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 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23