的小编精心为您带来了统计学的数据分析（最新8篇），希望能够帮助到大家。
一、调查背景
青年志愿者行动是由共青xxx组织发起的一项社会公益事业，以青年参与为主题，以志愿服务为手段，通过青年志愿者为他人、为社会提供服务和帮助，推动经济发展和社会进步，推动社会公民思想道德建设的发展。大学生是我国青年志愿者的主力军，他们利用业余时间，结合自己的知识技能、资源和善心为他人、社区、社会提供非盈利性、非职业化的援助。在自觉、自愿基础上，参与志愿者组织开展的各项活动，使大学生实现了自身价值，培养了大学生的公民意识和社会责任感，锻炼了大学生的奉献精神、服务能力等整体素质，同时也传承了中华民族扶贫济困、助人为乐的传统美德。可见，志愿者服务活动是动员和组织青年大学生参加精神文明建设、提高自身素质的有效载体，是新形势下高校对大学生开展思想政治教育的新途径，开展好此项活动意义重大。
二、调查目的
本次调查的直接目的是了解现阶段大学生志愿服务现状及大学生对青年志愿者行动的认识、理解、心态及存在问题，为推进大学生志愿服务的建设，进一步加强青年大学生志愿者工作力度，丰富动员方式和手段提供决策参考，更好地调动青年大学生参与社会、服务社会的积极性，激励青年深入基层锻炼，不断积累社会经验，为和谐社会建设作出贡献。
三、调查范围与内容
（一）调查总体
定位在广州高校大学生这个群体，主要以在校大学生为调查对象，在专业类别方面，尽量涵盖几大主要的专业类别，如经管类，理工类，文史类。在年级差别方面，排除了应届毕业生，即正在找工作的同学，准备考研及出国的人基本不在此调查范围内。
（二）调查内容
本调查主要针对志愿服务的基本情况、志愿服务的类型、志愿服务的动机和志愿服务存在问题等几个方面实施调研。
四、研究方法
（一）调查方法
此次调查采取调查问卷和个案访谈两种方式。
（二）抽样方法：
（三）技术手段
1、统计分析主要使用spss软件，图表制作主要使用excel软件。
2、统计数据交叉分析（分类进行频数统计分析和列联表统计分析）
【关键词】统计分析报告；统计数据；监督职能；信息咨询
doi：10.3969/j.issn.1004-7484（x）.2013.11.866文章编号：1004-7484（2013）-11-7020-02统计分析报告（Statistical Analysis Report），就是指运用统计资料和统计分析方法，以独特的表达方法和结构特点，表现所研究事物本质和规律性的一种应用文章[1]。具有以数据统计为主体，独立的结构与表达方式等特点，目前我国的基层统计报告的工作有了长足的发展，但是依旧存在着一定的问题，在统计人员的素质、数据的统计和服务的水平等方面仍然需要加以注意，及时采取对策。1基层统计工作的现状
1.1基层统计站硬件设施有了较大改善各乡镇对统计工作的重视程度日益提高，在办公条件、设施、人员配备、统计经费保障方面不断加大了力度，为基层统计工作的顺利开展夯实了基础。
1.2统计基层基础工作得到进一步加强和规范每个乡镇的干部负责人能够及时将上级的任务转达到位，并且监督其执行的效果和反响。
1.3基层统计数据质量有一定的提高大多数乡镇能够按照统计调查制度要求组织开展统计调查，要求基层起报的实现由基层填报；统计报表手续齐全；各乡镇的基层村级报表收集较齐全。乡村数据一致、指标逻辑准确、指标纵横平衡、上报手续规范。
1.4统计服务水平有了明显提升相较于以前传统的服务方式，今年来的统计服务人员已经在业务素质方面提高了很多，包括效率和态度，都有一定的提升[2]。2基层统计基础工作存在的问题
基层统计分析得工作成就是值得肯定的，但是我们应该保持冷静的态度，从多方面看待统计分析的现状，很明显可以看出一系列的问题，值得有关部门进行反省和讨论，以希望得到最佳的解决方案。
