大数据背景下经济统计的机遇与挑战

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大数据时代经济统计现状及趋势分析

大数据时代经济统计现状及趋势分析在大数据时代，经济统计已经成为一个重要的领域。

本文将就大数据时代经济统计的现状和趋势进行分析。

从数据来源、技术应用、数据质量到数据隐私保护，全面探讨大数据时代经济统计的挑战和前景。

一、数据来源大数据时代，数据来源越来越多元化。

传统的经济统计主要依靠调查问卷和统计报表，但这种方式收集的数据有时候会受到回忆偏差、主观意识和样本选择的影响，数据的准确性和完整性受到质疑。

与之相应，大数据的兴起为经济统计提供了更加丰富的数据来源。

例如，通过互联网上的搜索引擎、社交媒体和在线购物平台，可以收集用户的行为数据和消费习惯，这些数据能够反映出社会经济的实时状况，帮助经济统计更准确地把握经济走势。

二、技术应用大数据技术的快速发展为经济统计提供了新的可能性。

传统的经济统计借助于计算机的辅助，但是对于海量、高维度的数据处理仍然存在难题。

而大数据技术的应用则能够实现大规模数据的高速处理和分析。

例如，数据挖掘算法可以从大数据中发现隐藏的经济模式和规律，帮助经济统计部门更好地理解和解读经济数据。

同时，人工智能技术的进步也为经济统计的自动化分析提供了支持，能够减少人工的投入，提高经济统计的效率和准确性。

三、数据质量大数据时代，数据质量成为一个重要问题。

大数据中存在着各种各样的数据噪声和不一致性，这会对经济统计的结果造成一定的影响。

为了确保数据质量，需要建立完善的数据质量管理机制。

首先，要确保数据的准确性和完整性，避免因为脏数据或遗漏数据而导致统计结果的偏差。

其次，要加强数据的标准化和清洗工作，统一数据标准，减少数据的冗余和重复。

此外，对于数据源的选择和验证也要做到严谨，确保数据的可靠性和真实性。

四、数据隐私保护在大数据时代，隐私保护成为一个亟需解决的问题。

大数据所涵盖的个人隐私和商业敏感信息非常庞大，这为数据的使用和共享带来了挑战。

经济统计部门需要确保在利用大数据进行统计分析时，充分保护数据使用者和数据提供者的隐私权益。

经济运行大数据

经济运行大数据一、背景介绍经济运行大数据是指通过收集、整理和分析大量经济相关的数据，以揭示经济运行的规律和趋势，为决策者提供科学依据，推动经济发展和社会进步。

随着信息技术的快速发展和大数据技术的成熟应用，经济运行大数据已经成为各国经济研究和政策制定的重要工具。

二、数据收集与整理经济运行大数据的收集主要依靠各种信息系统和传感器设备，包括但不限于以下几个方面：1. 经济指标数据：包括国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、工业产值、贸易额等宏观经济指标的数据。

