数据统计分析

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇数据统计分析范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

数据统计分析范文第1篇

如果说网络流量的高低决定了网站的当前价值，那么网络流量统计分析的准确度则可能决定网站的未来潜力。因为通过对某网站的网络流量进行统计和分析可以得到非常丰富的信息，比如，网站的访问者来自哪里、他们遵循什么样的访问路线、哪个网页最受欢迎等，这些对于一个网站的设计和优化都是非常重要的，当然，其前提是统计和分析是准确和科学的。

由于网络流量统计分析事关网站的生存和发展大计，所以，网站管理者对于网络流量分析越来越重视。有需求就会有市场，随着互联网的繁荣，一个围绕网络流量统计分析的市场就此形成，并逐步形成了一个产业，这些公司不仅提供流量统计以及相应的分析报告，还能提供更为专业和全面的数据分析，比如为特点网站提供网站优化的咨询服务、提供网站内广告效果分析服务等。

“互联网流量统计分析是一种新兴的业务，尽管已经存在一段时间了，但是直到最近一两年才逐渐为人们所熟知。从事这项服务的公司大多数也是新兴的公司。” 联网时代（北京）科技有限公司（以下简称CNZZ）执行总裁张志强告诉记者。这些公司中比较活跃的有来自中国的CNZZ、好耶，和来自国外的WebTrend等。

据张志强介绍，这项业务的需求首先来自于中小网站。因为网站需要了解来访者是来自友情链接还是搜索引擎、来访者点击哪个网页最多、能停留多长时间等，这些对于优化网站的布置、是否投放广告以及如何投放广告都非常重要。然而中小网站通常不具有开发此类功能的能力，所以会使用这种流量统计服务。 另外，也有一些大公司出于成本上的考虑愿意把这些工作交给更专业的公司。

由独立的第三方提供流量统计服务，还有一个好处是可以比较公正地网站的流量信息，帮助广告客户决定广告的投放。在有“眼球”经济之称的互联网上，流量可能决定一个网站的生死，独立第三方的数据可以为广告主提供一个相对客观的评判标准。

实际上，网络流量统计不仅可以用来指导网站的设计和规划，它还可以提供更为丰富的其他信息。比如，从CNZZ提供的一个网络流量统计分析结果，就可以感受到眼下这场金融风暴的威力: 汽车类奢侈品网站的点击率呈明显下降，而电子商务和游戏网站的点击率上升势头明显，C2C网上购物类网站的访问量上升最为显著。

采访中张志强坦言，尽管在流量统计分析市场，已经有Google以31亿美元现金收购DoubleClick，和国内的网络广告提供商好耶被分众传媒以7000万美元现金和价值1.55亿美元的分众传媒普通股的代价收购等成功案例，但作为一个新兴市场，大多数公司的业务模式还处于探索过程中。

数据统计分析范文第2篇

从图2-1全国商标专用权质押贷款分布可以看出，2009年—2013年五年中，排名前五位的分别是安徽省、北京市、广东省、福建省、江苏省；并列第六位的有浙江省、山东省、四川省、辽宁省，比例为4%；其他22个省市仅占23%的比例，从0.1%到2%不等。需要特别指出的是，排在第一位的安徽省占32%，领先排名第二的北京市（9%）23个百分点，呈独领之势。分开看2011年、2012年和2013年商标专用权质押贷款全国分布情况，安徽、北京、广东、福建、江苏一直稳居前五位，占全国比例超过60%；其中安徽省始终是一枝独秀，2012年所占比例高达38%，三年平均为34%。单独看安徽省近三年的发展情况，2010年和2011年实现了跨越式增长，同比增长率分别为217%和103%；2012年和2013年增长趋于平稳，同比增幅为28%和22%。究其原因，安徽省为规范商标专用权质押贷款管理，支持具有品牌优势的企业拓宽融资渠道，于2009年3月1日出台《安徽省著名商标认定和保护条例》；7月，安徽省工商局联合省政府金融办。人民银行合肥中心支行、省银监局制定了《安徽省商标专用权质押贷款工作指导意见》，并经省政府同意正式出台；8月，安徽省工商局又了《商标专用权质押贷款工作实施意见》。安徽省工商局确定了“一个推动，三个突破”的工作思路，即“积极寻求地方党委、政府的推动，在地方银行中突破，在驰（著）名商标企业中突破，在地方重点规划和发展的行业和产业中突破”，针对企业不了解、银行顾虑多等难题推行“核验服务、资信服务、基础服务、上门服务、全程服务”五项服务举措，为企业提供便捷、高效、优质的服务，同时推行“贷前、贷中、贷后”全程监管机制，确保贷款质量，降低金融风险。此外，为搭建起企业与银行之间的这座“金桥”，实现银企合作双赢，安徽省工商部门一是当好“宣传员”，召开专题培训会，在各工商服务窗口设立质权登记咨询台，加大宣传引导力度；二是当好“指导员”，针对驰、著名商标企业实际情况，提供有针对性的政策讲解和行政指导；三是当好“联络员”，加强与银行的沟通协调，鼓励企业提高商标品牌价值，建立银企对接平台。作为首批试点，安徽省桐城市于2009年9月率先启动，安徽省工商局、安庆市工商局和桐城市人民政府联合在桐城主办了商标专用权质押贷款银企对接会；随后滁州、亳州、蚌埠、马鞍山、池州、安庆、蚌埠市、巢湖市等先后制定出台《关于做好商标专用权质押贷款工作的通知》、《关于加快推进商标专用权贷款工作的意见》、《关于加快实施商标战略促进经济发展的意见》等专门文件，提出目标任务、具体要求，并将商标专用权质押贷款工作纳入市政府对金融机构的考核体系。安徽省在商标专用权质押贷款中取得显著成绩，走在了全国的前列，其中好的做法值得其他省市借鉴、学习和发扬。

