帆船全球交易數據統計是什麼

Ⅰ 統計數據來源主要由哪些 簡述普查和抽樣調查的特點

從統計數據使用者的角度來看，統計數據的來源可以分為兩類：直接來源和間接來源。
直接來源包括：
1.
調查數據：通過調查方法獲得的數據；
通常是對社會現象而言；通常取自有限總體。
2.
實驗數據：通過實驗方法得到的數據；
通常是對自然現象而言；也被廣泛運用到社會科學中，如心理學、教育學、社會學、經濟學、管理學等。
間接來源包括：
1.
系統外部的數據：統計部門和政府部門公布的有關資料，如各類統計年鑒；
2.
各類經濟信息中心、信息咨詢機構、專業調查機構等提供的數據；
3.
各類專業期刊、報紙、書籍所提供的資料；
4.
各種會議，如博覽會、展銷會、交易會及專業性、學術性研討會上交流的有關資料、從互聯網或圖書館查閱到的相關資料。
普查：統計調查的組織形式之一。對統計總體的全部單位進行調查以搜集統計資料的工作。普查資料常被用來說明現象在一定時點上的全面情況。
普查的幾個特點：
1.
需要規定統一的標准時間(資料所屬時間)
2.
通常是一次性或周期性的
3.
數據的規范化程度較高
4.
適用於關乎於國計民生的重要數據的搜集,應用范圍比較狹窄。
抽樣調查：是指從研究對象的總體中抽取一部分個體作為樣本進行調查，據此推斷有關總體的數字特徵。
抽樣調查的特點：經濟性好，實效性強，適應面廣，准確性高。

Ⅱ 貿易的力量，一艘帆船是如何養活了墮落的西班牙，又維持了腐朽的明朝呢

貿易並不僅僅是我們表面上所看到的單純的一手交貨一手交錢的買賣，實際上它是一連串的有關貨物、金錢、人力、生產方式的流動，這種流動往往牽扯深遠，甚至會影響多個國家或者民族的命運。

大帆船貿易的開啟，使得明朝有了源源不斷的白銀輸入，逐步緩解了其通貨緊縮所導致的統治壓力。同時也使得西班牙將手中廉價的白銀換來了大受市場歡迎的絲紗，使其在中轉貿易中獲取了大量利潤，穩固了其在全球各地的殖民統治。

而在當時，無論是明朝還是西班牙，都可以說是正處於江河日下的趨勢之中，這艘大帆船的來臨，用貿易這支無形的手，既養活了墮落的做著世界君主國美夢的西班牙，又維持了腐朽的做著天朝上國美夢的明朝。