2. 企业数据：通过企业报表、财务数据等方式收集企业的经营状况、产能利用率、利润等数据。

3. 金融数据：包括银行贷款、信用卡交易、股票交易等金融活动的数据。

4. 人口数据：包括人口数量、年龄结构、教育水平等人口统计数据。

5. 社会舆情数据：通过互联网、社交媒体等渠道收集社会舆情数据，如民众对经济政策的评价、消费者满意度等。

收集到的数据需要经过清洗、整理和标准化处理，以保证数据的准确性和可比性。

同时，为了保护个人隐私和商业机密，对敏感数据进行脱敏处理，确保数据安全。

三、数据分析与应用经济运行大数据的分析和应用是利用各种统计分析方法和机器学习算法，从大数据中挖掘出有价值的信息和规律，为经济决策和政策制定提供支持。

1. 经济趋势分析：通过对历史数据和当前数据的比较和分析，揭示经济发展的趋势和周期，预测未来的经济走势，为经济政策调整提供参考。

2. 区域经济分析：通过对不同地区的经济数据进行比较和分析，找出区域经济发展的差异和原因，为区域经济发展战略的制定提供依据。

3. 产业结构分析：通过对各个产业的数据进行分析，了解各个产业的发展状况和趋势，为优化产业结构、推动产业升级提供支持。

4. 消费者行为分析：通过对消费者数据的分析，了解消费者的购买偏好、消费习惯等，为市场营销和产品设计提供指导。

5. 金融风险分析：通过对金融数据的分析，发现潜在的金融风险，预测金融市场的波动，为金融监管和风险控制提供支持。

经济统计学前沿知识点总结

经济统计学前沿知识点总结1. 大数据时代下的经济统计学随着互联网的兴起，数据的规模和种类不断增加，这使得经济统计学面临着新的挑战和机遇。

传统的经济统计学方法已经不能满足对大规模、多样化数据的处理和分析需求。

因此，如何利用大数据技术来解决经济统计学中的问题成为了新的研究方向。

例如，利用数据挖掘技术来发现经济规律、利用机器学习算法来预测经济发展趋势等都是当前研究的热点问题。

同时，大数据时代下的数据隐私和安全问题也成为了研究的焦点。

2. 统计学与经济分析的整合统计学和经济学是两个相对独立的学科，但二者在现实世界中常常交叉。

随着信息技术的发展，统计方法在经济分析中的应用越来越广泛，二者的整合也变得越来越重要。

例如，在金融市场中，统计学方法被广泛应用于风险评估和投资决策中；在宏观经济领域，时间序列分析和空间数据分析等统计方法也被广泛应用于经济预测和政策制定中。

因此，二者的整合成为了经济统计学的一个重要研究领域。

3. 空间数据分析与经济统计学传统的经济统计学方法往往忽视了地理因素对经济发展的影响，尤其是在城市化和区域经济发展方面。

随着空间数据分析技术的发展，人们开始意识到空间数据对经济统计分析的重要性。

空间数据分析可以帮助人们理解经济现象在地理上的分布规律，发现地理位置对经济发展的影响，并且可以为政府制定更合理的区域经济政策提供参考依据。

因此，空间数据分析与经济统计学的结合成为了当前研究的热点之一。

4. 非参数统计方法在经济统计学中的应用在传统的经济统计学方法中，往往假设数据符合某种特定的分布，然后利用参数统计方法进行分析。

然而，在实际经济数据中，往往很难满足这种假设，因此非参数统计方法的应用变得越来越重要。

非参数统计方法不依赖数据的分布假设，能够更灵活地处理各种类型的数据，因此在经济统计学中得到了广泛的应用。

例如，在风险评估和投资决策中，非参数统计方法被应用于对风险进行更准确的评估；在经济发展预测中，非参数统计方法可以更灵活地处理各种类型的经济数据，提高预测的准确性。

大数据背景下的统计发展-2019年文档

大数据背景下的统计发展前言伴随着我国经济水平的提高，计算机、网络信息技术的不断发展和高速普及。

大数据时代的到来，给世界的各个行业的统计工作带来了挑战。

大数据时代的海量数据不仅数据类型和来源形式都区别于传统统计工作中的数据类型和形式，而且其数据的新型模式也给世界的各行业的统计工作带来了发展的机会。

由此，本文笔者针对大数据时代对我国的统计工作带来的影响，提出了相应的意见，并作出如下论述：、大数据的含义和特征一）大数据的含义最早的IT 行业的相关数据库领域提出了有关大数据的相关概念，其认为大数据是指其数据量的额度很大以及数据的来源形式和结构都是多样化的，其处理方式需要新型模式的处理系统，才能使整个海量多样化的数据信息资产具有强大的决策力和洞察力。

从传统的数据的分类来看，“大数据”是指大量的数据信息无法应用传统的工具和流程进行处理和分析。

到目前为止，还没有权威的机构对大数据进行科学规范的定义，但是大数据时代的到来对社会的各个行业的统计工作和流程产生了强烈的冲击。

二）大数据的特征1.数据的巨大容量数据的级别发生跨级，由TB 级别直接升级到PB 级别。

大数据的海量的额度是传统的统计容量不可比拟的。

据相关的数据显示，近几年，世界的整体信息量的储存的速度要快于世界经济的发展速度。

计算机的信息数据的处理速度则快于世界的经济发展速度。

2. 数据的多样类型数据。

3. 数据的价值的密度低都进行着了大量的信息记载，但是，车内出现打闹现象。

其车内录像的相关视频所提供的有价值的信息就是大量的视频数据中的仅一两秒与打闹信息相关的数据内容。

4. 数据的处理速度快大数据时代的数据处理挖掘技术与传统的区别很大，其数据的来源和承载方式是不同的，例如：电脑、手机、互联网等，这些载体的处理模式和方式与传统的方式有很大程度的不同二、大数据时代对统计工作的影响一）大数据时代对经济统计的影响数据的来源形式和数据结构类型都具有多样性。

大数据时代统计学面临的机遇与挑战

大数据时代统计学面临的机遇与挑战一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经悄然来临，数据量的爆炸式增长和类型的多样化给统计学带来了新的机遇和挑战。

本文旨在探讨大数据时代下统计学所面临的机遇与挑战，分析统计学的变革趋势，并展望未来的发展方向。

我们将从数据获取与处理的挑战、统计分析方法的创新、以及大数据在各个领域的应用等方面展开论述，以期为统计学的未来发展提供有益的参考和启示。

在大数据时代，统计学的应用领域得到了极大的拓展，不仅在经济、金融、社会科学等传统领域发挥着重要作用，还在生物信息、医疗健康、环境科学等新兴领域展现出强大的生命力。

然而，大数据的复杂性和不确定性也给统计学的理论研究和应用实践带来了新的挑战。

因此，如何适应和利用大数据时代的机遇，克服其中的挑战，成为统计学面临的重要课题。

本文将从多个角度对大数据时代统计学的机遇与挑战进行深入剖析，以期为统计学的未来发展提供有益的借鉴和指导。

二、大数据时代统计学的机遇在大数据时代，统计学面临着前所未有的机遇。

这一变革为统计学的发展和应用提供了广阔的空间和无限的可能性。

大数据的丰富性为统计学提供了更为充足的数据资源。

传统的统计学往往受限于数据样本的大小和代表性，难以进行全面的分析和预测。

然而，在大数据时代，海量的数据资源使得统计学家能够获取更为全面、细致的信息，从而进行更为准确和深入的统计分析。

大数据的多样性为统计学提供了更为丰富的分析维度。

在大数据的支持下，统计学家可以从多个角度和层面进行数据的分析和解读，挖掘出更多的信息和价值。

这种多维度的分析方式不仅有助于揭示数据背后的规律和趋势，还可以为决策提供更为全面和科学的依据。

大数据的实时性为统计学提供了更为及时的信息反馈。

在传统的统计学中，数据的收集和处理往往需要耗费大量的时间和精力，导致分析结果具有一定的滞后性。

然而，在大数据时代，数据的实时更新和处理使得统计学家能够及时地获取和分析数据，从而对市场变化、社会动态等进行实时的监测和预测。

大数据时代经管类专业经济统计学课程改革研究

大数据时代经管类专业经济统计学课程改革研究一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

大数据作为一种新型的数据资源，为各行各业提供了前所未有的数据处理和分析能力。

在这个背景下，经管类专业的经济统计学课程面临着巨大的变革压力。

传统的经济统计学课程在大数据时代的应用和发展中逐渐暴露出一些问题，如教学内容与方法的滞后性、实践性不足等。

对经济统计学课程进行改革，以适应大数据时代的需求，具有重要的现实意义和理论价值。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的教学内容需要进行更新和优化。