二、商标专用权质押质权人单位性质统计分析

从图3-1所示的商标专用权质押质权人单位性质比例图可以明显看到，接近一半的贷款来自于地方中小型银行业金融机构，地方一般担保、贷款公司所占比例为24%；而被寄予厚望的国有商业银行反而落后，仅占21%；其他9%出质人包括自然人、一般法人等。国有商业银行对商标专用权作为质押标的始终心存疑虑，对此类新型业务不够积极的原因主要有两方面：一是市级国有银行一般没有商标专用权质押贷款的审批权，需要报送省级银行，而省行没有统一的操作细则和指导意见，且省行缺乏有评估资质的部门和专业人员，商标价值评估缺乏统一准则和技术规范标准，价值确定难度较大；二是商标价值与企业经营状况密切相关，价值波动较大，银行在贷后管理过程中，对质押标的的价值变化很难把握和控制。地方中小型银行业金融机构成为商标专用权质押贷款的主力军有其必然性。从安徽省商标专用权质押融资取得显著成绩的案例可以看出，我国商标专用权质押贷款处于政府政策导向型的新型业务阶段，市场还不成熟，没有统一的规范和标准；地方政府牵线搭桥的“媒婆”作用显得尤为突出，甚至是决定性的；而这些地方中小型银行业金融机构正是扎根于地方、发展在地方，与地方政府有千丝万缕的联系，而且更贴近当地企业，对企业有较深入的了解。此外，由于质押贷款成功的企业一般都是当地龙头企业、著名商标或是属于政府重点扶持行业，商标品牌知名度高、美誉度高，再加上政府的“担保”作用，更是双重保险，有的地方政府甚至还会出台贴息、补偿等优惠措施。所以在政府的推动下，此类金融机构一般会积极的响应，质押贷款成功案例多也就成为必然。

三、各类质押商标所占比例统计分析

从质押商标分类情况来看，出质人质押的商标为驰名商标的仅占贷款件数的3%，省著名商标占贷款件数的54%，市知名商标占贷款件数的30%，普通注册商标占贷款件数的13%。省著名和市知名商标占贷款总件数的比例竟高达84%，这可以从资金供、需方两方面进行解读：一是从质权人（供方）角度，地方中小型银行业金融机构是商标专用权质押贷款的主流军，而地方政府牵线搭桥地方中小型银行业金融机构与地方企业（政府会优先选择成长型优质的省著名、市知名商标企业，而这类企业一般还没有发展到中国驰名商标企业的标准），加上政策性扶持，造就了拥有该类商标企业的商标专用权质押融资的高成功率。二是考虑到省著名、市知名商标企业，特别是科技型公司，一般都处于公司发展初期，在不断消耗完前期的创业成本后，公司进入高速发展期必然会产生融资的刚性需求，加之拥有的优质商标资源优势，在没有大额固定资产可以抵押贷款的困境下，商标专用权质押贷款自然成为首选。

四、商标专用权质押企业所属产业统计分析

数据统计分析范文第3篇

关键词：数据统计分析法；市场调查；对比探析

在市场经济体制发展下，对市场的调查主要是通过数据统计分析来完成的，随着市场调查范围的扩大，书记统计分析法的应用也越来越广泛。已经受到社会各界的重视与关注。因此，需要保证统计分析工作的科学、合理，确保数据信息的可靠与准确，这样才能达到市场调查的目的。发挥数据统计的实质作用。

一、数据统计分析的概述

1.数据统计分析的含义

数据统计分析是市场调查过程中常常使用的一种方法。是指在具体的统计工作中，通过数据资料及其相关资料反映一些国民经济及社会现象。或者通过对某一特定区域某一具体指标进行统计，通过数据分析，反映该区域的经济发展状况。数据统计分析，能够较清晰的反映所调查区域或者指标的发展情况，能够根据这种反映出来的实际情况作出相应的决策以及对策。对经济发展、社会发展具有重要作用。

2.数据分析统计法的特点

其一，具有系统性。市场调查工作内容复杂，需要各个环节紧密配合，是一种系统性工作，不只是对单一项目的调查分析，要有完善的实施计划，科学合理地进行统计。其二，具有科学性。在实际调查中，要讲求统计方法，保证数据的真实性，可靠性和严谨性，科学收集、整理、分析数据信息。避免出现错误，导致统计分析结果出现偏差。其三，有针对性。在市场调查中，有根据不同的调查项目，采用不同的统计方法，根据实际情况，进行有效的数据分析统计，不能一概而论，有针对性地有区别地进行统计分析。其四，具有实用性。数据统计分析主要的目的是为人们决策提供有价值的参考，通过对数据的科学分析，做出合理的决策，来解决市场经济中的发展问题，从而促进经济的更好更快发展。因此，数据统计分析具有现实的实用性。其五，具有发展性。由于社会是不断发展的，市场经济也是不断发展的，因此，数据统计分析要适应时展的需要，不断改革不断创新，发挥更大的作用，因此具有一定的发展性。

二、数据统计分析法的主要类别

数据统计分析法在市场调查实际应用中具有不同的类别，一般主要有两种：

1.数量关系分析方法

这种统计方法主要是以统计学到理论知识为基础，对社会市场各方面的情况进行调查，以数据的形式展现出来，能够有效反映各个事物之间的联系。

数量关系方分析法有很多种，常用的主要有对比分析法、结构分析法和相关分析法。

2.逻辑思维方法

逻辑思维是人们常常用到的一种思维方式，可以有效地对事物形成一个具有逻辑性的认识。同时也包括对事物一定的判断及辨别能力。数据统计分析工作要求以发展的眼光看问题，从事物的变化、发展中观察问题，通过事物之间的相互联系分析问题，所以在这个过程中，逻辑思维方法对数据统计分析起到了积极的促进作用。在实际调查活动中，两种方法要紧密结合，根据不同的情况，共同使用，这样对数据的分析才更加精准，起到的实际作用才越大。

三、数据统计分析具体方法

1.描述统计分析

描述统计是指运用制表和分类，图形以及概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏离等。这种统计方法在市场调查中常常用到，通过对数据的收集、整理以及分析处理，对所调查对象做一个整体性的描述。其中常用的方法有均值法、最小邻居法、剔除法等。数据分析清晰明了，能够更加直观地反映某一具体调查内容，有利于正确决策的制定。

2.推论统计分析

在市场调查中，通过收集数据，并且对数据进行科学分析，在此基础上，还要对整体数据分析情况进行合理的推断，从而得出某一实质性的结论。这就是推论统计分析。这种分析方法要求人们对数之间联系进行更进一步的分析，在实际调查中，影响数据调查对象发展的因素很多，需要经过实际分析，分辨出哪些因素是事物发展的主导因素，抓住主要方面进行分析。因此对调查对象的研究更加深刻，更加详细，能够从整体上把握调查对象。从而更有利于解决实际问题。

3.时间序列统计分析

这是一种动态的数据统计分析方法，通过研究随机数据序列的规律，进行实际分析，从而解决实际问题。时间序列统计分析一般有四种要素组成。即：季节变动，循环波动，趋势以及不规则波动。通过对这四种要素的掌握，利用指数平滑法和移动平均滤波法进行科学的统计分析，得出准确的结论，满足人们的实际需要。

4.多元化统计分析法

这是一种综合性的统计分析法。分析对象与指标可以是多个，在市场调查研究中，各个调查部分之间存在着某种显著地差异性，多元化统计分析可以根据不同的部分特征进行综合、全面的分析，并且具有系统性和科学性。在调查实际活动中，要根据市场调查的不同事物，不同指标，不同特性科学选择不同的统计分析方式，确定调查样本的范围的大小，设计类型，以及相关联的不同因素。最后确定统计分析的类型，做好统计计算工作。多元化统计方法要根据调查的实际情况，已统计理论知识为基础，灵活运用。达到最终的调查目的，为经济发展所做的决策提供可靠依据。

结论

综上所述，社会主义市场经济的发展，社会的不断进步，离不开对市场的调查研究。而在市场调查中，运用正确的数据统计分析法具有重要意义。统计工作的要求就是要保证数据的真实、可靠、准确。只有这样才能够获得科学的数据分析结果，才有利于正确决策的制定。

参考文献：

[1]吴春琪.数据统计分析法在市场调查中的对比研究[J].经营管理者，2016，15：226.