2.1乡镇统计员兼职较多，影响了工作开展基层统计任务繁重是统计工作面临的最大困难。乡镇统计机构作为政府统计最基层的单位，工作千头万绪，很多基层统计人员都身兼数职，凡是与调查、报表沾边的任务都要承担，另外还负责驻村、包片、计生等中心工作。统计员在时间上、精力上都无法保证，这些严重影响了基层统计人员的工作热情，能投入统计工作的时间也大大减少。统计人员分身乏术，力不从心，基层统计力量不足与统计服务需求的日益增加形成了较大的反差[3]。
2.2统计队伍不稳定，人员变动频繁由于乡镇统计人员变动频繁，导致统计业务普遍不够熟悉，工作较被动，在数据的衔接方面出现脱节现象。刚接手的统计员对网上直报程序、统计报表制度、指标含义和计算方法不太了解，以及每个报表之间、指标之间的逻辑关系不太清楚，数据质量不高。如在上报农业报表牵涉到粮食直补和粮种补贴的油菜籽、水稻、春玉米等播种面积时，一些乡镇特别是新上岗统计员不熟悉上报流程，未与相关部门核对或未向主要领导请示，导致上报数据与实际不符。
2.3统计数据质量有待进一步提高一是部分乡镇的村级报表与统计站数据不一致。二是报表计算依据、报表手续不全，部分统计数据不实。三是数据填报不规范、指标之间不平衡、逻辑关系不对应、指标概念不清楚。四是数据上报与上年度衔接不够，个别数字出现较大异动。
2.4统计基层基础工作薄弱，统计服务意识不强一是统计台帐及统计资料管理不齐全不规范。部分乡镇的基层报表不全，有些报表未装订成册，统计档案不规范，电子台帐资料不够健全。二是统计服务有待加强。一些乡镇没有按期编印统计月报卡、统计公报、统计提要等，为乡镇党委、政府提供准确有效的统计数据和信息不够，未充分发挥统计信息咨询和统计服务作用。三是部分乡镇统计员未持证上岗，没有参加统计从业资格证培训。四是统计信息化网络建设有待加强。这些都直接影响到统计工作的顺利开展，致使信息不畅通，工作滞后。3基层统计基础工作建议及措施
3.1注意统计数据的衔接各乡镇统计站确保统计台帐与原始记录相一致、有效保障统计报表数据的准确性和完整性；实行数据质量审核、强化责任，不能随意编造、篡改统计数据，既要客观真实反映乡镇实际发展情况，又要注意上报数据的匹配性和数据与上年度的衔接，要和相关部门及区统计局做好协调沟通，对于统计资料、统计报表的报送要经乡镇领导签字，做到严格把关。
3.2加强基层统计基础设施建设各乡镇要规范管理统计报表资料，基层统计报表一定要做到资料齐全、手续完备，数出有据、真实可信。对上一年度的各种统计报表资料，要分门别类、装订成册，做到有资料封面和目录。建立和登记好统计台帐，使统计工作逐步走向规范化。
3.3做好统计资料的查漏补缺各乡镇要对照年初考核方案，将没有完善的各项报表、台帐和未完成的统计服务补充好。对于存在的差错和报表逻辑错误进行修正，做到有的放矢，进一步提高报表数据质量。对发现的问题和不足要逐一抓紧进行整改，并将各项工作全部落实到位，务求使统计基础工作取得实效[4]。4结束语
我国的基层统计分析工作中仍然是在探索中发展，每一步都走得特别笃定，从失败中吸取经验，让实践来检验实践的成果。相关的基层统计部门也要积极学习，争取带动我国基层工作的开展，走在时代的前沿。从文章的分析中可以得出，基层统计分析工作在基层工作的作用是十分重要的，所以，对于统计分析的工作是需要得到充分的重视的。这项工程不但对乡镇等企业的工作开展有很大的帮助，最关键的是，基层民众也能从这项利国利民的工作中得到最大的实惠，提升生活水平和质量。参考文献
[1]原蓉军。浅析基层统计分析报告的写作[J].科技情报开发与经济，2009，15（12）：167.
[2]刘亚玲。浅谈统计分析方法在基层统计工作中的应用[J].科技情报开发与经济，2009，15（12）：167.
[3]孙艳红。如何利用统计分析方法做好基层统计工作[J].中国证券期货，2012，8（4）：13-20.
