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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27