Ⅲ 求：關於國際服務貿易統計口徑原理介紹

(1) 宏觀經濟統計體系
它有四類統計組成，①國民經濟核算體系，簡稱SNA;②國際收支統計，簡稱BOP，③貨幣與金融統計，簡稱MFS;④政府財政統計，簡稱GFS。
以國際收支統計 (BOP)為例。按照BOP統計的原則，國際服務貿易只是居民與非居民之間的服務性貿易，即以國境線為分水嶺，簡言之為跨境交易。該統計方法是政府或專業機構收集約有關產業和具體部門的信息，反映一國經濟在一定時期內同其他國家或地區發生經貿往來的流量和規模，通常採用國際貨幣基金組織推薦的各國國際收支手冊形式。1993年9月，國際貨幣基金組織對沿用了16年之久的國際收支手冊進行了修改，並要求其成員國根據其修改的內容，提供更為詳細的服務貿易統計數據。就服務貿易統計而言，國際收支手冊是唯一能夠較全面反映全球服務貿易狀況的權威統計。它由兩大類流量所組成，即經常性項目和資本性項目。國際服務貿易的所有內容作為經常性項目加以統計，其中與國際間的資本流動和金融資產流動有關的服務流量，被稱作 "要素服務貿易"。與經常性項目有關，而與國際資本流動和金融資產流動無直接關聯的服務流量被稱作"非要素服務貿易"。換言之，BOP統計中服務的分類是按交易類型劃分的，如非要素服務中有旅遊、運輸、通信、保險、知識產權、廣告、技術咨詢等和要素服務中有無形資產的特許權使用費、投資收益及勞動收入申的移民匯款等。
BOP統計數據由於高度累計，並且統計范圍和記錄時間上的差異，各種貨幣的換算差異、統計口徑的不同以及隱瞞漏報等原因，加上很少在原產地和消費地進行統計，不可避免地會產生收支偏差或統計不全。為此，許多國家不得不設立平衡項目加以調整。實際操作申，要素收入中並不區分與商品有關的收人和與服務有關的收入，導致商品價值中往往包含了運輸、保險、司法、金融等服務內容，如有的國家對貨物貿易的統計就包含了其申的服務成分，而在服務貿易統計中卻忽略了那些主要在商品領域開展業務的公司所提供的服務。有些國家習慣上不對某些項目的服務數據進行統計，如希臘沒有統計船運服務出口。美國現在收集的醫療、教育服務數據以前從未統計過。東歐的波蘭、匈牙利和羅馬尼亞以前甚至不存在公開的服務貿易統計數字。所有這些情況，使得BOP統計經常不準確，或被高估和低估，與實際情況存在較大差異。
(2) 外國直接投資統計
世界各國主要從以下途徑獲得有關外國直接投資的統計數據:一是海關統計，它通過記錄迸出口貨物的實際流量變化來反映外國直接投資對本國進出口規模、各類產業部門乃至整個國民經濟的影響;二是申央銀行控制的各類金融資產的流動統計，如對外資金融機構業務的統計，對各類外資企業貿易的統計，對接受各種形式金融貸款的統計等;三是政府主管部門對其管轄下的外國直接投資項目的審批統計。除此之外，某些有民間機構進行的各種統計。也包含了大量有關外國直接投資的信息，例如，分散在大量的建築合同中的數據，保險公司的數據，賓館酒店會計事務所、廣告咨詢公司的數據，都有助於對外國直接投資進行部門研究。
各國在對外國直接投資進行統計時，往往注重資金的流動，而不是投資的實際使用情況以及由投資所產生的一系列貿易活動。由於缺乏對外國直接投資存量與流動的全面跟蹤，並且僅有少數國家對外國直接投資進行實物領域與服務領域的劃分，加上各國之間的匯率波動、稅率差別、外資管理、投資業績要求以及投資者將利潤匯回等因素都會不同程度地扭曲統計數據，導致價格轉移效應，使貿易數據產生偏差。
(3) 服務業凋查
