统计与计量经济学就业

1. 统计学，应用统计学和计量经济学三者有什么联系和区别

在联系上：统计学是应用统计学和计量经济学的理论基础，应用统计学是统计学在所有领域中的应用，计量经济学是统计学在经济学中的应用。

1、经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。

统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等，应用的范围十分广泛，因此也要求毕业生掌握扎实的统计基础理论，为未来奠定坚实的基础。

2、应用统计学主要从应用的角度阐述统计数据或统计信息获取、处理、推断、分析和应用的一系列统计理论和统计方法。

统计学可以简单地分为两大类：一类是以抽象的数量为研究现象，研究一般的控集数据、分析数据方法的理论统计学；另一类是以各个不同领域的具体数量为研究对象的应用统计学。因此，应用统计学的研究对象是：现象总体的数量方面，即现象总体的数量特征和数量关系。

2. 数据分析员是什么职业，未来前景如何

数据分析师职位具有鲜明的时代特点和巨大的需求，在大学本科阶段统计专业积极探索培养大学生的数据分析能力，进而为社会提供合格的数据分析师人才的有效对策，具有重要的研究价值和实践意义。

一、数据分析师培养的意义

（一）数据分析师的培养符合国家战略

为适应世界经济一体化的进程，彻底改变我国“项目数据分析”专业技术人才紧缺的现状，2005 年 4 月，全国第一家数据分析事务所在陕西成立，到目前，我国相继已有北京、陕西、江苏、新疆、甘肃、山东、浙江、上海、黑龙江等 14 个省、市、自治区约 80 家项目数据分析专业机构进入中国市场经济舞台，涉及项目已从最初的分析评估业和金融业，扩展至会计师、投融资机构、政府审批和企业管理等众多领域。随着大数据时代的来临，构建大数据研究平台、整合创新资源、实施“专项计划”等成为各个省市的工作重点之一。

（二）数据分析师的就业前景光明

在被视为“数据元年”的今天，数据分析师以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，曾被Times时代杂志誉为“21世纪最热门五大新兴行业”。今天，国内数据分析行业专业人才每年以千位数非速增长着，同期各行业领域空缺岗位已达近二十万，未来中国对数据分析师的需求更是呈井喷之势。

在数据分析人才培养上，国外已经将数据分析师人才作为国家战略。据统计，目前世界 500 强企业中，有90% 以上建立了数据分析部门。大数据时代对数据分析师的巨大需求也大大刺激了高等院校的培养热情。

二、数据分析师职业素养的培养

通过对各大招聘网站数据分析师、市场调查分析师等职位招聘信息的搜集整理和深入分析，挖掘并归纳出社会用人单位对数据分析师职位的知识技能和道德素质等方面的具体要求如下：

（一）数据分析师的职业内涵

数据分析师是指在不同行业中，专门从事数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业或市场研究、评估和预测的专业人员；是以实际数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。数据分析师可以通过掌握的大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，进行科学合理的定量分析，数据分析师可以预测企业未来的收益及风险，为企业经营决策提供科学量化分析的依据。

目前数据分析师的认证主要有 2个：一是注册数据分析师（CDA），由CDA注册数据分析师协会Certified Data Analyst Institute）在顺应大数据、云计算的潮流下发起成立的职业简称；二是项目数据分析师（CPDA），由中国商业联合会数据分析专业委员会以及工信部教育考试中心共同考核认证，证书是申请成立项目数据分析事务所的必备条件之一。

（二）数据分析师的知识要求

掌握多元统计分析、应用回归分析、时间序列分析、计量经济学、经济预测研究等统计建模方法，了解本行业统计方法的新进展；掌握 SQL/oracle 等数据库的数据整理、查询、提取等方法；熟练使用相关的统计软件，准确解读软件的运行结果；了解相关行业的业务知识和数据构成。

（三）数据分析师的能力要求

对信息、数据敏感，具备较强的文字功底，能独立撰写研究报告；能熟练使用 SPSS/SAS/Eviews 等统计分析软件，具备数据分析或数据挖掘的综合能力；掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或 Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力。

（四）数据分析师的岗位职责

承担行业、企业有关信息、数据的调查、搜集、整理、分析研究和发布工作；参与专项研究、课题和调研咨询项目，撰写行业分析文章和研究报告；对大数据进行深入挖掘，建立相关模型进行预测、分析，找出相关的联系，揭示内在规律，为行业、企业决策提供依据。

三、数据分析师的培养方案

培养方案是高等教育办学思想和办学理念的集中体现，为突出数据分析的培养特色，统计专业应在深入分析数据分析职业需求的前提下，最终制定出符合数据分析师培养要求的课程体系。

（一）培养目标

为学生毕业后能够成为各行业中数据分析领域的专门人才，确定了统计专业学生在本科教育阶段的培养目标：一是具备良好的经济学、管理学和财务管理等基本素养；二是了解相关行业知识、公司业务流程；三是掌握统计学的基本理论与方法，具备熟练使用 SPSS/SAS 等统计分析软件进行数据分析或数据挖掘的综合能力；四是掌握数据库体系结构及数据架构，具备 Excel/SQL 或Access 的查询语句运用技能与知识，有良好的数据处理、建立统计模型能力；五是具备较强的文字功底，能独立撰写数据分析研究报告。

