统计员岗位知识与技能

㈠ 将来想从事统计分析和数据挖掘，需要哪些技能

数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
一、专业技能
硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验
熟练掌握常用的数据挖掘算法
具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件
二、行业知识
具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识
三、合作精神
具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作
四、客户关系能力
具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望
具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力
进阶能力要求
数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。
具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论
熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优
熟练掌握ETL开发工具和技术
熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术
善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案
如果能达到数据挖掘的进阶能力要求，相信你的职业发展道路将会更加顺畅。现在我们市场上紧缺的大数据人才，谁能说不是技术性比较强的数据挖掘工作相关呢。

㈡ 统计局普查中心的工作人员需要什么专业知识呢

不是很难，因为我也做过普查。主要是会一些软件的输入工作，还有熟悉一些表格的填写方法。再需要一些基本的EXCEL知识就行了

㈢ 做一个统计员 都需要些什么知识呀

1、准确、及时、全面地做好上级单位的各种统计报表。
2、写好统计分析，给各专级
领导
提供决策的依据。属
3、再好各种统计台帐，尤其是历史统计数据的台帐。
4、设计、管理各基层的原始记录，培训工人认真、仔细、及时、准确地进行原始记录。
5、完成各级领导交给的临时性任务。
从理论上来说，保证统计数据的准确性是统计工作的生命，但是在实际工作中，很难做到这一点，企业和老板都想让你按他们的意思报报表，这就要看你的水平了。

㈣ 薪酬管理的主要包括哪些内容

1、确立薪资管理政策。确立薪资管理政策，也就是为企业的薪资管理确立目标和思路。所以，薪资管理政策必须体现企业文化价值观念、企业经营理念和方针、企业发展目标和战略，以服务于企业核心竞争力打造，保证企业持续快速发展。

2、选择薪资总额的管理方法。薪资总额管理也就是恰当地确定劳资双方在经济利益分配上的比例，以协调彼此之间的关系。其目的在于通过保障企业和岗位员工两个方面的利益，实现互利共赢，而获得两个方面的积极性，以最终保证企业持续快速发展。

3、选择确立薪资结构。

薪资结构是岗位员工从企业所获得的不同性质的经济福利的比例构成。选择确立薪资结构，也就根据企业的实际和劳动市场的变化，确定薪资之中的基础工资、奖励工资、附加工资、福利保险和期权激励五者的比例，以最大限度地反映岗位员工的劳动对企业发展价值目标达成的贡献。

4、选择确定薪资体系。选择确定薪资体系，也就是选择确定岗位基础工资的核定方法、核定依据和核定过程。目的在于提升基础工资核定的科学性、公开性、透明度，使基础工资具有激励岗位员工多作努力和贡献的作用。

5、选择确立奖励工资的核定方法、核定依据、核定过程。奖励工资是对岗位员工超工作标准贡献给予的激励，其核定方法、核定依据和核定过程的科学性、公开性、透明度，就是保证其具有充分的激励作用的前提。

6、选择确立附加工资的核定方法、核定依据、核定过程。附加工资是特殊工作岗位的超常投入所给予的补偿，其核定方法、核定依据和核定过程是否科学、公开、透明，会直接影响到岗位员工是否愿作超常投入的选择。

7、选择确立福利保险的核定方法、核定依据、核定过程。如果其核定方法、核定依据和核定过程不具有充分的科学性、公开性、透明度，福利保险这种经济福利激励就起不到对岗位员工行为选择诱导的激励作用。

8、选择确定薪资的支付方法和支付程序。其重点在于增加薪资支付的公开性和礼仪，使薪资支付工作也具有充分的激励作用。

9、确定薪资调整的条件、方法和操作程序。其目的是增加薪资调整工作的科学性、公开性、透明度，使薪资调整也具有充分的激励作用。

(4)统计员岗位知识与技能扩展阅读：

管理目标：

1、效率目标

效率目标包括两个层面，第一个层面站在产出角度来看，薪酬能给组织绩效带来最大价值，第二个层面是站在投入角度来看，实现薪酬成本控制。薪酬效率目标的本质是用适当的薪酬成本给组织带来最大的价值。

2、公平目标

公平目标包括三个层次，分配公平、过程公平、机会公平。分配公平是指组织在进行人事决策、决定各种奖励措施时，应符合公平的要求。如果员工认为受到不公平对待，将会产生不满。

㈤ 数据分析专员需要掌握什么技能

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

㈥ 质量工程师必备的技能有那些

从事技术质量和服务质量等的研究、管理、监督、检查、检验、分析、鉴定等。
（1）进行产品质量、质量管理体系及系统可靠性设计、研究和控制；
（2）组织实施质量监督检查；
（3）进行质量的检查、检验、分析、鉴定、咨询；
（4）进行产品认证、生产许可证、体系认证、审核员和评审员注册、质量检验机构和实验室考核等合格评定管理；
（5）调节质量纠纷，组织对重大质量事故调查分析；
（6）研究开发检验技术、检验方法、检验仪器设备；
（7）制定质量技术法规并监督实施；
（8）设计、实施、改进、评价质量与可靠性信息系统。

