大数据调查方法范文

导语：如何才能写好一篇大数据调查方法，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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一、大数据审计思路

(一)树立大数据审计的理念。将大数据审计的贯穿到每个审计项目中，不断研究新思路、新经验和新做法，以数据为核心，将数据分析与现场延伸调查相结合的方式，更精准的定位审计疑点，缩小核实范围，提高工作效率。

(二)充实大数据审计资源。定期采集包括财政、民生等使用较为频繁的数据资源；积极推动数据采集规范化建设；推动大数据审计方法库的构建，使计算机审计方法的应用更为便利、快捷。

(三)强化大数据审计队伍建设。运用计算机和大数据进行审计应动员全局力量，而不仅仅局限在计算机人员。加强复合型人才的培养，审计人员不仅要懂得数据库的知识，还要懂得审计实务；加强数据分析能力和业务知识的学习培训，提升综合素质。

二、提高大数据审计的措施

(一)前期数据调查

对全市各部门(单位)所运用的业务系统和业务数据进行调查了解，摸清各部门的业务数据内容及其存储情况，为采集业务数据和审计项目中可能涉及到跨部门数据关联做准备。接入用友财务统一核算软件审计端口，审计端口的接入更灵活、方便地为各审计组财务数据采集提供服务。

(二)积极配合项目组

在项目实施前积极与组长、主审进行沟通，如何开展计算机审计、项目组需要什么、项目所需要的数据、主审想得到的目的和结果。以确定审计方向和重点，并将相关的审计内容纳入到审计工作实施方案。在审计项目实施过程中，对审计方法、发现的疑点、采集到的数据方面存在的问题、以及审计思路的变化，及时与主审反馈，以调整审计方法和思路，并配合项目组核实疑点。

(三)参与重点项目

年初审计计划项目制定后，确定重点审计项目，加入到项目组中。除数据分析外，通过参与其他审计内容，熟悉财务知识、财经法规以及其他业务方面知识，尽快地提升自身业务能力，积累经验。今后审计工作中，运用自己的思路和方法开展审计。

(四)编写计算机审计方法

在审计项目完成后，总结项目实施过程中所采用的计算机审计方法，并编写计算机审计方法或案例，为以后的审计项目开展打好基础。

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关键词：大数据；企业管理；规避风险

进入21世纪以来，随着市场经济在国民经济发展中的作用愈发凸显，我国大中小型企业发展十分迅速，以大数据技术为支撑的网络信息应用到企业管理中，为企业的经营和发展带来了极大的便利。在企业的管理活动中，运用大数据技术可以实现对数据的有效搜集，从多个角度对企业进行管理，从而为企业的管理提供稳定、可靠的保障。本文分析研究了大数据技术在企业管理中的功能，希望对企业的健康发展起到积极作用。

1大数据概述

大数据技术是互联网发展以来又一次科技的突破，从全球整体发展形势来看，数据量的呈爆炸式增长，如何从海量的数据信息中筛选出对企业管理有用的数据信息成为人们重点关注的问题，大数据技术为企业的发展提供了良好的契机。从概念上来讲，大数据技术主要指无法用常规的方法进行总结和整理，而需要运用新的处理方法才可以体现其价值的巨量数据。大数据技术最早起源于20世纪90年代，当时处于数据的初级发展阶段，主要对大数据的算法和模型进行研究。进入21世纪以来，2003年到2009年是大数据技术的成长时期，随着新媒体技术的出现和发展，产生了大量非结构化的数据信息，这些数据信息是传统的处理方法很难处理的。进入2010年，随着智能手机的盛行，人们对互联网的依赖程度提高，在人们的生产和生活中产生了更多碎片化的数据信息，云计算和大数据技术取得了快速发展，大数据处理水平发展到新的高度。从应用现状来看，大数据技术为多个行业的发展提供了极大的便利，如林业、医院、科研、企业管理、市场营销、商业等诸多领域。在林业领域，通过分析林木的生产状况和气候条件，可以有效预测未来可能发生的病虫害，使林业的经济效益实现最大化。在医院行业，传统的管理方法耗费大量的人力、物力和财力，且工作准确性和效率不高，利用大数据技术和云计算可以有效实现信息资源的共享，极大地促进了医院信息化建设的发展。在市场营销方面，利用大数据技术可以对客户行为习惯进行分析，为客户提供针对性强的个性化服务。在企业管理方面，通过对海量数据的筛选，有助于企业的决策管理和战略调整，促进企业的良性发展。

2传统企业管理问题分析

在当今形势下，信息化的发展已是大势所趋，海量的数据信息为传统的企业管理带来了巨大的挑战，笔者认为，传统企业管理主要存在以下两个方面的问题。一方面，企业决策易出现错误。在传统的企业管理中，管理人员凭借经验和直觉对企业的发展状况进行判断，往往缺乏有力的数据支持，这就为企业的发展带来很多不确定性。假如决策正确，这种管理方法会给企业的总体发展带来很大的便利，否则，可能影响企业的发展。随着信息化技术的迅猛发展，数据信息更加无序化，管理者很难对大量的数据进行有效的分析，传统的管理方法可能引发一系列的错误，对企业的长期发展十分不利。另一方面，传统的企业管理导致产品失去市场竞争力。企业在生产产品时，主要考虑两点，一是用户的基本需求，二是市场前景。在传统的企业管理中，通常使用市场调查、用户体验和分析的方法，这种方法存在很大的主观性，同时，调查分析局限性强，不能充分考虑大多数用户需求和基本市场前景。随着全球经济一体化的趋势愈发明显，大量的国外产品涌入国内市场，市场竞争愈演愈烈，传统的企业管理方法已适应不了当前市场发展需求。

3大数据技术在企业管理中的功能研究

3.1提高产品的针对性

从企业产品生产的目的来看，主要用于满足用户基本需求，从而获取一定的经济效益。传统的企业管理中，主要通过人力进行市场调查和分析，这种管理方法存在很大的不稳定性，同时，时效性差、针对性较弱，得出的数据结果往往对企业生产的参考价值不高。利用大数据技术，可以对用户的年龄、身份、收入、社会背景、行为习惯等信息进行充分的分析，从而有效挖掘出参考性较强的数据信息。不仅如此，大数据技术还可以对用户的消费信息进行准确的预测，根据用户的购买记录、总体消费趋势等分析用户未来的基本消费情况，从而为用户提供有针对性的产品，实现企业产品的最优化发展。

3.2转变企业管理方法

在大数据技术的应用中，必须转变企业传统的管理方法，笔者认为，可以从以下三个方面进行。首先，转变决策者，传统的企业管理中决策者决定的企业的发展方向，但是决策者由于基层经验较少，在进行决策时往往缺乏有效的参考，存在很大的主观性。在大数据管理中，企业的基层员工具有一定的决策权，他们长期处于生产的一线，更加关注产品功能、改进方法、市场前景，出现问题时可以快速调整决策。在企业的管理过程中，可以定期搜集基层员工的决策信息，利用大数据技术对这些信息进行分析，进而找出相应的解决对策。其次，改变决策方法，传统的企业管理方法下在进行决策时需要对产品的本质进行剖析，进而作出决策。在大数据技术下，通过对产品、市场、用户等数据进行分析，及时发现数据之间的关联性，有利于提高决策的针对性和可靠性。最后，降低企业管理成本。在传统的企业管理模式下，市场分析、数据调查往往需要消耗大量的人力、物力和财力，大数据技术在很大程度上降低了企业运行管理的成本，发现问题及时找出调整方法，有利于企业的综合发展。