一、大春粮食产量分析
今年我县大春农作物播种面积111.1万亩。其中水稻种植面积60.4万亩，玉米24.6万亩，大豆3.1万亩，其它杂粮作物23万亩。今年的大春农作物在其生长过程中，遭受了“6•18”等三次洪涝灾害侵袭，其产量受到不同程度的影响，尤其以水稻受灾较重。但由于播种面积比去年增加了4万亩。加之生长后期天气正常，其总产量与去年持平。总之，今年的大春粮食生产总量在大灾之年仍保持小幅度增收，为粮食购销经营奠定了物质基础。
二、大春粮食购销情况
1、粮食收购：
截止今年9月30日，全县各收粮企业共收购粮食xxxx吨，占全年计划收购数xxxx吨的xxxx%。其中，国有粮食购销企业收购xxxx吨。非国有粮食经营者收购xxxx吨，重点转化用粮企业收购xxxx吨，省级储备轮入xxxx吨。其收购总量与去年同期的xxxx吨相比，多收了xxxx吨。
2、粮食销售：
截止9月30日，全县共销售粮食xxxx吨，占全年任务数xxxx吨的xxxx%。其中，国有粮食购销企业销售xxxx吨，非国有粮食经营者销售xxxx吨，重点转化企业用粮xxxx吨。其销售总量与去年同期的xxxx吨相比，多销粮食xxxx吨。
三、粮食购销两旺的成因
第三季度我县粮油呈现购销两旺，其主要原因：
一是县粮食局加大了粮食流通市场的监管力度，大张旗鼓地宣传《粮食流通管理条例》，组织粮食流通执法人员深入到全县的64个乡、镇，张贴“*县人民政府维护粮食流通市场秩序的通告”。查处无证照经营的非法粮商，为合法收粮者保驾护航，使他们大胆收购，放心经营。
二是今年的大春粮食收获过程中，天气晴朗，连晴近一个月。保证了收获粮食的晒干扬净。粮食质量较好，经抽样检测稻谷的出糙率为75.4%，杂质1.2%,水份13.2%。玉米容重687克/升，水份12.8%。
三是我县今年的省级储备粮轮换数量较大，*xxxx吨，目前已轮入xxxx吨。同时，各国有粮食购销企业以现代企业管理手段，强化目标责任，把粮食购、销任务分解到责任人，促使购销人员千方百计利用各种关系多购快销，从而保证了购、销两旺。
四是非国有粮食经营企业和个体经营者，收购形式多样或走村串户或赶集驻点或委托收购，以购促销，以销促购，经营方式灵活，购销活动旺盛。
五是国家重点轮化用粮企业，由于受生猪价格上涨因素影响，其饲料销售增长较快，原料需求量大，收购小麦、玉米等*xxxx吨，比去年同期的xxxx吨，多购xxxx吨。
关键词：大数据时代；统计学；影响
随着大数据时代的到来，各企业采用了新的策略，获得了更多的利润。对于统计专业来说，改变发展策略，使培养出来的专业人才能够适应大数据背景的需求是其主要任务。目前，高校统计学专业逐渐认识到大数据时代综合性人才培养的重要性，并对专业建设进行了相关改革。
一、大数据时代对统计学的影响
大数据时代的到来对现代统计专业的发展造成了新的冲击，要确保培养出来的人才能够起到应有的作用，首先要了解大数据时代对统计专业所造成的影响。
（一）大数据时代使数据结构和数据性质发生变化
网络技术以及基于网络技术的电子商务等新的数据记录模式标志着大数据时代的到来。大数据时代，不再依赖于抽样调查的记录模式，网站浏览、视频监控都将形成大量数据。传统的数据结构甚至是数据性质发生了变化。大量的数据信息对于需求者来说，如何甄别其可用价值成为关键。传统的数据可以二维表格显示和整理。但大数据时代所产生的数据具有多样化和复杂化特征，往往包含了大量的音频、视频、HTML等。这要求大数据的收集具有较强的目的性，才能实现其价值。
（二）大数据时代要求统计分析方法和统计思维更新
大数据时代的主要特征为数据多且复杂，数据分析要求分析者对总体进行分析。在这一背景下，参数统计不再具有意义，假设检验法也随着总体分析而失去价值。数据的复杂化对传统大数据统计思维造成了巨大的冲击，要求统计者具有活跃的思维。只有对传统数据的改变进行分析，并且树立新的统计方法。
二、大数据时代下的统计学发展新策略
为适应大数据时代的需求，统计学专业的发展势必要对传统模式进行改革。目前，多数高校统计学专业已经认识到大数据对于其发展带来的冲击。为此，本文提出了以下策略，以及能够帮助统计学取得更好发展。
（一）加强统计应用性教学
根据大数据时代数据的总体分析特征，数据分析人员应掌握全面的分析方法。在人才培养过程中，应致力于培养实践分析能力，提高数据和资料收集能力，并且培养其强烈的数据价值观，使其能够从众多数据中找到所需的。另外，对传统模式进行改革，增加大数据统计内容，以适应时代的需求。基于大数据的结构特点，实施资料透视化教学，提高分析者对复杂数据的分析能力。