数据统计分析范文第4篇

相关热搜：统计学  统计学原理

一、引言

1998年7月，国务院正式宣布停止国有企事业单位、政府部门工作人员的福利性住房分配，自此我国房地产业开始了市场化时期。1998-2009年间，我国城镇房地产投资额从3614.2亿元增长到36241.8亿元。相关研究表明，房地产业发展可以带动60余个相关行业发展，促进国民经济的增长。1991-2009年期间，我国房地产业增加值年均增长幅度为19.9%，房地产业增加值占GDP的年平均比重为4.2%，①2010年房地产业增加值占第三产业增加值比重为12.9%，占GDP比重提高至5.6%。

我国实行住房制度改革以来，住宅消费逐渐成为消费热点，2009年我国城市化率已达到45.7%，城市人口为6.66亿(2010年人口普查数据)，加上改善居住条件的需求，我国房地产市场容量巨大。与之相应，房价也一路走高，1998-2003年间房价年均涨幅3.6%，2001-2010年间房价年均涨幅9.32%，②房价上涨速度远高于城乡居民收入增长速度。

房地产业是资金密集型产业，随着国家宏观调控愈发严格，楼市低迷，公众持币待购，多数房地产企业资金链条极度紧张，加上市场竞争不断加剧，横向并购已成为房地产企业突破融资困境、拓展市场份额、谋求生存的重要途径。目前，我国房地产企业横向并购主要以股权收购和项目收购为主，在这种并购趋势下，我国房地产行业集中度将如何变化？我国房地产业如何实现良性发展？本文将对这些问题进行分析探讨。

二、相关文献回顾

国外文献对并购是否会提高市场份额持有不同观点。Stillman(1983)的研究结果部分支持了横向并购的一个动机就是获得市场势力。Lubatkin(1983)认为横向并购不但可以增加市场份额，还能够节约营销和生产成本。Andrade&Stafferd(1999)认为横向并购可以提高产业集中度，解决产能过剩问题，促使企业退出。

国内学者对我国房地产业研究主要集中于行业集中度分析和房地产业如何发展。周刚(2001)认为中国房地产业过低的集中度和进入壁垒是房地产企业间过度竞争和整个产业业绩下滑的主要原因。潘爱民、王洪卫(2008)对我国房地产市场非有效性进行检验，得出我国房地产市场仍然是一个非有效的市场，房地产价格对信息的反映程度很低，且房地产市场存在超额利润。刘树枫(2009)认为我国房地产业集中度低的主要原因是房地产市场规模扩大过快、房地产企业进入数量多、规模障碍系数低。张魏等(2009)对影响我国房地产市场集中度因素进行了实证分析，指出市场集中度与行业进入壁垒正相关，与生产能力扩张负相关，我国房地产市场结构稳定性差，规模经济不显著，当领导型企业采取防止新企业进入的竞争策略时会显著提高市场集中度。陈笑(2010)对房价与房地产业市场结构等因素之间的关联关系进行实证研究，得出市场集中度与房价之间存在高度的负相关关系，认为市场集中度是房价最重要的影响因素，提出全面优化房地产市场结构、适当提高房地产市场集中度的建议。

资料来源：中国统计年鉴(2009-2010)，《中国大型房地产与建筑业企业年鉴(2011)》。

注：房地产企业规模=商品房销售收入/房地产企业个数。

学者们针对我国房地产业现状，提出了基本相同的对策建议。周京奎(2002)提出产业集中型垄断是我国房地产市场结构优化的必然选择。欧阳强(2004)对我国房地产业发展提出结构性调整、促进产业升级、规范土地市场和健全金融体制的政策建议。黄光灿(2008)通过对2000年以来上海房地产信贷与房地产市场关系的实证分析，认为只有构建完善的住房供应体系才能保持房地产市场的长期稳定。欧阳文和等(2011)比较了美国和中国土地制度、供给模式，提出中国城市住宅问题解决的途径要增加保障性住宅供给，对土地实行限价供给和以工业化模式取代传统建造方式。葛扬等(2011)认为我国房地产业形成了“一调控就减少供给，导致下一阶段更大的调控压力的怪圈”，形成这种怪圈的主要原因是我国房地产业发展是典型的外力推动型，提出完善财税体制、增加保障性住房供给、不断优化产业结构等作为走出这种怪圈的路径。

三、我国房地产业集中度的变化

1998年我国实行全面住房制度改革，释放了巨大的市场需求，2002-2004年房地产业年均增幅达到28%，经过十多年的发展和逐步规范，我国房地产业的结构体系已经初步形成。

1.房地产企业数目变化。1998年我国房地产开发企业总数为2.4万家，在2007年高房价的刺激下，一年间企业数目增长了40%，2009年商品房平均售价提高至4681元/平方米，又吸引众多中小型房地产企业进入，2010年增加了4700多家(见表1)。1998-2010年13年间，我国房价一直在上涨(除1999年、2008年、2010年略有下降)，这13年间房地产企业数目和就业人数一直在增加(除2005年、2009年)。2005年受调控政策的影响，企业数目和就业人数分别比2004年减少了近3000家和7万人；2009年受2008年金融危机的影响，企业数目和就业人数分别比2008年减少了7000多家和14万人。

大量中小型房地产企业的进入，与我国房地产市场的进入壁垒较低直接相关。目前，我国房地产开发企业的资质管理仍然沿用2000年的《房地产开发企业资质管理规定》，进入门槛低。目前，在新的《我国房地产开发企业资质管理规定(征求意见稿)》中，提高了房地产企业的进入门槛。

