京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在统计中的应用初探
大数据是信息时代的必然产物,是人们在日常工作、学习、生活中,使用以现代网络、特别是以互联网为特征的现代信息技术和其他各种电子计量设备而产生的海量信息。对海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。中央《关于深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》中指出,大力推动大数据在政府统计工作中的应用,将电子化行政记录和各类交易、交互、传感等大数据作为政府统计基础数据的重要来源,努力构建现代化新型统计调查体系。
大数据统计应用有什么意义?还有哪些问题和障碍?如何加快大数据在统计工作中的应用?在此进行探讨交流。
大数据应用广泛
大数据能够更加客观真实地记载经济社会的发展情况。在现代社会,人与人之间、人与单位之间、单位与单位之间,甚至地区与地区之间、国与国之间发生的交流和交易行为都有可能在计算机等各种电子设备上留下记录,由于它们都是电子化的信息,没有掺入任何人为的干扰因素,因此,对这样的信息进行发掘、加工、整理而得出的大数据能够更加客观真实地反映社会经济发展情况。同时,实现大数据统计应用也是遏制统计造假、弄虚作假行为的重要途径。
大数据能够最大限度地拓展现行统计调查制度所无法涉及到的领域。大数据能轻而易举地解决常规统计调查无法涉及到的、各种复杂多变的行业和领域的统计,因为大数据不但量大,其涵盖面也十分广泛,任何时候、任何地方、任何人、任何单位,只要发生了互动行为就要留下“痕迹”,而对这些信息进行加工整理获得的大数据必然能够有效解决现行统计和国民经济核算资料不全的问题。
大数据分析应用已经发挥出了显著的社会经济效益。目前,大数据分析应用已经有了实质性的进展,例如,商贸领域通过对商品销售大数据分析,能够发现同一种产品在不同地区的销量、销售的时间以及购买产品的客户群,然后作出市场预测,制定出新的订货计划,取得可观的经济效益。在金融、保险、交通等行业以及财政、教育等领域,通过大数据分析,能够发现新的商机或管理模式,并寻找到改进服务的最佳途径。
大数据如何应用于统计
就目前的情况,要真正实现大数据在统计工作中的应用尚面临着很多问题与障碍,如口径不一致、范围不相同、标准不统一、程序不规范、信息不共享等,这些或将成为大数据统计应用的“拦路虎”。在此,笔者提出几点粗浅的建议。
建立机构,统一管理大数据开发应用工作。大数据就像是一座巨大的“宝藏”,如果不加以开发就无法发挥其作用。但是,如果无序开发,也会使得这笔宝贵的财富得不到有效利用,造成浪费,甚至产生负面效应。因此,要真正实现大数据统计应用,应建立一个专门的管理机构,加强组织领导,统一管理大数据的开发、应用,保障数据信息安全,在某些领域、某些行业逐步实现以大数据取代常规统计调查数据。同时,制定周密计划、明确职责分工、选择工作路径、加强日常监管,从而实现对大数据这一宝贵资源的有效利用。
统一标准,实现大数据在统计上的可比性。统计是一门科学,是一项十分严谨的工作。因此,统计指标的含义、口径、范围、来源渠道、计算方法、计量单位等应该统一,只有这样才具有可比性。要实现大数据统计应用,提高统计工作的科学性,应该制定统一的标准,如在生产、流通、服务等领域,界定哪些信息属于可在统计上应用的大数据,如何将大数据的口径、范围调整为常规统计所需的口径和范围,如何对大数据的海量信息进行甄别、筛选,然后挖掘出统计核算所需要的、且常规统计所难以取得的资料。只有在这些方面统一标准,才能真正实现大数据在统计中的应用。
资源共享,畅通大数据信息来源的渠道。由于目前大部分单位都认为本部门的数据、行政记录等信息是商业秘密,因而,出于“保密”等原因,一般不对外提供,即便是政府统计部门需要,一些单位也是顾虑重重。因此,要实现大数据在统计上的应用,必须打破单位之间信息“壁垒”,真正实现信息资源共享。只有这样,才能够最大限度地满足常规统计、尤其是国民经济核算的数据需求。当然,为防止泄密,有必要制定一个关于大数据开发利用的制度,严格规定对外发布的范围,保障个体信息资料的安全。
创造条件,为大数据开发应用铺平道路。大数据应用离不开现代信息技术和网络技术,更离不开大数据发掘、加工、整理和分析的人才。因此,应该大力培养一批大数据应用、尤其是大数据分析方面的人才,为将大数据广泛应用于政府统计、宏观管理、企业经营等方面奠定基础。要鼓励高校和科研机构有针对性地开发大数据应用软件,为大数据分析提供帮助。要通过国内培养、国外委培等途径,培养一批大数据分析师,除开展大数据分析外,还要将大数据分析的理念、思路广泛应用于宏观管理和微观经营之中,发挥出大数据统计应有社会经济效益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 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 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23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