（二）培养大数据统计思维
在人才培养过程中，新的统计思维的培养具有重要意义，即强调数据分析实践能力的提高。统计思维的培养有助于数据分析者对复杂的数据进行区分，从而整理有效信息。在大数据时代，不仅要以传统的平均思维、动态思维和变异思维为基础，还要注重基于整体分析的大数据思维。另外，还要培养数据分者的复杂性思维，以应对复杂的数据库。总之，大数据时代需要数据分析者具有全面的、创新性的思维。
（三）强化基础性统计知识
统计学自身具有复杂性，其改变多且抽象。基础的统计知识是进一步掌握大数据分析思维的基础，可见学习基础性统计知识的重要性是不言而喻的。为此，应该采取深入浅出的方法，利用多媒体等方式使复杂的数据统计清晰化、简单化。结合具体的案例使数据分析者正确认识统计概念、掌握统计原理和方法。此外大数据分析不再是一种专业，而是更倾向于一种技术，这要求我们将大数据分析与统计学以外的相关知识相互联系。注重真实相关与伪相关的讲解，强调商务智能的开发和分析。只有具有坚实的基础，才能确保数据分析者大数据分析思维的养成，适应现代社会的需求。
（四）加强复合型人才培养
为适应大数据时代的需求，复合型人才的培养是关键。所谓复合型人才，是指其不但要具有专业的数据分析能力，还要相应的具备管理以及其从事专业的技术。大数据时代，高校应建立全面的人才培养模式，注重培养人才的数据分析能力、编程能力等，使其真正了解大数据，懂得如何利用大数据对其所处的行业起到积极作用才是关键。总之，大数据时代对综合性人才具有更高的需求，大数据时代不仅培养的是一种能力，而且是一种思维，是对全新模式下的数据的分析和利用。高校作为人才培养的重要基地，其教学模式的改革、对大数据时代所需教学模式的认识是高校的主要任务。
三、总结
统计学是经济学的基础课程，传统的统计人才培养具有定向性。而随着大数据时代的到来，数据产生的形式多样，且具有复杂性。大数据分析不仅是作为一种专业存在，而是应以一项必备的技术而存在。大数据时代，传统的统计思维和统计方法发生了改变，统计人才培养方式的改革也就势在必行。（作者单位：海南师范大学）
参考文献：
[1] 朱怀庆。大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究，2014（3）.
[2] 姚寿福。经济管理类本科专业统计学课程教学改革思考[J].高等教育研究，2012（3）.
[3] 孙耀东。大数据背景下统计学专业课程教学探究[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2015（06）.
一、突出数据分析的意义
统计是研究“数据”的，“数据”和我们平时说的“数”不同，数据是有实际背景的。数据包括数，又不仅仅指数。史宁中教授指出，数据是信息的载体，这个载体包括数，也包括言语、信号、图像，凡是能够承载事物信息的东西，都构成数据。
人们进行统计活动都是有目的的，并不是为了统计而统计。通过对统计数据进行分析，帮助人们进行判断、预测或决策，从而让人们体会到数据中蕴含的信息，这就是数据分析的意义。
这节课中，教师精心安排与现实生活联系紧密的统计内容，呈现丰富的背景，让学生充分感受“数据”是说明问题的有力“证据”，充分感受数据分析不仅是有意思的，更是有意义的。
课堂教学伊始，教师没有平铺直叙，而是组织学生将对春季降水量的感受和经验与数学中的问题联系起来，从“春雨贵如油”“好雨知时节”引出他们对两张折线统计图的辨析。“春雨贵如油”，这是针对北方的春季降雨而言的，春天降水量不大，雨水显得很珍贵；而对于南方来说，春天的降水量要比北方大一些。学生利用经验想象数据，继而出示两张图，学生很自然地将表格中的图像等数据进行对比分析，即用数据来阐释经验，做出判断。
呈现6～18岁男女生平均身高统计图，贴近学生的生活，帮助学生发现数据中蕴含的信息，从数据角度了解学生时期身高变化的特点，有生活味又有数学味。通过对常州、悉尼各月平均气温统计图的分析，了解南半球、北半球的气温情况，判断暑假去澳大利亚旅游带什么样的衣服，问题既是现实的又是有趣的。学生提供建议，必须用数据“说话”。对不锈钢保温杯和陶瓷保温杯的保温效果做出判断，根据数据进行分析，判断是科学的、有说服力的。
