| 标题 | 浅析大数据时代下统计数据的新认识与统计调查改进路径 |
| 范文 | 陈超 摘? 要? 数据统计收集是统计学研究的重点，在大数据时代统计数据变化越发明显，而调查人员应用的统计调查方案也产生了变革。这对于统计调查内容带来深刻影响，大数据时代需对于统计数据进行分析，也需要了解到统计调查新方法。对于大数据时代下的统计调查变革路径，应为提升人员素养、参与抽样调查与大数据研究、融合提升专业水平、做好统计决策能力加强。面对大数据时代统计调查新方案，强化数据保障，做好数据库建设。开发符合统计工作的数据工具，真正提高数据的构建、应用、发展能力。 关键词? 大数据时代? 统计数据认识? 统计调查 统计科学负担着数据统计、收集、分析、解释等等作用，它能够传递规律价值、实现后续企业决策。调控大数据的处理解释与传统的数据统计有着很大的差距，在大数据时代如何强化统计数据认识、了解数据收集内容、完善统计改进方法都是大数据时代关于统计数据与统计调查的新内容。必须理清两者之间的相互关系，在统计调查、统计数据发展变革道路中，促进两者之间的共同融合。 1大数据时代对统计数据的新认识 1.1统计调查数据认识要多元化 在大数据时代对于统计数据调查认识呈现出多元化，传统的统计研究仅仅只是局限于选择其抽样技术和抽样设计。其内容不够科学，所选样本容量较低。没有区别概率统计和非概率统计内容差别。在推断过程中，两者之间的误差也显得十分的明显。近些年来所出现的一些新的参赛作品与科研作品也正好说明了统计过程中的此种误差，其次，在统计调查过程中，某些人员对于统计数据的处理不够科学。无法认识统计调查过程的严谨性，在实践过程中统计调查工作或是由非专业人员进行调查实施的。他们不具备其专业性，容易产生较大误差。在统计资料利用方面，使用率较低。一些统计过程，仅仅只有单一数据的罗列，对于调查研究结果资料内容展示不完全。没有相应论点或论据，导致后续的调查资料实际能够起到的指导作用不大。没有建立起数据共享模式，这造成了人力、物力、资源方面的大量浪费，无法迎合大数据时代发展需求。 1.2数据思维要变化 大数据时代的信息量以爆炸式增长。其可以通过一些现代信息技术进行量化数据储存。它不会受到过多因素的干扰，在大数据时代这表明调查人员可以在海量数据空间内从多角度出发。这些数据内容的网络收集、数据内容展示出的是样本的一些信息，在统计数据管理过程中对于一些在常规统计方法内存在反常效应的数据可在大数据时代被重新认可。这成功避免了关键信息的遗漏，在大数据处理过程中。它包含了多种方法以及技术。这会带来一个崭新的平台以及服务功能，它对于数据传播内容与统计过程提出了新的要求。传统统计数据偏重于数字之间的计算关系比对，大数据时代的数据表现形式更加多元，它以视频、音频、图片等形式呈现。碎片化的信息能夠源源不断产生，在统计目标方面也发生了量级的变化。这说明统计内容变得越发多元，统计思维也必须由此发生一定的变化。 1.3传统数据思维变化 传统的数据收集过程具有着很强的指向性，它是针对某事物收集过程做出引发的。面对数据收集过程，由于数据提供者大多启用了一些非常详尽的数据，其身份特征是能够识别的。但是大数据却并不如此，它来源于物联网，不是针对某一数据收集目的而产生的。可以用于进行信号记录，也具有着一定的的用途，属于一种发散性的内容。大数据来源微观基础是较难识别的传统数据、定量数据，涉及内容能够与定性数据设计相结合，应用好传统指标加以图表对其进行展现。在大数据中，它包含了一系列可以被记录转化的信息。但是传统的记录指标却无法呈现出多样化，在记录过程中其存在着特定化、使用分散化等特性，不同网络信息体系内均有着属于自己的信息识别方法。它们之间缺乏一个分类标准。但是大数据库却是一个非关联信息的书库，这无需记录结构，能够大量储存各类数据。无论是在何种分析过程中，都能够对于数据内容进行直接分析，得出定论。由此在大数据时代，对于统计数据的认识也必须从结构化数据出发。将其作为调查研究对象，并进一步扩散到大数据体系之内。 1.4收集数据思维变化 做好数据收集，才能够进行统计分析。而收集数据的传统方法则包括设定相应的研究计划，执行必要的工作流程。这样的研究过程存在着很大的弊端，它因为数据内容的限制而投入较大，对于大数据应用过程如何进行分析投入，将其做好合理应用是管理过程中的重点。在大数据时代，数据能够在大数据库中找到，这无需再次进行统计调查。并且每一个数据都能够在大数据中进行获取，这里存在着一个成本比较障碍。对于特定的数据收集过程，要采用传统方法，还要对于数据收集结果进行分析，从大数据内容中重新筛选相关数据。大数据并不是随时间变化而发生变化的一系列数据，伴随着数据内容的不断增多，如何对于数据进行储存，也是应该关注的一大问题。大型数据库可能需要将数据分布在不同的储存器或计算机内，由此在不匹配数据情况之下必须了解到如何对于数据进行更新、做好调用，这是应对数据变化的新型思维。 2大数据时代下统计调查改进路径 2.1强化抽样调查与大数据研究融合 不管是在大数据研究领域内，还是在后续的数据应用领域内。