3.3规避风险

由于市场经营环境存在很多不确定性，在企业的管理中难免会遇到各种不可控的风险，这些风险往往是人们难以预料的，在风险发生时，若不及时采取措施可能给企业带来极大的经济损失。在这种情况下，利用大数据技术分析当前企业面临的市场环境，可以有效预测企业的经营风险并采取规避方法，从而在很大程度上降低企业的损失。

3.4制订企业长期发展规划

随着信息化技术和大数据技术的发展，经济全球化成为社会发展的必然趋势，同时，人们对产品的需求存在很大的不确定性，企业之间的竞争更加激烈。在传统的企业管理中，企业高层根据市场基本情况进行决策，制订长期发展规划，这种方法在一定程度上促进了企业的发展。但是，在当前信息化快速发展的时代，传统的企业管理方法已满足不了当前阶段市场发展的需求。大数据技术以高效、快速和准确的优点成为企业制订长期发展规划的新选择。

4结语

总而言之，大数据技术在企业管理中发挥着至关重要的作用，随着人们对大数据技术重视程度的加深，未来大数据产业将拥有良好的发展前景。企业在未来的发展规划中，应以大数据技术为核心，根据自身管理流程和发展方向，不断强化大数据技术的综合应用，实现企业自身的经济效益和社会价值。

参考文献

[1]黄瑞国.大数据技术在电子商务C2B模式中的应用分析[J].电脑知识与技术,2015(6):237-238.

[2]何军.大数据对企业管理决策影响分析[J].科技进步与对策,2014(4):65-68.

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一、大数据时代对人力资源绩效管理的影响

1.挖掘员工潜力

对于人力资源绩效管理在大数据时代下的表现来看，其最为典型也是最为突出的积极作用和价值就是能够充分挖掘员工潜力，这也是企业发展的关键所在。基于这种员工潜力的挖掘而言，其主要就是针对相关数据信息进行详细全面的分析研究，了解其内在的联系，进而据此进行员工状况的分析，了解员工的基本需求以及调动员工积极性的方法，最终制定合理有效的绩效评估系统，充分挖掘员工的潜力，提升工作效率。

2.优化组织架构

企业人力资源管理中比较核心的一点就是应该要求企业具备完善合理的组织架构，因此，优化组织架构也就应该成为企业人力资源管理的一个重要目标和任务。在组织架构的优化过程中，大数据时代下同样产生了一些变化和积极影响，其能够较好的针对组织架构进行完善，并且实现较为理想的扁平化管理模式，如此也就能够提升管理的效率。在此过程中，对于各类信息数据资源的应用也就成为了极为重要的一环，这也是大数据时代的一个重要标志体现。

3.提升人才规划水平

企业人力资源绩效管理的一个重要目标就是充分利用企业内部的各个人才，促使其能够有效发挥自身的积极作用，因此，做好人才规划管理也就显得极为必要。基于大数据时代下的企业管理发展来看，人才规划方面同样能够有所受益。这种人才规划水平的提升不仅仅是针对企业中现有人才的安排进行优化配置，更为关键的是可以根据人员的不同特点进行培养，进而达到提升人才作用价值的目标，这也是大数据技术能够为企业人力资源管理提供的一项重要服务。

4.确保考评公正性

对于企业人力资源绩效管理工作来说，公平性可以说是员工最为关心的一个问题。这种考评公正性的确保和优化同样可以借助于大数据技术来进行优化，基于各类数据信息资源进行分析和处理，进而也就能够避免以往管理人员主观判断中存在的各类不公平问题，最终提升其科学性和合理性。这同样也是提升企业人力资源工作效率的一个重要方面。

二、大数据时代企业人力资源绩效管理创新措施

1.丰富数据信息

对于大数据时代下的企业人力资源绩效管理工作而言，为了最大程度上提升其应用效果和价值，除了要重点针对具体的管理手段和方法进行研究和创新发展之外，还需要从具体的数据信息角度进行探索，尤其是要重点丰富数据信息资源，切实提升数据信息涉及到的内容和范围。一般来说，企业人力资源绩效管理涉及到的数据信息资源主要有以下几个方面：

（1）客观基础数据。主要就是针对当前企业运转过程中涉及到的所有人力资源的基本情况，比如姓名、性别、年龄、学历、专业、工作经历等和自身工作相关的内容都需要进行详细全面的调查了解，并且要根据不同个人做好记录工作，最好是能够形成详细的个人简历，以供后续相关人力资源管理人员应用。

（2）人力资源变动情况。主要就是指涉及到企业人力资源招聘、流失或者是重新分配等各个对于企业人力资源产生变化的内容进行了解和调查，如此也就能够较好的提升管理人员对于企业岗位以及人员的了解情况，进而提升其管理效果。

（3）人力资源质量情况。主要就是分析企业发展中各个人力资源对于企业发展的贡献，以及相关企业管理人员对于人力资源满意度的相关信息，比如忠诚度以及工作效率等都是比较重要的指标，须要在数据调查时重点关注。

2.创新人力资源绩效管理方法

基于大数据时代下的企业人力资源绩效管理工作来说，为了体现出最强的管理效能，促使大数据技术发挥出最强的积极价值，还需要重点从人力资源绩效管理方法入手进行优化和创新，其中最为有效的创新管理方法有以下几点：

（1）创新绩效考评方法。以往企业在进行绩效考评工作时，往往会采用行为导向或者是结果导向的方式进行，这些方式的应用虽然在一定程度上能够发挥出考评的目的和效果，但是却并非完善合理的。因此，大数据背景下的绩效考评工作也就应该进行创新优化，采用综合性的绩效考评方法进行，比如合成考评法、评价中心法都是当前比较有效的一些测评手段，其全面性和可靠性是比较理想的。

（2）规范绩效考评指标体系。对于绩效考评工作的开展和实施来说，具体的指标体系同样也是极为重要的一个方面，一个完善可行的指标体系才能够最大程度上提升其考评合理性，这一点对于各项数据信息的收集和处理来说更是如此；

（3）合理应用360度考评方法。企业人力资源绩效考核方法的创新还可以重点针对360度考评方法进行灵活运用，这也是当前比较有效地一种全视角考评方法，其对于企业人力资源的各个方面进行调查了解，并且从与企业人力资源相关的上下级、同事以及客户等各个层面进行了解分析，如此也就能够提升其测评全面性和系统性，这也是360度考评方法应用的重要价值所在。此外，基于这种绩效考评方法的应用同样也具备着较为突出的便捷性和同步性，其能够有效借助于互联网进行考评分析，进而也就能够优化以往绩效考核的工作难度，降低任务量。

3.优化企业人力资源管理各环节

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（1）交通调查和数据处理分析的应用。

大数据技术借助手机信令数据、GPS定位技术、3G通信技术、GIS地理信息系统技术、互联网手机APP等多种数据采集手段相结合辅助入户调查，扩大了调查范围，将调查内容更精细化，数据分析更全面。

（2）改变传统交通管理思路。

目前我国大部分城市的各种交通运输体系管理主体不同，分管于主管部门，涉及部门多，呈条状分割现象，且每个部门有独立的信息管理系统，但这些信息数据只服务于本部门垂直业务，与其他相关运输体系缺乏联动互通，不便于综合交通运输体系的统一管理。大数据可以进行信息集成和组合，有助于建立综合交通管理立体交通信息体系，通过信息集成，将不同区域、不同作业领域、不同体系、不同范围的数据融合，构建综合公共交通信息集成模式，发挥城市整体交通体系功能。

