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大数据背景下的统计改革与探究

2017-10-16吕俊娟

中国经贸 2017年18期
关键词:统计数据大数据改革

吕俊娟

【摘 要】随着信息化时代的到来,人们能够得到信息的渠道也越加增多,数据的传输和流动已经开始向高效化的方向发展,这对于人们日常的统计工作带来了极大地便利同时也带来了巨大的挑战,因此如何采取有效措施对大数据背景下的统计进行针对性的改革就成为了一个重要的课题,本文也将就这一问题进行深入的探究和分析。

【关键词】大数据;统计数据;改革

一、大数据背景下统计工作面临的困难和挑战

信息化时代的到来使得数据的统计成为了一项十分困难的工作,但是为了适应时代的需求和发展,对统计工作进行相应的改革成为了一项必要的课题。所以,在传统统计工作中的一些统计措施和统计过程也必须要在针对性的计划下进行大刀阔斧的改革。

1.在统计数据的需求层次上面临的挑战

随着大数据时代的到来,首先就是在统计数据的需求层次上面临着巨大的挑战,在传统的数据统计分析技术中,通常采用的方法就是抽调样本并进行针对性的观察和分析,并最终汇总出相关数据以便于对总体的情况进行合理的推理和描述,这样人们就能对宏观和中观数据了解的更加彻底和明晰,但是随着信息化时代的到来,越来越多的数据需要进行分析,仅仅只是对总体进行合理的推测和分析的同时没有对具体的个体事项进行统计完全不符合当前背景下的数据统计技术,也正因为如此,若是不立即对数据统计技术进行改革,人们对于数据背后信息的挖掘仅仅只能停留在一个肤浅的层次。

大数据作为一种全新的信息采集技术,人们可以从宏观、中观和微观三个不同层次来对数据进行解析和理解,在关注整体的同时也保持着对于微观的重视,这种多角度、深层次的数据分析技术给予了人们能够在条件多、范围广的领域中获得和使用全面数据的机会,从而加强了人们信息采集的效率并加深了信息挖掘的深度,同时,这种数据分析技术也能让人们在进行分析的同时能对个体情况的特殊性引起重视,这是在宏观数据中无法体现的价值和优势所在。

2.在统计实证研究的流程中面临的挑战

随着大数据时代的到来,不可否认的是,对于统计实证研究的流程来说打击是十分巨大的,在传统的数据统计实证研究中,其主要是在社会经验和经济理论的基础上,根据相应理论或者假设设定相应的指标,随后再对数据进行针对性的分析和验证,这种验证方法与目前大数据的研究过程完全背道而驰,目前来说,大数据的数据挖掘模式一般是自上而下的,因此在所有的研究过程中,预先设定的方法和目的都不会对其造成任何影响,除此之外,因为数据是一切研究活动中最为主要的先导条件,所以数据挖掘技术在庞大的信息数据中的应用是通过找到不同数据之间的内在逻辑联系来进行构建的,只有这样,才能在最后得出较为准确的结论并在理论上形成新的认识和理解。因此,随着大数据研究模式的广泛应用,对于统计实证研究的要也就越来越高,这已经成为了一种不可避免的未来导向。

3.在统计数据的信息搜集中面临的挑战

大数据时代的到来使得大量的信息开始涌入,这对于传统的统计数据信息搜集来说是一个巨大的冲击,在传统的数据信息搜集中,一般都是要对统计研究的对象进行准确定位,并在定位的过程中根据研究对象的特点和研究目的对统计指标、统计报表和汇总方法进行相应的设定,最后通过大量的调查和访问将生产活动和行为向可视化可量化的数据进行转换,但是在大数据背景下, 庞大的信息量所带来的问题导致了搜集信息成为了一项极其繁杂的工作,这对于数据统计分析的工作质量和工作效率来说是极为不利的。因此,在大数据背景下,信息搜集首先必须要面临的就是在大数据中可以直接获得的数据和已经掌握的数据,对这些数据采取什么样的研究方式及其统计目标将会导致什么样的结果也大都在可掌控范围内,这些统计数据的搜集和整理归纳工作相对而言也就较为简单了。

二、大数据背景下统计改革的重点

1.统计工作的信息化

在大数据背景下统计工作在工作中调查对象的行为和调查义务都能够实现有效的信息化,这也就对统计工作的数据化提出了更高的要求,只有实现每个环节的信息化才能使得在统计工作的重点从汇总审核向过程控制进行过度,从而促进工作效率的提升。

2.统计数据的汇总和管理

随着大数据时代的到来,传统的统计数据搜集应该向数据管理进行转型,同时在进行数据管理的同时也要对质量进行有效的把控,这将是未来统计数据定位的趋势,而目前的统计数据搜集工作中所采用的修改痕迹保留方式、IP定位都很明显的将这种趋势体现了出来,具体的数据在能够及时传送到数据终端的同时,数据的准确性也能在同时得到保证。

3.统计数据的深度挖掘

目前最为重要的一点就是要在数据挖掘能力上有一个质的提升,大量数据的涌入使其总体情况变得更加复杂,但是又能在一定程度上体现出一定的结构化,不同数据之間隐含的关系、趋势将很有可能成为为未来的总体趋势。因此,为了在未来的数据竞争中能够将自身的社会功能体现的更加彻底,就必须在数据的深度挖掘上下功夫,以适应未来多变的数据环境。

三、总结

综上所述,随着大数据时代的来临,传统的数据统计很明显已经跟不上统计数据变化的脚步了,只有对数据统计技术和方法进行大刀阔斧的改革和创新,才能跟得上时代的步伐。本文就大数据背景下的统计改革进行了详尽的探究和分析,希望能给相关从业者一些启示。

参考文献:

[1]朱建平,章贵军,刘晓葳等.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014,31(2):10-19.

[2]中国人民大学“大数据与应用统计”研究组.大数据时代统计学的重构与创新——首届“大数据与应用统计国际会议”述评[J].统计研究,2015,32(2):3-9.

[3]赵彦云.对大数据统计设计的思考[J].统计研究,2015,32(6):3-10.

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