由於服務的無形性以及眾多服務產品的非通關特點，所以，服務貿易數據基本上來自政府或民間機構的定期調查和普查。調查包括對外國公司合同的調查、對服務業僱工情況的調查、對服務價值信息的調查和對服務業貿易壁壘的調查等。普查一般不間斷進行，涉及的范圍更廣一些。例如，美國從1983年起，每年對包括建築、建築設計工程和采礦服務在內的外國合同業務展開調查。美國還在1987年普查了與服務業發展密切相關的廣告、會計、法律服務以及研究與發展的四個行業。由於經費和人力有限，採用調查或普查的方法會面臨一些潛在的問題，例如有些國家在調查或普查時更多地採用抽樣方法獲得服務貿易數據，多少帶有 "猜測估計"的因素，缺乏應有的可靠性和真實性。如果在調查過程中匆忙行事，對樣本缺乏必要的評估，對調查程序缺乏嚴格監控或對調查資料缺乏嚴格審核等，就會便調查結果以偏概全，錯誤百出，不僅起不了調查的作用，反而會產生不利的誤導作用。
服務貿易統計對於服務貿易的發展具有很重要的意義。由於服務產業本身復雜多樣，定義起來比鉸困難，從而使服務貿易統計錯綜復雜。1993年9月，IMF修改了《國際收支手冊》，並要求所有成員國今後能夠根據修改的內容，提供更詳細的服務貿易報告書。在此，我們需要結合國際經濟統計的全貌，來對服務貿易的統計問題作一下探討。
通常所說的服務貿易統計是與國際收支統計聯系在一起的，即所謂跨境服務貿易統計。跨境服務貿易統計是指國際收支平衡表所記錄的，經常項目下居民與非居民之間的服務交易，即跨境的服務流動的統計，具有服務跨境消費和跨境交易的特徵。比如，美國的旅遊者在中國的旅遊消費支出，就是中國的服務出口收入。
（4） FATS統計
按照GATS的廣義的服務貿易統計原則，國際服務貿易統計既包括跨境交易 (國境支付、境外消費和自然人流動)，又包括境內交易 (指商業存在。即境內外外資企業對境內居民與非居民提供的服務交易)。因而，兩者的統計原則、范圍、分類、要求都有所不同。
廣義的服務貿易統計必須將貿易統計與投資統計緊密結合起來，因為，對某些服務貿易而言，投資不再是補充手段，而是貿易的必要條件，所以，必須在記錄投資活動的同時，對其經營活動和經營本質進行反映，這一點可以通過FAT統計來解決。
FAT統計反映了外國附屬機構在東道國發生的全部商品和服務交易情況，包括與投資母國之間的交易，與所有東道國其他居民之間的交易，以及與其他第三國之間的交易，核心是其申的非跨境商品和服務交易，對任何一國來說，直接投資都是雙向的，既有外國在本國的直接投資，也有本國在外國的直接投資。這種投資的雙向流動反映在統計上，就形成了FAT的內向統計和外向統計。就報告國而言，記錄外國附屬機構在本國的交易情況的統計，稱為內向FAT統計;記錄本國在國外投資形成的附屬機構在投資東道國的交易情況的統計，稱為外向FAT統計。當然，FAT統計在操作中會遇到一些難處，會給服務貿易統計帶來麻煩。如何進行服務貿易統計成為各國十分棘手的問題。目前，服務貿易統計仍處在逐步完善、規范的過程之中。
(5)各國國際收支賬戶
國際服務貿易的統計分類是一種操作性分類，它是根據lMF統一規定和使用的各國國際收支賬戶形式。國際服務貿易流量在各國的國際收支賬戶中佔有重要位置，根據核項目所含內容，可以對國際服務貿易做統計性分類。其分類要點是將國際收支賬戶中的服務貿易流量分成兩種類型:①同資本項目相關，即同國際間的資本流動或金融資產流動相關的國際服務貿易流量，稱作要素服務貿易 (Trade in Factor Services)流量;②只同經常項目相關，而同國際間資本流動或金融資產流動無直接關聯的國際服務貿易流量，稱為非要素服務貿易(Trade in Non-factor Services)流量。