（3）大数据辅助交通规划进行决策。

传统的“四阶段”交通规划模型体系是在城市居民出行大调查的基础上建立的，一般情况下5年进行一次调查，虽然是大调查，但是全民调查的抽样率很低，大概在2%~5%，样本取样困难复杂，没有代表性和时效性，影响了交通预测模型的精度，而大数据技术改变了交通规划中面临的时效性和取样难的问题，利用手机、ipad等移动客户端进行数据采集，可以获取大样本的居民出行数据，根据这些数据，可以很好的对目前城市交通需求现状和未来的发展趋势做出更精准的判断。利用连续实时的大数据系统进行观测分析，可以监测交通规划方案的实施效果，从而将传统的交通规划模式，转变为以实时调控和反馈控制为主线，以城市交通战略调控为核心的新模式，通过对交通系统发展过程的调控，更好的促进促进城市交通的可持续发展。

（4）大数据提升交通预测的准确度。

传统改善交通拥堵的思维模式已经收到土地资源的限制，不符合可持续发展的要求，且规划阶段的数据推算模式已经不符合当前交通形势的发展，大数据信息统计全面且详细具体，利用这些数据可以构建更加合适的交通预测模型，有效的预测未来交通需求，模拟交通运行状态，检验交通技术方案可行性，大数据的快速处理信息的能力，能进行实时交通监控，有效的提高交通预测的水平。

2交通工程卓越人才培养新要求

交通工程专业虽然是从道路工程学科中衍生出来的一门年轻学科，但是涉及面广，具有社会性和自然性俩大属性，具有系统性和综合性两大特性，需要注意的是它的系统性。而智能交通是未来交通系统的发展方向，它集成运用整个地面交通管理系统，全方位，大范围的实时准确高效的建立管理和运行综合交通体系，而这种实时准确高效的综合交通体系只能依靠大数据解决核心问题，随着交通数据分析和信息服务业的发展，交通大数据分析人才市场空缺越来越大，传统的交通工程专业培养的技术人才已经不满通人才市场的需求，所以培养传统交通工程专业技术人才的同时，更应注重智能交通数据分析师的培养。智能交通数据分析师需要同时具备交通工程专业理论、统计分析能力、计算机编程能力和可视化表达等多方面技能，不仅要求能进行数据分析，还要求能通过数据还原交通系统。河南城建学院交通工程专业从2013年开始计划实施卓越工程教育，根据当前大数据背景下智能交通数据分析师需求和河南省卓越工程师人才培养方案的要求，河南城建学院交通工程本科专业培养方案正在进一步调整，目标以交通运输领域行业需求为导向，以培养交通工程优秀后备工程师为目标，以校企合作单位为培养基地、以工程实际项目为载体、以“双师型”队伍为支撑，建立校企联合培养人才的新机制；通过改革培养目标与培养要求，加强校内外师资队伍建设、课程体系建设、实习基地建设、实验室建设、实践教学环节建设，为中原经济区建设和三化协调发展助力。

（1）根据培养目标，改革人才培养方案。

培养过程实行“理论实践理论实践”交替进行的四阶段培养模式，理论阶段在学校进行，实践阶段在行业企业进行。通过行业企业深度参与培养过程，形成一整套以专业技能培养为主线，以强化工程实践能力、工程设计能力和工程创新能力为核心，强能力、高素质、重应用为原则，知识、能力、素质协调发展的交通工程专业人才培养机制。实践环节培养阶段，行业企业主要开展实践类课程的讲授、课程设计，同时开展生产实习、毕业实习和毕业设计环节的指导工作。

（2）加强师资队伍建设。

河南城建学院交通工程教研室现有教师11人，其中教授1名，副教授2名，博士两名，硕士9人，教师的研究方向集中于交通规划和城市道路设计两个方向，不满足当前教学需求，所以教学科研人才引进上，重点引进的方向是交通信息工程及控制、交通数据分析和系统分析等方面具有深入研究的人才。在引进人才的同时，加强现有师资队伍工程实践能力的锻炼，每年至少安排1名教师深入企业，进行工程实践锻炼。

（3）课程体系的改进。

调整部分专业基础课的上课思路，例如将基础课程《交通调查与分析》与《系统分析》相融合，借鉴华南理工大学大数据交通实验室的教学模式，介绍最新的数据采集方法和大数据分析技术。虽然学校的办学条件和实验室建设条件有限，但是接受先进前沿技术和知识的思路是无限的。

（4）实习基地建设。

与河南省21家企事业单位建立长期合作关系，制定校企联合培养方案。并且与交通数据分析和智能交通相关企事业部门进行合作，建立实习基地，安排学生进行专业实习，积极参与企事业单位相关工程项目，在实践中锻炼城市交通问题的分析能力。

（5）实验室建设。

现有的省级高校实验教学师范中心交通工程实验教学中心，目前拥有软硬件设备1500余万元，下设有城市交通研究中心。交通规划与仿真实验室拥有transcad、vissim、aimsun、cube、emme等相关软件，200台电脑，用于学生的上机实验课和相关专业课程设计。现在学院正在积极与专业交通数据调查与分析公司合作，创办联合教学平台。积极筹备大数据交通实验室的建设，邀请北京晶众智慧交通科技有限公司等交通大数据处理分析公司的技术人员来我校为学生做交通与大数据相关报告。

（6）实践教学环节建设。

学生在本科阶段，相关的某些课程设计和实习安排到企业单位进行锻炼。例如，专业认识实习阶段，组织学生到现场实习，培养学生理论联系实际、实事求是、艰苦奋斗的良好作风。通过对实际交通系统的运行状况调查，使学生明确本专业学习的目的与任务，为以后交通管理打下一个良好的基础。生产实习阶段，要求学生深入实践单位参加生产活动，在实习中锻炼和培养自己的动手能力、独立分析问题能力和分析解决工程问题的能力，同时深刻体会到交通工程专业的工作特点，熟悉交通工程的各种技术和管理工作。毕业设计阶段，结合交通大数据课题或实际交通问题进行命题，培养学生综合运用交通工程专业知识、数据分析技能，进行独立分析与解决实际交通问题的能力，为从事交通数据分析工作或研究提供基础。

（7）科技创新。

以全国大学生交通科技大赛为重心，鼓励学生参与实际交通大数据研发项目，开展交通科技文化节系列活动。培养本专业学生科学精神和科学素养、及团队协作精神，促进学生开展学术活动，加强学生交通科技文化交流，促进交通科学和技术的发展，同时以该文化节系列活动为平台，引领交通学院在学风建设和营造创新氛围中发挥其重要作用。目前开展的活动主要有交通科技大赛、交通大智慧、交通知识竞答活动、纸桥承重大赛、交通安全宣传月活动、博士讲堂等，通过这些活动，充分调动了学生的积极性，锻炼了学生的团队协作意识。

3结语

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关键词：政府统计；抽样调查；问题；改进措施

中图分类号：C811 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）024-0000-01

在现代社会当中，随着信息技术应用的进步，“大数据”已经成为社会发展的重要趋势。在“大数据”环境下，政府统计的重要性日益突显，提高政府统计工作准确性、可靠性势在必行。抽样调查作为一种有效的政府统计工作手段，充分认识到其存在的不足并纠正，提高抽样调查工作水平，对我国政府统计工作发展和进步有着十分重要的意义。