图1　我国房地产业CR10与CR100变动

2005-2010年间，我国房地产企业规模和平均销售面积一直在增长(除2008年)，而房地产开发企业的平均规模却未同步提高。2010年我国商品房销售收入是1998年(0.25万亿)的21倍，房地产企业平均规模增长了6倍(1998年1032.77万元)，市场容量的扩大远远大于房地产企业规模的扩大，占总数量54%的中小房地产企业年均销售规模在1万平方米～4万平方米。

2.行业集中度稳步提高。行业集中度又称市场集中度，是指某行业(市场)内前N家最大的企业所占市场份额的总和。以我国房地产综合实力前十强和前百强销售额占整个行业份额的CR10和CR100来测算我国房地产业的集中度。图1显示，无论是CR10还是CR100，除2006年略有下降外，其余年份一直上升，二者的变化趋势一致，说明我国的房地产业集中度一直在稳步提高。

3.规模优势显现。从销售额和销售面积看(见表2)，全国商品房销售额和销售面积除2008年下降外，一直处于增长状态。销售过百亿的房地产开发企业也逐年增加，2005年没有一家房地产企业销售额超过百亿，2010年已有35家房地产企业销售额超过百亿，万科公司销售金额超过1000亿元。房地产上市公司是房地产业的主力，中国房产信息集团的2010年上半年中国房地产企业销售排行榜中，上市房地产企业销售金额占前20强企业销售金额的78%。

资料来源：中国房地产TOP10研究组，2006、2011：《中国房地产百强企业研究报告》；搜房产业网，2010年1月7日。

从总资产看，2005年我国房地产企业总资产规模超过百亿的有22家；2009年房地产上市公司中总资产规模过百亿的有54家，2010年达到65家。从上市公司的总资产均值看，沪深上市的房地产公司，2005年总资产均值是26.4亿元，2007年底升至58.21亿元，2010年提高至122.32亿元；香港上市的内地房地产企业，2007年底总资产均值达236.37亿元，是2005年同期的近3倍，2010年提高至436.48亿元。

从利润流向看，2000-2004年，前20%房地产上市公司的五年平均净资产收益率为10.15%，高出同期房地产业平均净资产收益率近53个百分点；③2007年，房地产行业销售利润率的平均值是15%，房地产企业TOP100中59%的销售利润率在20%以下，超过30%的企业仅占16%。2010年20强品牌房企净资产收益率均值为25.89%，高于行业平均水平9.82个百分点。这些表明我国房产企业的规模优势已经显现，资产规模和利润都呈现出集中趋势。

4.并购规模和起数的变化。2004-2008年我国房地产业并购金额达260.32亿元，发生196起并购案；2010年房地产业涉及并购金额174.65亿元，④实现并购84起，占各类并购总数的13.5%；2011年前三季度，我国房地产业并购达87起，总交易金额达到了256.65亿元。⑤可见，房地产业并购起数(除2009下降)和并购金额呈现加速增长的趋势(见图2)。

图2　2004-2010年我国房地产企业并购起数

房地产业并购主要表现为大企业对小企业的横向并购。如万科公司2005-2010年并购了131家公司，涉及金额达134.7亿元，并购方式主要是整体并购、项目收购、股权收购、合作拿地开发等(见图3)。2009年8月至2011年4月间，SOHO中国在上海进行了五次收购。

图3　2005-2010年万科公司并购金额和公司数

资料来源：万科公司年报。

5.横向并购与市场份额的关系。以万科公司为例分析横向并购与市场份额的关系。万科企业股份有限公司是我国最大的房地产上市公司，成立于1984年，在全国31个城市开展了业务。万科公司是我国首家销售额突破千亿元大关的住宅开发企业，其市场份额2005年以来一直稳定上升，2010年达到2.06%(见表3)。

资料来源：深度调控下的万科并购学，0759home.com。

注：市场份额由中国房地产TOP10研究组数据整理计算而得。

从并购规模看(见图4)，2005年以来，万科公司的市场份额与并购规模不完全一致，并购金额下降时，市场份额仍在上升(2007年)。从并购公司数量看(见图5)，2005年以来，该公司的市场份额与并购公司数量也不完全一致，2008年并购公司数量减少，市场份额仍提高了0.22个百分点，而2009年并购公司数量增加，市场份额下降了0.55个百分点。将二者结合起来可以看出，横向并购对市场份额的提高是有效的。万科通过整体并购、项目收购、股权收购、合作拿地开发等方式成为国内房地产行业中的龙头企业，与美国最大的房地产开发商4.5%的市场份额相比仍显得不够大。

图4　2005-2010年万科并购金额与市场份额

一般情况下，某一行业的企业能够赚取高额利润时，会诱惑企业进入，再加上进入门槛较低，造成企业数量增加过快，导致行业集中度水平不高。在房地产市场化初期，行业集中度比较分散，企业间存在低水平的竞争。经过近几年的发展，我国房地产业集中度稳步提高，规模效应开始显现。在目前中央宏观调控不放松的情况下，房地产企业资金会更加紧张，楼市价格进入拐点及居民买方市场初步形成会进一步推动房地产企业的并购，行业集中度会进一步提高。国际上成熟的房地产市场，80%的市场份额集中在20%的企业手中，2004年美国前10家地产业开发商占全美市场份额高达27.25%。可见，我国房地产业集中度仍有很大的提升空间。

图5　2005-2010年万科并购数量与市场份额

资料来源：陈洪波，2006：《美国房地产金融及对中国的启示》，《中国房地产金融》，第2期；欧阳文和、张璇，2011：《中美房地产发展路径比较研究》，《河北经贸大学学报》第1期。

四、美国房地产业的发展路径

美国私人拥有住房比例较大，已形成较为完善的住房制度和政策体系，美国政府对房地产行业一直进行强有力的干预和控制。

1.供给政策的变化。美国自20世纪30年代以来，历届政府都很重视住房问题，其住房政策也根据国民经济的发展变化适时调整，调控的重点始终是保证低收入家庭能够买得起房。20世纪30年代以前，美国主要依靠市场力量解决国民住房，采取市场供给住房，20世纪30～70年代，由于国内经济不景气，采取公共住房为主和市场性住房为辅的供给政策。美国的公共住房是指政府为低收入者、老年人和残疾人建造和维护、收取低额租金并由政府管理的住房。由政府控制户型、售价和供应对象，主要建设中等收入者买得起的小户型、低房价住宅。政府对建设公共住房者提供贴息贷款以降低房价，对居民提供购房贴息贷款，免开发商和居民的有关税收。⑥第二次世界大战后的20年是美国房地产业的高速发展时期，期间美国住房自有率从约45%提高至65%左右(见表4)。