Ⅳ USDA報告中，19/20、20/21、21/22這三個年度是什麼意思統計的數據范圍

來源：CFC農產品研究
前言
大多數WASDE（world agricultural supply and demand estimate）等月度報告在公布後就成為廢紙，因為市場足夠聰明和有效。去討論單分報告是利多還是利空沒有多大意義，真正能扭轉趨勢的月度供需報告一年就1-2份，11月報告大概率不在其中，但不妨礙我們去梳理報告調整的隱藏邏輯，並揪出影響力最大的因子。
11月份的USDA報告要點:
蛋白市場，2020-21年度美豆壓榨並沒有修正的情況下，舊季美豆粕產量和進口量作出調整。
穀物市場，美玉米需求調增受到乙醇高利潤的驅動，延緩累庫壓力。
棉花市場，印度舊季需求強勁，調降舊季期末庫存。
未來市場演進的重點觀察：
1.全球乙醇市場或持續驅動生物質原料的需求上升，過去一個月美國燃料乙醇產量已經創下過去5年的同期新高，這是全球主流能源供應問題發酵的結果。而未來巴西甘蔗即將收窄，玉米或成為將享受燃料乙醇價格上漲利好的唯一作物。
2.可再生摻混編碼價格中樞不斷抬升，美國已經計劃新增38家大豆壓榨廠，新建2.5億蒲式耳（約合680萬噸）的壓榨產能以應對未來生物柴油的消費激增，從目前的結果上看，USDA尚未修正110億磅的美豆油消費（去年預估為88.5億磅），這是未來植物油定價的重要驅動，但另一方面，全球植物油增產的預期也持續與此制衡，我們仍持油粕比強勢運行的謹慎觀點。
3.由燃料需求激增引致的需求側變動，過去體現為油粕比的強勢上行，目前切換為豆粕對玉米類穀物的相對價值持續下行。
4.棉花市場享受著全球通脹的利好，按USDA數據，上一次美棉突破100美分是2010-11年度，彼時全球棉花庫銷比為37％，中國棉花庫銷比為23％；今年全球棉花庫銷比為40％，中國棉花庫銷比為91％。2011年美棉市場見頂於3月26日當周與美國TIPS國債隱含通脹率的見頂僅相差1個月，且在此後3個月內，美棉跌幅過半。因此，判斷棉花市場的拐點非常依賴於美國通脹率的見頂預測。此外，關注國儲棉政策端的動向。
大豆：市場反應有限，但支撐依然存在
今年的USDA報告意外頻出，事實上月度供需報告出現意外這件事本身已經難以讓人感到意外。
月度報告調整的第一項是單產，在今年美豆種植提前和降水基本豐沛的背景下，報告前市場平均預期單產將上調至51.9蒲，預期范圍為51.5~52.5蒲。USDA報告給出的51.2蒲顯然與市場形成了相反的趨勢，雖然作為第三方難以確定本次調整後的單產是否又要像8月報告一樣觸底反彈，但即便反彈發生，按照規律也將產生在1月報告中，屆時市場已經對美豆產量反應達到最低。
來源：USDA，中信建投期貨整理
月度報告對於平衡表的第二個重要調整是本年度出口。在9月美灣港口堵塞及後續南美出口搶占的情況下，出口需求的下調並不意外，意外之處在於調整幅度。截至10月28日，美豆累計出口4億蒲，去年同期出口6.09億蒲，即九十兩月出口已經較去年同期減少了2.09億蒲，而11月報告中全年的出口才較去年減少2.15億蒲。在今年南美豐產也舊季庫存較高的情況下，美豆保持後續月份同比出口不減少顯然不現實，因此0.4億蒲的微調無疑是刻舟求劍，繼續下調1-2億蒲也並未不現實。
來源：USDA，中信建投期貨整理
報告出台後，市場對其反應亦不激烈——報告出台後美豆僅上漲20美分，豆粕更是僅高開40點便出現回落，這正是因為市場焦點已經從供給轉向需求，因此盤面對於USDA供應端的調整反應平平。但不及預期的調整已然發生，在庫存增長有限的情況下，報告對後續美豆價格將構成一定支撐作用，美豆大江東去的步伐將迎來進一步後延。
油脂：靴子落地，情緒回暖