（二）课程体系设立原则

在本科教育阶段，培养数据分析师的课程设置应贯彻“三结合”的原则。

1. 多门学科相结合。数据分析工作是多个学科、多门专业在企业决策中的综合应用，要成为优秀的数据分析师，必须做到多门学科的融会贯通。需熟悉或了解数学、统计学、经济学、金融学、管理学、营销学等学科的相关知识。

2. 理论研究与实践应用相结合。高等学校一般都建有比较成熟的教学实践基地和实习基地，学生在理论学习后，可以到企事业单位或财政、金融、保险等行业进行针对性的实习实践，了解相关行业的业务知识和数据构成，运用所学知识进行数据分析，独立或合作完成数据分析研究报告。

3. 专业教育与技术资格教育相结合。通过学习，学生可获得统计学专业理学学士学位或者经济学学士学位；通过参与社会上的技术资格考试，可获得数据分析、统计师、调查分析师等专业技术资格证书。两者的结合，更有利于学生从封闭校园走向开放社会，增加技能的同时，更好地融入社会、适应社会。

（三）课程体系的基本框架

在整个教学过程中，可以将每个学期分为长、短两个小学期，短学期内设置一些与就业岗位相关的、以技能培养为目标的短期集中实践教学环节，主要是岗位实训课程。长学期课程分为4个系列：基础课程、方向课程、综合实践课程、职业拓展课程。通过整合相关知识，优化课程结构，强化实践技能，突出岗位技能实训等手段构建课程体系，以达到培养学生具有数据分析师的基本技能和素养的目的。

四、数据分析师培养过程中的策略

（一）教学内容整合策略

在课程体系和课程设置的总体构建下，按照课程模块化的思路，重新梳理课程教学内容、教学进度和深度，剔除陈旧、重复的内容，加强理论联系实际内容，增添培养综合运用能力内容，实现教学内容的整合优化。例如，《应用回归分析》与《计量经济学》的内容多有重复，可以将《应用回归分析》并入《计量经济学》；又如，《描述统计学》《数理统计》《计量经济学》和《统计预测与决策》等课程有部分重复内容，必须在对知识的审慎梳理基础上，整合相应的教学内容，重新制定教学文件。

（二）实验环节设置策略

找准专业知识方法与实际问题的结合点，并分析研究当前的热点和难点问题，充实和丰富实践教学内容，编写具有应用背景、切实达到锻炼效果的实验指导书和指导材料，以明确实验的具体环节、目的与要求。每个实验项目应包含实验性质、实验目的、实验要求、实验内容、实验步骤和结果分析等部分。所有课程的实验内容由浅入深，循序渐进，实现实践教学规范化。

（三）软件教学安排策略

为使学生充分掌握相关的统计软件，熟练使用恰当的软件从事数据的整理、分析，将统计软件的教学分为三个层次：一是单独开设 SPSS、SQL Server 数据库课程；二是课堂内开设Lingo、Eviews、SAS 等软件实验；三是短学期和综合训练开设 Latex、R 等软件课程，实现软件教学层次化。

（四）实践课程操作策略

为了强化学生的实践能力和就业竞争力，在短学期实践开设职场礼仪与沟通实、PPT 制作、统计模型、实训统计调查方法与实务、办公自动化实训等项目；各学期综合训练分别开设统计流程与分析写作、会计实践软件、统计分析案例等项目，实现综合实践职业化。

（五）拓展课程设计策略

聘任有丰富实践经验的统计师、调查分析师和企业家为兼职教授或校外导师，强化校外实践；结合第二课堂，开展与专业教学相结合的、丰富多样的课外活动；同时利用大学生统计建模大赛、大学生市场调查分析大赛、大学生数学建模竞赛等学科竞赛锻炼学生综合能力，实现职业拓展多样化。

五、数据分析师培养的保障措施

（一）整合各种教育资源，提高教学效率

没有经费的保证，数据分析师的培养只能纸上谈兵。所以，学校、二级学院应设立加大资金投入，从软硬件两方面大力支持，保证经费落到实处。利用学校现有资源 , 筹建开放实验室与实习基地，创造培养数据分析师的良好环境。

数据分析师培养必须实行产学结合，坚持开门办学，与企业联合培养的方式。创立高校与行业企业联合培养人才的新机制，改变目前高校人才培养和行业企业需求脱节的现象。通过联合办学、共建等方式利用社会资源设立实习、实验基地。

（二）建立导师制，强化教师的指导作用

为提高学生数据分析的水平，进入大二后 , 二级学院应推行本科“导师制”；到了大三 , 已经具备了一定的科研能力的本科生可以在导师的指导下参加各种与数据分析有关的专业竞赛和创新实践活动，亲身体验数据分析活动的整个过程 , 提高数据分析的基本技能与创新意识；在导师的全程参与和指导下，完成大四阶段的校内综合实训、校外毕业实习和毕业论文的撰写工作，使实践锻炼全程得到有效监控，保证教学质量。

