中級經濟師基礎知識曲線彙總?終于把金融部分啃完了，寶寶心裡苦，但寶寶不說~嗚嗚，下面我們就來聊聊關于中級經濟師基礎知識曲線彙總?接下來我們就一起去了解一下吧!

中級經濟師基礎知識曲線彙總

終于把金融部分啃完了，寶寶心裡苦，但寶寶不說~嗚嗚！

大步邁向《統計》方向了，統計來了，會計還會遠嗎？

小夥伴們，一起加油！！！

1、統計學：

①描述統計：研究數據收集、整理和描述的統計學方法

内容包括：如何取得所需要的數據；如何用圖片或數學方法對數據進行整理和展示；如何描述數據的一般性特征。

②推斷統計：研究如何利用樣本數據來推斷總體特征的統計學方法，其内容包括參數估計和假設檢驗兩大類。

參數統計：利用樣本信息推斷總體特征

假設檢驗：利用樣本信息判斷對總體的假設是否成立

2、變量

①定量變量/數量變量：變量的取值是數量，如：企業銷售額、注冊員工數量等

②定性變量：

——分類變量：變量的取值表現為類别，如：企業所屬行業

——順序變量：變量的取值表現為類别且具有一定順序，如：員工受教育水平

3、數據

①數值型數據：對定量變量的觀測結果，其取值表現為具體的表示大小或多少數值。對不同類型的數據，可采用不同的統計方法來處理和分析（數值型數據可以進行數學運算，比如計算均值和方差等統計量）

②分類數據：分類變量的觀測結果，表現為分類，一般用文字來表述，也可用數值代碼表示。（對分類數據可以計算出各類别的頻率，但對其加減乘除等數學運算沒有任何意義），比如：用1表示“男性”，用2表示“女性”

③順序數據：對順序變量的觀測結果，也表現為類别，一般用文字表述，也可以用數值代碼表示。如：用1表示“碩士及以上”，用2表示“本科”，用3表述“大專及以下”

4、數據的來源

按收集方法分類：

①觀測數據：通過直接調查或測量而收集到的數據，成為觀測數據。觀測數據是在沒有對事物施加任何人為控制因素的條件下得到的，幾乎所有與社會經濟現象有關的統計數據都是觀測數據。如：GDP、CPI、房價等。

②實驗數據：通過在實驗中控制實驗對象以及其所處的實驗環境收集到的數據，自然科學領域的數據大多是實驗數據。如：一種新産品使用壽命的數據，一種新藥療效的數據。

按使用者角度分類：

①直接數據/一手數據：直接的調查和科學實驗，對使用者來說，這是數據的直接來源。對社會經濟領域，統計調查是獲得數據的主要方法，也是獲得一手數據的重要方式。數據來源一是調查或觀察，二是實驗。

②間接數據/二手數據：别人的調查或實驗的數據，對使用者來說，這是數據的間接來源。

5、統計調查的方式：

①統計報表：統計報表是按照國家有關法規的規定，自上而下地統一布置、自下而上地逐級提供基本統計數據的一種調查方式。

②普查的特點：

——普查通常是一次性的或周期性的，經濟普查每10年進行兩次，分别在每逢年份的末尾數字為3和8的年份實施。人口普查逢“0”的年份進行，農業普查逢“6”的年份進行，均為每10年進行一次。

——普查一般需要規定統一的标準調查時間

——普查的數據一般比較準确，規範化程度也較高

——普查的使用範圍比較窄，隻能調查一些最基本及特定的現象

③抽樣調查：經濟學、時效性強、适應面廣、準确性高

④重點調查：是一種非全面調查，它是在所要調查的總體中選擇一部分重點單位進行的調查（調查的标志值在總體中占絕大比重）

⑤典型調查：是一種非全面調查，它是根據調查的目的與要求，在對被調查對象進行全面分析的基礎上，有意識的選擇若幹具有典型意義的或有代表性的單位進行的調查。

6、大數據與數據挖掘

大數據的“4V”特性：

①數據量大

②數據多樣性：包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置等各種結構化、半結構化、非結構化的數據。

③價值密度低：大數據價值密度的高低與數據總量的大小成反比

④數據的産生和處理速度快：大數據的處理要符合“1秒定律”

數據挖掘的定義：

①數據源必須是真實的、大量的、有噪音的；

②發現的是用戶感興趣的知識；

③發現的知識是可接收、可理解、可運用的；

④并不要求發現放之四海皆準的知識，僅支持特定的發現問題。

數據挖掘的分類：

①指導學習或監督學習：對目标要求的概念進行學習和建模，通過探索數據和建立模型來實現從觀察變量到目标要求的有效解釋。

②無指導學習或非監督學習：沒有明确的标識變量來表達目标概念，主要任務是探索數據之間的内在聯系和結構。

數據挖掘的常用算法：

①分類（監督學習）就是确定目标對象屬于哪個預定的類别，以實現對未來潛在的預測需求，例如：查找垃圾郵件。

②聚類分析（無監督學習）就是把一組數據按照差異化和相似性分為幾個類别，使得同類的數據相似性盡量大，不同類的數據相似性盡可能小，跨類的數據關聯性盡可能低。

③關聯分析：對數據集中反複出現的相關關系和關聯性進行挖掘提取，從而可以根據一個數據項的出現預測其他數據項的出現。一個典型的例子就是購物籃分析。

④趨勢與演化分析：包括數據變化趨勢、序列模式分析、周期性分析以及相似程度分析等内容，統計學的回歸分析方法經常用于這類問題的分析。

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各位小友們，以上為今日《中級經濟師》的學習筆記，與大家一起分享，能幫到大家的話，請關注收藏哦！

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