一、我国政府统计抽样调查存在的问题分析

（一）技术方面问题

抽样调查是一个复杂的过程，包括许多环节，比如设计、数据处理等，这些环节都属于技术层面内容，任何一个环节发生问题，都会给整个抽样调查结果质量造成负面影响。抽样调查技术方面问题具体有：

首先，抽样设计环节问题。一是抽样框编制存在不足，存在重复覆盖或者覆盖不全等问题，设计的抽样框并不具有代表性，造成样本老化，极大地降低了调查数据的可靠性和准确性；二是样本随机性无法实现，在抽样过程中，受现实各种因素影响，样本的随机性会受到干扰，进而对调查结果可靠性带来一定影响。

其次，数据处理环节问题。数据处理是一个十分重要的环节，主要包括权数确定和缺失数据处理两个方面，存在的问题有：权数问题重视不足，缺乏合理的权数设计方法；对缺失数据的技术处理没有形成有效规范和程序，影响调查结果的可靠性[1]。

第三，报告表达环节问题。在抽样报告的表达当中，各项说明并不详细，经常忽略一些内容，比如回答率情况、统计推断精度、设计效应等，在一定程度上降低了调查报告的质量。

（二）体制方面问题

就我国政府统计抽样调查体制现状来看，主要存在两方面问题，一是缺乏有效的统一协调，既有国家实行的，也有地方政府实行的，彼此之间没有良好的沟通、协调，调查的项目无法满足多层次推断需求，在执行过程中，抽样调查异化为全面调查，失去了其调查意义。

二是抽样调查容易受到政府干扰，在基层统计部门执行抽样调查过程中，地方政府为保证自身政绩，会通过行政措施干预统计部门工作，迫使其弄虚作假，导致抽样调查的数据真实性受到影响，降低抽样调查的可靠性。

二、我国政府统计抽样调查的改进措施分析

（一）完善抽样调查的体制

首先，建立独立自主的抽样调查工作机制。在抽样调查工作中，要保证基层统计部门的相对独立性，提高其地位，改善工作环境，制定相应的制度来预防地方政府对基层统计部门的干预，保证抽样调查的客观、实际，从而确保统计工作的真实、有效，为经济建设、社会发展提供良好服务。

其次，做好统计系统与其它部门间的协调。在抽样调查工作中，要良好协调统计系统、政府其他部门的关系，保证统计口径、方法等的统一，加强彼此之间的交流与沟通，避免发生口径或数据不一致问题，提高抽样调查的效率。

第三，协调统计系统内部上下级间的关系。在抽样调查执行过程中，要做好统计系统内部上下级关系的协调，提高抽样调查方案的可行性、科学性，减少基层统计部门的重复性工作，确保抽样调查的本质不会变为全面调查[2]。

（二）改进抽样调查的技术

首先，加强抽样设计的完善。抽样设计是抽样调查工作开展的重要依据，在抽样设计过程中，要根据调查对象、目标的差异，制定可行、全面的抽样方案，同时，还要从可移植性方面来对抽样方案进行改进设计。如果抽样调查规模较大，需要注意样本老化问题，及时调整轮换调查样本，提高样本可靠性，并在实施前进行全面、充分论证，为抽样调查结果可靠奠定良好基础。

其次，做好调查方法的改进。在抽样调查方法上，要运用现代计算机技术，对传统方法进行有效改进，保证调查样本的随机性，并借鉴国外面访、电话调查的相关经验，综合各种调查方法的优点，有效避免单一调查方法的弊端，提高调查效率，保证调查结果的准确可靠。

第三，提高抽样推断的水平。推断是抽样调查工作的一个重要环节，是以调查结果为基础，得到总体估计的过程，推断水平高低会直接影响到总体估计结果的真实度。在抽样推断当中，需要充分做好缺失数据处理、样本权数计算和目标量方差估计，最大程度的提高调查结果精度，并运用模型推断的方法，结合调查设计效应经验，得到最佳推断结果，才能有效发挥抽样调查的作用，提高政府统计工作的效果。

第四，加强数据质量的评估。调查数据的质量是政府统计可靠与否的关键性因素，加强数据质量的评估，提高数据质量水平，是保障政府统计的有效途径。在数据质量评估当中，需要推进数据质量管理技术手段的改革，提高数据管理书评，建立完善、科学的数据质量管理体系，构建相应的数据质量评估指标体系，从而有效提升数据质量，为政府统计的准确可靠创造良好条件。

三、结语

综述所述，政府统计是一项十分重要的工作，保证统计的可靠、准确有着重要意义。在政府统计工作当中，抽样调查是一种主要的统计手段，提高抽样调查水平是保障政府统计工作成效的重要途径。在当前抽样调查工作中，还存在种种不足，采取相应的措施进行改进，是政府统计工作应当重视的内容。

参考文献：

[1]金勇进，戴明锋.我国政府统计抽样调查的回顾与思考[J].统计研究，2012，08：27-32.

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阅读以更立体的形式抵达更多想读书的人

今天，我们时刻都在与阅读相遇。上班路上拿起手机听有声书；城市深夜24小时书店灯光不灭；街头转角读书沙龙分享心得；随时随地浏览各类阅读软件的好书推荐……

电子阅读和纸质阅读相互补充，读书的人越来越多。第十四次全国国民阅读调查显示，2016年我国成年国民各媒介综合阅读率为79.9%，较2015年的79.6%略有提升，数字化阅读方式的接触率为68.2%，较2015年的64.0%上升4.2%。

今天，阅读产业已不再是“作家写作、出版社发行、受众阅读”的线性流程，同一部作品，往往会有计划地先后推出文字、漫、有声书等不同载体的版本。以阅文集团为例，其旗下囊括了QQ阅读、起点中文网、创世中文网等品牌，拥有1 000万部作品储备、400万名创作者，覆盖200多种内容品类，图书成为一种IP（知识产权）资源，产业链延伸至电影、电视等领域。

更多更立体的获取知识的方式层出不穷。知乎书店运营负责人范超然说：“以知乎为例，用户可以在‘知乎书店’阅读一本关于古典音乐的电子书，也可以在知乎社区内搜索古典音乐方面的优质回答，还可以在‘知乎 Live’中听到古典音乐从业者的分享。”

虽然整体阅读率在不断上升，但在国民对个人阅读数量评价中，只有1.7%的人认为自己的阅读数量很多，45.2%的人认为自己的阅读数量很少或比较少。大众对自身阅读现状的不满，折射的正是对读书和获得知识层面更强烈的需求。

平台将人工择优选择与大数据分析相结合

受众渴望读书，作为日常提供阅读服务的平台方和各类组织，如何为大众筛选出值得推荐的好书？

底层数据是数字化平台智能推荐精准与否的重要指标和基础。最近，北京地铁出现的以“阅读的百万个理由”为主题的广告，就是掌阅开展的关于用户为什么看书、喜欢看什么书的线上数据调查。

当当副总裁兼出版事业部总经理陈立均介绍：“比较典型的大数据统计方法是：Also buy（买了又买），Also view（看了又看），用户买过和搜过的书都证明他对此类型的书是感兴趣的。大数据会挖掘用户的基本特点，同时包括用户个人收藏夹里的书，后台都会整合，获得用户兴趣的标签化需求，为用户进行个性化精准推荐。”

