京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的挑战
虽然大数据目前没有统一定义,但市场普遍认为,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度,常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为“大数据”。
而大数据的应用已经渗透到日常生活中。专家认为,互联网上每时每刻生成了大量交易和价格信息,如淘宝网上许许多多的店主开了许许多多的网店,经营着许许多多各种各样的商品,一个综合性的淘宝价格指数应运而生,虽然商品种类大大少于CPI,但由于实时产生的大量基础信息做基础,会吸引越来越多的人关注,将对政府统计的惟一性乃至共识性产生极大挑战。这也意味着,随着大数据时代的到来,政府统计部门不再是唯一的海量数据拥有者。
统计方式的变革
马建堂此前在全国统计工作会议上强调,“大数据时代”的来临,对统计数据的生产方式带来了很大的挑战。统计部门要利用海量数据并对其进行标准化处理,发掘这一数据宝库,认真把握好这一促进政府统计改革发展的难得机遇。
据了解,政府统计一般是在普查掌握总体的基础上,对一定规模限额以上的单位全额调查,对以下的单位进行抽样,各级政府统计机构对本地区数据质量各负其责。但符合大数据概念的交易记录,无论是成交额、成交量,还是各类商品的价格,都是作为一个总体存在。
“通过利用客观存在的海量数据,能够有效降低调查成本。大数据化的采集方式减少了层层上报环节,有助于提高数据及时性、准确性。同时,通过对海量数据的分析、整理,可以对经济社会运行情况进行多方面印证,更加真实合理。”北京方迪经济发展研究院副院长赵燕霞说。
一位业内专家举例称,比如每月公布的社会消费品零售额数据,除了几个基础的分类数据外,还可以对各行业收集的数据具体分析,研究餐饮消费结构、金银珠宝消费与经济关系、日用品消费占比变化等,通过这些可以看出消费趋势性变化,为扩大内需提供重要的数据支撑。
信任危机的化解
国家统计局表现出的利用大数据倾向,除了顺应目前发展趋势外,也被外界认为将有助挽救目前存在的数据“信用”危机。近年来,工资“被增长”、CPI“被下降”、房价“被降低”、失业率“被减少”……因百姓的切身感受与统计数据之间的差异,以及国家和地方之间GDP数据严重不符,都导致了市场对统计数据的质疑。
统计学专家、中国社科院世界经济与政治研究所世界经济统计分析研究室副主任刘仕国认为,大数据要求数据种类越来越多样化,而且对统计过程透明性也越来越高,从理论上看,这样可以提高统计调查的准确性、透明性,可以消减民众对于统计数据的质疑。
清华大学中国与世界研究中心教授袁钢明则认为,除了在统计方式更加准确外,还需改变惟GDP的政绩考核体系,减少政绩考核中GDP占比,逐渐提高环境、民生等因素的占比,这样才能减少地方对统计的干预,保障统计的独立性和准确性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02