统计数据给会计

统计核算和会计核算作为国民经济核算体系的两大部分,深刻地影响着国民经济核算一体化的进程。 会计核算是以货币为主要记账单位,通过货币计价、账户设置、凭证填制和审核以及成本核算等一系列活动,对企业经营业务进行连续、系统地记录,来计算和编制会计报表。 而统计核算是以实物、劳动、货币为计量单位,通过运用统计推断法、综合指标法、统计分组法、大量观察法等一系列研究方法对国民经济活动的规模、结构、水平、速度及效益等数量关系进行量的汇总与计算,以探讨经济运行的规律性。 两者都是国家微观管理和宏观管理的重要工具,是国民经济核算的重要基础和组成部分。会计和统计在许多领域相互交叉、相互利用,二者相互渗透和补充。

随着市场经济的深入以及现代企业制度的建立，特别是资本市场中证券市场的建立，企业之间的竞争日益激烈。为提高竞争力和经济效益，企业必须更加注重市场信息的搜集和分析。这实际上就是要求利用更多的统计方法和统计技术手段来处理相关的财务信息和会计事项，加强会计和统计的相互协调。1.会计和统计的相互协调可以解除目前所面临的尴尬目前普遍存在的问题是，企业会计人员缺乏相关的统计知识使得现有的财务报表分析仅仅停留在简单的运算上，内容较为深入的财务分析报告十分稀缺，在财务管理工作方面对于筹资和投资的预测及成本控制处于非常薄弱的阶段。同时，企业统计人员也缺乏对相关会计知识的掌握，不熟悉会计账目和报表，对于由会计资料向统计资料的转换无法做到游刃有余，造成了一方面大量有用的会计资料被闲置，另一方面又要花费大量精力去重复搜集数据资料。而会计与统计的相互协调会使两方面工作人员加强知识交流，摆脱这种尴尬的境地。2.会计和统计的相互协调为现代企业提供重要的信息基础会计和统计都是从获取原始的数据信息开始，采用不同方法进行加工整理，为企业提供生产经营情况和财务活动的信息。会计通过对企业发生的经济活动和财务成果进行核算与评价，提供财务信息;统计通过对社会经济现象数量方面的研究，提供统计信息。在企业管理信息系统中，会计和统计工作所提供的信息是最基础的信息，企业其他方面信息大多源于会计和统计信息，或者是在两者提供的信息基础上进行再加工和开发利用。由此可见，会计和统计的相互协调能够为现代企业提供重要的信息基础。

1、统计学的主要内容是理解客观现象总量的数量特征和数量关系的科学，是通过收集、整理、分析统计数据来理解客观现象的数量规律的方法论科学。

2、统计方法由于统计定量研究的客观性、准确性和可检验性的特点，已成为实证研究中最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术等各个领域的分析和研究。

3、统计学，根据使用的目的可以分为描述统计学和推理统计学。描述统计学是统计学最基本、最早的内容。其实质是对所获得的海量数据进行准确、全面、简洁、简明的描述和展示，使数据使用者能够快速地掌握数据的总体特征，进而对其进行进一步的利用。

4、推断统计是由于整个数据难以获取和开发使用几件样品的各种特性的总体数据来估计现代学科，推测学分支很多，但主要是在基于参数估计和假设检验的目的，20世纪以来蓬勃发展的回归分析，时间序列分析是属于这一类。

5、与数学一样，统计在其他学科中也有大量的应用，形成了许多交叉学科，如经济统计、社会统计、环境统计、人口统计学、犯罪统计等。

扩展资料：

统计学是一门科学，在某种意义上，它是一门受某些基本原则指导的具有广泛应用的科学。它有自己特定的研究对象——关于客观现象的数据。它有自己独特的方法论体系——主要基于归纳思维的定量分析理论和方法。

它的应用范围很广——几乎所有的应用都可以用统计思维和统计方法进行分析。统计学从无到有，不断完善和发展，帮助解决了大量的实际问题，在人类社会认识世界的本质和寻求事物的真理中发挥了巨大的作用。