传统的经济统计学课程主要关注统计数据的收集、整理、分析和解释，而在大数据时代，经济统计学课程需要关注数据的挖掘、分析、预测和应用等方面，以满足大数据时代对数据处理和分析能力的需求。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的教学方法需要进行创新和改进。

传统的经济统计学课程主要采用课堂讲授、案例分析等教学方法，而在大数据时代，经济统计学课程需要采用更加灵活多样的教学方法，如在线教学、实践教学、项目式教学等，以提高学生的实践能力和创新能力。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的实践性需要得到加强。

传统的经济统计学课程在实践环节设置较少，学生很难将所学知识应用于实际工作中。

在大数据时代，经济统计学课程需要加强实践环节的设计和实施，如实习实训、课题研究、创新创业等，以培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的国际化需求日益凸显。

随着全球化的发展，经济统计学课程需要关注国际视野和跨文化背景下的数据处理和分析能力，以满足国内外市场的需求。

对经济统计学课程进行改革，以适应大数据时代的需求，具有重要的现实意义和理论价值。

本研究旨在探讨大数据时代经管类专业经济统计学课程的改革方向和策略，为相关教育机构和教师提供参考和借鉴。

1. 大数据时代的到来对经管类专业经济统计学课程的影响随着大数据时代的到来，经管类专业经济统计学课程面临着前所未有的挑战和机遇。

2014年高级统计师资格考评结合考试

2014年高级统计师资格考评结合考试高级统计实务试卷真题及答案1．本试卷有两部分，共9道题，满分150分。

2．在你拿到试卷的同时将得到一份专用答题卡，所有试题务必在专用答题卡上作答，在试卷或草稿纸上作答不得分。

3．用2B铅笔填涂答题卡首页的准考证号；答题以及需要填写姓名、准考证号码的地方用黑色签字笔书写。

4．答题时请认真阅读试题，对准题号作答。

第一部分必答题第一题（25分）简述大数据背景下我国统计工作面临的机遇和挑战。

【答案解析】一是大数据可以丰富统计工作的数据来源。

政府或市场调查主体主动收集、运用行政记录补充、图片、视频等非结构化数据的出现为政府统计提供了新的数据源；二是大数据可以验证统计工作的数据质量。

大数据的多角度全面性为传统的统计指标数据提供了验证和补充，在很大程度上强化了政府统计对数据质量的控制。

大数据时代，通过物联网和互联网设备自动记录的数据，降低了数据出错的概率。

另外，大数据验证和补充了传统的官方统计数据，从而有利于提高统计数据质量。

三是大数据可以让我们对事物更加深刻的认识。

运用大数据，可以将不同的数据整合在一起。

例如沃尔玛的啤酒和尿布的故事。

或者从海量的数据中发现异常的数据，可以进行全面的分析。

社会网络的应用。

例如微博。

挑战：一个是人的挑战。

统计+计算机+行业二是传统思维的挑战。

传统的统计分析基于概率论三是技术方面的挑战。

现有存储和分析技术；非结构化的数据85%以上四是大数据提供了政府统计的分析思路。

简述国民经济核算体系中资产负债表的基本框架，分析当前我国编制资产负债表的难点。

【答案解析】资产负债表的主栏包括三个部分：（1）非金融资产项目，反映国内各机构部门、经济总体的非金融资产总规模及构成情况；（2）金融资产与负债项目，其中，国内金融资产与负债项目，反映国内各机构部门、经济总体的金融资产与负债的状况及机构部门之间的债权债务关系；国外金融资产与负债项目，反映国内各机构部门与国外部门由于资本往来和金融交易形成的资产负债存量状况；储备资产项目，反映国家对外支付能力；（3）资产负债差额项目，反映各机构部门和经济总体的资产与负债相抵后的净值。

2014年高级统计师考试高级统计实务与案例分析真题

2014年高级统计师考试高级统计实务与案例分析真题(总分：175.00，做题时间：180分钟)一、简述题(总题数：6，分数：100.00)1.简述大数据背景下我国统计工作面临的机遇和挑战。

（分数：25.00）___________________________________________________________ _______________________________正确答案：(大数据具有三大特征：一是数据量大；二是数据种类多、结构复杂；三是对数据的实时性要求非常高。