全课呈现了不同的统计内容，有“大事”，有“小事”，但每一次的分析，都紧扣数据，感受数据分析的意义，体现统计活动的价值，从而激发学生学习统计知识的兴趣，发展他们的数据分析观念。
二、注重数据分析的方法
传统数学主要根据假设和规定的原则进行计算或推理，而数据分析的方法，却主要采用归纳来推理。著名数理统计学家陈希孺先生认为，统计方法是一种归纳性质的方法，统计推断是一种归纳推断。统计学的研究方法是基于归纳，而传统数学是基于演绎。我们要认识到，归纳推理得出的结论具有随机性，与代数、几何等通过演绎推理得到的结论不同。结论的随机性，并不说明数据分析的方法有问题，而这正是通过数据分析方法得到的统计结果的特性。
在这节课中，教师设计的统计内容，在由数据分析方法得到某些结论时，注意体现数据分析方法的特性。
如，我国男女生平均身高的统计图，这里呈现的数据是根据样本推断出来的，体现了局部推断整体的数据分析方法。把上课班级具体的学生身高与之对照，会有“出入”，教师在学生出现疑义时要给予适度引导：即从总的方面看有其规律性，但要承认例外个案的存在。
再如，暑假去澳大利亚旅游问题，教师首先呈现2002年常州、悉尼各月平均气温统计图，从中引导学生发现：悉尼的气温变化趋势和常州正好相反。教师追问：是因为2002年特别冷吗？再出示从1858年到2002年这145年间悉尼市各月平均气温统计图，学生在对照比较2002年与这145年的数据的过程中，深切体会到了“归纳”的思想，并认识到：对今年的气温情况做出预测，仅看去年的情况，是有一定的随机性和偶然性的，因为每年收集到的数据可能是不同的，所以要将过去的情况综合起来看。天气预报，在一定程度上就是基于对过去积累的气象数据的分析研读，发现数据中隐藏的规律，从而预测将来的天气变化情况。这里，学生对“归纳”的体验特别深刻，正是源自教师的精心设计。
又如，北京奥运会的举办时间，在考虑天气因素时，呈现2003、2004、2005、2006年8月份的降水量统计图，在数据的基础上形成预测与推论，让学生体会到数据分析的预测和决策作用。呈现第25～30届奥运会中国和美国获得金牌情况的统计表，通过分析近6届奥运会上中国与美国所获得金牌的数量，预测下一届奥运会上中国可能获得的金牌数量，这也很好地体现了数据分析方法的特性。即，不能简单地从中国前几届奥运会金牌数量总体呈上升趋势，就断定下一届奥运会金牌数还会上升。
从这节课的教学中，可以看到教师对数据分析方法准确而深刻的认识，进而在教学过程中精妙表达与清晰传递。统计教学“教什么”，是值得我们深入研究的。
三、经历数据分析的过程
数据分析观念，是一种需要在亲身经历的过程中培养出来的对一组数据的“领悟”，是由一组数据所想到的、所推测到的以及在此基础上对于统计独特的思维方法和应用价值的认识。经历数据分析的过程，要围绕“数据”做文章，遇到问题“想数据”，分析问题“用数据”，让学生在看数据时有需求、有目的、有过程、有体会。
哪幅图是北京各月降水量统计图？哪幅图是常州各月降水量统计图？学生并不是盲目地猜测，而是依据对俗语“春雨贵如油”“好雨知时节”的理解，并调度自己的经验，将春季的降水量与其他季节的降水量进行比较，把两张降水量统计图联系起来观察。由此，引导学生对两幅单式折线统计图的数据进行辨别、分析。辨别的过程，也就是对表格中的数据进行分析的过程。教师又通过呈现一连串的需要对单式折线统计图中的数据进行分析比较才能作答的问题，让学生在感到麻烦、困难的过程中体会到单式折线统计图的不足，他们会联系单式条形统计图与复式条形统计图的学习经历寻思“合并”单式折线统计图。这也就产生了学习复式折线统计图的需求，促进学生主动领悟复式折线统计图的特点，明确其使用的情境。
在分析6～12岁男女生平均身高统计图的基础上，让学生预测12岁之后男女生身高变化的情况。这里，教师关注的是让学生体会并理解后面的两条“折线”发生怎样的变化，需要再调查数据、分析数据才能做出判断。之后，对两条“折线”的比较与解读充分体现了复式折线统计图的特点，让学生体悟到数据有助于分析问题。
买哪一种保温杯，教师提出问题：不锈钢保温杯和陶瓷保温杯，哪一种保温效果好一些？教师先让学生联系自己的“经验”说一说，继而出示有关数据的统计表。在此基础上，呈现复式折线统计图，让学生更直观地“看出”哪种保温杯保温效果更好。