大数据对会计领域的影响主要包括对财务会计和管理会计的影响，分别如下：一、对财务会计的影响有：1、对会计信息来源的影响：传统的会计信息，多来自于结构性数据，且结构性数据更可被分析、利用，甚至是直接采纳，而大数据时代所带来的，更多的是非结构性数据，这也对会计信息来源产生了一定的影响；2、对资产计量的影响：由于大数据在会计行业中产生越来越多效应，并逐渐被广泛使用，因此就不得不考虑大数据对资产计量所带来的影响；3、财务管理人员的管理职能发生了转变：原有的职能，基本上把财务人员定位在收集单据、定制凭证、复核、结账、报告、归档等工作中，而大数据时代，财务人员所面对的，不仅仅是财务信息、财务单据，而更多的是海量的业务信息，如何收集信息、分析信息，并将有用的信息放置在合理的资源中，通过高效的财务管理流程，实现有价值的财务数据，将资源配置在增长的领域中，是财务人员转变职能的体现之一。 二、对管理会计的影响：1、对初始成本的确定及后续成本的计量的影响：统的成本确认和成本计量，其确认和计量的信息来自于企业内部，但在大数据时代，就会使得这些信息发生了一些变化，同时这些内部信息对企业的需求也是不够的，外部信息可以为企业提供更为完整的决策依据，从宏观上外部信息提供了行业背景资料、企业所处行业的位置、竞争对手的信息和竞争定价策略、行业供应链的结构和变化趋势等； 2、为决策和规划提供了有利的会计数据支持：无论是企业的短期经营目标还是长期经营目标，无论是短期战略还是中长期战略，如果没有海量的数据作为支持，就不可能得出全面、准确的决策，尤其是在越来越以数据为主的时代，对大数据的分析和挖掘，显得尤为重要；3、为控制和评价管理提供了准确数据帮助：在大数据时代，由于数据的存储、分析和挖掘，使得非结构化数据和结构化数据的内在关联可以显现，找出并利用这种内在关联性，对于确定控制和评价管理能够提供准确的数据帮助。

统计学提供了许多方法来估计和修正样本和收集资料过程中的随机性（误差）。

如果样本足以代表母体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母体之上。最大的问题在于决定样本是否足以代表 整个母体。统计学提供了许多方法来估计和修正样本和收集资料过程中的随机性（误差），如同所提到的透过经验所设计的实验。

统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧（或怀疑）以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

扩展资料：

统计学的相关要求规定：

1、产生于19世纪后半叶，创始人是德国经济学家、统计学家克尼斯（1821-1889），主要代表人物主要有恩格尔（1821- 1896）、梅尔（1841-1925）等人。

2、他们融合了国势学派与政治算术学派的观点，沿着凯特勒的“基本统计理论”向前发展，但在学科性质上认为统计学是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，以此同数理统计学派通用方法相对立。

3、社会统计学派在研究对象上认为统计学是研究体而不是个别现象，而且认为由于社会现象的复杂性和整体性，必须地总体进行大量观察和分析，研究其内在联系，才能揭示现象内在规律。这是社会统计学派的“实质性科学”的显著特点。

参考资料来源：百度百科-统计学

浅谈统计与会计的联系

会计是以货币为主要计量单位，运用专门的方法，核算和监督一个单位经济活动的一种经济管理工作。统计一词起源于国情调查，最早意为国情学。一般来说，统计包括三个含义：统计工作、统计资料和统计科学。下面我们为大家带来浅谈统计与会计的联系的论文，仅供参考，希望能够帮到大家。

[摘要] 统计核算和会计核算作为国民经济核算体系的两大部分,深刻地影响着国民经济核算一体化的进程。,统计与会计作为经济核算和管理的工具,二者的一体化不仅有必要,而且还有可能性。文章着重分析会计核算与统计核算的联系和区别。

[关键词] 统计核算 统计核算 关系 联系

统计核算和会计核算作为国民经济核算体系的两大部分，深刻地影响着国民经济核算一体化的进程。会计核算是以货币为主要记账单位，通过货币计价、账户设置、凭证填制和审核以及成本核算等一系列活动，对企业经营业务进行连续、系统地记录，来计算和编制会计报表。而统计核算是以实物、劳动、货币为计量单位，通过运用统计推断法、综合指标法、统计分组法、大量观察法等一系列研究方法对国民经济活动的规模、结构、水平、速度及效益等数量关系进行量的汇总与计算，以探讨经济运行的规律性。

统计核算与会计核算的关系密切，两种核算的数据资料互为引用，互为吸收。有着紧密的联系，是不可分割的'两种核算体系。

从整个国民经济来看，国民经济核算内容从广义上讲，是统计核算的最高层次，同时还包括了会计核算和业务核算，但从微观角度国民经济核算则是采用统计方法进行会计核算，较多地使用了会计方面的资料。统计核算的相当部分数据均取自会计核算资料。

从企业来看，会计核算是企业核算的基础，企业各类资产和负债的数额及构成、资本金的筹集与运用、收入与成本、费用和利润分配等基础信息都来源于会计核算资料。统计核算与会计核算从不同角度来观察、分析、推断企业的生产经营成果，为企业的经营决策提供了支撑。