而如果读者喜欢读某一领域的书，平台持续推荐同一类型，就会导致读者阅读兴趣狭窄。掌阅科技股份有限公司副总裁游亭介绍，“我们平台以‘协同推荐’为主，基于几千万阅读人群，我们会将跟你喜好差不多的用户所读的其他领域的书也推荐给你。我们认为有六七成阅读相似性的读者，阅读领域是可以互通的。”

大数据的反馈和市场的收益是选择推荐好书的维度，但并不是全部。

掌阅设置了“留存率”，游亭举例，“一本经管类书籍有1 000个用户，100个人购买，一本言情小说有10 000个用户，500个人购买。虽然言情小说收益更大，但前者留存率更高，所以推荐准确度高的书依然被我们定义为好书。人工再加数据，两者结合，我们才会决定什么是好书。”再如当当的“择优推荐，畅销跟进”原则，如果选择童书，编辑必须自己通读完，并且认为值得推荐给自己或者朋友的孩子。

除了线上的电商、客户端、读书微信公众号，在线下，各类以读书为主题的读书会、文化沙龙也在为读者选书。

一个话题、一本新书、两个小时、两三个嘉宾，思南读书会进入了第三个年头。读书会策划人、上海市作协创联室副主任李伟长说：“我们选书标准就是是否具有我们眼中的文化价值，不管是否也有冷门的内容。比如学术大家刘晓峰老师在读书会连讲了两场柏拉图，一句句文本细读哲学著作。”

在分享交流中放大阅读价值、有效提高积极性

在互联网时代，读书和知识都在由私享转变为共享。互联网为阅读注入了社交元素――分享、互动、传播，在读者与读者、读者与作者的交流互动中，阅读的价值正在被放大。

经常在知乎上浏览信息的高璐，看到了这样一场“知乎Live”活动：“每周读一本好书・2017新年计划”，主讲人将带领书友用43周的时间，读完40本书。所谓“知乎Live”，是指知乎推出的一种实时语音问答产品。高璐觉得志趣相投的人聚在一起互相督促，可以有效地提高自己的阅读积极性。

对于阅读大部头书籍，主讲人在活动的第一期“阅读的思想与方法”就做了说明。他指导参与者，要合理管理自己的精力，按照自己的精神状态阅读不同难度的书，保证一定的连续性。高璐说，“现在看书，会根据主讲人传授的经验，制作思维导图，按照自己的理解，把书籍的思维脉络构建起来，记录在电脑上。”高璐说，这种方法很管用，以前一些书看了就忘，现在看几眼思维导图，整本书的体系立刻就回到了脑海。

上海的顾先生是思南读书会的成员，他认为“每次参加活动都是深入阅读思考的过程”。“我带着自己对一本书的理解参加读书会，又在读书会上带动我对书新的理解。名家导览让我了解到名家写作过程中的心路历程，了解到书背后的故事、书里段落独特的构思、匠心独具背后的想法等。比如金宇澄在读书会上谈他的《繁花》。这是一本沪语小说，我是上海人，看了小说后特别想了解作者的故事和想法，在思南读书会上我了解到了，就能更理解作者的目的，加深对作品的理解。”

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一、大数据背景下企业管理会计的发展机遇

(一)推动企业成本会计向预测会计转变

传统的企业成本计量都是以基本的产品数量为基础进行分配，当生产不同产品、不同种类、不同规格的种类繁多产品时，这种传统的成本分配方法就会出现分配比率不准确。作业成本法突破了传统成本法的缺陷，以作业为核心，确认和计量耗用成本，将耗用的成本准确地计入作业，然后选择成本动因，将所有作业成本分配给各类成本计算对象。而信息化手段的出现，使这种确认和计量更加准确和快捷。随着智能化仪表和互联网的快速兴起，企业的成本控制及过程控制更加精细化，作业过程中的每一细节变化都会被仪器捕捉到，并被传送到信息处理中心进行数据分析，确定成本动因，并进行准确分配。从而会计工作也从以往单纯的核算工作向管理会计工作转变，注重成本动因的分析，管理者通过对会计数据的分析，为企业的经营决策提供依据。

(二)为财务工作提供技术支持

大数据和网络技术的应用，对于管理会计而言，能够增强财务核算的真实性和准确性。有效提升财务信息的处理效率。大数据未应用以前，很多企业遇到过对收到的票据真实性、合法性不能做出准确判断，有了大数据，企业可以利用大数据和网络技术对其进行有效的判断。同时，大数据在财务审计工作中提供技术支持，比如与航班信息、车辆信息、电信运营商等信息判断财务信息的准确性。在大数据时代下，企业能够通过信息系统更为便捷、准确的收集各种庞大的财务数据，通过企业信息管理系统进行分类整合，筛选出有用的财务数据，提高工作效率，使企业财务报告信息更准确，为企业管理、及时完善企业投资经营发展战略保驾护航。

二、大数据背景下企业管理会计存在的问题

(一)数据信息的安全问题

大数据时代下，信息技术的发展给企业带来了海量数据信息，使企业能更快的掌握客户需求等信息而进行市场预测，进行生产运营，但随之伴生的网络病毒、木马、黑客层出不穷，防不胜防，在全球信息化时代的今天，个人隐私泄露的情况层出不穷。比如，个人姓名、身份证号、电话、住址信息，这些信息一旦泄露，会给客户正常生活造成困扰。大数据下的会计信息来源更加广泛，通过计算机硬件、电子邮件、云存储及社交网络间进行存储和传递，在此过程中易受到商业间谍和黑客的攻击。企业的商业机密一旦被不法分子或商业对手所窃取，企业将遭受巨大损失甚至破产。因而，大数环境下如何提高企业会计信息的防护，预防商业机密外泄，是企业应该深入探讨的问题。

(二)数据信息的技术分析能力问题

大数据背景下，企业将获得大量可用财务信息，但是很多企业并不能充分的分析和利用这些信息。一方面，企业不仅在软硬件设施跟不上，软件技术运用上也没有专业的IT人员。另一方面，庞大的数据中大多是非结构化数据。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，传统的数据库不论从描述能力还是数据管理方面都无法达到对非结构数据进行管理的要求。因此，如何建立非结构化数据管理平台，培养引进“数字科学家”型的IT人才，提高信息技术分析能力，已成为大数据环境下噬待解决的问题。

(三)大数据在管理会计中的应用问题

尽管管理会计中应用大数据分析势在必行，但是受传统理念影响根深蒂固，不相信大数据分析的大有人在。据调查，有三分之一的企业高层管理者不相信得到的数据信息来做出决策，他们更相信自己的经验判断。另外，企业要将大数据应用于管理会计工作当中，在实施之前都会估算此项目的投资回报率。此项技术的投入运用，需要投入大量的设备、资金及懂大数据的相关技术人才，而在项目结束前投资回报是很难得到的，致使前期投入与产出不成正比。企业在管理活动中应该充分意识到，利用大数据的资源，将是管理会计由核算型会计转向管理型战略型会计的关键密钥。