在大数据背景下，我国统计工作面临以下机遇和挑战。

（1）大数据背景下我国统计工作面临的机遇①大数据拓展了统计调查的空间与范围。

在大数据背景下，大量真实、准确、完整、及时的原始数据更容易获得。

运用高科技手段进行数据搜集和数据挖掘工作，可以大幅减少统计调查负担，减少报表填报，缩短数据生产时间，从而提高统计工作的效率。

②大数据将推动统计信息化建设进程。

要运用大数据，需要过硬的软件和硬件技术，更新工具，改善技术方法，提高数据挖掘分析能力，这对统计的信息化建设提出了更高的要求，从而将推动我国统计信息化建设进程。

③大数据有利于提高数据质量。

在大数据时代，可通过物联网和互联网设备自动记录数据，降低了数据出错的概率。

此外，随着数据存储技术的发展，我们可以获得更多、更优质的数据。

优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。

（2）大数据背景下我国统计工作面临的挑战①传统统计方法受到冲击。

大数据时代，流媒体数据、网络在线文本、数字化的行政商业记录拓宽了数据信息收集的渠道，各类信息咨询业也发展迅速。

要想适应新时代的要求，目前统计调查的工作方式需要进行变革。

②统计工作亟需提高处理数据的能力。

相对于传统统计，大数据时代的数据分析技能更加精确化、细分化和专业化，这对统计人员的数据分析技术和能力也提出了更高的要求。

综上所述，在大数据背景下，我国统计工作应及时变革，积极应对大数据时代的机遇和挑战。

浅谈大数据时代统计学面临的机遇与挑战

财经论坛Һ㊀浅谈大数据时代统计学面临的机遇与挑战苏晓娜摘㊀要：在大数据时代，统计学必然面临着各种机遇与挑战㊂在该背景下，统计人员应树立信心，利用大数据时代带来的机遇，更好地迎接大数据时代带来的挑战㊂随着时代的发展进步，统计学变革是必然的趋势，只有顺应时代发展的步伐，不断探索创新，才不会在时代发展进程中被抛弃㊂关键词：大数据时代；统计学；机遇；挑战一㊁大数据时代数据分析思维的必要性数据收集和存储技术的高速发展使得各个领域的团体都可以积累大量的数据，大数据时代已经来临，在享受数据便利性的同时也面临一系列挑战，比如说如何分析这些数据，发现数据背后隐藏的机会点；互联网中充斥着各种数据，如何识别数据中的漏洞；通过海量数据，如何预测未来的发展等，大数据时代具有数据分析思维已十分必要㊂（一）数据分析思维识别数据的迷惑性大数据时代，数据产生和收集技术的进步，使得数据本身准确度提高，但是数据结构也变得越来越复杂，如何只对单个指标简单分析，可能会得到与事实完全相反的结果，从而误导决策㊂互联网充斥着各种数据信息，如果不加以识别数据背后的逻辑，也会混淆视听㊂比如说医院的治愈率，如果忽略了数据背后的结构，很容易得出大医院的治愈率低于小诊所的治愈率的错误结论，识别数据的迷惑性需要数据分析思维㊂（二）数据分析思维正确认识现象的发展规律数据的海量性对认识现象的发展规律提供了可靠的依据，比如说服装企业借助ＰＯＳ终端可在各线下店收集顾客的购物数据，如何利用这些数据信息更好地明确顾客的需求，制订正确的商业决策，正确认识现象的发展规律需要数据分析思维㊂（三）数据分析思维发现未来发展变化精确的预测是数据分析的重要任务，预测对资源的分配㊁风险的规避㊁战略的制订有着重要的指导意义㊂如何分析数据的影响因素，如何建立较好的预测模型，如何衡量预测结果的好坏，发现未来发展变化需要数据分析思维㊂二㊁大数据时代统计学面临的机遇（一）统计学计算方法发生大变革以往的统计学在计算机应用过程中，数据分析与处理一般通过一台计算机完成，数据的储存量局限于计算机硬盘的大小㊂而在新的时代，随着大数据技术的发展与进步，以往的数据分析和储存模式已经被打破，数据存储更加方便，存储数据量有了大幅度增长，数据分析不再局限于一台计算机，而是可以通过云储存技术㊁大数据技术等先进的现代化技术将海量的数据纳入数据处理分析工作中㊂除了云储存和数据流技术外，还可以将多台计算机联动，利用多台计算机的硬盘存储数据，通过一台计算机，可以分析处理多个存储设备中的数据，利用多个存储设备为一台计算机提供支持㊂（二）研究问题的方式发生了较大变革１．数据的预处理大数据技术悄无声息地颠覆了人们的生活，深深影响着人们日常生活和工作中的方方面面㊂在研究领域，大数据技术可以更加方便地搜集国内外的各种相关资料㊁数据以及书籍等，以供相关人员查阅和利用㊂同时，大数据的应用使人们能够利用的数据范围更加广泛，数据的获取方式更加简便，查找数据的速度不断提高，数据的质量发生了质的突破㊂数据的预处理技术正是在这一问题上的明显体现，通过应用数据预处理技术，可以提升大数据技术的使用价值㊂大数据处理技术在应用过程中通常要先后经过数据清洗㊁不完全数据填补以及数据纠正和矫正三大阶段㊂而对于统计学来讲，在这三大阶段中，主要会在数据纠正和矫正阶段采用统计学中的随机抽样调查方法㊂通过统计学的相关工作，能够保证大数据技术存储数据的有效性㊂同时，还可以运用统计学相关方法及时更新数据库，并将数据库相连接，从而为数据的预处理工作提供帮助㊂２．大数据环境抽样在统计学中，支持样本应包含所有的数据㊂而在大数据技术的应用过程中，进行抽样调查时无须将所有的数据都纳入统计范围中㊂在大数据时代，采用随机抽取混合数据样本的方式，可以获取具有代表性的统计数据，这一技术的实现主要依赖统计学相关知识，从而保证其科学性㊁有效性，并对数据进行严密控制㊂此外，在数据收集过程中，常常要面临时间周期过长的问题，使数据处理难以按照统一标准执行㊂在大数据时代，利用大数据技术可以缩短数据收集时间，效率成倍增长，在短时间内保证处理过程统一㊁简单㊂三㊁大数据时代统计学面临的挑战（一）样本选取以及标准的确定难度大样本统计在统计学这一学科中占据了重要地位㊂在统计学中，样本统计主要是探究统计对象的特点及关系，而大数据时代样本之间不再具有那么强大的关联㊂通常情况下，仅是一个样本集合的概念，使与样本相关的学科概念发生了极大的变化㊂在大数据时代，数据来源不再单一，而是可以从多个角度印证，使统计出来的数据更加具有说服力，也更加贴近于事实，但这也对统计学的学术研究提出了更高的要求㊂在样本数