从核算方法来看，两者相互借鉴和渗透会计工作中大量运用统计分析方法，统计工作中大量利用会计基础数据。会计核算所反映的期末余额和本期发生额分别是统计上所讲的时点指标和时期指标，而时点指标和时期指标正是统计核算中最基本的指标，是统计核算的起点。同时，统计又为会计核算提供了许多专门方法。例如，财务报表中关于偿债能力、营运能力、盈利分析所涵盖的各类比率，其基本原理是统计相对数所提供的;财务会计核算中存贷计量的移动平均法和加权平均法，其基本原理是统计上平均数所阐述的等等。

会计核算和统计核算虽然是国民经济的重要组成部分，但两者属于不同的核算范畴，有着根本差异，在两者对象和目的的一致性基础上，做好二者的协调统一，是每个企业必须面对的问题。

1.运用统计分析手段搞好财务预测

随着市场经济体制的建立和完善，企业竞争日益加剧，企业经营管理面临全面的转轨变型，企业的经营管理越来越精细，越来越需要加以市场的预测与行为的决策，从而做好会计的财务预测工作。作为企业经营管理组成部分的统计管理也必须改变传统的统计管理方法体系，向现代统计管理的方面转化，为企业转换经营机制服务。因此为了提高企业的竞争能力和经济效益，企业在推行职能管理和行为科学管理的基础上，进行财务预测，必须吸收统计学中数量管理的一些专门方法，对生产经营的一切活动加强事前规划和日常控制，特别是为市场预测和决策服务。

2.运用统计的方法搞好会计监督

会计监督主要是指会计人员在进行会计核算的同时，对特定对象经济业务的合法性、合理性进行审查。会计监督的特点是利用货币计价对单位经济活动的全过程进行全面、综合的监督，包括事前监督、事中(日常)监督和事后监督。在利用价值指标进行货币监督的同时，也要进行实物监督，以保护单位公共财产的安全和完整。企业在进行会计监督时，进行会计资料整理、财务分析和财务管理工作时要经常运用统计方法。比如财务会计中的存货计量的移动平均法，其原理是由统计平均数提供的;财务会计分析体系中，引进了以统计指数为基础的因素分析法，即连环替代法，提高了会计核算的管理水平。

3.运用会计工作的规范、严谨促进统计工作的规范化

统计要依靠科技，遵循法制，要提高统计信息质量，加强统计现代化信息系统建设和法制建设，进一步完善统计调查方法体系，充分发挥统计整体功能。企业要实现统计工作的规范化，就要充分运用会计工作的规范化特点。企业要改进统计报表制度，利用会计信息，满足上报统计报表的需要，使之在核算准则上向会计靠拢。首先，要建立科学的财务统计指标体系。指标体系设置是企业财务统计核算的关键，也是进行财务分析、预测的基础。其次，要统一指标口径。规范会计、统计核算指标，应当采取求同存异的原则。对相同的指标要力求一致，对不同的指标要力求协调，能做出折算、换算、整合和分解。

4.运用会计的理论方法促进统计工作的发展

在统计领域，会计学方法应用的相当广泛。在部门统计和微观统计中，特别是在企业统计中，有相当多的统计指标都要从会计核算中取得，突出的是一些价值量指标。比如，在企业统计核算中，资本金的筹集与运用，各类资产与负债的数额及其构成，收入与成本费用，利润分配等的核算，均离不开会计资料。企业为经营决策的需要而进行的市场预测，为管理需要而进行的经济效益评价，也离不开会计核算所提供的资料。另外，新国民经济核算体系的资产负债核算，流动资金核算及循环账户的设置都借鉴了大量会计符号及会计平衡式，虽其含义与会计学中略有不同，但其核算方法及原理是根据会计的复式记账的原理加以推广运用的。这些工作都需要在统计工作中，充分运用会计的理论方法，实现两者的和谐统一。

[1] 张璟霖,汪浩; 江凯; 会计核算与统计核算的关系分析[J]. 沿海企业与科技 2009年12期

[2] 尚水荣,公交会计核算与统计核算的相互协调[J]. 市场研究 2003年04期

[3] 楼裕胜; 吕宏程; 统计核算与会计核算一体化[J]. 合作经济与科技 2005年12期

[4] 张桂君; 张润; 王居娟; 会计核算与统计核算的差异及其协调[J]. 黑龙江财会 2003年06期

[5] 张纯洁; 张志杰; 谈会计核算与统计核算之差异[J]. 内蒙古财会 2003年09期

[6] 安辉; 谈会计核算与统计核算的协调发展[J]. 统计与决策 2004年07期

什么是大数据大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。