京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何加强统计档案信息化管理
大数据是用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,统计部门需要积极应对大数据带来的环境变化和需求变化,更好地开展统计档案利用工作,更大程度地发掘档案的潜在价值,更加全面地提供档案信息服务,从而实现统计档案信息化管理的跨越式发展。
走进大数据
随着经济社会的快速发展,特别是近几年经济结构和社会布局不断发生变化,统计档案资料急剧增加,同时,社会各界对统计档案的需求也大幅增加。巨量资料、大需求推动着统计档案的收集、整理和利用进入大数据时代。统计部门每年都要接待大批查阅统计档案人员,每年都要调阅数以万计的各类案卷。如何从繁杂的个性化需求和数量庞大的案卷中认识和利用规律,如何在大量提供的数据中确保企业、调查对象隐私安全?这需要统计数据的利用情况,这个过程,我们可以视为一个通过“加工”实现数据“增值”的过程。但是,统计部门如何提高对数据的“加工能力”?必须首先搞清楚大数据给统计档案工作带来的变化,根据变化寻找应变办法,提升统计分析能力。
“三大”趋势
目前,统计档案的利用取得了较好的社会效益和经济效益。但在利用种类上,多数仍局限于“实际利用”,即有特定实用目的的一般性查询利用上,只有人次数、查阅卷次数等数据,缺乏综合分析、研究预测等数据加工过程,更缺乏利用偏好规律、利用趋向等加工结果。简单的数据对于一般利用者来说意义不大,对经济发展、规划、预测和调控来说更是无关痛痒。然而,随着大数据时代到来,统计档案管理将逐步呈现“三大”趋势,也将给现有的统计档案利用带来相应的挑战。
一是大档案。载体形式更加广泛,一切与经济社会有关的、经过统计部门调查取得的文书、数据、声像、实物都被作为统计档案。数字化档案体量更加巨大,原有的纸介质统计资料,以及一切非数字化的统计档案都将通过信息技术不断地加工成电子档案。
二是大服务。大数据时代统计档案服务将朝着社会化、多元化、开放性和先进性方向发展,档案服务以利用者的个性化需求为导向,提供网络化、智慧型的服务。
三是大开发。在传统管理方式下,档案利用只是提供被动的查阅服务。在大数据时代,档案利用将延伸到使用大数据技术对档案进行大量加工和二次开发,更加注重分析、发现与预测,为利用者创造更多价值。
积极应变
面对大数据给现有统计档案利用工作带来的挑战,统计部门应积极应对,全面提升数据加工能力。
做好利用统计项目调整。一是将利用统计的关注点从数量转向效益。建议在统计档案利用项中增加利用效益项目,强调社会效益的统计,如增加利用者满意度或者利用效果项目,将利用者的需求满足状况以顺序数据的形式列入统计项,以反映利用者对档案价值的认知与认可度。二是完善数字档案利用情况统计,根据数字档案资源利用的特殊性,设置数字档案和电子文件的检索量、阅读量和下载量等统计项目。
做好利用统计工作的信息化建设。大数据时代,传统的手工登记、电脑汇总的工作模式正在失去其原有的意义。必须加快利用者自助服务终端设备、服务质量评价设备、统计软件的应用,以及信息系统的建设。利用者在自助服务终端设备上验证身份后,其利用记录及其在获取服务之后对服务质量做出的评价,都将实时传输到信息系统中自动存储。
做好专业人员配备。大数据将使利用统计工作大量化、复杂化和专业化,要求工作人员必须具备一定统计理论和实务素养。因此,要及时对相关工作人员进行专业培训,同时要把统计工作具体实践中的经验、技巧、成果等在工作人员中进行交流,便于工作人员相互借鉴、相互促进。
做好利用情况的统计分析方法运用。利用情况统计分析,是档案利用统计的最后一个阶段,在这个阶段中,通过运用各种专业的统计分析方法,使我们能够对利用情况进行清晰明确的全面认识,并依据统计分析正确估计形势,为决策提供依据。例如,对于历年的利用人次和卷次数,我们可以运用时间序列的描述性分析,通过计算数量的增长率、平均增长率来简单描述现象在不同时间的变化状况,也可以通过制作图形先观察数据随时间的变化模式及变化趋势,为进一步的预测提供基本依据。进行预测时,我们首先要判别历史数据模型是平稳序列、线性趋势,还是非线性趋势,然后结合数据多少选择用移动平均、一元线性回归,还是指数模型的预测方法。
做好利用统计成果的运用和宣传。通过统计分析,我们可能会发现统计档案利用的某些规律,如利用者的喜爱,也许还能够合理预测趋向。统计部门应该积极主动地将这些统计成果运用到服务工作中去,及时调整服务重点或者提前做好服务计划,甚至做出明确的统计预测预警。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27