不同的统计对象，教师一次又一次让学生面临具体的问题，通过问题引领，运用数据去分析、解释。“数据”是学生发现、提出、分析、解决问题的好伙伴。数据分析观念，是在与数据接触的过程中培养出来的。
这节课，加强了对图、表的分析解读，适当淡化了有关统计图、表的制作，但也不是不要制作。在合并北京、常州各月降水量的统计图时，教师完整地演示复式折线统计图的制作过程，以第一幅图为标准，再描点、注数、连线，并在学生对图例、线条表示方法、统计图的名称等方面提出修改建议的过程中完善了他们对复式折线统计图的认识。而在呈现12～18岁男女生平均身高统计表之后，教师放手让学生根据统计表制作统计图。我们要认识到，制作统计图表，是整个统计活动的中间环节，是作为工具为最终的判断、预测、决策服务的。适当的画图，有助于学生认识图，读懂数据表达的信息。制作图表的过程，也是认识数据的过程。
我们已经形成这样的认识：统计教学应引导学生经历完整的收集、整理、描述和分析数据的过程，发展数据分析观念。我们还要辩证地认识到：让学生经历统计活动的全过程，并不是每一次统计活动都要让学生经历全过程，在统计知识与方法的学习过程中，我们可以组织学生有侧重地参与统计活动的某一个片段。如果在学习统计的过程中，都是让学生经历统计的全过程，并在其中的每一个环节平均着力，那教学也就变得牵强附会、形而上学。
一、电子商务投诉简介
2010年中国电子商会消费电子产品售后服务专业委员会共受理电子商务有效投诉63245宗，截至2011年1月14日，已处理完成61591宗，有1754宗投诉仍在处理中，投诉解决率为97.38％。
电子商务迅猛发展在投诉中也表现得极为明显。2008年仅受理了6864宗电子商务投诉，2009年增长到23833宗，增长了247.22％。2010年尽管同比增加了39412宗，但因基数较大等原因，仅比2009年增加了165.37％，较2009年的增长率低了81.85％。
二、电子商务投诉构成
电子商务投诉主要包括了网络购物、在线订票、在线支付、网络推广以及域名主机等方面的投诉。网络购物投诉高达47439宗，行业占比高达75.01％，排在首位，其次是在线支付(8.35％)和在线推广(6.14％)。
三、电子商务主要投诉问题
2010年度电子商务投诉的主要问题有：网络诈骗(38.53％)、售后服务不及时(23.25％)、退款不及时(13.32％)、产品质量不佳(10.02％)、送货不及时(8.87％)等。
由于电子商务主要通过网络完成交易，属于非接触性交易，购买方大都是依赖于商家的宣传和介绍来了解产品，商家若是不诚信，消费者就极易遭遇上述问题。
1、网络购物
网络购物在电子商务中占有重要地位，其投诉量也居主导地位。投诉人反映的主要问题有网络诈骗、售后欠缺、退款不及时、质量不佳等。
(1)、网络诈骗
“网络诈骗”是用户反映的最多问题。尽管有不少投诉事后证明是销售商延期发货或者退款不及时等引发的“误会”，并非真正的网络诈骗，但有近40％的投诉人反映网络购物中存在欺诈，反映出目前网络购物行业诚信问题存在缺失，解决刻不容缓。
(2)、售后欠缺
售后服务欠缺一直是网络购物行业存在的主要问题。因国内网商普遍较小，个体网店更是大量存在，部分网商多数重销售轻售后，出现问题后考虑到要花时间、精力甚至金钱去解决，能推则推或者置之不理。
(3)、退款不及时
当消费者网购的产品未收到，或者发现质量有问题要求退货退款时，不少网商要么干脆不予理采，要么人间蒸发，有些即使同意退款，也会设置种种障碍，尽量阻止消费者退款。
2、在线支付
在线支付在2010年出现的最大问题便是钓鱼类诈骗，有机构统计表明，全年因网络钓鱼导致国内消费者损失高达数十亿元，问题极为严重，绝对应该引起消费者、支付企业以及网购平台和银行的高度重视。
网络钓鱼目前主要的诈骗方式仍然是发送带有木马病毒的压缩包或支付时发送假支付链接，建议广大消费者在网上支付时一定要仔细核对支付页面的地址，避免错误支付将钱转入骗子账号。
3、在线推广
在线推广目前主要的问题也是网络诈骗。如，一些网店或企业网站希望通过专业推广来提升人气，负责推广的公司或团队在与其签订合同收到款后要么不进行任何推广，要么只是象征性地发几条推广帖子，完全达不到客户想要的效果，众多投诉人认为自己的钱“打了水漂”。
4、在线订票
不出票或取消票、退款不及时、客服热线打不通以及400电话诈骗等是在线订票的热点投诉问题。
