数学统计总结 第1篇
在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。
期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。
因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。
总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的`适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。
时间序列分析在我看来是和我的专业———会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。
这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。
数学统计总结 第2篇
时光荏苒，回顾这段时间的数据统计工作，我在不断学习与实践中积累了丰富的经验，也取得了一定的成绩。以下是我对近期工作的全面总结：
一、工作内容与成果
1. 数据收集与整理
我负责从多个数据源收集各类数据，包括业务系统数据库、调查问卷结果以及外部市场报告等。为确保数据的准确性和完整性，我建立了严格的数据审核机制，对收集到的数据进行仔细甄别和清洗，去除重复、错误或不完整的数据记录。例如，在处理销售业务数据时，通过与销售部门核对订单信息，纠正了多处因数据录入错误导致的销售金额偏差，保证了数据的真实性。经过整理后的有效数据被规范地存储在专门的数据仓库中，以便后续分析使用，目前数据仓库已存储了近xx条有效数据记录，为公司的决策提供了坚实的数据基础。
2. 数据分析与报告
运用数据分析工具和统计方法，对整理好的数据进行深入挖掘和分析，以提取有价值的信息和洞察业务趋势。定期生成各类数据分析报告，如月度销售数据分析报告、季度市场趋势报告等。在销售数据分析中，通过对比不同地区、产品类别和销售渠道的销售数据，发现了部分地区特定产品的销售潜力未得到充分挖掘，及时将这一信息反馈给销售团队，为其制定针对性的营销策略提供了有力依据。我的季度市场趋势报告也为公司高层在产品研发和市场拓展方向的决策上提供了重要参考，据不完全统计，基于这些报告所做出的决策已为公司带来了约xx%的业务增长。
3. 数据可视化
为使数据分析结果更直观、易于理解，我擅长将数据转化为可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等。通过精心设计的数据可视化仪表盘，公司管理层和各部门能够快速、清晰地了解关键业务指标的变化情况和相互关系。例如，在一次项目进度汇报中，我制作的可视化图表清晰地展示了项目各阶段的任务完成比例、资源分配情况以及与预期进度的`对比，帮助项目团队及时发现问题并调整策略，确保项目顺利推进，得到了项目负责人的高度评价。
二、面临的挑战与解决措施
1. 数据质量问题
尽管建立了数据审核机制，但仍会遇到一些数据质量方面的挑战，如数据来源不一致导致的数据格式差异和语义模糊等。为解决这一问题，我积极与数据提供部门沟通协调，制定了统一的数据标准和规范，并定期组织数据质量培训，提高相关人员的数据意识和操作技能。同时，引入数据质量管理工具，对数据进行实时监控和预警，及时发现并处理数据质量问题，有效提升了数据的准确性和一致性。
2. 数据分析需求的多样性与复杂性
不同部门对数据分析的需求各异，且随着业务的发展，需求日益复杂。有时难以在短时间内满足所有需求并提供高质量的分析结果。针对这一情况，我加强与各部门的沟通交流，深入了解他们的业务流程和需求背景，提前规划分析方案和资源分配。建立了数据分析需求优先级排序机制，优先处理对业务影响较大、时间紧迫的需求。同时，不断学习和掌握新的数据分析技术和方法，提高自身的分析能力和效率，以更好地应对多样化和复杂的分析需求。
三、自我提升与团队协作
1. 自我提升
为了更好地适应工作需求，我积极参加各类数据统计和分析培训课程，学习了先进的数据分析理念和工具，如 Python 数据分析库、数据挖掘算法等，并将所学知识应用到实际工作中，显著提高了工作效率和分析质量。此外，我还关注行业动态和前沿技术，定期阅读相关专业书籍和期刊，拓宽自己的知识面和视野，为公司的数据战略提供创新性的思路和建议。
2. 团队协作
数据统计工作离不开与其他部门的紧密协作。我与销售、市场、财务等部门建立了良好的合作关系，定期分享数据分析成果和见解，协助他们解决业务问题。在跨部门项目中，积极参与团队讨论和方案制定，充分发挥数据统计的专业优势，为项目的成功实施提供有力支持。例如，在公司新产品推广项目中，与市场部门协同工作，通过对市场数据和消费者反馈的分析，为产品定位和营销策略的制定提供了关键数据支持，助力新产品在市场上取得了良好的反响。
四、未来展望
在未来的数据统计工作中，我将继续努力提升自己的专业水平，进一步完善数据质量管理体系，确保数据的准确性和及时性。深入探索大数据分析技术在公司业务中的应用，挖掘更多潜在的商业价值。加强与各部门的合作深度和广度，通过数据驱动的决策支持，助力公司在激烈的市场竞争中取得更大的优势，为公司的持续发展贡献更多的数据力量。
数学统计总结 第3篇
1.频率分布是指一个样本数据在各个小范围内所占比例的大小。一般用频率分布直方图反映样本的频率分布。
其一般步骤为：
（1）计算一组数据中最大值与最小值的差，即求极差
（2）决定组距与组数
（3）将数据分组
（4）列频率分布表
（5）画频率分布直方图
2.频率分布折线图、总体密度曲线
频率分布折线图：连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点，就得到频率分布折线图。
总体密度曲线：在样本频率分布直方图中，相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线，统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线。它能够精确地反映了总体在各个范围内取值的百分比，给我们提供更加精细的信息。
3.当数据是两位有效数字时，用中间的数字表示十位数，即第一个有效数字，两边的数字表示个位数，即第二个有效数字，它的中间部分像植物的茎，两边部分像植物茎上长出来的叶子，因此通常把这样的图叫做茎叶图。
茎叶图的特征：
（1）用茎叶图表示数据有两个优点：