（三）充分利用各级社团组织，

开展第二课堂的活动第二课堂是课堂教学的延伸和补充。在各级社团组织的规划和部署下，加大人力、物力的投入，将第二课堂与第一课堂进行系统性、综合性考虑与设计，实施规范化管理与组织运作，制订好一系列的活动方案，为培养数据分析师通过更多的锻炼途径和方式。

（四）改革评价机制，激发学生的学习兴趣

评价是引导师生的指挥棒，大多数学生和教师总会在现行的评价体系引导下来寻求“佳绩”。要培养出未来的数据分析师，必须增强学生的学习主动性，提高学生的实践能力。通过各种活动、各种途径加强对学生能力的培养，必须要靠科学的评价体系来衡量。为此，建立“N+2”过程考核评价体系 , 对学生能力培养、训练的全过程进行跟踪调查，通过测试、信息反馈的结果来反映教育、培训的效果和评价学生创造力的变化。

总之，项目数据分析（师）事务所在国内正迅速增长，并为政府、金融机构、企业的决策提供着日益重要的参考信息，具有良好的成长和发展空间。如何在信息海洋中找到有效的信息，如何通过有效的数据来科学决策变得尤为重要，因此数据分析师的前景必定辉煌。

3. 计量经济学 和 经济统计 是什么

计量经济学抄
是以一定的经济理袭论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
经济统计
是经济管理专业学生必备的专业基础知识，也是从事经济理论研究与实际工作的人士必不可少的分析与决策工具。
主要课程包括：数理统计、描述统计、国民经济核算、宏观经济统计分析、抽样调查原理、多源统计分析、计算机应用、政治经济学、会计学、货币银行学等。

4. 统计学和计量经济学的区别

计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计应用于经济数据，以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。

统计学所研究的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式以展现经济数据。这也是经济统计学家的工作。他们是收集国民生产总值，就业、失业、价格等数据的主要负责人。这些数据从此构成了计量经济工作的原始资料。但是，经济统计学家的工作却到此为止。他们不考虑怎样用所收集来的数据去检验经济理论。当然，如果他们考虑的话，他们就变成计量经济学家了。

5. 统计学和计量经济学的区别是什么，经济类除了这两个和会计、金融、金工还有什么主流的

计量经济学属于统计学.
是统计学的一个小分支...
希望采纳

6. 计量经济学，经济统计学，数理经济学之间有什么区别

不是一门课。计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合，是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。计量经济学与经济统计学决非一码事；不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

7. 统计学和计量经济学哪个比较好，东财的就业趋势呢

统计学和计量经济学哪个比较好
都一样

东财的就业趋势呢
看你是“四等人”的那一等

8. 计量经济学和统计学的区别

很多人都说分不清统计和计量的差别，我一下子也说不清楚。当年学概率和统计时都是为了日后学习计量，更深入的统计做什么、怎么搞我也是一头雾水。上次中秋和几个留学生朋友一起吃饭，其中一个统计学博士提到，经常有人问他一些估计量的一致性和收敛性问题，他有些不知所措。后来翻到计量经济学的教材，才发现只要是统计量，计量经济学家们都要讨论一下一致性、收敛性。他认为这就是统计和计量的差别之一。最近在翻阅Angrist的新作“Mostly Harmless Econometrics”，发现这位大牛有这样一段论述： Two things distinguish the discipline of Econometrics from our older sister field of Statistics. One is a lack of shyness about causality. Causal inference has always been the name of the game in applied econometrics...
The second thing that distinguishes us from most statisticians-and indeed most other social scientists-is an arsenal of statistical tools that grew out of early econometric research on the problem of how to estimate the parameters in a system of linear simultaneous equations. The most powerful weapon in this arsenal is the method of Instrumental Variables (IV), the subject of this chapter...
关于因果的讨论其实就是说计量经济学背后有经济理论支撑，而单纯的统计只能就数字说数字，道不出背后的故事。第二点是说线性联立方程在计量工具发展中的重要性。IV的出现是应对供给函数和需求函数的估计应运而生，SUR以及3SLS也是，但是其他的呢？貌似Angrist夸大了联立方程的重要性。实际上至今为止，绝大部分的实证研究还是单方程模型。

9. 统计学和计量经济学有什么区别

不是一门课。计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合，是以数理回经济学和数理统计学为方法答论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理科学和社会经济等领域有着非常广泛的应用。计量经济学与经济统计学决非一码事；不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

10. 统计学和计量经济学有什么区别

计量经济抄学，是对经济学的作用存在袭某种期待的结果，它把数理统计应用于经济数据，以使数量经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。它不同于经济理论和数量经济学，也不同于经济统计学。

统计学所研究的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式以展现经济数据。这也是经济统计学家的工作。他们是收集国民生产总值，就业、失业、价格等数据的主要负责人。这些数据从此构成了计量经济工作的原始资料。但是，经济统计学家的工作却到此为止。他们不考虑怎样用所收集来的数据去检验经济理论。当然，如果他们考虑的话，他们就变成计量经济学家了。