关于成本和收益问题，都是其考察的重点。对于研究所有人的平均收入，当前情况下，我们也有着两种基本方案。即整体性研究和抽样性研究数据库，这是进行整体性研究的一大基础。在国家人口统计中心内，其储存的数据具备一定的完整性，它也能够支撑该研究内容的进行。当然也有的数据库进行抽样调查，在抽样过程中其目的是解决运行方面的时间、空间问题。如果其没有数据库或者本身的成本太高，那么抽取的一个小样本也可以反映出该城市的平均收入状况。在调查过程中，可以采用抽样研究方法。例如在社会调查和市场研究领域之内，其大数据就是应用好云计算、大计算等模式发现运行价值，做好预测分析的一项重要技术。在抽样技术融合发展领域内的应用变得十分的关键，摆脱低层次简单查询，进行大量的数据统计分析。在大数据统计之内，有关大数据内容、大数据要素都必须对其进行分析，这些大数据之中多还有小数据。在两者应用过程中，这并不会出现任何的矛盾因素，要促进两者之间的共同融合。 2.2提升统计调查人员综合素养 统计人员综合素养直接决定着后续统计数据的获取质量，它也会影响到统计结果以及研究结果是否具有其可靠价值。为完成统计人员职业素养提升首先必须要求所有的调查统计人员都必须具有足够的职业道德素养，保持对于高质量数据材料的获取，确保其数据内容统计的真实性以及数据分析过程的有效性，为后续正确做出决策发展提供理论奠基。第二，也必须强化相应调查人员的专业训练。在保证实施质量过程之中，确保对于每一个调查环节都进行预先检测，减少环节漏洞。第三，也必须强化统计工作调查的质量监管，对于每一次统计工作内容都必须进行明确分工，了解到每一位工作人员在工作岗位上应负责的位置。最后，还必须加强统计法律和规章制度的同步执行建设。为获取高质量统计数据做出保障，提升统计人员本身的法治观念。 2.3提高统计调查决策能力 统计调查活动是一项具有创新性的调查活动，在统计调查活动开展过程中这能够培养相关人员的统计调查能力，使其训练思维得以提升。在应用好各调查服务过程中，真正能够提出相应的创业决策内容。调查人员可根据自己的需要选择合适的调查备件，对于调查方法、数据方法、报告形式进行展示，发挥出统计调查活动的主动性、全面性。参与调查的一些人员也必须做好全面展示，调查人员应参与到调查项目的策划、实施等各个环节之内。自主选择相应的调查方法，并在调查过程中将自己的应用能力、创新能力发散出来，这能够保证调查过程的全面性，另一方面也会独立于项目内容产生。对于项目调研做出分析，在调查实践领域之内，找出其清晰线索。这会激发出调查人员的工作热情，使其重视问题的产生、处理。加强调查人员本身的思考实践，让调查过程服务于后续的调查活动。由于这时候调查人员的实践能力较强，他们懂得相应的专业知识，在实施调查过程中能够促进创业决策。 2.4提升统计调查专业水平 强化统计調查实践要从做好统计调查水平提升开始做起，对于统计调查内容进行高质量监管也具有着其重要的发展意义。在调查问题之前要对相关理论方法做出分析，对调查内容应从实际情况出发，进行定量分析与定性分析结合。对于各种分析过程，要做到灵活运用。其得出的结论不仅仅有事实依据，更应该有各类职称内容。结合相关理论，应用专业知识对其进行支撑。在调查实践过程中，它可以完成调查者沟通能力、创新能力、科研能力等与调查过程有关的一系列能力提高。调查统计过程是一项周期性的工作，这需要从采集数据、研究文献、吸收前人经验开始做起。一个调查方案选用的正确与否也会直接决定后续的调查结论，在调查方案设计过程中，应对于后续所要取得的调查结果进行分析。了解好调查结论选取的可行性、科学性。在问卷设计方面、提纲设计方面、座谈会设计方面，都对于重要方法进行选择。确定合适样本，必要时采用抽样设计方案。 3 结语 大数据处理解释应用与传统的数据统计和调查有着很大的差别，但是两者却又相互影响、共同作用。面对大数据时代下统计数据新认识与统计调查路径的改进途径，必须了解到统计人员素养提升重要性。采用抽样调查与大数据研究融合，提升统计专业水平，做好统计决策与统计创新。了解大数据时代统计内容发现的特征，在融合信息技术进行统计调查时注意大数据思维变化。认识大数据思维特性，做好大数据收集，对于现有的统计工作进行管理创新。 参考文献： [1]黄小敏. 浅析大数据时代下统计数据的新认识与统计调查改进路径[J]. 产业创新研究， 2020， No.49（20）：102-103. [2]杨炜明. 大数据背景下研究生数据分析能力培养的路径探索与实践[J]. 才智， 2020. [3]涂现峰. 大数据时代统计学课堂教学中数据分析思维培养探究[J]. 科技风， 2021， No.441（01）：165-166+175. [4]孟姣. 浅析大数据时代统计模式变革[J]. 科技创新导报， 2019， v.16;No.495（27）：253-254. 陈? 超? 对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员 |
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