USDA超預期下調新季美豆單產至51.2蒲/英畝，雖然出口也調降了0.4億蒲，但21/22年度美豆結轉庫存僅增至3.4億蒲，不及市場平均預期的3.62億蒲。USDA利空不及預期的報告，疊加玉米、小麥等穀物市場的外溢作用，引發短期美豆的修復性反彈，但可能進一步累庫的預期下難改中長期頹勢。
MPOB報告顯示，馬棕10月產量172 萬噸，環比增1.30％；出口142萬噸，環比降12.03％；月末庫存183萬噸，環比增4.42％。數據基本符合根據 MPOA 產量預估調整後的預期，報告整體呈中性。
USDA及MPOB月報未帶來超出預期的沖擊，市場情緒隨靴子落地出現回暖，市場將關注點轉向馬棕11月階段性產量及出口表現。船運調查機構預計馬棕11月1-10日出口較上月同期增8.03％-8.71％，整體保持較好態勢，令市場情緒進一步好轉，空頭回補及原油大漲共同提振昨日油脂盤面強勢反彈。
然而，美國通脹數據提振升息預期，美元指數上升至2020年7月以來高位，令大宗商品宏觀風險增加。偏緊供應與宏觀風險交錯，或令植物油單邊走勢糾結反復。短期繼續觀察油脂盤面反彈持續性，觀望為主。
玉米：供需雙增下的緊平衡，下游需求成關鍵
來源：USDA，中信建投期貨整理
11月美國玉米平衡表公布，其中美國玉米平衡表單產較上月稍微調增0.1蒲/英畝，至177蒲/英畝，符合市場預期。這個數量也與此前8月市場機構對於美國主產州的田野調查結果相一致。從這幾個月的調整來看，USDA也逐漸將本年度豐產的事實釋放，盤面也已經消化了這種豐產預期。
不過平衡表缺相對於上月偏緊，這種緊張主要是由於本國消費的拉動。由於近來油價逐漸上升，我們看到燃料乙醇的加工量逐步上行，於此同時也能看到本年度一直處於低位的乙醇庫存出現累庫情況。這也使得對玉米的需求從10月的52億蒲，增加至52.5億蒲。
本次整體出口需求並未進一步調整，這也給了各進口國一個思考和選擇：在當前小麥價格上行的情況下，玉米價格也被同步提振，而隨著後期小麥平衡表進一步收緊（詳見CFC農產品研究文章：穀物多米諾：從小麥開始），玉米的進口價格是否已經來到了一個底部，而內需的增加將進一步減少趨於緊張的期末庫存。
棉花：舊季需求調增，消費預估放大
USDA的11月報告：針對過去19/20年度和20/21年度，分別上調全球消費量4.4萬噸和20.8萬噸，導致20/21年度期末庫存較上月下調22.1萬噸在20/21年度期末庫存下調的基礎上，針對本年度21/22年度，上調全球產量32.9萬噸至2651.7萬噸，其中巴西上調了15.2萬噸，澳大利亞上調13.1萬噸，美國上調了4.2萬噸，巴基斯坦上調了4.4萬噸。上調全球消費15.2萬噸至2702萬噸，21/22年度全球期末庫存下調4.4萬噸至1892.7萬噸。
此前我們研究過全球棉花消費發展趨勢，明確指出2700萬噸可能是年度消費天花板，原因如下：在剔除存在宏觀因素擾動年份，以及21世紀初中國服裝消費增速爆發的年份之後，按USDA口徑，平均每年消費量在2529.22萬噸，平均每年同比增速在1.83％。結合對歐盟、中國和美國服裝市場追蹤，疫情後服裝消費增速正在見頂。對照11月報告對20/21年度預估2632萬噸消費量，按1.83％速度增長僅達到2680萬噸，在全球范圍內沒有新增龐大的消費市場的背景下，USDA對全球本年度年度消費量存在高估可能。
當前內外棉花市場產業內部驅動接近結束，核心矛盾在於國儲棉政策端的動向：拋儲數量和質量的節奏以及補庫強需求後對外棉的采購。隨著中儲棉宣布將擴大輪出量，其中包含新疆棉、進口棉等中高質量棉花，但中高質量棉花投放數量能否到位值得關注。未來市場存在兩種情況：1、中高質量棉花大量投放。滿足了市場需求，軋花廠若挺價松動，新花價格可能出現明顯回落，但未來中高質量棉花儲備庫存下降，又不得不收儲外棉以維護庫存，外盤在采購支撐下，可能帶動內盤上漲。2、近兩日投放中，中高質量棉花量少，受到紡企明顯追捧，價格逼近新棉市場價。若未來在中高質量棉花數量無法滿足現貨市場需求的情況下，期現存在修復基差的動力

