关于提高统计数据质量策略的研究分析

针对数字经济时代背景下统计工作数据量激增、数据内容庞杂、数据来源多样等情况，提出一系列对策解决以往统计工作效率低、质量不可靠、数据安全性保障不足以及相关规章制度体系不完善等问题。

本文利用分析法与综合法，对统计工作现存问题展开分析，并从深化大数据技术应用、提升统计数据质量；创建大数据标准体系，提升统计规范；建设统计大数据信息资源平台；深度挖掘分析；培养统计信息化复合型人才五个方面提出具体的提高统计数据质量的策略，以期为促进统计工作高质量、数字化发展提供参考。

随着数智化技术的快速发展与广泛应用，各行业取得了长足进步，所涉及的各类数据信息大幅增加，使得统计工作面临巨大的挑战。如何紧跟时代步伐，提高统计数据质量是当前各级统计单位急需解决的问题。因此，为有效应对挑战，切实提高统计数据效率和质量，降低统计工作成本，丰富统计范围及提高服务质量，本文将探讨通过引入大数据技术提高统计数据质量的对策与方法。

一、影响统计数据质量的因素

从统计工作角度分析，数据利用会经历数据采集、处理、存储、应用、展示等多个阶段。在数据利用过程中，受各类因素的影响，数据处理、数据应用、数据展示以及数据管理等的效率与效果可能会受到影响，进而降低数据质量。影响统计数据质量因素如下表所示。

二、统计数据中存在的问题分析

（一）数据标准体系有待完善

数字经济时代背景下，统计单位每日需采集、处理、分析的数据信息体量激增，传统的统计数据方式已经无法满足当今的统计数据需求，需要统计单位结合实际情况革新统计理念，优化统计方式，深化大数据等先进的信息化、数字化技术的应用，以此为统计数据质量的提升、统计工作的顺利开展奠定坚实的基础。但大数据等新技术的出现也意味着传统的统计数据方式不再适用，统计单位需根据具体的统计业务需求、数据类型等，围绕大数据本身特点创建大数据标准体系，为相关统计工作的顺利开展与统计工作、大数据技术之间的有机融合提供切实保障。

（二）统计工作缺乏有效的联动性

对于统计工作而言，其最终统计的数据会影响到其他单位或行业的发展，但部分统计单位以及工作人员因缺乏对统计工作的充分认知，加之其本身专业素质较低，导致其无法有效协助统计工作的顺利开展，在一定程度上阻碍了统计工作效能的发挥，最终造成统计数据质量下滑。此外，数字经济时代背景下，各单位、行业均已开展信息化建设，其每日所产生的数据信息体量庞大，而传统的统计工作因缺乏行之有效的数据信息汇总手段，导致数据信息散失，致使统计工作缺乏一定的覆盖广度与渗透深度。

（三）缺乏信息化复合型统计人才

随着各个行业信息化建设的不断开展与成熟，多数岗位人员需要具备一定的信息技术、数字技术应用能力，统计行业也不例外。然而，由于统计单位在数据信息处理方面的特殊性，导致其对大数据等现代数字技术的依赖度较高，不但需要统计人员具有丰富的统计经验、优秀的统计技术，同时也需要其能够在日常工作中熟练运用大数据技术开展各项统计工作。但是，目前多数统计单位缺乏此类信息化复合型统计人才，在一定程度上阻碍了统计数据质量的提高。究其原因有两方面：其一是人才培养的时间跨度较大；其二是各统计单位的统计业务情况不同，加之人才资源稀缺，无法有效通过招聘等方式吸纳成熟的信息化复合型统计人才。

三、有效提升统计数据质量的对策

（一）深化大数据技术应用，提升统计数据质量

数字经济时代背景下，统计单位工作人员需积极转变自身思想与观念，提高对现代化、信息化、自动化技术的重视，深化大数据技术在统计工作中的应用，基于教育、培训等多元举措引导工作人员形成利用大数据技术开展统计工作的意识与内驱力，以此为推动统计工作思想观念的转变提供有效助力。

为确保统计工作人员可以主动、积极地通过大数据技术开展统计工作，首先，需明确大数据技术在统计工作中的优势，如强大的数据分析能力、提升数据的精度、避免人工失误等，实现专业统计技巧与大数据技术的有机融合，从而不断深挖数据价值，提升数据质量；其次，统计单位应顺应数字经济时代的发展趋势与发展要求，利用大数据技术不断优化统计工作模式，将重复性、机械性的工作内容交由大数据技术完成，充分发挥大数据技术的优势，对统计数据进行深入挖掘、使用，拓宽数据信息采集、整合的广度与深度，为提升数据信息质量与精度奠定基础；最后，统计数据质量还表现在其应用后所产生的实际价值和效用方面，因此若想基于大数据技术提升统计数据质量，还需要统计单位加强与各政府职能部门的沟通、协作，构建完善合理的协同联动机制，深化物联网、大数据、数据库等现代化技术的应用并创建数据信息的动态化统计平台，结合不同行业的发展趋势、环境变化等，调整信息资源的整合方向与深度，进而实现对各行业的动态化信息进行及时更新，以充分发挥统计数据的价值与效用。