量成倍增长的同时，也会遇到数据过于零散的问题㊂在以往的统计学学科知识结构中，数据总是结构化的，传统的学科概念面对非结构数据，往往难以进行有效的处理分析工作，很难在大数据时代寻找到有用的信息㊂这暴露出了以往的统计学工作中对非结构数据的关注度十分低，缺乏相关理论的指导，难以适应新时代变革的特点㊂而大数据技术恰恰在这一方面具有难以比拟的优势，对此，需要统计学本身加快变革，从而适应大数据时代的要求㊂如果不能顺应时代发展，统计学就难以适应大数据技术的要求，也无法完成大数据技术需要的相关工作㊂（二）缺少合适的统计软件以及统计方法大数据时代的信息载体主要是信息技术与计算机技术，７５在计算机运算过程中，应用统计学学科的相关知识，需要统计学软件这一载体发挥作用㊂利用统计学软件可以进一步增强统计学分析处理数据的能力，同时降低统计学的难度，降低利用统计学进行操作的门槛，使统计学的应用更加广泛㊂在大数据时代，已经涌现了一大批成熟㊁完善的统计学软件，但这些软件仍然存在极大的不足㊂在大数据时代，信息在不同的媒介中高速传导，相关领域的软件也在逐渐适应这一新变化㊂计算机技术的迅猛进步也要求与之相适应的统计学学科领域的各种配套软件能够进一步发展，但相关企业仍然缺乏相应的配套资源投入，相关领域的龙头企业缺乏技术开发兴趣㊂四㊁大数据背景下创新统计学学科的措施（一）创新统计学的内容大数据技术不能仅停留在计算机技术这个层次，需要依靠各种技术发展并不断完善，而不是只依靠单一技术㊂因此，旧的应用统计学如果想发展，需要依靠其他技术，不断创新内容㊂在信息爆炸的时代，应用统计学面临的大数据挑战是暂时的，从古至今，人们都在努力收集㊁分析并处理各种信息和数据，通过分析和对比信息数据得出准确结果，以有效掌握整体事件㊂利用统计学中的优秀理论体系以及思维方法，在分析各种信息时可以确保应用统计学结果准确，因此，相关单位必须创新统计学的内容㊂（二）加强统计思维建设在大数据时代背景下，相关单位更需要进一步加强统计思维建设，确保统计人员都具有统计思维㊂例如，提高和大数据的关联性，加强对员工统计思维的训练工作㊂通过培养员工的统计思维，更好地帮助员工分析整理相关数据，避免员工在实际工作过程中迷失，使员工从各种数据中发现相应的规律和联系，使统计思维成为大数据时代背景下面对纷繁复杂以及多变数据时统计人员必须具备的思维模式㊂（三）加强统计学科建设统计学属于一门实用性很强的综合性学科，在当前社会中，更需要企业员工充分掌握统计方法，以切实满足社会对统计学人才的需求，这需要相关单位进一步加强学科建设，尤其要提高教学效率和教学水平，将更多精力集中在数据收集以及应用教学方面㊂通过采取多样化的教学方式培养员工的实践操作能力，同时帮助员工积累丰富的实践经验，只有这样，才能保障员工更好地适应大数据时代的发展要求，进而为社会培养出更多实用性人才㊂五㊁结语随着信息技术的蓬勃发展，近年来，物联网㊁云技术等尖端前沿科技不断涌现，使网络技术进一步发展㊂在新时代，海量数据随之出现，对数据处理效率提出了更高的要求，以往的统计手段已经完全难以适应新时代的要求，需要寻找能够适应时代发展的新技术㊂在大数据时代，很多单位开始大规模应用计算机技术完成统计工作㊂基于此，文章主要探讨了大数据时代统计学面临的机遇以及挑战，并提出了相应对策，以帮助相关单位更好地开展统计工作㊂参考文献：［１］袁明．统计学在大数据时代的应用［Ｊ］．财富时代，２０１９（１２）：２４２．［２］宋君丽．大数据背景下的统计学发展方向分析［Ｊ］．今日财富，２０１９（２３）：１８．［３］刘建蕊．大数据时代统计学专业的转型［Ｊ］．知识经济，２０１９（３６）：１４２－１４３．［４］徐艺歌．浅谈基于大数据背景下的统计学的应用［Ｊ］．中国新通信，２０１９，２１（２２）：１０８－１０９．作者简介：苏晓娜，三河新源供热有限公司㊂（上接第５６页）㊀㊀非同一控制下的企业合并会产生商誉，而且因合并而产生的商誉金额主要受以下两方面因素的影响：一方面是被合并方资产的公允价值问题，即被合并方公允价值的确定因其唯一性的特点而使得对其进行估值时缺乏活跃的交易市场参照价格，同时同一项资产被不同的评估机构采用相同的评估方法，同样会因为对合并后的盈利预期不同而造成评估结果的差异，这就使得被合并方资产的公允价值确定仍然存在较多的主观成分，这客观上会对商誉金额确认是否客观产生影响；另一方面则是受合并成本的公允价值问题，即当合并支付对价是股票㊁存货以及其他固定资产时，则合并成本会受中介机构对其评估不够客观㊁合约公布日至购买日之间的时间长短等因素的影响而产生不公允的问题，合并成本的不公允同样会对合并商誉的确认金额产生一定的影响㊂在非同一控制下的企业合并中，如何科学㊁合理地对商誉进行会计处理是一个难点问题，主要是商誉的确认受多方面主观因素影响，不能真实反映合并的交易情况，有时候甚至成为一些企业粉饰其经营业绩的一种常见手段㊂在此建议从两方面采取一些措施来进一步规范和约束合并过程中的商誉核算问题：一方面是对商誉的后续处理模式进行改革和优化，即要求企业对商誉采用摊销和减值融合处理的模式来有效规避企业利用商誉调节利润的现象；另一方面则是考虑采用一定时段的加权股价来确认公允价值，从而有效规避购买日股价偏离实际价值较多所带来的各种风险以及商誉核算问题㊂四㊁结语文章以控股合并中的同一控制和非同一控制合并方式为研究对象，结合相关的会计准则，以购买法和权益结合法为主导思想，结合合并过程中的一些主要因素，对其具体的会计核算方法进行了一些探讨，希望能够对企业合并的会计处理规范化提供有益参考㊂参考文献：［１］冷琳．企业合并中的三个难点问题解析．［Ｊ］．财会月刊，２０１９（８）．［２］蔡贤斌．浅谈基于新会计准则的企业并购会计核算．［Ｊ］．淮南职业技术学院学报，２０１９（６）．［３］祁永君．同一控制与非同一控制下合并会计处理差异分析．［Ｊ］．中国集体经济，２０２０（４）．［４］杨卿成．我国企业合并会计处理方法研究：以Ａ企业集团为例．［Ｄ］．长春：吉林财经大学，２０１７（６）．［５］刘婕．企业合并商誉会计问题研究：基于众泰汽车并购案例分析．［Ｄ］．南京：南京大学，２０１９（５）．作者简介：连欣，江苏恩华药业股份有限公司㊂８５。