Ⅳ 統計數據來源主要由哪些 簡述普查和抽樣調查的特點

普查的特點：普查結果准確，精確度高，但普查工作量大，具有破壞性，費人力、物力和時間較多。

抽樣調查的特點：精確度、難度相對不大，實驗無破壞性，調查結果比較近似。

普查：專門組織的、以獲取一定時點或時期內現象總量資料為目的的一次性全面調查。

隨機抽樣調查：基於隨機性原則，從調查現象總體中抽取部分樣本，以樣本調查結果推斷總體情況的調查方法。

非隨機抽樣調查：指抽樣時不是遵循隨機原則，而是按照研究人員的主觀經驗或其它條件來抽取樣本的一種抽樣方法。

(5)帆船全球交易數據統計是什麼擴展閱讀：

抽樣調查數據之所以能用來代表和推算總體，主要是因為抽樣調查本身具有其它非全面調查所不具備的特點，主要是：

(1)調查樣本是按隨機的原則抽取的，在總體中每一個單位被抽取的機會是均等的，因此，能夠保證被抽中的單位在總體中的均勻分布，不致出現傾向性誤差，代表性強。

(2)是以抽取的全部樣本單位作為一個「代表團」，用整個「代表團」來代表總體。而不是用隨意挑選的個別單位代表總體。

(3)所抽選的調查樣本數量，是根據調查誤差的要求，經過科學的計算確定的，在調查樣本的數量上有可靠的保證。

(4)抽樣調查的誤差，是在調查前就可以根據調查樣本數量和總體中各單位之間的差異程度進行計算，並控制在允許范圍以內，調查結果的准確程度較高。

Ⅵ 數據分析，到底是分析什麼數據

對數據分析而言，其實有很多數據源可以使用。按常規分類來說，可以分為三類：外部數據、內部企業資產數據以及調研數據。

三、調研數據

通過調查問卷方式進行搜集數據，通常按照某個業務主題展開。

Ⅶ 數據交易所是什麼

數據交易所形成了一個數商的體系，這個體系裡有數據交易主體、數據合規咨詢、質量評估、資產評估、交付等多領域，只有把體系建起來，合規的陽光的交易跑起來， 大家才會來。它還提供了一整套的數據交易制度，就是針對上文里說的，在這里，可以進行確權，進行數據價格發現與定價，有明確的監管和規則，給數商入場，給交易方建立互信。它還搭了一個全數字化的數據交易系統，保障數據交易全時掛牌、全域交易、全程可溯。它能提供數據產品登記憑證，通過登記憑證和交易憑證的發放，實現一數一碼，可登記、可統計、可普查。

(7)帆船全球交易數據統計是什麼擴展閱讀：

貴陽大數據交易所總部坐落於全國生態文明城市、貴州省省會貴陽，四中心分別布局在北京、上海、深圳和成都。貴陽大數據交易所注冊資本金為5000萬元，主要股東包括貴州陽光產權交易所、九次方大數據公司、北京亞信數據有限公司、鄭州市迅捷貿易有限公司和貴陽移動金融發展有限公司。貴陽大數據交易所全程參與了貴陽大數據產業頂層設計、產業規劃和產業推動，當前正在參與工信部《大數據產業「十三五」發展規劃》，大數據交易標准、大數據技術標准、大數據安全標准等國家大數據戰略頂層設計，同時在全國布局三十個交易中心。

截至2018年3月，貴陽大數據交易所會員數量突破2000家，接入225家優質數據源，交易額累計突破1.2億元，交易框架協議近3億元，可交易數據產品近4000個。

各個交易所（中心）服務大的方向應該包括了大數據交易，大數據增值服務，大數據金融，大數據會展服務。但實際上我國大數據交易目前尚處於初級階段，交易主要以原始數據真正的「粗加工」為主，數據變現能力較弱，成交量不高，對經濟的帶動效應尚未顯現，而且法律法規缺乏，還未建立成熟的交易機制。企業和個人都很難真正的參與的大數據交易中去，更別談收益了。