20世纪70年代至今，美国采取市场性住房和福利性质的市场性住房，公共住房在住房政策中的核心地位淡化，公共住房数量逐渐减少，增加了住房保障制度及各种优惠政策措施，如美国联邦政府对低收入者提供的住房支持主要是提供租金补贴帮助低收入家庭获得私人住房；为家庭购买住房提供贴息贷款、担保和贷款利息在个人所得税税基中予以抵扣等。美国联邦财政在2010财政年度中，纯粹保障性住房在金融税收的预算支出达8967.65亿美元。⑦借助跨区域扩张、产业链整合、精细化管理、并购及金融创新等手段，美国房地产业在2003-2006年间发展到了顶峰，2007年以后，在金融危机的冲击下，房地产业走入低谷。

2.房地产市场结构。美国实行多元化的土地所有制，包括私人土地、联邦政府土地、州政府土地和印第安人保留地，各种所有制形式的土地之间可以自由买卖及租赁，不存在土地垄断供应和因政府干预造成的市场扭曲，土地价格由估价公司协助确定。

在美国，房地产业有三类开发商：一类是住宅建筑商(HomeBuilder)，通常以私人住宅开发、销售为主；第二类是不动产商(RealEstate)，主要从事房地产中介服务、投资性商用物业的融资、投资、开发和管理运营等；第三类不动产发展商(RealEstateDeveloper)，主要以投资性物业的开发和销售为主。美国个人和机构进行房地产投资的主要途径是各类房地产信托投资基金(REITs)持有的投资性物业，住宅更多地被视为消费性产品。

美国绝大多数开发商专注于某个区域市场上的运行，采用高度专业化和长期收益为主的商业模式。美国排名前列的房地产开发公司经历了一系列横向并购和纵向并购，兼并成了美国房地产企业规模扩张和提高占有率的重要手段。2009年，美国第四大房屋建造商帕尔迪公司(PulteHomes)收购美国另一住宅营建巨头桑达克斯公司(Centex)，成为美国最大房屋建造商，这一并购使帕尔迪公司得到了桑达克斯公司在得克萨斯州和卡罗莱那州的大量土地。

3.房地产金融体系变化。20世纪70年代以前，美国房地产金融是以银行性金融机构提供贷款为主的间接融资体系。20世纪70年代以后，大量的非银行性金融机构，如养老基金、保险公司、共同基金进入住房金融领域，在激烈的竞争环境下，金融机构创新出各种衍生金融工具，住房金融逐渐从间接融资转向了市场(直接)融资。

目前，美国的房地产金融体系由商业性住房金融体系和政府性住房金融体系构成。商业性住房金融体系由商业银行、人寿保险公司、养老基金、房地产信贷、房地产投资信托基金、房地产抵押贷款基金等各类机构构成。政府性住房金融体系主要由美国联邦住房金融署、房利美、房地美、退伍军人管理局等构成。美国联邦住房金融署负责住房标准的制定和为中、低收入阶层提供按揭担保；房地美和房利美是住房抵押贷款融资机构，主要从住房抵押贷款二级市场购买贷款并持有，对购买的住房抵押贷款实行证券化并提供担保，两家公司是美国住房抵押贷款的主要资金来源。美国形成了以私有金融机构为主体，以住房抵押贷款市场为基础，多种住房机构广泛参与的金融体系。

2007年美国爆发了“次贷危机”，美国政府接管陷入困境的住房抵押贷款融资机构房利美和房地美，美国政府也开始了对住房金融体系的改革。

五、我国房地产业的发展路径

目前，我国房地产业已经从爆发式增长阶段步入了规范平稳增长阶段，消费者已经形成了“降价预期”，大多处于等待和观望，房地产“买方”市场“初步”形成。通过哪些路径可以实现我国房地产业的良性发展呢？

1.完善我国保障性住房体系。美国住房供给政策变化反映了不同时期政府政策侧重点不同，可以采取多种方式提供住房，如直接建房提供给居民或由政府对建设低成本、低租金住房提供优惠贷款或对购房者或租房者给予减税或承租补贴。

目前，我国住房自有率高达89%，居住性购房需求比较大，但中低收入者的住房困难问题日益突出，保障性住房体系的完善势在必行。我国针对中低收入者提供的保障性住房主要包括廉租住房、经济适用房、棚户区改造安置住房、限价商品房和公共租赁房等五大类。我国从1995年开始实施“安居工程”，1998-2009年间，我国城市经济适用房投资额占住宅投资总额的比重从13%降至4.4%，销售面积占普通住宅销售面积的比重降至4%。美国2005-2009年住房保障支出占中央财政支出比重在14%～15%。而2009年我国住房保障支出占中央财政支出的比重仅为3.6%，占中央税收比重仅为1.7%，占GDP比重为0.2%。⑧2010年保障性住房建设已经上升为国家战略，重在完善保障性住房的层次结构，覆盖“夹心层”，适用不同住房条件的居民。

政府除了提供保障性住房外，还可以在补贴、税收、信贷等方面，采取多种方式满足中低收入者的住房需求，更为重要的是完善对保障性住房的管理。如美国通过立法保障，建立了严格的收入划分标准和资格审查制度，规定不同收入标准所能享受到的住房保障待遇，并严格执行住房保障对象的进入、退出标准，在健全住房保障对象档案的同时，实施动态监管。

2.完善房地产价格形成与调整机制。房价上涨过快不仅影响居民住房福利水平、影响到绝大多数居民的基本居住条件改善，也不利于经济社会的协调发展。从经济发展的一般规律看，房地产价格必须与居民的消费能力相适应。联合国人居与环境组织认为，城市合理房价一般不超过城市家庭年收入三倍，世界银行则认为不能超过城市家庭年收入的五倍。按照房价与收入的关系及家庭负债破产风险性考虑，我国房价收入比⑨在3～6倍之间为合理区间，超过7，大部分居民已经没有购房的能力了。1996-2010年我国房价收入比在5.5～8.0间波动，2005年后房价收入比就超过了合理区间，2008年和2010年有所下降，但2010年仍高于7(图6)。

图6　2003-2010年全国房价收入比

资料来源：上海易居房地产研究院综合研究部，2010：《2010年度全国房价收入比研究报告》，百度文库。

商品房价格由利润、地价、税收、管理费用(含财务成本)、建安成本等构成。首先，来看房地产业的利润。2011年《住房绿皮书》中计算的我国房地产企业2008年营业利润比2004年增长290.4%，2009年我国房地产业的平均毛利润率为55.72%。根据上市公司的相关报表测算，目前房地产业的平均毛利润率为37%左右，扣除三费之后的营业利润率约为20%～25%，净利润率为15%～20%左右，各种数据表明我国房地产业利润率远高于美国等发达国家5%的水平。因此，政府必须通过降低房地产业的利润率，促使房地产业中过多的资金回流到制造业与其他产业，保证房地产业与国民经济的平稳发展。

