京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈大数据时代统计工作方法
大数据时代带来了数据信息的大爆炸,为社会生活各个领域带来巨大变革,也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点,这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求,统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然,变革不代表取代和拒绝,而是寻求包容和提升的最佳状态,使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。
——加大信息技术驱动力,推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据,因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大,也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者,减少中间环节的人为干扰因素,既保证数据的及时性,也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度,因此,应适应时代的特点,建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板,实现实时监控,并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道,一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。
——提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例,要想快速树立抽样调查的共识性和主体地位,就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论,包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如,要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系,取消过时的、利用率低的指标,改进不易取得和无法与大数据衔接的指标,增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。
——加快数据共享,打破部门“数据孤岛”。目前,我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题,部门“数据孤岛”现象存在,阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看,大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度,即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化,如人口登记、房产登记、企业信息登记等,不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国,初步的部门数据共享已经实现,如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库,人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等,但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此,在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台,除去部门保密数据资料外,绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享,使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充,有效发挥数据价值,减少社会资源浪费。
——培养新型统计调查人员,加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性,需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具,特别是现代信息技术和云计算技术,因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手,并且定期组织培训,培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异,稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通,减少人员的适应时间,最大限度降低调查成本。近年来,不少地区探索的统计调查外包模式,在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化,值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月,国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局,标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题,一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题,只有严格遵守统计纪律,将组织建设制度化,才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为,才能确保统计调查科学性,维护统计数据共识性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14