一是从统计图上没有原始数据信息的损失，所有数据信息都可以从茎叶图中得到；二是茎叶图中的数据可以随时记录，随时添加，方便记录与表示。
（2）茎叶图只便于表示两位有效数字的数据，而且茎叶图只方便记录两组的数据，两个以上的数据虽然能够记录，但是没有表示两个记录那么直观，清晰。
五、用样本的数字特征估计总体的数字特征
1.众数、中位数、平均数、方差、标准差的求法。
六、变量之间的相关关系
例1：
1.相关关系：两个变量之间的关系可能是确定的关系（如：函数关系），或非确定性关系。当自变量取值一定时，因变量也确定，则为确定关系；当自变量取值一定时，因变量带有随机性，这种变量之间的关系称为相关关系。相关关系是一种非确定性关系。
2.散点图的概念：将各数据在平面直角坐标中的对应点画出来，得到表示两个变量的一组数据的图形，这样的图形叫做散点图。
（1）如果所有的样本点都落在某一函数曲线上，就用该函数来描述变量之间的关系，即变量之间具有函数关系。
（2）如果所有的样本点都落在某一函数曲线附近，变量之间就有相关关系。
（3）如果所有的样本点都落在某一直线附近，变量之间就有线性相关关系。
3.正相关与负相关概念：如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，称为正相关。如果散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域内，称为负相关。（注：散点图的点如果几乎没有什么规则，则这两个变量之间不具有相关关系）
4.从散点图上可以看出，这些点大致分布在通过散点图中心的一条直线。如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近，我们就称这这两个变量之间具有线形相关关系，直线叫回归直线。
5.教学最小二乘法：
（1）求回归方程的关键是如何用数学的方法刻画_从整体上看，各点与此直线的距离最小_。
（2）最小二乘法公式：求回归直线，使得样本数据的点到它的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法。
题型一：抽样方法
1.某高校甲、乙、丙、丁四个专业分别有150、150、400、300名学生，为了解学生的就业倾向，用分层抽样的方法从该校这四个专业共抽取40名学生进行调查，应在丙专业抽取的学生人数为。
2.利用简单随机抽样的方法，从n个个体（n＞13）中抽取13个个体，依次抽取，若第二次抽取后，余下的每个个体被抽取的概率为，则在整个抽样过程中，每个个体被抽取的概率为。
变式1：某公司生产三种型号的轿车，产量分别为1200辆，6000辆和2000辆．为检验该公司的产品质量，现用分层抽样的方法抽取46辆进行检验，这三种型号的轿车依次应抽取____，____，____辆。
变式2：经问卷调查，某班学生对摄影分别执“喜欢”、“不喜欢”和“一般”三种态度，其中执“一般”态度的比“不喜欢”态度的多12人，按分层抽样方法从全班选出部分学生座谈摄影，如果选出的5位“喜欢”摄影的同学、1位“不喜欢”摄影的同学和3位执“一般”态度的同学，那么全班学生中“喜欢”摄影的比全班人数的一半还多人。
题型二：统计图表问题
数学统计总结 第4篇
这学期专业开设了统计学课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。统计是处理数据的一门科学，统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的也是教育改革的方向。
《统计学原理》是一门比较灵活的课程，我觉得也是学的有滋有味的一门课。通过这一个学期的.《统计学原理》知识学习，在授课老师的讲授和指导下获益良多。老师喜欢和我们同学一起互动，不象有的老师只是填鸭式教学，而不管学生吸收了没有。《统计学原理》不好懂是众所周知的，老师在上课时列举了很多生动鲜活的例子让我们更容易理解。老师还会给我们留出提问的时间，解答疑难问题，更难得是在课后的时间里对我们同学提出的问题作了详细的解答。
首先，明确各章内容在整个教学过程中所处的位置和所占的份量；
其次，突出各章的学习重点，使教材变“薄”，便于掌握内容的精髓；
统计学原理教学内容的掌握，离不开大量的练习。结合辅导课讲授的内容进行练习，方面可通过做不同类型的练习，总结所学内容的异同，掌握其应用条件、解题程序；另一方面可提高运算能力和解题速度，避免犯低级错误。如相对指标中计划完成程度相对指标，动态数列中发展速度、增长速度和序时平均数的计算，看起来都比较简单，我们容易产生麻痹思想，平时如不予以重视，缺乏训练，考试时会因小错而造成大错。而对于诸如已知变量数列资料、概率保证程度条件下的区间估计等分析计算内容，必须通过边学边练，才能逐渐理解和掌握。老师在辅导教学中，通常在讲授了一种指标或计算方法后，即布置相应的练习题让我们马上在课堂上做，并针对我们解题时出现的问题，及时进行个别辅导或讲解。辅导课上的练习只能集中在一些带有普遍性的问题和内容上。而课后的平时作业，可以检查我们对所学理沦与动手能力是否能有机结合，使我们加深对书本知识理解，巩固和促进我们自学的重要手段，也是教师了解学生自学效果的途径。统计学原理中大量的计算公式和计算方法，都必须通过反复的运算练习才能真正掌握。
随着人们对定量研究的日益重视，统计方法已被应用到自然科学和社会科学的众多领域。几乎所有的的研究领域都要用到统计方法，比如政府部门、学术研究领、日常生活中、公司和企业的生产经营管理中都要统计。因此学好统计学对我们以后的工作和生活斗有好处，通过时间加深对统计学理论的掌握和应用显得更为重要。
数学统计总结 第5篇
时光荏苒，很快就要过去了，回首过去的统计工作，内心不禁感慨万千，在领导和全体同志的关怀、帮助、支持下，紧紧围绕中心工作，充分发挥岗位职能，不断改进工作方法，提高工作效率，以“服从领导、团结同志、认真学习、扎实工作”为准则，始终坚持高标准、严要求，工作上有了进步，总结过去、取长补短、挖掘潜力，为以后的工作做好充分的准备和规划。以下是我上半年的工作总结。
一、严于律已，不断加强作风建设
我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实脚踏实地埋头苦干上。在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守公司各项规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作；坚持做到不利于公司形象的`事不做，不利于公司形象的话不说，积极维护公司的良好形象。