其次，来看地价。我国土地是全民所有和劳动群众集体所有，土地定价和供应数量取决于政府，特别是地方政府。土地出让金是政府出让土地一次性收取未来几十年的土地收益，是国家作为土地所有者向土地使用者收取的土地价格。2001-2003年，全国土地出让金达9100多亿元，相当于同期全国地方财政收入的35%，2004年收入近6000亿元，2009年达到1.5万亿元，相当于同期全国地方财政总收入的46%左右，2010年土地出让金高达2.7万亿元，占全国财政收入比重高达33.75%。⑩可见，土地出让金已成为地方财政收入主要来源，这种情况下，地方政府为实现土地收益最大化，会使用各种手段推高地价和房价。所以，保持房地产市场价格的合理水平，必须改革土地出让金制度，深化财政体制改革，扩大地方财政收入来源。

最后，投机性购房推高了房价。房地产业发展需要一个稳定可持续的市场环境，而投机与投资性购房会推高或降低房价，严重扰乱市场环境。房地产业是典型的资金密集型产业，我国绝大多数的房地产企业没有上市，其开发资金主要来源于国内贷款、自筹资金、定金及预收款，商业银行贷款一直以来都是我国房地产企业的主要资金来源之一。美国的金融危机已经证明，脱离实体经济、过度炒作资产不仅会影响经济发展、扩大社会贫富差距，而且会增加经济金融风险和社会风险。因此，对于有炒地、囤地行为的开发商，要在信贷上加以控制，降低对个人和房地产企业的银行信贷资金供给。

另外，为有效遏制投机性购房，政府应尽快开征房地产买卖和持有环节的税种，如房产税、对买卖住房的所得征收高额所得税等。在韩国，在房屋保有环节征收房屋财产税、综合土地税、综合不动产税、城市规划税和共同设施税，拥有的房产价值越高，则缴税越多。在美国，买卖房屋手续非常复杂，中介机构和律师都要从成交金额收取买卖双方较高比例的费用；房屋的维护费用也比较昂贵，房屋拥有者每年都要缴纳税金和房屋保险费用等。

3.完善住房金融体系和金融监管。2005-2010年我国房地产企业的资金来源构成见表5。国内贷款是银行直接向房地产开发商发放的开发贷款，约占资金来源的20%左右。其他资金来源主要是购房者的定金、预收款、个人按揭贷款，约占资金来源的45%左右；2009年、2010年来自个人按揭贷款的比例为14.7%、12.7%，与国内贷款合并计算，来自商业银行的贷款比例达到30%左右。由此可见我国房地产企业对商业银行信贷依赖程度的高低。

外资主要以直接投资、收购等形式进入我国的房地产市场。我国房地产吸收外商直接投资2006年为303.05亿元，2010年增长达到676.96亿元，2010年资金来源中利用外资比例是1.1%。外资开始向我国的二、三线城市发展，更多地向房地产产业链的上游延伸。外资进入房地产业参与国内竞争的同时，会进一步推动并购，这就要求政府加强对房地产外资活动的监控，外资流动情况与房地产价格走势表现了非常高的相关性，境外购买力的流入对内地城市房价的上涨起了推波助澜的作用。

其他融资途径主要是在资本市场通过境内上市、境外上市、借壳、资产注入等方式来融资。截至2006年12月，房地产企业通过资本市场已累计融资近300亿元。2010年房地产上市公司无一例增发获得成功。由于我国《公司法》对发行债券主体要求严格，对企业资产负债率、资本金以及担保等都有严格限制，大多数房地产企业无法通过国内债券市场融资。因此，信托融资规模近年发展迅速，截至2011年第3季度末，投向房地产的新增信托资金累计达3216.6亿元，已超过2010年的2864亿元的发行总量，目前房地产信托已达到约6797.7亿元，占资金信托总规模的17.24%。

资料来源：中国房产信息集团：《2010年上半年中国房地产企业销售排行榜》。

注：一线城市、二线、三、四线城市是针对2009年全年而言的。

大型房地产企业还可以海外融资，但我国大多数房地产开发企业属中小企业，与美国房地产企业相比，国内房地产企业融资渠道非常有限，过度依赖银行，因此，我国住房金融体系建设需要在融资渠道上创新，分散金融风险，降低对银行信贷及股市融资的依赖。如2010年国内涌现20多只地产私募股权投资基金，资金规模达到500多亿元。既要为多渠道融资创造条件，也要实施有效的金融监管，达到调控房地产业的目的，避免美国“次贷危机”的出现。

4.房地产企业的战略调整。在政府调控房地产业的政策作用下，房地产企业的战略调整直接关系到企业的生死存亡。

(1)品牌战略。房地产市场的产品既具有同质化，也可以体现差异化的特点。而差异化竞争主要表现在品牌优势和附加值上。2011年中国社会科学院中国企业品牌竞争力指数研究课题组对178家房地产上市公司进行企业品牌竞争力分级评估(5级)，达到5A级的企业占到2%(3家)，48.9%的企业是3A级，28.1%的企业是2A级，11.8%的企业是1A级。可见我国房地产企业总体仍处于规模竞争阶段，远没有到达效率和创新阶段。因此，房地产企业应重品牌、重环境、重质量、重服务客户，企业的品牌形象将直接影响到产品的销售。

数据统计分析范文第5篇

“数据统计与分析”属于信息技术课程中“信息加工与表达”部分的教学内容，在初中、高中均有涉及。经过多年的教学积淀，信息技术教师已然拥有一些有效的教学经验，但在普遍范围内还存在一些理解不到位的现象，从课堂扫描中可管窥一斑。

问题：课堂中的各种理解不到位的现象

场景1：有教师在课堂上出示用左耳或右耳接听电话的人数统计，要求学生计算相应的比例。这种数据于学生而言缺乏实际意义，统计的结果也不涉及相关处理问题，反映出教师对数据的理解不到位。

场景2：教学中，教师给出一些商品的单价，要求学生统计单价超过5元的商品。统计的缘由没有给出，不过是单纯的筛选技能训练，没有体现统计的必要性及其意义，反映出教师对统计概念的理解不到位。