三、大数据背景下企业管理会计的发展策略

(一)加强大数据信息安全防范

毋容置疑，无论任何时期，会计信息的保密与安全一直是会计工作的一项重要工作，大数据时代云数据、云计算等现代科技的运用，会计信息安全对企业有着更关键性的作用，要利用大数据开展会计管理工作，对信息和隐私的安全防护有着极高的要求，所以要求企业关注其所搜集的信息中有关客户的隐私部分的安全防护。首先，在采购相关技术应用产品时，选择知名度高、信誉良好的运营商进行合作，并与之签订保密协议确保信息不会从运营商处泄露；其次，在实际运用相关软件时设定权限，各个环节密钥由专人分开管理使用；再有针对网络病毒、黑客等网络因素，重要核心数据软件实行专机运行，并研究大数据安全防护体系，搭建安全维护平台；最后，从国家管理机构来看，应出台针对性的法律法规，对那些窃取他人数据信息的人员进行严惩。

(二)提高大数据会计信息分析能力

随着计算机、互联网和数字媒体等的进一步普及，以文本、图形、图像、音频、视频等非结构化数据为主的信息急剧增加，面对如此巨大的信息海洋，特别是非结构化数据信息，如何采集、查询、存储、分析、挖掘和利用这些海量信息资源就显得尤为关键。大数据环境下，会计信息多样、海量、形形，如何对这些数据进行及时快速地分析和处理，高速运转的云数据下，信息不断进行更迭，要求信息处理人员及时汇总分析。要更好地利用大数据技术开展会计管理工作，还要构建基于云计算的会计信息平台，企业加强信息平台建设成本投入，对非结构化数据进行分析整理，使之转变成为有效的会计数据而为企业会计管理服务。

(三)提升会计人员会计管理水平

大数据与会计管理理论有机结合在我国管理会计中的应用还不深入，但随着信息技术水平的不断发展，这将是未来的发展趋势。传统的会计工作是会计信息的记录和核算，新形式下，原始的记录工作由电脑代替，财会人员的工作重点向管理会计和数据分析与预测转变。要求会计人员不仅要有专业的会计知识水平，还要具有对数据的分析与运用能力的复合型人才。建立健全管理会计人才培养机制，让财务人员打破传统的会计工作理念，从思想上作风上向管理会计转变。引进来，走出去，建立奖励机制，吸引外部高端管理会计人才；会计人员走出去，丰富专业财务知识水平，提高理论知识与实践分析水平，主动了解世界会计发展动态，提升管理会计水平，跟上大数据环境下会计工作的脚步。

四、结语

管理会计作为会计工作的重要组成部分，通过与大数据有效结合运用，对提高信息处理速度，促进财务信息共享，进一步夯实财务基础工作，为企业管理层“献计献策”等方面有重要作用。企业应抓住这一契机，把握大数据带来的机遇，与时俱进，为企业发展在新形式下更进一步。

参考文献：

[1]卢乐君.新时代管理会计发展趋势[J].合作经济与科技，2018(12)：152–153.

[2]卢乐君.“互联网+”时代下管理会计的发展趋势分析[J].中国商论，2018(15)：100–101.

[3]崔婕.新三板中小企业管理会计发展现状探析——以中海阳能源股份有限公司为例[J].财会通讯，2018(13)：41–44.

[4]沈逸婷,张淼.经济“新常态”下财务会计与管理会计的发展趋势研究[J].知识经济，2018(07)：97–98.

[5]李永亮,王淇,陈雪纯.管理会计发展趋势探讨[J].纳税，2018(06)：60.

[6]于增彪.管理会计概念的重新界定[J].会计之友，2018(03)：6–10.

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全球已经进入了移动互联网大数据的时代，各种数字设备融入人们的生活。网民使用数字产品连接网络，都需要通过交互界面与数字产品进行交流，虽然这些产品在设计时使用了一定交互设计方法，但产品成形后并没有有效的方法来评估，更是很难定位产品存在的不足。本文针对用户意图进行产品交互设计评估，回归用户需求层次，评估数字产品与用户的交互效率与用户对数字产品的满意度，帮助发现产品得重要改进点。

【关键词】意图 交互设计 评估

1 研究背景

全球已经进入了移动互联网大数据的时代，新计算机概念已经从个人台式计算机、个人笔记本计算机、商业计算机，延伸至掌上智能计算机、智能穿戴设备等各种形态，各种数字设备融入人们的生活。根据中国互联网信息中心的《中国互联网发展状况统计报告》，截止2014年12月，我国网民规模达到了6.49亿人。网民使用数字产品连接网络都需要通过交互界面与数字产品进行交流，在交互界面的帮助下完成使用数字产品的任务。

国内已经出现了一批在交互设计上获得成功的数字产品，但是整体水还是落后于发达国家。目前数字产品呈现出的友好与蓬勃生机仍不能很好满足用户的期待，用户在使用数字产品时还不能将其视为助手或搭档，缺乏交流和协调。经研究，虽然这些产品在设计时使用了一定交互设计方法，但产品成形后并没有有效的方法来评估，更是很难定位产品存在的不足。

2 用户意图层次研究

2.1 用户的需求层次

1943年，心理学家亚伯林罕・马斯洛提出需求层次理论，该理论紧扣人性，把需求分为五个层次（如图1-1）。在不同的时期，人类针对不同的外部因素表现出来的需求的迫切程度不同，这不同的迫切程度成为了人采取相应行动的原因和动力，而人的满足也从表象的需求满足逐渐向内在的需求满足进行转化，且满足必须是从低层次逐层向高层次单向的传递。

2.2 用户意图与需求

意图一词在汉语中的意思是希望达到某种目的的打算。它通常以仅仅是设想而未付诸行动的企图、愿望、幻想、理想等方式存在。意图作为动机是推动人去行动的现实力量。这个词中蕴含目的和期望两方面的内容，用户意图既是在用户达成目的的过程中追求内在的需求得到满足。

在前人的基础上，本研究将用户意图分为表层意图、中间层意图、潜层意图三个层次。根据用户的意图在用户数据调查和分析时得出的难易程度和当该层次意图被满足时可提升的用户的满意度来划分。

表层意图能够在用户问卷调查和观察访谈法中较容易地获得。当用户的表层意图被满足时，用户会认为这是一款可以使用的产品；中间层意图未必能从用户资料上直接得到，通过分析方法从大数据中获取，并通过任务分析进行确认。当中间层意图被满足时，用户会认为这是一款顺手的产品；潜层意图是用户通常不能直接表达或由于对行业不了解而表述不清的意图。但是这个层次的意图与用户的极大满足感有着微妙的联系，当产品满足用户该层次意图时，用户会得到惊喜感，从而给予产品很高的评价。

本研究发现，用户在使用数字产品过程中满足感的产生和人的需求被满足的过程是基本一致。用户意图被满足的过程符合马斯洛的规律（如图1-2）。用户意图的满足虽然也是自下而上的，但其层次关系实为由表及里的。

3 基于用户意图的设计评估原则

评估的过程不仅是设计方法的逆过程，本研究基于用户意图对应的交互设计评估原则依照需求被满足的层次顺序，由表及里逐层深入，并且定位问题所在层次，引导开发者更高效的改进。

3.1 基于表层意图的评估

针对数字产品是否可靠可用，提供的信息是否可理解。重点针对以下问题进行评估。

（1）是否具有基本条件就能使用。

（2）是否具有简明、友好的布局。

（3）是否可以实现应有的功能。

（4）是否具有交互一致性。

（5）是否使用容易理解的描述。

（6）是否可长时间使用。

（7）是否能从问题中恢复。

3.2 基于中间层意图的评估

本层次的评估主要针对数字产品是否可以方便快捷的运行，并且在使用过程中有没有令用户感觉受挫的行为，提供的反馈是否可理解。重点针对以下问题进行评估：是否提供用户快捷方便的使用方式；是否能引导用户顺利完成任务；是否具有及时的响应；是否可快速处理用户操作；是否便于用户扫描和识别；是否粗鲁打断用户；是否让用户避免受挫折；是否尊重用户权力；是否给用户信任感；是否能在出错时博得用户理解。