质量工程师是专门从事质量管理工作的人员，除了必须具有相应的质量管理知识和专业知识外，除了必须具有相应的思想素质、智力素质和身体素质外，我认为，还应当具有必要的心理学知识和相应的心理素质。
首先，质量工程师应当具有开朗热情的气质。在企业的各种管理体系中，质量管理可能是最开放的系统，上至企业最高管理者，下至一线工人、后勤工人，质量管理人员都要打交道。财务、环境、生产、技术等管理体系都难以与之相比。所谓全面质量管理的“三全”（“全过程”、“全企业”和“全员”），正反映了质量管理的这种全开放系统的性质。而这种全开放系统的性质，就要求质量工程师具有外向型的性格，开朗、活泼、主动、热情、善于交往。从专业技术岗位（例如设计、工艺等）选配到质量管理岗位上来的工程技术人员，由于原来工作的特殊性，往往性格内向、孤僻、对人冷漠、过分注重细节、缺乏组织才能，应当改变这种心理状态。对于年轻人来说，如果你的志向是做一名质量工程师，那么先应当对自己的心理特征有所把握。如果你是具有抑郁质气质的人，且又不能转变，那最好还是放弃当质量工程师的打算为好。一般说来，抑郁质气质的人表现不生动、不活泼、反应速度慢、动作迟缓、情绪阴沉，具有明显的内向性。如果从事质量管理工作，在与人打交道时必然存在一定的困难，因而不宜在质量管理部门工作，特别不宜做质量管理部门的领导工作。
其次，质量工程师应当具有善于与人沟通的技巧。事实上，在企业中，质量管理工作主要的还并不是技术工作，而是与人沟通的非技术工作。开展教育培训、建立质量管理体系、进行策划和评审、实施监视和测量、组织质量改进等等，都离不开与人（上至企业管理者、下至一般员工）打交道，调查、分析、讨论、说服……如果没有与人沟通的本事，对别人的意见难以理解，不能有效地将自己的意见传达给他人，又怎么进行管理呢？例如处理不合格品，对操作者产生不合格品的心理因素（是有意还是无意、是情绪紧张还是掉以轻心、是疲劳还是疏忽等等）没有进行认真的调查分析，对生产管理人员的情绪不去把握，对具体处理中的意见沟通研究太少，就可能处理不下去。

㈦ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能

成为优秀的数据分析师你需要具备的技能如下：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

㈧ 事业单位的综合素质能力测试主要考什么

事业单位的综合素质能力测试主要考以下内容：

1、法律类岗位：法律的基本理论，运用法律知识分析、判断和解决实际问题的能力。

2、计算机类岗位：计算机软硬件、操作系统、程序设计、常用办公软件的相关知识，多媒体信息技术，计算机信息安全技术的基本原理及关键技术，关系数据库的基本概念应用，计算机网络的概念、理论和相关应用等。

3、英语类岗位：掌握一定量的通用词和短语，具备基本的语法知识及其运用能力，具有综合应用英语语言知识和基本阅读技能来理解书面材料的能力，以及将难度适中的英语书面材料译成汉语、汉语书面材料译成英语的能力。

4、经济类岗位(含财会、审计、统计和其他经济岗位)：经济学、统计学、审计学和会计方面的基本理论、基本知识和基本业务技能，运用相关专业原理分析、解决实际问题的能力。

从内容上讲，各省市的选调生考试对综合知识的考查各有其地方特色，但主要还是考查政治、法律、经济、管理、人文科技、公文等内容以及有关选调生的一些职业道德知识。另外题目类型和考查点、考查难度都有向公务员考试靠拢的趋势。

(8)统计员岗位知识与技能扩展阅读：

综合素质能力测试的应对措施：

1、单选题：职业理念和职业道德多以理解性试题为主，而法律法规和职业道德多以识记性试题为主。教师资格证考试的单选题整体难度不大，着重考察学生对基础知识的把握，但是文化素养部分出题面较广，需要广大考生在日常生活中多积累。

另外，在基本能力部分还会考察逻辑推理和信息处理能力，每个部分各自两个单选题，在复习备考时，可以根据自己的喜好进行灵活备考。

2、材料分析题：集中于职业理念、职业道德和阅读理解(属于基本能力)，其中职业理念和职业道德主要通过理论加分析。

3、写作：一方面要了解作文的审题、立意、行文、开头、结尾的技巧方法，对作文有初步认识，另一方面也要勤加练习，广泛涉猎教育类文章，达到读书破万卷，下笔如有神的境界。

综上，从总的备考角度看，建议将复习侧重点放在材料分析题和写作上，只有多做多写才是真正的制胜法宝。

㈨ 统计人员必备技能是什么

会数数字就可以了。
玩笑。
不论是SPSS、SAS，只要你精通一样就可以。三大统计软件都是专一理通，百理属通的问题。
到工作岗位后，把自己所学的东西与自已的实际工作联系起来，千万不要把自己局限在做做报表的水平；一定要出一些分析性的文章，让大家重事你。
另外到工作岗位，一定要向一名社会人士，要有责任心，要有吃苦耐劳，享受到后的想法。
努力吧。

㈩ 《课程标准》中初中统计与概率领域的内容及要求有哪些具体变化

要求变化：

1、 《标抄准》中所陈述课程目标的动词分两类。第一类，知识与技能目标动词，包括了解与认识、理解、掌握、灵活运用；第二类，数学活动水平的过程性目标动词，包括经历与感受、体验或体会、探索。

2、为了全面了解学生的数学学习历程，激励学生的学习和改进教师的教学；应建立评价目标多元化、评价方法多样化的评价体系，对学生的数学学习评价要关注学生数学学习的结果，更要关注他们的学习过程。

3、初中数学新课程的四大学习领域是数与代数、空间与图形、统计与概率、实践与综合应用。

4、学生的数学学习内容应当是现实的、有意义的、富有挑战性的，这些内容有利于学生主动地进行观察、试验、猜测、验证、推理与交流等数学活动。

5、“数与代数”的教学应遵循的原则是过程性原则、现实性原则、探索性原则。

6、《义务教育数学课程标准》的具体目标是知识与技能、数学思考，解决问题、情感与态度。