大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的探索与实践

大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的探索与实践大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的探索与实践引言在信息技术的高速发展和互联网时代的来临下，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的态势。

这些海量的数据被认为是新时代的资源，对于经济和社会发展起到了重要的促进作用。

因此，培养具备数据分析能力的专业人才成为当今经济统计学专业的重要任务。

本文旨在探索和实践大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的方法和策略。

一、大数据时代的挑战1. 必须具备数据分析技能随着大数据时代的到来，经济统计学专业面临着新的挑战。

传统的统计学知识和技能已经不再足够，只有掌握数据分析的方法和技能，才能有效地从海量的数据中获取有价值和可靠的信息。

2. 需要跨学科的综合素质大数据分析需要从不同学科的知识汲取灵感和方法，需要具备跨学科的综合素质。

因此，在培养经济统计学专业的人才时，除了强调经济统计学本身的基础知识和技能，还应注重跨学科的交叉融合，培养学生在数学、计算机科学和经济学等多学科领域中的素养。

二、培养数据分析人才的策略1. 强化数据分析技能的培养在课程设置上，应加强对数据相关课程的开设，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

通过实践和案例分析，学生可以真正了解并掌握数据分析的方法和技巧。

同时，教师应注重培养学生的实际操作能力，引导学生自己动手进行实验和项目，培养解决问题和分析数据的能力。

2. 打通学科与学科之间的壁垒为了培养具备跨学科素养的人才，经济统计学专业需要与其他学科进行紧密的合作。

例如，在教学上可以与计算机科学院系合作，共同开设数据科学相关课程，使学生能够熟悉数据处理和算法设计等基本知识。

同时，还可以与社会科学和经济学院系合作，组织跨学科的研讨会和项目，促进学生在实际问题中的综合应用能力。

三、实践案例分享1. 数据分析实践课程我们学院开设了一门数据分析实践课程，旨在培养学生的数据分析能力。

该课程以实践为主，通过项目案例的引入，学生需要自主选择并实施一个真实的数据分析项目。

经济学中的经济统计与数据分析

经济学中的经济统计与数据分析经济统计与数据分析是经济学中不可或缺的重要工具。

它们以客观、科学的方式提供了对经济现象的量化分析和理解。

经济学家通过收集、整理、分析和解释大量的经济数据，能够揭示经济活动的规律和趋势，在决策制定、政策评估、经济研究等方面发挥着关键作用。

一、经济统计的意义和作用经济统计是对经济活动进行测量和描述的过程。

它通过收集和整理社会经济数据，提供了对经济系统运行状况的客观认识。

经济统计能够帮助经济学家和政策制定者识别和解决问题，衡量经济发展的效果，评估政策的成效，指导经济决策和管理。

经济统计包括宏观经济统计和微观经济统计两个层面。

宏观经济统计关注整个经济系统的总体情况，包括国民经济总量、收入分配、就业情况等指标。

微观经济统计则关注企业、家庭和个人等微观主体的经济活动，包括价格指数、企业生产数据、个人消费情况等数据。

二、经济数据的来源和类型经济数据可以从多个渠道获得，包括政府部门、统计机构、企事业单位、金融机构等。

这些数据涵盖了各个领域和行业的情况，形成了庞大的数据库。

根据所涉及的内容和对象，经济数据可分为产出数据、就业数据、贸易数据、物价数据、金融数据等。

产出数据主要包括国内生产总值（GDP）和各类产业的生产指标；就业数据反映了劳动力市场的情况，包括就业率、失业率等；贸易数据则涵盖了进出口情况、贸易平衡等；物价数据主要包括价格指数、通胀率等；金融数据包括货币供应量、利率、股票市场指数等。

