京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据将给我们带来什么_数据分析师
大数据的概念,去年才刚刚听到并有所了解;但大数据的话题,从去年开始说到今年,真的就没有停止过。我们说,要积极推进大数据在政府统计中的应用,是因为大数据已经并还将将对政府统计工作带来诸多重大影响。
首先,大数据将对政府统计的唯一性乃至共识性产生极大挑战。政府统计在反映国情国力方面的主体地位,既是法律赋予的,也是客观形成的。因为长期以来,没有任何主体有义务有必要有能力,对经济社会的宏观发展情况进行统计监测。比如商品价格,即使一个企业的规模再大,也只能掌握本企业经营的各种商品或服务的价格,而很难也没有必要把其他的价格信息尽收眼底。但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的拥有者。互联网上每时每刻生成了大量的交易和价格信息。在阿里巴巴公司的淘宝网上,许许多多的店主开了许许多多的网店,经营着许许多多的各种各样的商品。于是,一个综合性的淘宝价格指数就应运而生。虽然商品的种类大大少于我们的CPI,虽然这些商品的价格对市场上全部商品的价格未必有代表性,虽然确定权重的依据也仅仅是来自在这个网上购物的群体及行为,但其毕竟是在一个规模越来越大的总体基础上生成的,毕竟有实时产生的大量基础信息做基础,毕竟有越来越多的人关注、了解和参考这个不断变化着的指数。随着大数据的规模不断扩大,或许会不断应运而生一个又一个“淘宝”指数。政府统计是顺其自然、乐见其成呢,还是因势利导、为我所用呢?我们需要在实践中尽快找到答案。
其次,大数据将对政府统计的生产方式和工作流程产生重要影响。大数据生产的主体不一,来源更日趋多元,不同内容和形式的大数据也标准各异。是让大数据的生产者执行统一标准、或是按统一标准进行加工,还是由政府统计把数据拿来之后再做标准化处理?以普查为基础、抽样调查为主体的政府统计,长期以来都是在通过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。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,都是做为一个总体已经存在的。你拿还是不拿,数据就在那里。我们应该怎样拿、怎样抽呢?虽然统计四大工程实现了一套表联网直报,但各级政府统计机构依然要对本地区的数据质量各负其责。而大数据背景下,总体数据或既包括不同地区数据,但又未必能对各地有代表性。面对这种情况,各级统计机构又当如何分工合作呢?
第三,大数据将对政府统计的信息化建设提出更高的要求。从数据搜集到数据处理,结构化与非结构化、标准统一与标准各异、只面对样本与面对庞大的总体,差异无疑是巨大的,对后者的搜集和处理难度也明显大于前者。大数据既包括结构化数据,但更多的是非结构化数据,如图片、视频、文字。如何将这些非结构化数据进行结构化处理,是政府统计信息化建设中要面对的一个重大课题。而“大数据”顾名思义,最大的特点就是“大”。对每时每刻产生的巨大海量网上交易记录,对每一笔成交的数量、金额、价格,是拿过来再处理,还是处理了再拿过来?这也是数据搜集和处理中的一个现实问题。此外,利用搜索引擎,进行关键词搜索,是直接照搬后台的每一条搜索记录,还是由网络公司进行开发加工后提供半成品?这也既涉及技术手段,还关乎制度方法和法律法规。当然,除了搜集、处理、存储过程中的技术手段外,设备、网络、平台等与应用大数据相适应的硬件设施及环境更是不可或缺的。
此外,由于大数据实时产生、形式多样,也会推动政府统计的数据发布工作提高时效性,丰富发布的内容和形式;由于政府统计应用大数据,需要大数据的生产者提供第三方信息,这也需要在相关法律细则中予以明确和强调;由于应用大数据需要更多懂数据懂技术的人才,加强队伍建设、引进和培养复合型人才也已经迫在眉睫……大数据是一场大变革。应对大数据带来的挑战,已经不是未雨绸缪,而是已经迫在眉睫了。而抓住机遇,顺势而为,中国统计就将迎来一个新的大发展大进步。
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