3.3 基于潜层意图的评估

本层次的评估主要针对数字产品是否具有自身的行为表现，是否可以站在用户的角度思考任务问题，在使用过程中可不可以为用户制造乐趣。重点针对以下问题进行评估：是否主动为用户减轻负担；是否能提供额外的惊喜或奖励；是否具有美感；是否具有吸引力；是否展现智能；是否为用户定义合适的目标；是否为用户提供良好的学习成长途径。

针对满足用户意图的三个层次要求给出启发式交互设计评估的24条原则。第二部分选取生三个活中较容易接触到的大众化数字产品，分别是网站、电脑软件、手机应用。利用第一部分的评估原则对其进行交互设计评估，检验评估原则是否能较准确地反应三个数字产品在交互设计中的问题。

参考文献

[1]Alan Cooper，Robert Reimann等.About Face 3：交互设计精髓[M].北京：电子工业出版社，2012.

[2]Johnson，J.GUI bloopers 2.0：Common user interface design don’ts and dos[M].San Francisco，CA：Morgan Kaufmann Publishers，2007.

[3]Alan Cooper，Robert Reimann等，About Face 2：软件观念革命――交互设计精髓[M].北京：电子工业出版社，2005：25.

[3] 董建明，傅利民，饶培伦等.人机交互：以用户为中心的设计和评估[M].北京：清华大学出版社，2013.

[4]徐新卫，周良，徐晓明，丁秋林.Web 主动服务中基于混合挖掘的用户意图辨识[J].吉林大学学报（工学版），2007.

[5]邓乃杨，田英杰.数据挖掘中的新方法――支持向量机[M].北京：科学出版社，2004.

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关键词：高职数学；数据分析观念；培养

数学教育一直是众多学科中的重要内容，在高职数学的教学中，数据分析观念的培养工作是一个复杂的过程，需要一个长期的积累和培养。首先得让学生了解到数据分析的意义，让学生对高职数学中的数据分析产生兴趣，通过生活中的一些问题做个数据调查分析，体现数据分析的过程，以便为学生养成数据分析观念而打下基础。通过对高职数学中数据分析观念培养的研究，提出有效的措施，将数据观念培养的措施运用推广到更多的领域中。

1 背景分析

如今信息技术在飞速的发展，人们面临的机遇和挑战也越来越多，经常是有很多不确定情境中要根据大量的数据，来做出正确的判断，这是每个人都应该有的最基本的认知。数据分析则是通过数据的收集、整理和分析，来为后面的决策提供依据。所以在2011年的《数学课程标准》中就有明确提出将学生的数据分析观念作为数学课程教学的重要目标之一。要让学生在遇到问题时，可以通过数据分析的方法来获得信息。

2 数据分析观念培养的内涵

数据分析观念的主要是指利用数据调查的方法对一些问题进行分析研究，从而得出相关的结论，帮助问题的解决。数据分析观念的培养有助于生活中很多问题的解决，有些企业在进行投资执行，都需要经过一定的数据分析之后再做决定。数据分析中一个很重要的内容就是分析方法，面对同一组数据，因为分析方法的不同，所得出的结论也存在着差异，根据自己需要研究的问题方向，选择合适的方法最为重要。数据分析观念的建立中，一些重要的因素有很多，了解数据分析观念的内涵也是非常重要的，其中建立数据相关意识是最基本的内容。数据相关意识指的就是数据的收集和对数据的处理，在解决问题之前，首先需要相关的有效数据才能进行分析。其次就是分析方法的选择，分析数据的方法有很多，根据自身的问题选择合适的方法很重要，方法确定了对结果是存在一定影响的。最后就是需要理解数据分析结论的随机性，通过数据分析得出来的结论只能说是具有较高的概率，但是不是百分之百的确定性。了解数据分析的内涵之后对于数据分析观念的建立更是事半功倍。

3 有效提高高职数学数学分析观念的方法

3.1创造有效的情景，让学生了解数据

每个学生的认知规律和心理特征都会有一定的差异，所以在创造出各种类型的数据分析模式，现实的、活泼生动的、多彩的或者是有挑战性的数据分析活动。通过活动可以最大限度的丰富学生对数据的认识，学生也会因为了解到数据内部富含的信息，更加的喜欢数据，感受到数据的积极意义，学生在遇到问题时会自觉主动的收集数据。比如说，可以在教学过程中，让学生统计班级同学的生日、身高；统计住家附近的商店某个商品的销售情况；统计某个时间段十字路口车辆和行人的情况，这些东西和学生的生活息息相关，也更容易吸引学生的兴趣，学生会积极的从各个方面开展统计工作，然后对数据进行收集、整理、分析，培养学生数据分析的能力，更深入的去了解人和物，体会到统计的独特的魅力所在

3.2明_背景，合理选择分析方法

生活中有很多的事情都是需要通过数据分析获得的数据才能做出某种决策的。比如说，在新生入学之后，就要统一着装，设计校服，这时就要对学生的身高做出统计。数据调查汇总之后，我们就要根据这些数据提取出有效的信息呢。分析的方法是多样性的，如何从中选择出合适的方法，就要充分的了解到问题产生的背景和需要解读的信息，一起融进数据分析中。有些学生可能会最先关注这些数据中的最小值和最大值是多少，当找到了这两个数值之后，整个区间也就明确出来了，然后学生就会采用按段分组的方式对这些数据进行合理分组，分析出每个身高段的人数，也能够发现在那个身高段中人数是最多的，中等水平学生的身高又是多少，平均身高也能相应计算出来，另外还可以将自己的身高和其他人的身高做一个有效的对比，发现自己所处的位置。很多信息都是可以通过数据的整合分析出来的，学生通过不同的方法去分析同样的数据，对数据的理解也会不一样，从多个角度对数据进行解读，数据中蕴藏的信息也能够更直观的挖掘出来。

3.3让学生积极参与到统计活动中来

单纯的依靠逻辑思维是无法获得经验知识的现实世界的知识都是通过不断实践而获得的。人们观念的建立是通过亲身的经历获知的。要让学生建立完善统计观念，行之有效的方法其实应该是让他们积极的参与统计活动的所有过程，其中包括：研究调查、数据收集、数据整理、数据分析、信息获取、决策制定、互相交流、评价和改进。比如说高职学校在迎新晚会上采购什么水果，这种问题在学生的活动中肯定会遇到的，他们在解决问题的过程中，肯定会思考如下几个问题：班上的其他学生会喜欢什么样的水果，学生喜欢水果的人数，然后将这些数据进行整理、分析帮助学生做出很好的决策，这样采购回来的水果才会获得班上其他学生的喜欢，也能更好的让班干部融入到学生中，下次工作的开展才能更好的推动。这样，当学生经历了数据的收集、整理、分析和决策时，学生才会明白问题的解决不是单纯的依靠某个人，而是需要依靠数据，这样问题的解决才会更加的有理有据，才会更为其他人所接受。