三、经济数据的分析方法经济数据的分析是经济统计与数据分析的核心环节。

经济学家和研究人员通过运用统计学方法、计量经济学技术和其他分析工具，对经济数据进行解读和推断，揭示经济现象背后的本质。

统计学方法包括描述统计和推断统计两种。

描述统计主要通过构建统计指标和图表，对数据的基本特征进行测度和呈现。

推断统计则根据抽样理论和概率模型，利用样本数据对总体数据进行推断和预测。

计量经济学技术则主要用于建立经济模型和检验假设，通过实证分析对经济理论进行验证和修正。

2024年数据统计工作总结

2024年数据统计工作总结一、引言（500字）2024年是数据统计工作关键又具有挑战性的一年。

随着信息技术的发展和应用的广泛推广，数据统计工作已经成为各个领域的重要组成部分。

在这一年里，我们通过精细化的数据采集、准确的数据分析和综合报告的编制，为决策者提供了有力的支持和参考。

本文将从以下几个方面对2024年的数据统计工作进行总结和回顾。

二、工作概述（800字）2024年，数据统计工作有着广泛的涉及范围，包括经济、社会、环境等多个方面。

针对不同领域的需求，我们制定了详细的数据采集计划，并组织人员进行数据收集和整理。

在数据采集的过程中，我们采用了多种方式，包括问卷调查、统计抽样、实地调研等，以确保数据的全面性和准确性。

在数据采集完成后，我们进行了数据分析和整理。

通过数据分析，我们发现了一些有价值的信息和趋势，并将其整理成报告，提供给决策者进行参考。

在报告的编制过程中，我们注重结构的合理性和表达的清晰性，确保报告的内容能够准确传达给读者。

除了日常的数据统计工作，2024年我们还面临了一些挑战和困难。

首先，数据更新的速度非常快，需要我们不断跟进和更新数据。

其次，数据的质量也成为了一个重要问题，我们需要保证数据的准确性和可靠性。

另外，数据的安全问题也需要我们高度重视，确保数据不被泄露或恶意篡改。

三、工作亮点（1500字）2024年的数据统计工作有以下几个亮点：1. 创新数据采集方法。

在数据采集的过程中，我们创新地采用了一些新的方法，如人工智能技术和大数据分析等。

这些方法不仅提高了数据采集的效率，还能够获得更准确的数据。

例如，在经济统计方面，我们采用了基于大数据的统计方法，通过对互联网上的数据进行分析，获取了更全面和准确的经济指标。

2. 加强数据质量管理。

为了确保数据的准确性和可靠性，我们加强了数据质量管理工作。

我们对数据采集的过程进行了严格的审查和监控，确保数据的采集和整理符合规范和标准。

同时，我们也建立了数据质量评估的机制，通过对数据的比对和验证，评估数据的质量，并提出改进建议。

大数据技术在社会经济中的应用与挑战

大数据技术在社会经济中的应用与挑战随着信息技术发展进程的加速，大数据技术也逐渐成为当今社会经济中的重要技术。

大数据技术已经被广泛应用于各个领域，包括国家对信息的管理、企业的运营与管理、社交网络平台等。

同时，大数据技术也在实践中面临着诸多的挑战，这些挑战需要专业人员不断改进技术，解决对社会经济造成的负面影响。

一、大数据技术的发展与应用情况随着互联网的普及和个人电子设备的普及，数据获取和存储成为一种常态。

这些数据包括人口普查统计、社会媒体内容、在线交易记录等。

大数据技术是一种利用各种算法和模型来分析、处理和存储大型、复杂数据集的技术。

它通常涉及到大规模的数据存储、数据处理和数据分析。

大数据技术已经被广泛应用到各个领域中。

1.政府与公共服务政府是大数据技术最早应用的领域之一。

政府利用大数据技术进行相关政策和决策的制定，例如人口普查统计、社会经济预测等。

比如，中国大数据实践项目中的“全国社会治理服务状况监管系统”，其主要功能是帮助政府实时掌握国家治理、服务状况，构建全国服务治理系统的数据分析模型，为全国治理服务状况的分析和监管提供支持。

2.商业运营与管理大数据技术对企业的运营管理和营销策略制定甚至产品设计都有帮助，以美国亚马逊为例，该公司的电商平台每日产生的数据达到2.5PB，令其在商品定价、库存、个性化推荐、客服务等一系列方面取得优势。

而大数据技术也在传统产业中逐渐起到变革作用，如传统零售业与流通业，利用大数据技术进行消费分析，囤货管理等。

3.社交网络平台社交网络平台主要依赖于用户数据的分析，如SNS，垂直类社交平台，微博等。

这种分析行为包括了数据挖掘，数据处理和数据检索等相关技术，而大数据技术的兴起为这些平台提供了更好的解决方法，可应用于用户行为分析、视频和音乐定制以及大数据应用服务等。