场景3：教师提供多种饮料，如绿茶、红茶、奶茶、可乐等，要求学生从中选择自己最喜欢喝的三种，再根据全班的选择情况整理数据，列出最受班级欢迎的三种饮料。最后，教师给出专家建议“健康的饮品包括水、纯果汁、奶”，要求学生结合课堂统计的数据结果，在调查报告中表达自己对中学生选择饮料问题的看法和观点。由于此三种饮品没有完全出现在此前供学生选择的范围内，自然没有一个学生的选择与专家建议的健康饮品吻合，于是，学生回答，“不管喝什么，只要健康就好”。数据统计的目的就是为分析、决策提供数据支持，而该场景中数据分析部分与前面的统计结果相互脱节、没有关联，或者联系不够紧密，反映出教师对分析的理解不到位。

上述场景反映出的根本问题是，教师对数据统计与分析的内涵或者核心指向理解不足。“数据统计与分析”属于“信息加工与表达”中表格信息加工与表达部分的教学内容，与数据管理部分的内容具有相似的核心指向，即关注“关系”的挖掘与表达，而关系是隐藏在数据之中的，需要通过相关的操作，如借助公式与函数的计算、排序、筛选等，将数据间的关系挖掘出来，可以借助图表的形式进行直观表达，即通过可视化方式清晰展示。

关于数据统计与分析，信息技术课程教学纲要或者课程标准中都有针对性的要求，譬如，2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会研制的《基础教育信息技术课程标准2012版》中，初中学段在“模块二：信息加工与表达”中对表格部分的要求如下。

1.能列举1～2种常见表格编辑软件，尝试简单编辑操作，理解二维表格的共同特征。

2.根据需求能在文档中绘制或套用表格，并对其属性能按要求进行调整和设置。

3.能应用电子表格进行简单数据的统计、处理，科学地借助折线图、直方图、饼图等直观表达数据。

4.从不同的角度和立场出发，通过对相同数据做不同的加工，表达不同的观点，或对相同数据做不同的解读，感悟信息加工和利用的选择性、多元性和复杂性特征。

上述4条描述涉及表格中数据的统计、表达、分析，关注到数据间的关系挖掘。

“数据统计与分析”涉及对数据的加工、处理，从中获取信息并加以解读。因此，可以从DIKW金字塔模型获得直接的借鉴。

解决之策：DIKW金字塔的启示

DIKW金字塔是关于数据、信息、知识及智慧的体系，如图1所示。

数据（Data）：可以是数字、文字、图像、声音、符号等，属于事实的记录，表达的是没有指定背景和意义的描述。

信息（Information）：是经过相关处理的数据，强调的是数据与数据之间的关系。

知识（Knowledge）：是有意义的信息，表现为信息和信息之间的关系。由信息到知识的转变过程，是一个对信息判断和确认的过程，需要结合经验、上下文联系、诠释和反省。

智慧（Wisdom）：是富有洞察力的知识，是运用知识分析和解决问题的能力，可以简单归纳为正确判断和决定的能力。

显然，DIKW体系同样关注关系的挖掘，即数据之间的关系、信息之间的关系，因而可以用来指导“数据统计与分析”部分的教学。

从问题解答的角度观察，信息层回答的是“是何”的问题，知识层解决的是“如何”的问题，智慧层则涉及“为何”的问题。早期研究中有学者曾指出，信息技术中的技术包含三层内涵：（1）动手做的技术，即基本技能；（2）如何做的技术，即设计和规划的技术；（3）为何做的技术，即技术的思想和价值。[1]三层内涵的观点涉及技术是何、如何、为何的问题，与DIKW模型具有共通之处，这为DIKW模型在数据统计与分析中的应用提供了佐证。

从DIKW的视角来看，数据统计与分析的过程也是追求实现“数据—信息—知识—智慧”持续变化的过程。即从数据开始，以形成智慧为最终目的。具体过程是：借助相关操作对数据进行处理、加工，明确数据之间的关系，提取出有意义的信息，进而将信息组织成知识，促进学生明确“如何去使用”，再进一步，当学生明确应该何时使用及为什么要使用时，便形成了智慧。

据此，数据统计与分析中的几个

关键词 ，即数据、统计、分析，都需要有专门的指向，符合内在的规定性，且数据、统计、分析应当做到前面环节为后续环节奠定基础，后续环节又必须在前面环节的基础上展开。具体来说，数据需要为统计服务，统计是建立在数据提供的基础上；统计的结果是为了进行分析，分析必须依赖于统计结果；分析的目的是为了提供决策的依据。这些关系必须在教学中予以体现，方能体现数据统计与分析的要义。

实践之道：基于DIKW的教学思路

从DIKW的视角，数据统计与分析教学需要经过三个过程：“数据信息”、“信息知识”、“知识智慧”。从关系发掘的角度，即隐性关系显性化、显性关系知识化、知识运用自动化，下文展开具体阐述。

1. 隐性关系显性化

隐性关系显性化，即从数据到信息的过程。数据可以是教师为学生提供的原始资料，或者是收集来自学生的资料。因为需要借此学习相关技能操作，如公式与函数的使用、排序、筛选、图表表示等，因此数据主要是数字形式，如考试成绩、购物费用等，根据需要也可以适当包含文字，如学生的血型、爱好等。

为了从数据中提取有意义的信息进而展开分析，数据需要符合一定的要求：其一，数据最好能够贴近学生，具有真实性。小至与学生个体相关的数据，大至与学校、社区、城市、国家相关的数据。贴近学生生活经验或学习经验的真实数据才能激发学生的兴趣，促进学生通过操作发掘数据之间的关系，形成有意义的信息。从教学实践来看，课堂或者课前收集来自学生的鲜活数据相对容易调动学生的积极性。其二，数据需要具有潜在的意义，即有统计价值，场景1中接听电话用左耳还是右耳的例子之所以失败，就是因为数据不具有统计价值，从数据中无法提取出有意义的信息。其三，数据要具有统计的必要，即数据要达到足够的量，少量数据往往无法体现出用计算机统计的优势。在数据量足够的情况下，可以通过人工计算与计算机统计的对比凸显计算机统计的优势和价值。

在数据有效的基础上，统计承担着从数据中提取信息的功能。为了保证将来从信息到知识的转变，统计所得信息当存在分析的可能、必要及价值，否则统计本身就没有意义。譬如，场景2中让学生统计购买的商品中单价超过5元的商品，数据本身没有问题，但这种统计的结果似乎没有分析的意义及价值，因而统计本身就失去了意义。

从数据到信息的转变需要学生借助一定的技术操作来实现，这个阶段涉及的技术属于动手做的技术，即技术的底层。例如，统计过程可能涉及计算、筛选、排序，统计结果的呈现涉及各种图表的使用。

