
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
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18