一、數據分析的水平
根據一個公司的數據分析和處理方法，你可以判斷其分析和處理問題的能力。你身邊是否經常聽到“大概”、“大致”、“大概”、“很大”、“很小”、“很高”、“很神奇”這樣的詞？剛開始看起來沒問題，但是仔細想想:什么是大，什么是小，多大，跟什么比，跟什么比？聽者可能會不知所措。因為這些描述太過籠統，它們帶給我們的信息比直接用數據表達的要少得多。當然，這會讓聽者感到困惑。在緊急情況下，這種描述可能會導致不可挽回的損失。
1、你可以想象一下，假設你是消防局的一名警官，某天突然接到一名男子打來的火警電話，其描述可能如下:
救命，這里著火了(然后掛斷電話)。
②救命！我們是xx公司。我們公司著火了。天氣很熱(掛電話)。
救命啊！我們是人民路5號x x公司。我們公司著火了。天氣很熱。
(掛斷)
④救命！我們是xx公司，人民路5號。我們公司一樓的酒精儲存倉庫著火了。過火面積約50平方米。現在火勢蔓延到二樓，120名工人被困在上面。(掛斷)
2.你會如何回應上述求助電話？
(1)對于第一種求助方式，你可能會手足無措，因為你不知道發生了火災，你該如何行動？你要做的是立即查看來電顯示。(如果沒有來電顯示功能，你可能會通過郵局查到剛才打電話的人的號碼，然后打回去問問題，等你做完這些工作再去滅火，損失可想而知。
②第二種求助方式，可能要找地圖(如果是新手)或者找人打聽公司地址，然后派人過去。如果公司規模小，不知名或者偏遠，知道的人不多，也會造成火警的延遲。
③對于第三種求助方式，你可能會立即派出消防員(目標明確)，但由于不知道火勢有多大，你可能會派出過多或過少的消防警力；因為我們不知道火災的性質和情況，我們知道遺漏一些特殊的工具還是會造成很大的損失。
④對于第四種求助方式，因為知道了火災的詳細情況，所以迅速派出足夠的人手，帶著酒精火災專用滅火裝置和建筑物救生裝置趕到火災現場。結果，大火很快被撲滅，所有被困人員被救出。
縱觀以上四種報警模式，可以發現，隨著報警的數據應用水平的提高，滅火效果完全不同。
3.根據公司數據分析和處理的實際情況，公司的數據分析水平可確定如下:
①只憑經驗分析決策，從不使用數據。
②收集數據，但只看人數大小。
③收集數據并繪制控制圖。
④數據的描述性統計。
⑤對數據進行描述性統計和推斷性統計。
二、數據的統計分析
通過調查或實驗獲得的數據，如果不經過處理和分析，只是枯燥的列表，對改進問題和決策毫無幫助。只有用統計學的方法對它們進行科學的梳理和分析，數據的作用才會凸顯出來。我們會發現我們在尋找的東西隱藏在數據的背后。
1.數理統計
數理統計是從人口數據的一部分個體(樣本)推斷人口特征或趨勢的科學。比如根據提取的部分人的身高，可以估算出全省的身高。從部分學生的分數推斷出所有學生的分數。
2.為什么要用數理統計？
①必要性
由于經濟原因或收集總體數據的難度，需要從樣本數據中推斷出總體特征。如果想知道一塊地里小麥籽粒的質量范圍，不可能也沒有必要對每一粒小麥稱重，只取幾個有代表性的樣品即可。
②可能性
數理統計是一門科學。在一定的風險范圍內，其推測結論的可靠性足夠高，對實際決策具有重要價值。這也是數理統計能夠被廣泛應用的原因之一。
3.數理統計的基本方法
①控制圖方法
②抽樣檢驗方法
③參數估計
④假設檢驗
⑤實驗設計
⑥相關和回歸
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