二、强化后勤处室职能，做好服务工作
对办公室费用方面，继续发扬以必需品为前提，节省处室费用消耗，保证各种办公必需用品齐全，确保领导与同事对办公用品的需求。我积极配合做好后勤工作，与同事心往一处想，劲往一处使，不会计较干得多，干得少，只希望把工作圆满完成。
三、今后的努力方向
面对枯燥的数字统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。加强学习，勇于实践，博览群书，在向书本学习的同时注意收集各类信息，广泛吸取各种“营养”；同时，讲究学习方法，端正学习态度，提高学习效率，努力培养自己具有扎实的理论功底、辩证的思维方法、正确的思想观点、踏实的工作作风。力求把工作做得更好，树立处室室的良好形象。继续加强对公司各种制度和业务的学习，做到全面深入的了解公司的各种制度和业务。用公司的各项制度作为自己工作的理论依据，结合实际更好的开展统计工作。
总之，我做了一定的工作，也取得了一些成绩，但距领导和同志们的要求还有不少的差距：主要是对政治理论和文字基础的学习抓得还不够紧，学习的系统性和深度还不够；工作创新意识不强，创造性开展不够。在今后的工作中，我将发扬成绩，克服不足，以对工作、对事业高度负责的态度，脚踏实地，尽职尽责地做好各项工作，不辜负领导和同志们对我的期望。
数学统计总结 第6篇
本人系福州大学统计学专业的一名学生，于年月27日——月8日到省_科研所实习，在两周的时间里，我所做的每一项工作都是以前从来没有做过的，在领导和同事的耐心帮助下，我学习到了很多实用的、有价值的东西，在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系，为今后的学习奠定了坚实基础。
在实习期里，我所做的工作内容比较具体、感受和体会也比较多。下面，我仅把实习期里的主要情况做一下汇报。如有不妥之处，欢迎给予批评和指正。
一、省_科研所
科研所是_内部的一个重要职能，而统计科研涉及的领域也十分广阔，包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。同时在统计工作中，对和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大，都需要从统计的角度进行分析研究，得出结论，提出建议。“十五”期间，国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。要积极组织、指导重大课题研究，统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口，是科技成果转化为生产力的重要媒介。要加强对统计杂志的领导和支持，不断杂志的质量，增加发行量，扩大影响力，努力创办一流杂志。
科研所的.主要职能有五点，具体包括：
1.拟订全省统计科研计划和科研制度，并组织实施；
2.组织协调本局及全省各地区、各的统计科研工作；
3.承担统计科研课题，负责向国家_和省直有关进行统计科研课题的申报立项及管理工作；
4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作，并推荐优秀成果参加国家和省级评奖；
5.拟订省统计学会章程，负责省统计学会日常工作，履行省统计学会秘书处的职责。
二、科研所实习的具体内容
第一天到科研所报到时，一进门，就看到书柜上排列着诸多奖章，象年度科研先进单位、统计学会先进单位等等，都是国家_给予省_科研所的表彰，也是对他们工作的肯定，我为自己能有幸到这里实习而感到骄傲。
俞明所长和所内同事对我们的到来也表示了欢迎。俞所长对我们今后几天实习的具体工作做了安排，具体包括《福建统计》杂志的出版，统计科研网站的建设，如《国际经济信息摘编》，统计论文出版的校对及统计学会的一些工作。在次，我也就这几个工作做汇报。
首先，是关于论文集的校对工作，也是此次实习中的重点工作，由于这本论文集的重要性，更要求我们校对工作的严格，在次之前，科研所的同事已经对该论文集校对过三遍，但为了确保论文集的正确无误，我们又进行了第四次校对工作。我也不得不为科研所里同事们认真负责的工作态度感到钦佩。首先我们学习了校对工作的基本常识，要求我们对哪怕是一个标点符号的错误也不能放过。校对了《区域R此外，我还学习了统计科研网站的制作及为网站建设搜集材，可以和同事在一起相互交流，相互促进。
在实习过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西。在两个星期的实习时间里，我基本上了统计科研工作的一些具体细节，知道统计科技工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。
实习期间，我利用此次难得的机会，努力工作，严格要求自己，虚心向领导和同事求教，按时报到，严格遵守各种规章制度。认真学习统计专业知识，阅读了大量统计方面的各种杂志，论文集，书籍等，进一步了统计技能，从而进一步巩固自己所学到的知识，为以后真正走上工作岗位打下基础。但在短暂的实习过程中，我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到非常的难过。在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，因此在以后的学习中应更加努力，让自己好更多的专业知识，更好的运用统计这门科学。
最后，我想借此机会，再一次向为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事以及在实习过程中帮助我的朋友、我的同学致以衷心的感谢！
数学统计总结 第7篇
