中级经济师数字知识归纳

各有各的好，行情的话中级会计师比较好

在备考复习的时候，考生不要心存侥幸，应当专心备考复习，加快备考复习的进度，下面由我为你精心准备了“中级经济师2020经济基础备考知识点：统计学的定义及两大分支”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！

中级经济师2020经济基础备考知识点：统计学的定义及两大分支

统计学的定义： 统计学是一门关于数据的学科，概括来讲，统计学是关于收集、整理、分析数据和从数据中得出结论的科学。如根据人口普查数据和1%人口抽样调查数据推算我国总人口；根据电脑寿命的实验数据确定产品免费保修期的长短等。

统计学的两大分支如下：

1.描述统计： 研究数据收集、整理和描述的统计方法。

（1）其内容包括：

1）如何取得所需要的数据。

2）如何用图表或数学方法对数据进行整理和展示。

3）如何描述数据的一般特征。

（2）应用举例：为了解与居民生活相关的商品及服务价格水平的变动情况，收集统计局发布的CPI数据，利用统计图展示CPI，利用增长率计算CPI的走势。

2.推断统计： 研究如何利用样本数据推断总体特征的统计方法。

（1）其内容包括：

1）参数估计：利用样本信息推断总体特征。

2）假设检验：利用样本信息判断对总体假设是否成立。

（2）应用举例：某公司评测顾客满意度，随机抽取部分顾客进行调查，再对顾客总体满意度进行评估，此时需要用到参数估计法，然后验证满意度高的客户更倾向于成为忠诚客户。

您好，高顿教育为您回答：

中级经济师和中级会计师都是我国职称，考试难度和从事行业是不一样的，考生可根据自身的职业定位及职业规划择优。

两者的区别，主要有以下几点：

1、考试方向

会计师主要考会计实务和经济法，经济法偏于法律。并且需要有丰富的会计方面知识。经济师涉及了经济学、财政、货币、统计、法律、会计、各专业实务等偏向经济方面。

2、考试难度

如果你是从事会计行业，具备丰富的会计方面知识，那么考中级会计师可能觉得很容易，但是如果你是其他行业的考生建议你选择中级经济师，中级经济师适合很多行业考生。虽然中级经济师涉及内容比较多，但是难度不是很大，考试内容都通俗易懂，零基础考生都可以通过短时间的备考后通过这门考试。

中级经济师和中级会计师有什么区别

3、就业方向

中级会计师是可以增加会计从业者的职业深度的，是对从业者专业知识的强化，更多的也是从事财务方面工作。

中级经济师是可以增加考生的职业宽度，无论你是在从事什么专业都可以来报考，经济师可以在很多企业从事进出口，报关，货运代理及商务管理等工作，也可以从事证券公司、投资咨询公司、银行、各类企业证券部及理财、会计等工作。

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你好，要说那个好，那要看你的职业方向和需要；不过，有一点是肯定的，中级会计师比中级经济师难的多，也专业化明显；

考试马上就要来了，为了做好考前的备考准备，下面由我为你精心准备了“2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！

2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘

数据挖掘

数据挖掘的相关概念如下：

1.含义： 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。包含以下几层含义：

（1）数据源必须是真实的、大量的、有噪声的。

（2）发现的是用户感兴趣的知识。

（3）发现的知识是可接受的、可理解、可运用的。

（4）并不要求发现放之四海而皆准的知识，只支持特定的发现问题。

2.出发点和核心任务： 数据挖掘以解决实际问题为出发点；核心任务是对数据关系和特征进行探索。

3.类型

（1）指导学习或监督学习

监督学习是对目标需求的概念进行学习和建模，通过探索数据和建立模型来实现从观察变量到目标需求的有效解释。

（2）无指导学习或非监督学习

无监督学习没有明确的标识变量来表达目标概念，主要任务是探索数据之间的内在联系和结构。

4.常用的算法

（1）分类

1）含义：确定目标对象属于哪个预定类别，以实现对未来潜在的预测需求。分类技术属于一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法。

2）实际应用：在邮件系统中区分出垃圾邮件，在贷款客户中判断出有风险客户等。

3）常用方法：决策树分类法、贝叶斯分类法、关联分类法、支持向量机、神经网络等。

（2）聚类分析

1）含义：把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类是一种无监督学习。其要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系。

2）实际应用：用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。

3）常用方法：基于划分的方法、基于分层的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

（3）关联分析

1）含义：是对数据集中反复出现的相关关系和关联性进行挖掘提取，从而可以根据一个数据项的出现预测其他数据项的出现。

2）实际应用：啤酒尿布案例，数据挖掘发现大型超市中购买啤酒的男士经常同时购买小孩纸尿裤，基于这一发现，超市把啤酒和纸尿裤摆放在一起，结果两种商品的销售量明显提升。

3）常用方法：购物篮分析，目的是发现交易数据中不同商品之间的联系规则，让营销商制定更好的营销策略。

（4）趋势与演化分析

趋势与演化分析包括数据变化趋势、序列模式分析、周期性分析以及相似程度分析等内容。统计学的回归分析方法经常用于这类问题的分析。

肯定是中级会计师，不用考虑