从用户反映的情况来看，“不出票或取消票”类投诉有不少与诈骗有关，诈骗分子谎称收到款后会立即出票，当消费者汇款后，诈骗分子会改称忘了打保险费或者所订特价票已销售完毕等为由，要求消费者再次付款，承诺一收到款后会立即出票，且会返还前一次汇款，诈骗分子通过此类连环骗方式，常让受害者损失惨重。
“400电话诈骗”貌似免费电话(实则双方各付一半电话费)，加上又是各大知名企业的客服热线，持有“400电话”的订票公司常让消费者误以为是正规企业，拨打电话咨询时，诈骗分子会一步步诱骗消费者落入其早已设下的陷阱中。
5、域名主机问题
用户对域名主机类投诉反映的问题也有不少与诈骗有关。
在2010年受理的域名主机方面的投诉中，3G移动实名类投诉尤其引人关注，此类投诉受害者反映的问题基本上一致，即受害者被某组委会以听专家演讲或商务培训等为名，邀请至当地知名宾馆开会，在所谓的“专家”的大力推荐下，受害者被洗脑，认为可一夜暴富，立即花数万甚至数十万元购买了一个或者几个移动实名，不久，受害者发现这些3G移动实名可能一钱不值，顿感上当。
针对此类投诉纠纷，在此提醒广大网友：投资有风险，投资不熟悉的领域时，一定要三思而后行，最好上多上网了解清楚该项目的前景，避免受现场氛围感染而头脑发热急忙投资。另外，在投资之前最好能反过来想一想，如果天底下真有这等好事，为什么偏偏轮到自己？对方有发大财的机会为何自己不下手？
四、电子商务投诉解决效率
投诉解决效率在一定程度上反映了行业的售后服务情况。投诉解决较快，说明相关企业对售后服务更为重视，反之有关企业的售后服务则不尽如人意。
2010年“3天以内”解决的投诉比重达到46.71％，较2009年提升了11.19％，“4至7天内”解决的比重尽管有所下降，但一周内解决的投诉仍然由2009年的60.75％提升到了2010年的66.87％，增加了6.12％，说明目前有相当一部分电子商务企业已经越来越重视售后服务了。
不过，由于行业相关企业的良莠不齐，部分企业解决投诉的时间仍然偏长，如“30天以上”解决的比重尽管由2009年的11.59％下降至2010年的7.94％，但仍然有7.94％的投诉需要一个月以上的时间来解决，说明行业的服务仍然有巨大提升空间。
五、电子商务投诉人满意度
在已处理完毕的投诉中，有33817位投诉人主动反馈了对处理结果的满意度情况。
其中有9038位投诉人“非常满意”处理结果，有8654投诉人“基本满意”处理结果，另有16125位投诉人“不满意”处理结果。同比2009年投诉人的满意度有所提升，如2010年“非常满意”的比重提升了2.72％，“基本满意”也提升了4.47％，说明越来越多电子商务企业在解决投诉时会付出更多的努力。
六、电子商务投诉人收入构成
【关键词】大数据 统计学 挑战 机遇 教学
【基金项目】贵州省科技厅、贵州民族大学联合基金（黔科合J字LKM[2011]09号）
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2014）08-0235-01
1.引言
“大数据”时代的来临和“大数据”处理技术的发展深深的影响着统计学的发展。能否利用传统的统计理论和统计方法对海量的数据做出快速、准确的处理并获取相关信息？如何对传统的统计理论与方法进行改进或探索新的统计理论和方法来对大数据进行挖掘与处理以获取信息？如何在“大数据”时代背景下培养符合市场需求的统计分析师或数据分析师？如何将“大数据”处理技术融入相关统计学课程教学以促进数据处理与分析技术的发展？这些都是我们在统计学相关课程教学过程中必须思考的一个问题。
2.大数据与统计学
“大数据”随着社交网络、物联网、云计算等的兴起而产生。一般认为大数据具有规模性、多样性、实时性及价值性四个基本特征，包含分析、带宽和内容三个要素。“大数据”在数据来源、数据结构和处理方法方面对传统的统计分析方法产生了冲击。第一，在大数据背景下，数据来源不再是原来的简单抽样，而是“样本即总体”，直接将总体作为研究对象。第二，在大数据时代，研究对象也不是原来单一的结构化数据，由于数据的多样化与规模化，我们更多的是研究非结构数据，采用人工智能来进行数据挖掘和信息获取。第三，数据处理方法也不是简单的采用传统的假设检验方法进行研究，特别是对于统计学中的异常点，不再采取以往的丢弃或者平滑处理方式。