经过这一个学期对统计学的学习，深刻地了解到统计学和我们的生活息息相关，我们每一天都会遇到大量的统计问题，无论是走在大街上还是坐在电脑前我们都会接触到大量新闻和大众媒体在统计数字上的表现，如最近炒的很热的加多宝，它的广告语是：全国每卖出十罐凉茶，有七罐是加多宝。我们且不理会这句话的真假，我们单从这句话来看很明显的就是极大地运用了统计数字来表现其产品的销量大。还有我们去菜市场买菜的话，也会粗略地对一个菜的价格进行一个统计，就是会走几个菜摊子，对同一个菜的价格进行询问，然后对这些价格进行比较，最后得到一个比较平均的价格，进而在自己认为比较合理的价格范围进行采购。可见统计学与我们的生活已经是密不可分的了。在学习统计学的教学过程中，很多例子也是我们生活中常见的例子，比如说学生的身高，体重等等，我们在学习中学习分析这些从生活中得来的数据，并经过统计得出合理的结论。这对于我们学生来说就大大提高了我们学习的兴趣，对于老师老说更是提高了课堂的效率。为了得出结论我们经历了收集数据，整理数据、描述数据和分析数据这些过程，并能利用结论进行合理预测和判断，这就培育了我们用数学的眼光来看待生活，用数学的思维思考生活，可以说这也是一种对于理智的培养，统计学的思维、原则和方法都可以帮助我们自己走出思维误区，更重要的是，还可以让我们识破充斥于广告、网络、媒体报道和专家言论中的误导甚至谎言，尽可能避免被他人忽悠。老师推荐我们看过一本书叫《统计数学会说谎》，这里面就有一个有趣的例子：用平均数来掩盖异常值。一个富翁走入一家坐满了穷人的酒吧，酒吧里人均收入将迅速提升，但每个穷人并没有因此致富。这就是最典型的平均数算法，掩盖了贫富悬殊被拉大到危险地步的事实。除了《统计数学会说谎》这本书里的这个例子，其实我们生活中还有很多这样的例子，如：在报纸上我们经常看到，劳动者平均工资相比过去有了大幅度增长，但却只强调了这个平均工资的增长，却对通货膨胀和加班这些因素只字不提。我们如果在学习中培养了统计学的思维原则和方法，相信我们能看到很多除了数字以外的其他的东西，从而认清事物的本质。
学习统计学，我们不仅要学习统计学中的这种思维，我们还应该掌握统计学中的各种软件的应用，如：EXCEL、SPSS。因为统计的很多分析都要靠软件来完成，特别是在当今迎来的大数据时代，只有掌握统计学工具，才能做到分析和利用数据。能否应用统计学及时从海量数据中发现潜在需求，是企业能否准确把握创新机遇而赢得竞争的关键。例如我们统计书上209页的这道练习题：一家电器公司的`管理人员认为，每个月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对销售额做出估计。现在我们来看一下这道题的第（2）问：用月销售额作因变量，电视广告费用和报纸广告费用作自变量，建立估计的回归方程，并说明回归系数的意义。从这道题上我们可以知道，我们用肉眼看表格上的数据，不借助软件进行计算，我们是很难得到方程的回归系数的，更别说说明意义了。
这时我们就可以得出得到这个回归方程：y=。290x1+。而且我们可以很快说出回归系数的意义：电视广告费用增加1万元，月销售额将增加万元，报纸广告费用增加1万元，月销售额增加1。301万元。这就说明了广告的效果明显比报纸的效果要好得多，从而可以调整广告费用和报纸费用的比例，为企业赢得更高的销售额。这个例子就充分说明了掌握数据分析软件的重要性了：
有效的分析数据是提高工作以及发展效率的关键。
所以学习统计学绝对是让人受益匪浅的，对于我们现在的大学生而言掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用常用的统计软件分析数据，有助于我们利用手中的数据对负责的问题做出明智合理的决策，对以后我们走出校园，走向社会，或者进入企事业单位和经济管理部门从事统计调查，信息管理，数据分析等工作都是大有益处的。所以，在这里感谢老师这个学期以来对我们在统计学上的教导，以及和我们分享的一些书籍。
数学统计总结 第8篇
这学期我们开了统计学这门课程，为了使我们能更好的掌握这一门学科，我们进行了为期一周的统计学实训，通过一个周的努力奋斗，我们这次的统计学实训已圆满结束了。不过，虽然说实训已经结束了，但统计学中的很多知识却还萦绕在我的脑海，很多东西让我记忆犹新也觉得受益匪浅。在此过程中我们掌握了许多统计学的知识和相关的概念。
这次实训我们是按小组团队的形式来进行的，全班分成了四个小组，每个小组共六个人，在这周的统计学实训中我们组员的任务分工明确。从头到尾我们经历了这样一个过程：
1、设计方案
2、制定调查问卷和调查表
3、发放和回收问卷
4、资料数据的统计与分析
5、撰写报告。
我们这次的调查主题是“大学生的基本消费情况”，在此调查过程中，我们发放了调查问卷和调查表各50份，其中收回有效问卷48份，调查表45份，不过这次我们的统计资料分析最主要是针对问卷来进行的，而调查表只做辅助分析。对于统计分析的48份有效问卷，我们是采用Excel电子表格来进行分析的，由于这是第一次用电子表格来进行统计的，所以大家在统计的时候遇到了很多的难题，不过通过大家的共同研究、努力和学习下最后我们还是成功的`完成了这次报告。不过在实际操作的过程中发现我们存在以下几个问题：
1、对课本统计学理论了解的太少，不是以理论指导实践而是用实践结合课本来学习理论。
2、同学们的学习能力不强，操作过程中不是很积极。因为在调查过程中好多同学都存在着趁机放个假休息几天的心理。
3、态度不端正，总认为敷衍了事蒙混过关就可以了，并没有真正考虑过此次实训所给自己带来的价值。
在实训过程中我一直用认认真真的态度去努力学习，把学习理论知识与实际操作相结合。通过实训我不仅复习了课本知识，而且通过与实践相结合，我对理论知识有了更深入的了解也学会了对理论的实践应用，同时也增强了我的实际操作的能力和理论与实践相结合的思想。在与小组成员的合作中我学会了以与队友合作的技能和处理和队友之间因工作产生的意见不合的能力。而这些都是在学习理论知识之中学不到的，这将对我个人以后走上工作岗位都是很有用的技能。
总的来说，这周的实训调查我们过得都很充实，在调查的整个过程中组员们都还是比较团结的，基本上都融入了此过程的操作，共同完成了我们这次的任务。我从中受益匪浅。
数学统计总结 第9篇
条形统计图
【知识点】：
1、统计图中1格表示不同单位量，要结合具体的情况来判断1个表示几个单位。数据大，每1格所表示的单位就多，数据小，每1格所表示的单位就小。
2、理解条形统计图上的数据所表示的意义。
3、明确条形统计图的特点：直观、方便、便于察看。
4、制作条形统计图的方法：确定水平方向，标出项目；确定垂直方向代表的数量(一格代表的数量)；根据数据的大小画出长度不同的'直条；写出标题。
补充【知识点】：初步了解复式条形统计图，能够从中获得信息，并能回答相应的问题。
折线统计图
【知识点】：
1、折线统计图的特点：能获取数据变化情况的信息，并进行简单的预测。
2、折线统计图的方法：在方格纸中，根据所给出的数据把点标出来，再用线将点连接起来，要顺次连接。
3、能够看出折线统计图所提供的信息，并回答相关的问题。
补充【知识点】：
1、条形统计图与折线统计图的不同：条形统计图用直条表示数量的多少，折线统计图用折线表示数量的增减变化情况。
