京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代统计改革的几点思考
随着市场经济的不断发展,大数据被越来越多地应用在现实生活中。统计调查改革也应围绕大数据展开,如何将大数据中专业化处理和深层次挖掘应用其中,在统计调查事业上发挥和实现大数据的价值,成为统计调查改革的一大命题。笔者认为,大数据时代,统计调查改革应从以下几方面着手。
构建政府大数据统计体系
大数据环境下,政府统计体系需要依照海量数据的采集、分析、挖掘和发布这几个技术层面,进行相应的机构设置。目前按专业、部门条块分割的方式所进行的机构设置模式亟待优化。应构建一个统一、协调、有序、优化的统计机构体系,打破部门、行业、科室、级别等限制,按照统计业务流程分别设立制度设计部门、数据采集部门、数据管理部门、数据发布部门、数据质量评估部门、数据分析部门、执法监察部门等职能中心。
健全大数据管理机制
大数据数据源整合的核心是衔接数据标准与分类。目前,绝大多数大数据仍以各种形式零散地存在于政府部门、电商企业、电信运营商和互联网公司等数据持有者手中。数据标准不统一,指标口径杂乱,数据之间难以整合和衔接,从而限制了大数据的应用和共享。应推进政府数据采集工作的标准化,将存在于企业、部门的大数据通过制度标准转化为结构化数据,要对视频、图片、文字等大规模非结构化数据以及半结构化数据进行标准化处理。标准化工作运行后,可以在现有各类交易终端上加装统计采集装置,并通过物联网技术,搜集、存储和实时分析节点数据流,形成整合生产、物流、交易等所有环节在内的标准化数据采集模式。
大数据时代,政府统计工作应该把更多的精力投放于统计制度和技术方法的设计、统计规范和数据标准的制定、统计安全与公众隐私的平衡、官方发布与民调组织的协调等机制研究和实践应用方面。相应的,工作重点也应该由“组织调查干统计”转变为“依法行政管统计”,不断以自身的机制创新和模式创新适应大数据时代对政府统计工作提出的新要求。
提高数据挖掘分析能力
政府统计工作的传统分析方式是根据统计制度的设计要求和对于研究对象的经验认知,对以传统方式采集上来的数据进行计算分析。然而大数据背景下的数据分析工作,政府统计部门面临的则是大量存储于云端的非结构化或半结构化数据。这种应用背景下,数据分析则变成政府统计部门一个关键性的技术环节,需要专业化的数据挖掘与分析处理技术来探寻数据之间的内在关系,寻找更多有价值的衍生信息。这就要求大数据环境下的政府统计部门,不但要具备将非标准化信息转化为结构化的标准数据的能力,而且还需要有测度出数据变量之间内(外)生影响因素的专业化数据分析水平。
面对海量数据,为了在未来的数据竞争中让统计发挥更大的社会功能,就必须在数据挖掘方面进行探索。一是要利用现代信息技术努力缩短数据采集、传输、汇总、存储、发布等主要环节的时间,使数据发布更加及时;二是增加对主要统计指标的解读和诠释,提高对统计数据的解读能力,加大对统计数据的解读力度;三是除传统媒体外,增加对互联网、微博、社交平台等新媒体的发布,更好地满足社会各界对统计数据的需求;四是在发布载体、时间、频率的选择上更加灵活,使政府统计更好地服务大众、服务社会;五是采用数据可视化技术直观地展示数据,以获得“一表胜千言”“一图胜千言”的效果。
完善统计数据发布机制
有人说,大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,绝大部分都隐藏在表面之下。大数据时代不仅是一个充满数据的时代,更是一个全人类充分运用大数据的时代,它要求数据必须开放和流通,呈现公开、流动、共享的状态。政府统计需要做的工作是在提高数据发布的针对性、降低数据理解的复杂性和发挥数据信息的价值性方面进行模式创新。
统计最终是为用户服务的,发布对用户有价值的统计数据才是统计存在的意义所在。因此,要完善政府统计的数据发布形式,提高数据发布的针对性,发挥数据的最大信息价值。在发布数据的形式上,以文字、表格的方式发布统计数据已经跟不上用户的数据需求,也落后于商业调查的步伐。目前,文本可视化、视景仿真等新兴阅读技术已经大范围应用到计算机及其他商业领域,广义上的“智慧”概念也已经渗透到社会发展的各个方面。因此,政府统计工作应尽量缩减传统意义上的大段文字、复杂表格等难以契合公众需求和时代特点的数据发布形式,转而以新兴技术和新兴媒体为依托,加大技术投入和发布媒介创新,拓展各级各类发布渠道,充分挖掘并发挥出统计数据的实用价值。
优化数据安全保障机制
大数据背景下的统计工作,数据结构各式各样,对数据安全标准和保密性要求也不尽相同,在高度透明的网络运行中,如何进行统计数据的采集、处理以及公布都十分重要。因此,大数据时代应该更加注重数据的安全管理,实现统计信息化与数据安全建设的协调发展,提高数据安全识别、保密性的兼容和设防控制技术。一方面将网络安全技术与大数据技术相融合,确保统计平台的安全稳定运行。另一方面,统计组织体系、管理体系等方面也需要不断完善,最终共同构建一个安全保障体系,推进统计数据的存储与安全融合向更深层次发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03