2. 显性关系知识化

显性关系知识化，是指由信息到知识的转变。美国佛罗里达国际大学豪恩斯坦认为，信息是别人内化的知识，知识是自己内化的信息。[2]所以，如果信息是输入，知识在某种意义上便是输出。这意味着从信息到知识的转变需要学生在认知层面形成理解。这一阶段涉及的技术属于无形的技术。

此阶段是对数据统计结果进行分析的过程。譬如，统计全班学生血型，根据四种血型的统计结果，引导学生明确血型的相关知识。又如，统计不同品牌货物销售情况，从不同角度（商场、品牌负责人、顾客）去分析，得出不同的结论。若收集的数据与学生个人或家庭相关，则分析的结果最好能够凸显因人而异，从而促进学生在体验到分析意义的基础上，树立利用数据统计与分析为自己的学习、生活服务的意识。

譬如，《Excel中数据的处理》[3]中，教师要求学生将自己家庭衣、食、住、行、用等数据输入到碳排放计算工作表中，完成相关计算，并根据数据回答问题：

1.我们家（ ）方面碳排放最高，（ ）方面碳排放最低。

2.我们家年人均碳排放（ ）kg，和全球人均目标碳足迹2000kg比较，我们家是（高碳/低碳）生活。

3.为了应对气候变化，我们家应该从以下方面减少碳的排放。

每个学生获取的数据不同，结论自然就不同。这种差异性体现了一种真实，也帮助学生理解统计与分析的实际意义。

分析在统计与决策之间发挥着承先启后的作用，“承先”是指，分析必须依据统计所得结果来进行，体现两者的紧密联系，以保证分析的价值及统计的意义；“启后”是指，分析需要为后面的选择、决策提供依据与基础，因此需要恰当设计分析的内容，以保证决策得以进行。

譬如，《Excel中数据的处理》中1、2两个问题的分析必须建立在前面数据计算的基础之上，3题的回答又依赖于1、2分析的结果，充分体现出统计分析为决策提供数据支持的功能，促进学生对数据统计分析加深认识与理解。

3. 知识运用自动化

知识运用自动化，即从知识向智慧的转变过程，是指在学生掌握知识之后，借助一定量的知识应用练习，熟悉了知识的应用环境及方法之后，在不需要专门选择知识的情况下无意识地运用知识，达到自动化效果的过程。这一过程显然不是一蹴而就的，需要经历几个状态：在知识应用练习之前，处于“无意识的不用”状态；经过知识应用训练，基本掌握了知识应用场合及方法，但还不够熟练，遇到问题时，需要有意识地思考选择相应的知识，该阶段可以称为“有意识的应用”状态；经过足够的知识应用练习之后，学生对知识的应用形成更深的感悟，可以在无意识中，即自动选择某种知识应用于问题解决中，此时就进入了“无意识的应用”状态，达到此状态，即完成了由掌握知识到生成智慧的转变。

具体到数据统计与分析的教学中，就是根据分析结果进行选择或决策的过程。智慧指向正确判断和决定的能力，因而在数据统计与分析后期，需要引导学生依据分析的结果进行选择、决策。智慧倾向关心未来，含有暗示及滞后影响的意味，与此类似，课堂上的选择抑或决策只能更多发生于认知层面，形成的是决策时的心理倾向，但追求的是持续影响学生并实现将来在现实情境中的外显行为的变化。因而，知识运用自动化在一次课内未必能够实现。

同数据分析类似， 决策可以因人而异。譬如，《Excel中数据的处理》中的问题3。教学中需要引导学生根据实际做出符合需求的决策。譬如，《Excel综合运用》[4]案例中，教师课前安排学生对自己居住小区的人居环境从自然、人文、社会、建筑和支持网络几个方面进行评价，课堂上则围绕用Excel软件对若干个小区的人居环境状况作系统的分析，涉及Excel数据加工技术的综合应用，如排序、筛选、分类汇总等，然后得出结论，哪个区的人居环境综合比较好。最后环节是引导学生的实际应用：

是不是××区的人居环境比较好，我们都要住在那个区？在选购住所的时候，首先应该考虑自己的需求，根据实际需要确定自己的选择。

（1）假如你是一名在南京一中读高一的学生。

需考虑因素：你的父母希望你上学路途中花费的时间比较少，小区居民的整体文化素质比较高。

（2）假如你的爷爷奶奶退休了，考虑给他们选择一处房屋。

需考虑因素：空气新鲜，小区休闲设施齐全，邻里关系和睦，靠近你家现在的住处，方便照顾老人。

该案例是在对真实数据进行统计的基础上，通过分析引导学生明确如何选择、为什么要如此选择，关注学生在掌握知识的前提下生成智慧。学会选择，这就是智慧，影响着将来的选择行为，即根据实际需求进行选择，其实不仅是小区的选择，也包括人生中的其他选择。

知识运用自动化阶段的教学要求：其一，必须为学生提供需要决策的情境，以促进学生在类似情境下的顺利迁移。这一点需要在数据呈现的同时即提供给学生，以促进学生明确数据处理的根本目的。其二，决策需要根据分析的结果来进行，让学生充分体会到分析的目的及价值，即为决策提供依据。

按照上述隐性关系显性化—显性关系知识化—知识运用自动化的思路，教学中引领学生经历数据的收集、整理—处理、加工—分析、表达—选择、决策这一完整过程，促进学生对数据处理形成整体感知与理解。

数据统计与分析的完整过程是从数据收集与录入开始，经过表格规划与修饰、数据处理与统计、图表与分析等，因此，未必在一节课内完成，但整个部分的教学经历完整过程即可。也可以在综合应用或者复习课上，带领学生经历此完整过程，为了在一节课内实现，可以简化部分细节，如使用半成品策略，以凸显整个流程。

结束语

从DIKW金字塔模型的视角观察“数据统计与分析”的教学，意义在于：明确数据统计与分析的教学不能止步于简单的数据收集、整理、加工，其意义主要体现于在此基础上的分析及进一步的决策。即教学中在由数据到信息的转化基础上，关注显性关系的知识化并追求知识运用的自动化。

显然，DIKW模型也适用于信息技术课程中的其他内容，譬如DIKW体系经常应用于信息科学，因此可以应用于搜索技巧及数据挖掘。

注： 本文为江苏省教育科学“ 十二五” 规划课题“ 信息技术课程思想及其应用研究” （ B -b/2013/01/039）的研究成果。

参考文献

[1]李艺.高中课改实验进行时[J].中小学信息技术教育，2005(1).

[2]盛群力.21世纪教育目标新分类[M].杭州：浙江教育出版社，2008:67.

[3]张向红.Excel中数据的处理.2010年全国初中信息技术优质课大赛一等奖.