2、初步了解复式折线统计图，能够从中获得相应的信息，回答提出的问题。
数学统计总结 第10篇
在过去的一段时间里，我主要负责公司的数据统计工作。这项工作对于公司的决策制定、业务分析以及运营管理都有着极为关键的作用。通过严谨的数据收集、整理、分析与呈现，我努力为各个部门提供准确且有价值的信息支持，以下是我对近期工作的详细总结。
一、工作内容与成果
1. 数据收集与整理
建立了多渠道的数据收集体系，涵盖了公司内部各个业务系统、市场调研以及外部行业报告等。每日定时从销售系统中提取销售数据，包括产品销量、销售额、客户购买频次等信息；每周收集市场部门反馈的竞争对手动态数据以及客户满意度调查数据；每月整理财务部门提供的成本、利润等财务数据。通过对这些海量数据的汇总，确保了数据的完整性与及时性。
运用数据清洗技术，去除了重复、错误以及不完整的数据记录。例如，在处理销售数据时，发现部分订单存在重复录入的情况，经过仔细核对与筛选，纠正了这些错误数据，保证了数据的准确性，为后续分析奠定了坚实基础。
2. 数据分析与报告
深入开展数据分析工作，运用多种统计分析方法，如描述性统计分析、相关性分析以及趋势分析等。通过对销售数据的分析，发现某些产品在特定季节或地区的销售呈现明显的增长趋势，为市场部门制定营销策略提供了有力依据；对成本数据与利润数据进行相关性分析，找出了影响利润的关键成本因素，协助财务部门进行成本控制。
定期生成数据报告，包括日报、周报、月报以及专项分析报告。日报主要聚焦于当日的关键业务数据变化，如销售额的波动情况、新客户的增长数量等，为管理层提供了及时的业务动态信息；周报则对一周内的业务发展进行总结与分析，涵盖销售业绩、市场反馈以及运营效率等方面；月报则更为全面深入，对当月的整体业务运营状况进行详细剖析，并提出针对性的建议与预测。专项分析报告则针对公司特定的业务项目或问题进行深入研究，如新产品上市后的市场表现分析、某地区市场份额下降的原因探究等。这些报告以清晰直观的图表和简洁明了的文字呈现，便于各部门理解与使用。
3. 数据可视化
借助专业的数据可视化工具，如 Excel 的高级图表功能、Tableau 等，将复杂的数据转化为直观的可视化图形。例如，制作销售趋势图，清晰地展示了公司产品在过去一年中的销售走势，让管理层能够一目了然地了解业务的发展动态；通过绘制客户地域分布图，市场部门可以直观地看到公司客户在不同地区的分布情况，从而有针对性地制定区域市场策略；利用饼图展示各项成本在总成本中的占比，帮助财务部门快速识别成本结构中的重点项目。这些可视化成果不仅提高了数据的可读性，还增强了数据的说服力，促进了各部门之间的沟通与协作。
二、面临的挑战与解决措施
1. 数据质量问题
尽管采取了数据清洗措施，但仍会遇到一些数据质量方面的挑战。例如，部分业务系统的数据录入规范不一致，导致数据存在歧义或难以整合。为解决这一问题，我与相关部门合作，制定了统一的数据录入标准与规范，并对员工进行了培训，确保数据在源头的准确性与一致性。
外部数据的可靠性也是一个难题。有些市场调研数据或行业报告的数据来源不明确，数据的.真实性和代表性存在疑问。对此，我建立了数据评估机制，对外部数据进行多维度的评估，包括数据来源的可信度、数据采集方法的科学性以及数据与公司业务的相关性等。只有通过评估的数据才会被纳入分析体系，从而有效降低了外部数据对分析结果的误导风险。
2. 数据分析需求的多样性与复杂性
不同部门对数据的需求各异，且随着公司业务的发展，数据分析的需求日益复杂。例如，销售部门希望从数据中获取更多关于客户行为和市场趋势的洞察，以便优化销售策略；而研发部门则更关注产品性能数据与市场反馈数据之间的关联，为产品创新提供依据。为满足这些多样化的需求，我加强了与各部门的沟通与协作，深入了解他们的业务流程和数据需求特点，建立了个性化的数据模型和分析框架。通过灵活运用数据分析工具和方法，能够快速响应不同部门的数据分析请求，提供定制化的数据解决方案。
3. 技术与工具的更新换代
数据统计领域的技术与工具不断发展，新的算法、软件和平台层出不穷。为了保持工作的高效性和先进性，我积极参加各类数据统计培训课程和行业研讨会，学习最新的数据分析技术和工具应用。例如，学习了 Python 语言在数据处理和分析中的应用，利用其强大的数据处理能力和丰富的数据分析库，能够更加高效地处理大规模数据和进行复杂的统计分析；掌握了大数据处理平台如 Hadoop 的基本操作，为应对公司未来可能面临的大数据挑战做好准备。同时，我也注重将新的技术和工具应用到实际工作中，逐步优化数据统计工作流程，提高工作效率和质量。
三、未来工作展望
1. 深化数据分析深度与广度
在未来的工作中，我将进一步挖掘数据的价值，不仅仅满足于表面的数据分析，而是深入探究数据背后的业务逻辑和潜在规律。通过建立更复杂的数据分析模型，如预测模型、聚类分析模型等，对公司的业务发展进行更精准的预测和更深入的洞察。例如，利用预测模型对未来的销售趋势进行预测，提前制定生产计划和库存策略，降低运营成本；通过聚类分析对客户群体进行细分，为市场部门提供更精准的客户定位和营销策略制定依据。
2. 加强数据驱动的决策支持体系建设
随着数据统计工作的不断深入，我将致力于推动公司建立数据驱动的决策支持体系。通过与各部门紧密合作，将数据分析结果与公司的战略规划、业务运营紧密结合，使数据真正成为公司决策的核心依据。例如，在公司制定年度预算和业务目标时，提供基于数据分析的详细建议和预测报告；在项目评估和投资决策过程中，运用数据模型进行风险评估和收益预测，提高决策的科学性和准确性。
3. 提升团队的数据素养与协作能力
数据统计工作并非孤立存在，需要与公司各个部门密切协作。未来，我将加强对团队成员的数据素养培训，提高他们的数据意识和数据分析能力。通过组织内部培训课程、分享会等形式，普及数据基础知识和常用的数据分析方法，使各部门员工能够更好地理解和运用数据。同时，建立更加高效的数据共享与协作平台，打破部门之间的数据壁垒，促进数据在公司内部的流通与共享，提高整体的工作效率和协同效应。
总之，过去的数据统计工作让我积累了丰富的经验，也让我深刻认识到数据在公司运营中的重要性。在未来的工作中，我将继续努力，不断提升自己的数据统计专业水平，为公司的发展提供更强大的数据支持与决策依据。
数学统计总结 第11篇
当总体中的个体数较多时,将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这样的抽样叫做系统抽样.