（二）创建大数据标准体系，提升统计的规范性

大数据技术的出现势必会对传统统计工作模式产生一定的影响，为加速大数据技术与统计工作的有机融合，最大限度上发挥大数据技术在统计数据方面的优势与价值，要加强大数据技术的渗透，同时也需要保证大数据技术应用的规范性与标准性，这样既能够加速统计工作与大数据技术的融合，同时也可以为提升统计数据质量、发挥统计数据价值提供有效保障。为此，统计单位可结合实际情况，围绕我国大数据标准体系框架，基于因地制宜的原则，针对性地构建现行的大数据标准体系，明确业务分类、统计报表、统计标准等内容，持续优化现行统计业务流程，以标准、规范的操作在传统业务流程中融入大数据技术，结合大数据技术在各个领域、各项工作中的应用特点与应用方法，建立具有针对性的科学、合理的数据统计标准。以统计审批项目、项目备案等统计工作为例，可通过大数据技术优化统计数据标准的监督、发布、更新以及认定等相关工作，同时动态化监管大数据标准体系的构建、维护、落实以及管理等相关过程，以确保大数据标准体系的规范性、协同性、权威性始终有效，为提升统计数据质量提供保障。除此之外，为进一步提升大数据标准体系在现行统计工作中的科学性、合理性，还需要统计单位适当参考其他地区或部门所制定的统计标准与大数据技术应用方法。

（三）建设统计大数据信息资源平台

在建设统计大数据信息资源平台方面，统计单位应结合实际情况，从满足需求、提升质量等方面入手，分析统计单位目前在大数据应用方面的需求，统筹规划，构建集约高效的统计大数据信息资源平台。为保证该平台的集约化特点，使其能够有效涵盖至各项统计工作，统计单位可遵循“1+N”的体系构建理念，即围绕一个中心联动多元节点，以“互联网+”、物联网、5G、大数据、云计算等相关技术为基础，丰富统计大数据信息资源平台功能；以互联网、局域网、政务网、私有云、公有云等渠道为媒介，打通部门、行业之间的信息壁垒；以联网直报系统、专项调查系统、普查数据等核心统计数据资源为依托，强化与第三方商业数据资源的融合，以此形成一个集业务分配、安全治理、资源配置、网络管理等功能于一体的数据信息资源平台，为大数据技术下统计工作中的业务开展以及数据共享和交换提供保障。

统计大数据信息资源平台是保证统计工作顺利开展的重要基础，基于其中的多元化数字技术与信息技术，能够显著提升统计工作数据采集的准确性、时效性以及统一性。具有高度统一化的统计大数据信息资源平台可以进一步规范统计工作的数据采集范围，同时严谨、权威的数据信息渠道也实现了数据信息的闭环流通。

（四）深度挖掘分析数据信息

大数据具有4V特性，分别是大量（Volume），即数据集规模庞大、数据体量巨大，远超出传统数据处理软件所能正常处理的范围；高速（Velocity），即数据信息的生产、采集、应用、传输、处理等效率极高，在部分环境下甚至可以实现实时化的数据信息处理效果；多样（Variety），即数据的格式、来源具有多样化特征，其中涵盖了非结构化数据、半结构化数据以及结构化数据，需采用相应的数据处理方式进行针对性解析与处理；价值（Value），即在庞大的数据体量中潜藏着行业发展规律、人类偏好等要素，具有巨大的隐性价值，但价值密度相对较低，需要通过专业技术对源数据进行处理与分析，进而提炼出能够有效用于风险管理、产品优化等方面的数据。

大数据的4V特性不仅进一步凸显了其在数据信息处理，尤其是在庞大体量数据信息处理、分析等方面的功能与优势，同时也对大数据本身提出了一定的应用要求。数字经济时代背景下，统计数据体量激增，需要统计单位具备有效、精准、规范地整合、统计、分析数据信息的能力，同时也需要具备深度挖掘分析数据信息背后潜在价值的能力，以此为其他行业、部门的可持续健康发展提供重要依据。统计单位可加强对具备处理大数据性能的统计工具的应用，如SAS统计工具等，以确保可以从大量统计数据中挖掘出具有一定价值的数据信息。从宏观角度来看，数据挖掘主要涵盖以下几方面，分别是数据集成应用、转换、清洗、最终表达等。在统计工作中需结合数据资源构成指标、统计流程等因素，选择合适的数据信息处理模型进行数据挖掘，同时基于统计工作需求的差异性采取不同粒度、不同维度、不同深度的统计数据输出形式。

（五）培养统计信息化复合型人才

在数字经济时代背景下，统计单位要提高对人才的重视程度，尤其是既具备优秀的统计能力，又拥有熟练的计算机、大数据技术等方面的应用能力。为此，统计单位应结合实际情况做好以下几点工作：其一，统计单位应结合统计业务实际情况与具体人才需求，针对性制定人才培养及人才吸收计划，同时根据时代发展趋势、统计单位战略目标等，动态化调整岗位标准及对人才的需求标准，以确保统计人才能够切实满足统计工作的要求，为提升统计数据质量奠定基础；其二，制定合适的统计信息化复合型人才培训方案。统计单位应基于大数据特点、统计业务内容等制定详细、合理的人才培训计划。在培训渠道方面，可借助“互联网+”构建线上线下混合式培训模式，对受时间或空间限制的人员进行培训。在培训制度方面，应将培训结果、效果与绩效考核制度相关联，以提升人员参加培训活动的主动性与积极性；其三，加深与社会团体、高校、科研院所、互联网企业的合作，制定可持续的创新型人才培养计划，以丰富统计单位的人才资源，为统计工作的提质增效提供切实保障。

结语：

综上所述，在数字经济时代背景下，各级统计单位要重视大数据等数智化技术在统计工作中的应用，要充分利用数智化技术提高数据质量，挖掘数据价值。同时，应认真审视统计工作存在的问题，准确把握影响统计数据质量的因素，并结合统计工作实际需求与要求，制定适宜的统计数据质量提高策略，以使统计工作更加规范、科学、高效，有效提高统计数据质量。