Ⅷ 什麼是海關數據

海關數據，這個詞想必很多外貿人都聽過。
在國際貿易中，了解雙方的貿易信息很重要。對於外貿行業來說，進出口數據是最有價值的數據之一，它可以讓企業從多個方面了解自己的市場情況。因此，在大數據時代，使用海關數據逐漸成為外貿企業提高競爭力的方法。然而，不少外貿人會對海關數據的作用產生懷疑，它到底對外貿有沒有作用，使用它開發客戶的最佳方式是什麼？
今天我們就通過Lily老師的海關數據課程跟大家聊聊海關數據的作用和使用方式。

海關數據可以讓外貿企業快速掌握市場上的同類產品的價格行情，了解目標客戶之前的交易情況和明細。因此，Lily老師也給出了一些TIPS來教我們如何通過海關數據了解報價和制定報價，點擊文末圖片查看課程獲取知識哦~最後，在了解了海關數據的相關情況與使用方法，使用海關數據的群體也很重要！

海關數據的國外使用群體

國外製造商：尋找產品的替代來源，尋找新市場；

運輸和物流供應商：項目需求計劃服務重點營銷和銷售；

金融和行業分析師：監控大宗商品的交易量，調查庫存增加或減少，評估全球市場中的參與者；

進口商/批發商：跟進產品。

Ⅸ 什麼是統計學怎樣理解統計學與統計數據的關系 什麼

1、統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

2、通俗點講，統計學就是利用統計數據，對其進行描述、分析、總結或利用統計數據對未來進行預測、推斷得出新的統計數據。分別是描述統計學和推斷統計學，統計數據就是統計學里的一個概念。

(9)帆船全球交易數據統計是什麼擴展閱讀：

統計在現代化管理和社會生活中的地位日益重要。隨著社會、經濟和科學技術的發展，統計在現代化國家管理和企業管理中的地位，在社會生活中的地位，越來越重要了。人們的日常生活和一切社會生活都離不開統計。

英國統計學家哈斯利特說：統計方法的應用是這樣普遍，在生活和習慣中，統計的影響是這樣巨大，以致統計的重要性無論怎樣強調也不過分。甚至有的科學家還把我們的時代叫做「統計時代」。20世紀統計科學的發展及其未來，已經被賦予了劃時代的意義。

Ⅹ appsFLyer 怎麼做數據統計，基礎步驟是什麼

【appsFLyer 做數據統計基礎步驟】

1、點擊進入Cohort Report以後，第一步，需要先確認如何過濾（filter）數據。因為, 有的時候也許只對部分用戶行為感興趣。 使用AppsFlyer的群組分析，可以從渠道（media source)，活動（campaign），地區（Geo），和子渠道（AF Site）這四個角度對數據進行過濾。

2、第二步，確認如何分組。根據是想對比不同渠道帶來的新增用戶的行為差別，還是想看不同區域用戶呈現的不同行為模式進行設置，這些可以通過設置圖中的「Group By」實現。

【appsFLyer】AppsFlyer成立於2011年，是全球領先的移動APP廣告效果監測分析平台，提供APP應用的廣告跟蹤、評估等技術服務。AppsFlyer總部位於以色列，在全球各地包括美國舊金山、紐約和泰國、中國、韓國、日本、印度等亞太地區均設有辦事處。AppsFlyer是Facebook和Twitter官方認證的移動評估合作夥伴，在中國的客戶包括智明星通、IGG、網路、中國手游、攜程、樂逗游戲、昆侖樂享和奇虎等。2015年1月，AppsFlyer宣布，獲得2000萬美元B輪融資。此輪領投方為富達歐洲風險投資基金，截至此次融資，AppsFlyer累計融資金額已經達到2800萬美元。