(1)先将总体中的N个体编号.有时可直接利用个体自身所带的号码.
(2)确定分段间隔k。对编号均衡地分段，K(抽样距离)=N(总体规模)/n(样本规模)
当K不是整数时，从N中剔除一些个体，使得其为整数为止。
(3)第一段用简单随机抽样确定起始号码
数学统计总结 第12篇
城乡划分工作是我国新时期经济建设的一项重要工作，按照国家、省、州的统一安排和部署，为确保20xx年城乡划分数据质量，根据国家、省_《关于做好城乡划分质量控制和数据检查的通知》精神和工作安排，我局加强组织领导，认真贯彻执行，并按照四川省《城乡划分质量控制办法》及《城乡划分业务》流程和时间要求，保质保量的完成20xx年统计用区划代码、城乡属性代码质量控制和数据检查工作。为了及时、全面完成“城乡划分”工作，市统计、民政、规划及时召开碰头会，认真研究和部署全市的“城乡划分”工作，把城乡划分工作作为当前统计工作中的一件大事来抓。现结合我局实际，就认真开展了数据质量抽查工作，总结如下：
一、加强领导，精心组织，高度重视，把城乡划分工作准备到位。
为扎实抓好数据质量抽查工作，确保数据质量抽查工作取得实效。结合我局实际，按照省州城乡划分工作要求，结合我市工作实际，及时成立了XX市“城乡划分”数据质量抽查工作领导组，组长由_书记刘贤康亲自担任，副组长分别由_副局长林建平、纪检组长董小林担任。在组织机构和人员上确保了城乡划分数据质量抽查工作工作的顺利开展。我局充分认识到搞好城乡划分工作是统计工作的基础，也是下一步统一城乡划分口径、科学评价城镇化水平和监测城镇化进程的必然要求。按照省、州_工作部署，召开了专门会议，我局对此项工作要高度重视，以确保城乡划分工作按时高质量的完成。
二、加强部门协作，保证资料维护的准确性。
我们加强与民政部门及社区的沟通联系，全面收集、掌握民政部门有关文件，掌握并核实各乡镇区划代码和城乡属性调整、变更及征地、建设用地、政府驻地迁移、村级单位拆分(合并)等情况，及时更新对应的统计用区划代码和城乡划分代码，依据民政部门或各级政府正式文件进行编制，确保区划代码编制规范、城乡属性代码编制准确。在与民政部门资料核实并参考影像资料后，深入到城乡划分的实际工作中，参与、指导各街道乡镇的现场划分核实工作。通过参照各街道乡镇行政区划地图、规划建设图和实地勘察，主要针对去年以来城乡建设用地变化情况进行核查，从而保证统计部门掌握的资料与民政部门保持完全一致，确保城乡划分的准确性。
三、把好数据质量关，做好数据上报工作。
为准确的完成好数据填报工作，我们认真进行了平台的学习，在上报系统完成统计用区划代码变更操作，并要求对有变更的单位要上传当地政府的批准文件及民政部门批文。按照《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》和上报系统的具体要求，对有变更的单位进行准确操作。认真填写每项相关数据和信息，对有变更的单位上报佐证资料，并按照“上报系统”的要求，根据影像图或实地查看的结果完成好数据填报。
四、 检查内容、方法和情况。
本次数据质量抽查重点是城乡划分中村级属性由9变更为非9的村级单位，重点检查由9改为2、3、8的村级单位。被抽查的村级单位中，备注项为06的村级单位。我市拆分出来的十四个社区均是按质量控制节点的要求来操作的，在拆分前我们就对照城乡划分的.制度文件要求，认真核实、核查、自查，做到拆之有据。这次拆分出来的十四个社区均是有据可查的，经我们认真自查、抽查核实，完全符合国家规定的城乡划分标准;也符合《城乡划分质量控制办法》的规定。本次城乡划分数据质量抽查。共分两个组，一组采取实地抽查的方式，另一组采取集中检查核实文件资料等的方式进行。本次检查的14个拆分社区，来源真实有据，划分合理，符合国家城乡划分规定的标准和要求。
五、实地抽查，强化城乡数据质量检查。
我们主要针对有变动的街道、乡镇进行数据质量抽查。各乡镇、街道统计人员配合到现场实地进行测量，重点检查有变更的乡镇街道的村级单位。并要求所在地统计部门提供区划代码、城乡属性代码、规划地图等资料。对有异议的街道乡镇属地及市区社区改革后的合并拆分等情况进行详细核查，与民政部门保持一致，确保城乡划分数据准确无误。我局对质量控制的各个节点进行了全面抽查、自查，并对各阶段的工作进行综合分析，对存在的问题制定措施进行进一步的整改。
目前，全市的城乡划分工作已经全面结束。与去年相比，通过影像资料与实地堪查相结合的方式对比，城乡划分工作质量已经有了明显提高，相关资料已经形成并归档，为全市今后的城镇化水平评价和局内各专业统计需要提供城乡分类代码提供最新的依据。
数学统计总结 第13篇
回顾这段时间的数据统计工作，我在数据的海洋中不断探索、分析与总结，致力于为公司提供高质量的数据服务与决策支持。以下是我对这一阶段工作的全面梳理与回顾。
一、主要工作职责履行情况
1. 数据采集与监控
负责设计和优化数据采集方案，确保能够全面、准确地收集公司业务运营过程中的各类数据。针对线上业务平台，开发了数据采集接口，实时抓取用户行为数据、交易数据等重要信息，并通过数据校验机制保证数据的完整性和准确性。同时，建立了数据监控系统，对关键数据指标进行实时监测，如网站流量、订单转化率、用户活跃度等。一旦发现数据异常波动，能够及时发出预警通知相关部门进行排查和处理，有效避免了潜在的业务风险。
