，优化用工策略，降低用工风险。
二是以定量与定性相结合为原则，科学合理地构建人力资源需求预测模型，充分考虑构建模型及应用中的各种限制性条件，采用科学的预测方法，以增强预测结果的准确性，实现预测结果的实用性。
数据分析年终总结12
统计数据能够有效反映出某地的地理区域以及自然经济等要素的特征、规模、结构、发展水平等指标。而地方统计数据则是指地方的统计工作者在进行统计活动的过程中所收集到的能够代表该地经济和社会现象的数据资料以及相关资料的总称。通过对地方统计数据的研究分析，能够对当地的经济发展建设提出有效建议，但影响地方统计数据准确性的因素有很多，找到影响因素，能够提高其准确性。
一、地方统计数据的概述
就目前的实际情况来看，经济一体化的进程不断加快，全球的经济有机地连成一个整体，在这样的背景下，人们对于统计数据的需求大大提高，同时，统计数据的准确性又是制约着这个需求的重要因素之一，统计数据的准确性直接影响着其质量[1]。从概念上来分析，目前各国的经济学领域并没有对统计数据的质量下一个完整的定义，但都能够认识到质量决定着这项统计数据是否具有系统性、综合性的特点。
统计数据能够反映出当地的经济、社会生产力的发展水平，但是随着时间的发展，关于统计数据的很多问题都逐渐暴露出来，其中统计数据不准确就是最大的问题之一。由于统计工作都是由政府的工作人员完成的，因此其数据的准确性也反映了政府的公信力。本文通过调查政府人员统计数据的可靠性，来总结出影响统计准确性的主要因素有哪些。
二、内部民调调查现状
想要深入了解地方统计数据的准确性及其影响因素，首先要掌握政府统计人员对当前地方统计数据的准确性的认知情况，了解其对统计数据准确性的感受。政府中专门从事统计工作的人员对地方统计数据的准确程度和影响因素有着最直接的了解，因此统计人员是本次调查的对象[2]。
本次调查的项目是分析统计数据的准确性和影响因素，调查对象是政府中统计部门的工作人员，所调查的内容是统计数据准确性的基本特点以及统计数据的准确性的影响因素。本次研究采取了调查问卷的形式，共有325名工作人员参加调查，收回有效问卷313份。
三、内部民调调查结果
（一）统计数据准确性的基本特点
统计数据的准确性有4点基本特征，分别是：统计数据反映实际状况的准确程度、统计数据关联项目之间的一致性、统计数据在时间维度上的连续性以及不同来源、部门和项目的统计数据的可比性。针对这4点基本特征，其评价程度可分为高、较高、一般、较低和低这五个等级，评价结果如下：
1.统计数据反映实际情况的准确程度
根据调查结果来看，统计人员认为统计数据反映实际情况的准确程度高或较高的占56.12%，认为准确程度较低和低的人数占12.35%。由此可见当前我国的地方统计数据中基本上可以反映出实际情况，但是准确性还有待提高[3]。并且在这项调查中还有这样一个发现：工作时间越长的、职务越高的人员对于统计数据反映实际情况的准确程度评价越低，反之越高。
2.统计数据关联项目之间的一致性
在本次调查中大多数的被调查者认为统计数据的关联项目之间一致性能够达到一般水平，但随着工作时间的增加，其对于统计数据关联项目之间的一致性评价越低。
3.统计数据在时间维度上的连续性
在本次调查中，认为我国的地方统计数据在时间维度上的连续性评价为高和较高的人数占了总数的一般，认为连续性较低和低的人数占总人数的5.23%左右，由此可以看出我国的地方统计数据在时间维度上的连续性比较好。
4.不同来源、部门、项目的统计数据可比性
本次民调中，大多数被调查人员都认为不同来源、部门、项目的统计数据可比性比较差，其人数占了总人数的45.67%，得分远远低于其他三项指标，在今后的统计工作中，要尤其注意到这点内容的提高。
（二）地方统计数据准确性评价
在进行地方统计数据的工作中，统计的主要内容有地方生产总值、地方工业增加值以及城镇居民的人均可支配收入等，对于这些统计内容的调查中，其评价结果如下：
1.地方生产总值
在本次调查中，统计数据的工作人员普遍认为在统计地方生产总值这项指标时，其数据要比实际值略高，将近65%的被调查人员认为地方生产总值的数据比实际生产水平高了5%以上，而认为地方生产总值比实际水平高的人数不足总人数的两成。并且这种评价会随着工作人员工作时间和职位的上升而更加明显。
2.地方工业增加值
和地方生产总值这项指标相一致，有将近70%的统计人员认为地方工业增加值比实际的水平大5%以上，只有6.77%的人数认为地方工业增加值统计数据要比实际水平小。说明了被调查工作人员都意识到该项统计存在一定的水分，并且这项指标也随着工作人员工作年限和职位的上升而突显[4]。
3.城镇居民人均可支配收入
通过调查结果分析，普遍认为城镇居民的人均可支配收入这项统计比较接近实际水平，其人数占了总数的54.31%左右。和工业生产总值以及工业生产增加值这两项指标相比，这项指标比较接近于真实情况。
（三）统计数据准确性的影响因素
影响统计数据准确性的因素有很多种，根据本次调查，工作人员所给予的主要因素主要来自于上级领导的干预、统计工作的体制、社会风气以及进行统计工作的条件等。
四、如何提高统计数据的准确性
想要提高统计数据的准确性，就要从影响统计数据准确性的主要因素入手。在实际的工作中，提升统计数据的准确性的具体做法是：完善相关的统计制度，建立科学的政绩考核制度，淡化统计数字的多少对于政绩的影响，减少上级领导对于统计工作的干预，以此来提高统计工作的独立性，为统计工作的准确性提供一个有力的保障。同时，还应该树立起统计人员的数据质量观，在统计工作中，以创造价值为主，以减少成本的浪费为主，以满足用户的需求为主[5]。最后，还应该提高统计工作者的自身素质以及统计能力，在统计工作中采取灵活的新方法、新观念，不断提高自己的业务水平，用高度的工作热情和积极性来面对统计工作，只有做到这些，统计数据的准确性才能从根本上得到提高。
感谢您花时间阅读本文。如果您觉得数据分析年终总结这篇文章对您有所帮助，我们非常希望您能够将其分享给更多的人。最后我们将继续努力，为您提供更多有价值的内容。祝您生活愉快！
本内容由用户 James Anderson 上传分享，若内容存在侵权，请联系我们（点这里联系）处理。如若转载，请注明出处：http://www.77juzi.com/51170.html