3.4有效的和其他领域相结合

在高职数学教学过程中，有很多知识都是可以培养学生数据分析的好的媒介。在教学中，教师要高校的利用这些内容，不断的应用和强化数据统计分析的方法，增强学生数据分析的能力。在某些教学中，教师可以通过知识获取额过程来强化学生数据分析的意识，引导学生去思考。可能同一个问题，不同的学生会得出不同的数据，为什么会有这样的差异，可能是因为测量造成的误差，也有可能是其他的原因，这些都会事件发生的随机性。所以教师在进行教学的过程中，不要局限在某个方面，要让学生培养发散性思维，从各个方面对数据进行分析，发现其中的规律，这样数学的教学工作才会取得成绩。

3.5积极开展实践活动，让学生形成策略

高职数学中数据分析观念的培养工作不能只依靠课堂上的一些内容。教科书上的一些材料背景应用起来还是有限的，对于学生来说缺乏了形象性，积极地开展实践活动，将课外的活动与课堂的学习结合起来，不仅可以激发学生学习的兴趣，还能够培养学生自主学习的能力。我们都知道，知识都是来源于生活的，培养学生注意观察生活中数据分析的内容，借用一些外界的力量了解数据分析。例如可以从报纸、新闻、杂志、广播和互联网等途径查看到很多方面的数据，老师可以选择其中的一些内容，发起学生内部活动，将生活中一些实例的数据分享给学生们。学生们利用自己学习的数据分析知识，对老师提供的这些数据进行分析研究，都是自己的一些结论，或者是提出一些问题，这样有助于让学生体会到数据在生活中的广泛运用，同时也有助于学生利用数据分析的角度去思考问题，帮助他们建立数据分析观念。通过这样开展实践活动，为学生提供思考的平台，让他们亲身经历数据分析研究问题的整个过程，发现其中的乐趣，使得他们拥有解决问题的策略。

3.6引а生重视数据随机性，帮助学生全面认识数据

在培养学生数据观念的过程中，需要让学生对数据的特性有个全面的了解。数据的产生存在着一定的随机性，需要让学生体会到这个数据的随机性，老师可以通过实例的方式让学生参与到数据的产生中来。针对某一个时间段，学校门口的人流量进行统计，老师在这个过程中可以知道学生采用合理的方法进行统计，并且注意让学生思考数据产生的有效性，让学生在亲身记录的过程中寻找到一定的规律，帮助学生理解数据随机性的含义。这有助于学生对数据知识的全面认识。

4 结束语

通过上述的研究分析我们了解到，数据分析观念的培养对高职数学的学习具有重要的意义。高职数学本身所涉及的内容就比较复杂，需要具有一定的思维能力才能够吸收，数据分析观念的培养对学生思维能力的培养具有促进作用，同时对其他课程的学习也具有带动作用。通过一定的措施培养学生们的数据分析观念，这样他们在面对数据分析时就不会再是觉得烦恼而是觉得很亲切，主动的去研究分析数据，对学生学习能力的提高具有积极的作用。

参考文献：

[1]张天山.对高职教学中培养学生数学数据分析能力的重要性分析[J].数学教育，2014（050）：32-33.

[2]王蒙.对高职数学数据分析观念培养的几个探讨[J].上海教育，2015（09）.

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统计数据是统计工作的核心，是进行统计研究和分析的基础。我们如何得到统计数据，通过有计划有组织地、科学地搜集统计资料，也就是统计调查。统计调查的组织方式有统计报表、普查、重点调查、典型调查和抽样调查。各种调查方式各有其特点，又各有其适用条件。传统的统计调查方法是以全面调查为主，非全面调查为辅，统计数据上报方式以统计报表为主，其他方式为辅。是适应高度集中计划经济体制和分级管理的要求。各级统计力量与统计任务的矛盾越发突出，即使近年来统计网络化、自动化水平不断提高，但信息的及时性、准确性仍受到不同程度的影响。而且，入世以后，的公司、企业将更多地进入中国市场，他们不会理解，也不会去应付按月、季、年填报的统计报表，因为这与国际惯例不一样。统计部门再以全面报表作为信息的主渠道，已不适应新的市场经济的发展。为了适应社会主义市场经济发展的需要，1994年国务院下发（国发〔1994〕42号）文件——《国务院批转国家统计局关于建立国家普查制度改革统计调查体系请示的通知》，明确提出以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析为补充的统计调查体系的改革模式，并将其纳入国家《统计法》。抽样调查在统计调查体系中的地位突显出来。

二、抽样调查是最完善、最有科学根据的非全面调查方法。

抽样调查是一种专门组织的非全面调查。它是按照随机原则，在总体中抽取一部分单位进行观察，借以推算总体指标数值的一种调查方式。抽样调查及其推断分析方法不同于其他调查的方法。首先它选取单位的时候，是按随机原则抽取调查单位，抽取的组织方式和方法又有多种如重复抽样和不重复抽样，简单随机抽样、整群抽样、机械抽样、类型抽样和多阶段抽样等。其次，抽样推断是建立在概率论的大数定律和中心极限定理基础上的科学推断方法。

抽样调查具有广泛的适用性。从原则上讲，取得大量现象的数量方面的资料，在许多场合都可以运用抽样推断的方法取得；在某些场合，甚至还必须应用抽样推断的方法取得；概括起来有以下几方面：1、对不可能进行全面调查的现象总体，必须应用抽样推断的方法。对于无限总体的调查是不可能进行全面调查的。也不可能对具有破坏性的产品质量检查和检验等进行全面调查。只能使用抽样推断的方法。2、有些总体可以进行全面调查，但实际上不必要进行全面调查。例如，中国是世界人口最多的国家，人口统计数据是反映中国基本国情制定政策的重要依据。从建国以来我国进行过五次大型的人口普查，掌握了大量的人口数据。但是，人口是不断发展变化的，人口的变动情况不可能，也不必要进行全面调查。3、抽样推断的方法，可以用于工业生产过程中的质量的监控。抽样推断不仅广泛用于生产结果的推算和估计，而且应用于对工业产品在生产过程中进行监控，经常监督和检查生产过程是否存在某些偏差，及时提供相关信息，以便于分析原因，采取措施，进行有效的预防。4、利用抽样推断方法，可以对于某种总体的假设进行检验，来判断这种假设的真伪，以决定取舍。5、抽样推断得到的资料，可以补充全面调查所得到资料的不足，从而对全面调查的质量进行检查和修正。6、抽样调查还适用于这样的场合，调查对象总体中包括的单位很多，而且缺少原始记录可供参考。这样的场合很难进行全面调查。如果需要了解情况，取得全面资料，那就必须依靠抽样调查。

三、抽样调查在统计实践中存在的问题和对策

如今书刊和报纸上，经常有抽样调查分析报告及相关的文章，但绝大多数没有说明进行的是什么性质的抽样调查。是概率抽样还是非概率抽样？因为两种抽样的样本的代表性和适用条件是不同的。理论上非概率抽样是我们对研究的问题掌握的不够充分或问题本身比较特殊，很少有人涉及时运用。它不是按照同等机会原则抽取样本，而是根据人们的主观经验或其他条件来抽取样本，样本的代表性小，抽样误差比较大且无法估计。概率抽样要求把人为的主观因素全排除在外，使抽样过程客观而自然，让样本趋近于总体。要力求客观决定，概率抽样就要有一套严密思索和符合数理原则的程序。否则就会在实践中产生一些非概率抽样。