定期对数据采集渠道进行评估和拓展。除了公司内部业务系统的数据采集外，还积极关注外部数据来源，如行业数据库、政府公开数据等。通过与第三方数据提供商合作，获取了市场竞争态势、宏观经济环境等方面的数据，为公司的战略决策提供了更广阔的视角和更丰富的数据依据。
2. 数据分析与解读
运用统计学方法和数据分析工具，对海量的业务数据进行深入分析。例如，通过时间序列分析对公司历史销售数据进行建模，预测未来销售趋势，为生产计划和库存管理提供了科学依据；采用因子分析方法对客户满意度调查数据进行降维处理，提取出影响客户满意度的关键因素，帮助市场部门有针对性地改进产品和服务。在数据分析过程中，注重数据的可视化展示，利用柱状图、折线图、雷达图等多种图表形式，将复杂的数据关系直观地呈现给管理层和业务部门，使他们能够更快速地理解数据背后的含义和业务趋势。
除了常规的数据分析任务外，还承担了专项数据分析项目。如针对公司新推出的产品系列，进行市场接受度和用户反馈的分析。通过对产品上市后的销售数据、用户评价数据以及市场推广数据的综合分析，评估新产品的市场表现，发现产品存在的问题和不足之处，并提出了相应的改进建议和营销策略调整方案。这些专项分析项目为公司新产品的成功推广和持续优化提供了有力的数据支持。
3. 数据报告与沟通
按照公司的要求和业务部门的需求，定期撰写数据报告。报告内容涵盖了公司整体业务运营状况、各业务板块的关键绩效指标（KPI）完成情况、市场动态分析以及数据洞察与建议等方面。在报告撰写过程中，注重数据的准确性、逻辑性和可读性，以简洁明了的语言和直观的图表展示数据结果，并结合业务实际情况进行深入解读和分析，为管理层提供了全面、准确的决策信息。
积极参与公司内部的数据沟通与协作会议。在会议中，向各部门汇报数据分析结果，解答他们对数据的疑问，并与他们共同探讨业务问题和解决方案。通过与业务部门的密切沟通与协作，不仅提高了数据报告的实用性和针对性，还促进了数据在公司内部的共享与流通，推动了各部门基于数据的决策意识和能力的提升。
二、工作中的亮点与创新
1. 构建数据指标体系
为了更全面、准确地衡量公司业务运营状况，我主导构建了一套科学合理的数据指标体系。该体系涵盖了财务、销售、市场、运营等多个业务领域，包括了如营收增长率、毛利率、市场份额、客户获取成本、用户留存率等一系列关键指标。通过对这些指标的定义、计算方法和数据来源进行明确和规范，确保了公司各部门在数据统计和分析过程中的一致性和可比性。同时，根据公司业务发展战略和市场环境变化，对数据指标体系进行动态调整和优化，使其能够及时反映公司业务的重点和变化趋势，为公司的精细化管理和决策制定提供了有力支撑。
2. 引入机器学习算法辅助分析
在数据分析工作中，尝试引入机器学习算法来解决一些复杂的业务问题。例如，利用聚类算法对客户群体进行细分，根据客户的消费行为、偏好等特征将客户划分为不同的群体，为市场部门制定个性化的营销策略提供了精准的目标客户定位；运用决策树算法构建客户流失预警模型，通过分析客户的.历史数据和行为特征，预测客户流失的可能性，并提前采取相应的挽留措施，有效降低了公司的客户流失率。这些机器学习算法的应用，不仅提高了数据分析的效率和准确性，还为公司的业务创新和优化提供了新的思路和方法。
三、存在的不足与改进措施
1. 数据安全与隐私保护意识有待加强
在数据采集、存储和传输过程中，虽然采取了一些基本的数据安全措施，但随着数据量的不断增大和数据价值的日益凸显，数据安全与隐私保护面临着更大的挑战。在过去的工作中，对数据安全与隐私保护的重视程度还不够高，相关的制度和流程不够完善。为了改进这一问题，我将加强数据安全与隐私保护方面的学习和培训，提高自身的安全意识和防范能力。同时，协助公司建立健全数据安全管理制度，完善数据加密、访问控制、数据备份等安全措施，确保公司数据资产的安全与隐私。
2. 数据分析效率有待提高
在面对大规模数据和复杂分析任务时，数据分析的效率有时会受到一定的影响。主要原因是数据分析工具和技术的应用还不够熟练，数据处理流程不够优化。为了提升数据分析效率，我将进一步加强对数据分析工具如 Python、SQL、R 等的学习和实践，深入掌握其高级功能和应用技巧，提高数据处理和分析的速度。同时，对现有的数据处理流程进行全面梳理和优化，去除不必要的环节和重复操作，建立自动化的数据处理和分析工作流，提高工作效率和质量。
四、未来工作计划
1. 推动数据治理项目实施
随着公司业务的快速发展和数据量的不断增长，数据治理的重要性日益凸显。未来，我将积极参与公司的数据治理项目，协助制定数据治理策略和框架，建立数据标准管理体系、数据质量管理体系和元数据管理体系等。通过数据治理项目的实施，提高公司数据的一致性、准确性和完整性，为公司的数字化转型和业务创新提供坚实的数据基础。
2. 探索大数据与人工智能在业务中的深度应用
大数据和人工智能技术的发展为数据统计工作带来了新的机遇和挑战。在未来的工作中，我将深入研究大数据与人工智能技术在公司业务中的应用场景和方法，如利用大数据技术构建数据湖，实现对海量多源异构数据的存储和管理；探索人工智能技术在客户服务、风险管理、供应链优化等领域的应用，通过智能数据分析和预测模型为公司业务提供更智能化的决策支持和解决方案。