“大数据”处理技术对统计学的发展提出了巨大挑战，但我们必须认识到学科之间的发展是相互交融的，“大数据处理技术”其本质上是数据处理与分析技术，其发展对统计学学科的发展也有积极的一面，同时统计学作为一门独立的学科，有其自身独特的学科优势。首先，海量的数据有利于提高各类统计分析的精度，如减小抽样误差等。其次，较之于传统的统计学方法，现有的“大数据”分析方法难度较大、成本较高、耗时较长。而在实际的应用中，我们关心的不是数据量的多少，而是数据量所蕴含的信息。传统的统计学分析方法是以较少的数据进行精确度相对较高的统计分析，这是“大数据”分析所无法替代的。另一方面，统计学在数据收集方法、模型选择、模型假设以及模型诊断方面有很大优势。而且并不是所有的问题都具有海量的数据，并不是每一个“大数据”问题都适合用现有的“大数据处理技术”来处理。
3.对策与建议
3.1 夯实基础教学
针对以上的分析我们可以看出，大数据对统计学的发展既是机遇，又是挑战。因此我们在教学过程中要夯实统计学基础知识的教学，讲清楚统计学的基本原理与基本方法，特别是数据分析与数据处理的基本原理与方法。对于许多传统领域，如生物、医药以及质量与可靠性工程等，我们面对的多是“小数据”而不是大数据，因此基于样本的统计分析方法仍然是进行此类问题研究的最有效的科学手段。
另一方面，我们要结合大数据技术的特点，对统计学的基本知识进行拓展教育，引导学生思考怎样将已有的统计学基本原理与方法运用到大数据处理的技术研究中。如在大数据环境下怎样进行数据的收集、筛选与甄别、存储与分析等，如何分析并厘清可能的数据来源与范围，如何建立相关指标体系并对数据进行分类，如何制定或调整相应的统计参考标准，以及如何对依靠非传统数据源加工生产的统计数据进行规范的统计推断等。
随着大数据时代的来临，各行各业对具有统计背景知识人才的需求必定越来越多。因此，在统计学教学过程中，一定要结合各专业的特点，特别是“大数据”的特点，切实加强统计学的基础知识教学与拓展教学。
3.2 加强统计学专业软件教学
“大数据”环境下，对统计人才需求也发生了变化。面对海量的数据与多样化的数据，一名合格的统计人才或数据分析人才不单需要良好的统计素养与扎实的统计基础知识，更需要具有数据的存储与整理能力、计算能力以及数据分析与处理能力等。这就要求在教学过程中，加强统计软件或数学软件的教学。
针对传统的“数学证明+手工计算”或“重理论轻专业统计软件”的统计学课程教学模式，可将统计软件或数学软件融入课堂教学并安排一定的课时上机学习统计软件，以此提高学生数据处理能力，加深对统计学基本原理的理解与掌握。
在加强统计软件或数学软件，如SPSS、R、SAS以及Matlab的教学过程中，要摈弃“会软件的操作即会统计技术”的思维，要让学生真正掌握相关操作与相关算法，深入思考算法的实现与相关理论的应用。同时引导学生思考对“大数据处理”的技术要求，包括数据搜集、发掘、存储以及计算分析过程中的算法与设备要求等，引导学生针对大数据进行软件升级与开发。
3.3 突出案例教学与实践教学
大数据的产生和发展源于规模经济问题或超规模经济问题的研究。每一个大数据问题的研究都是与实际经济或社会问题紧密相联的，因此，在实际教学过程中，要突出案例教学与实践教学，由易到难，通过案例教学逐步引入大数据的概念以及大数据处理的基本技术，提高学生的分析全局观以及进行实际数据分析与处理的能力。
教学改革的目的是培养在“大数据”时代背景下，符合市场需求的专业统计人才，而合格的专业统计人才必须具备良好的统计实践能力。案例教学与统计实践活动是培养学生统计实践能力的有效途径。因此，在教学过程中，一方面，教师可融合各种与实际问题相关的案例进行分析和讲解，加深学生对相关统计理论知识的理解，激发学生的学习兴趣，培养学生解决实际问题的能力。另一方面，教师可以组织多种形式的课堂或课堂外的统计实践活动以培养学生统计实践。如，指导学生针对他们感兴趣的与经济、社会发展相关的统计实际问题展开统计研究，设计调查问卷，收集数据、整理和分析数据，撰写研究报告，实现对实际问题的分析和解决等。
4.结束语
总之，在“大数据”环境下我们既要积极面对挑战，又要紧紧抓住机遇，切实结合“大数据”的特点和“大数据处理技术”发展的需求，既加强对传统的统计学方法、统计理论的教学，又积极开展 “大数据“环境下的拓展教学，推动统计学的发展，在数据收集、数据分析以及统计制度等方面进行改革和创新。
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