3. 加强团队建设与人才培养
数据统计工作的顺利开展离不开一支高素质的团队。未来，我将注重团队建设和人才培养，一方面，通过内部培训、分享交流等方式提升团队成员的数据统计专业技能和业务知识水平；另一方面，积极引进具有大数据、人工智能等领域专业背景的人才，充实团队力量，打造一支具有创新能力和竞争力的数据统计团队，为公司的发展提供更强大的数据服务保障。
总之，通过这段时间的数据统计工作，我在数据采集、分析、报告等方面积累了丰富的经验，也取得了一些成绩。但同时也清楚地认识到工作中存在的不足和面临的挑战。在未来的工作中，我将继续努力，不断提升自己的专业素养和业务能力，为公司的数据统计工作和业务发展做出更大的贡献。
数学统计总结 第14篇
毕业实习的重要性，对我们即将毕业的统计学专业的大四学生来说，是不言而喻的。实习为我们深入社会，体验生活提供了难得的机会，让我们在实际的社会活动中感受生活，了解在社会中生存所应该具备的各种能力。为此，我在XX公司进行了为期两个月的实习，现将相关情况总结如下:
一、做好心理准备，明确实习目标，严格要求自己，虚心向财务人员和统计人员学习，利用空余时间认真复习会计理论和统计理论，学习法律、法规等知识，工作中学会基本统计技能。统计工作是一项非常重要的工作，要求注重工作的连续性、条理性和稳定性，要求报表工作精益求精，数据准确无误，信息齐全完整。
二、在思想上，认识工作的重要性、责任性，推进统计工作向经济社会发展搞好统计;在工作力度上，以谋划工作机制，夺取统计工作的进展，赋予工作效率，以认清职任、明确任务、提高工作效率;在业务技术上，搞好经济产业的统计测算。就以经济产业发展的价值计量、增长率的提高，均为做到数出有据的'统计准则。
三、实习内容。我的实习工作主要负责生产数据统计、生产进度跟踪、生产质量监督。熟悉出纳工作，精通各类EXCEL使用，熟悉内审工作，熟悉财务ERP流程，熟悉用友软件，了解文件编写和培训工作。
四、实习心得。
统计工作要求:一是要有爱岗敬业精神。要用积极地态度全身心的投入工作，尽职尽责的去完成。二是要以严谨细致的态度对待工作。统计工作是一项非常细致的工作，必须认真、细致的对待。比如:核对数字和符号，要做到准确无误，做表时要过序单与表格数字相符。三是责任心。四是工作高效率。
五、严格保密。
我所从事的统计具有很大的保密性，要对数据保密。六是要有自信。自信不是自夸，而是对自己肯定。只要有自信，就能克服心理障碍，一切就变得容易解决了。
经过两个月的实习，我掌握了统计工作的基本技能，学会了与人相处，培养了认真负责细致地工作习惯，一定程度上适应了社会生活。同时也深深感到自身的不足，比如:专业知识不扎实，学习创新能力欠佳。在今后的工作和学习中我会更加努力，让自己掌握好更多专业知识，更好运用统计这门学科，为今后的统计工作做好充分准备。
数学统计总结 第15篇
工作总结时光流逝，转眼间一年又过去了，在领导们的指导下、在同志们的帮助下，我在思想和态度上都有了一定的认识，现将20xx年的工作情况总结如下
工作方面：统计员的主要工作是负责每天的生产产量的统计、日常包材等的统计、成本核算及月底的员工考勤的汇总，报表是体现生产状况的依据，所以对数据的要求要相当的精确，我们在平时的工作中就要谨慎认真，保证输入的数据快速准确，检查公式的连接是否对应等，确保数据的准确；平时做的一些报表数据关联性特别大，因而报表之间可以相互对应数据是否准确，另外，除了要求对数据的准确性外，还要学会对数据的分析，月底是我们最忙碌的时期，不仅要做员工的考勤还要把本月的包装物原料酱等的使用及领用情况上报财务，而这过程中就会出现一些问题，如领用与使用差距太大等，我们就要找出问题的所在。
学习方面：统计工作对电脑接触比较多，就要求掌握基本的电脑操作知识，平时与其他同事请教，解决一些棘手问题；另外，除了通过其他渠道如书本了解统计学的一些理论知识外，还在平时的工作中去总结，总结一些如何能把数据做到既快又准确无误。
工作态度方面：严格要求自己，工作积极认真，对自己的错误及时改正并注意不再犯类似错误，对领导的批评虚心接受，统计工作比较繁琐，如平时的物品领用会与做报表相冲突，容易发生抵触心理，这要求我们要分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。
缺点不足：身为80后的新人，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。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，与同事们尤其是领导的沟通和交流很少，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。
这是我对这段时间工作的总结，说的不太多。但我认为用实际行动做出来更有说服力。
在此我真心的感谢领导和同事对我所犯下错误的容忍，并悉心指导，这在我人生的成长中会有很大的帮助，所以在今后工作中我将努力奋斗，对自己有更高更严格的要求，无论是大事小事都会要求自己做到尽善尽美，不断提高自身素质，为公司的发展尽自己的一份力量。