二、大数据技术在社会经济中面临的挑战尽管大数据技术已经被广泛应用于各种领域，但该技术也面临着诸多挑战，以下列出了其中一些。

大数据在经济统计中的应用研究

大数据在经济统计中的应用研究摘要：随着大数据技术的快速发展，越来越多的经济统计数据被积累和分析。

本文旨在研究大数据在经济统计中的应用，分析大数据技术对经济统计数据收集、分析和预测的影响。

本文通过实际案例探讨了大数据在经济统计中的应用，并探讨了大数据技术在经济统计领域的未来发展趋势。

关键词：大数据、经济统计、数据收集、数据分析、数据预测引言：经济统计在国家和地区经济决策中扮演着至关重要的角色。

传统的经济统计方法主要采用调查和抽样方式来收集数据，并采用回归、时间序列等统计模型进行分析和预测。

然而，这些方法存在数据量有限、采样误差大、统计模型不够准确等问题。

随着大数据技术的快速发展，越来越多的经济统计数据可以被积累和分析，为经济统计提供了更多的机会和挑战。

本文旨在探讨大数据在经济统计中的应用研究，分析大数据技术对经济统计数据收集、分析和预测的影响，以及未来大数据技术在经济统计领域的发展趋势。

一、大数据对经济统计的影响随着大数据技术的快速发展，大量的数据可以被积累和分析，为经济统计提供了更多的机会和挑战。

本节将分析大数据技术对经济统计数据收集、分析和预测的影响。

（一）数据收集传统的经济统计数据收集方法通常采用调查和抽样方式。

然而，这种方法的局限性在于数据量有限，采样误差大，并且需要较长时间来收集和处理数据。

随着大数据技术的发展，越来越多的经济统计数据可以通过互联网、移动设备和物联网等方式获取。

例如，大型电商平台可以收集消费者的购买记录和行为数据，以及在线支付的交易数据。

这些数据可以提供更加准确和详细的信息，有助于更好地反映现实经济状况。

（二）数据分析大数据技术可以帮助经济统计分析更大、更复杂的数据集，从而提供更准确的信息。

传统的经济统计方法主要采用回归、时间序列等统计模型，但是这些模型可能会忽略一些非线性和非平稳性的因素，无法充分考虑大量数据的相关性和复杂性。

大数据技术可以运用机器学习、深度学习等方法，挖掘数据的内在关联和模式，提高数据分析的准确性和可靠性。

“三新”经济统计工作的思考与建议

“三新”经济统计工作的思考与建议1. 引言1.1 背景介绍随着社会经济的快速发展和科技进步，新经济、新产业、新业态不断涌现，给传统经济统计工作带来了新的挑战和机遇。

新经济主要包括互联网经济、大数据经济、人工智能经济等，这些新兴产业的兴起给我国经济增长注入了新的活力。

传统经济统计方法在衡量新经济活动时存在不足，无法准确反映新经济的发展状况，给宏观决策和政策制定带来了困难。

统计部门迫切需要对“三新”经济进行准确统计，为政府决策提供科学依据。

目前，国家统计局正积极探索新的统计方法和指标体系，努力完善“三新”经济统计工作。

仍然面临着一些挑战和问题，需要进一步加强研究和改进。

本文将围绕“三新”经济统计工作展开思考和建议，旨在推动我国经济统计工作不断向前发展。

1.2 问题提出"三新"经济统计工作是指新经济、新产业、新业态的统计工作。

当前，“三新”经济统计存在着一些问题，主要表现在以下几个方面：由于新经济、新产业、新业态的发展速度快，变化多，传统统计方法和指标无法完全反映其真实情况，导致统计数据的准确性和及时性受到影响。

这对于制定政策、引导产业发展以及监测经济运行状况都带来了一定的困难。

由于新经济、新产业、新业态的涌现，相关统计标准和定义也需要不断更新和完善。

目前大部分地区的统计部门还停留在传统的观念和方法上，对于新经济和新产业的统计标准尚不完善，缺乏相应的数据支撑。

由于“三新”经济的复杂性和多样性，统计工作可能面临着数据采集困难、数据质量不高以及信息传递和汇总的困难等问题。

这些问题都会影响统计数据的可信度和参考价值，对于政府决策和企业发展都有较大的影响。

如何解决当前“三新”经济统计存在的问题，提高统计数据的准确性和及时性，成为当前需要重点思考和解决的问题之一。

1.3 目的说明本文旨在对“三新”经济统计工作进行思考和建议，通过对“三新”经济统计的意义、存在问题以及建议的完善措施进行分析，旨在提出加强数据质量保障、推动统计方法创新等方面的建议，以期促进我国经济统计工作的持续改进和发展。

大数据背景下经济学发展的思考

大数据背景下经济学发展的思考
随着大数据时代的到来，经济学的发展也面临着新的挑战和机遇。

大数据背景下的经
济学发展思考主要体现在以下几个方面。

大数据为经济学提供了更加丰富的数据源。

传统经济学主要依靠样本调查和实验数据
进行研究，数据量有限，难以反映真实的经济活动情况。

而大数据的出现改变了这一格局，包括社交网络、搜索引擎、电子商务等产生的海量数据成为了经济学家研究的宝贵资源。

通过对大数据的挖掘和分析，可以更全面、准确地了解经济系统的运行机制，发现经济活
动中的规律和变化。

大数据技术为经济学的研究方法提供了新的工具。

传统经济学主要依赖于数理统计方
法来推导和验证模型，限制了经济学对于复杂系统的理解和建模能力。

而大数据时代，人
们可以利用机器学习、数据挖掘等技术来进行经济事件的预测和决策分析，提高研究和应
用的效率。

利用大数据可以对消费者的购买行为进行分析，预测市场需求和产品销售情况，为企业提供决策参考。

大数据加快了经济运行的速度和效率。

大数据技术的发展使得经济活动的信息获取和
传递更加迅速和便捷。

通过互联网和物联网的普及，人们可以随时随地获取和分享经济信息，实现即时的交易和决策。

这不仅促进了市场的竞争和资源的配置效率，也使得经济运
行更加透明和可追溯，减少了信息不对称和市场失灵等问题。

大数据背景下的经济学发展思考主要包括丰富数据源、提供新工具、加快经济运行、
促进跨学科融合等方面。

大数据技术为经济学的研究和应用带来了新的机遇和挑战，经济
学家需要不断学习和掌握相关的技术和方法，以适应大数据时代的经济发展。

统计工作的未来发展趋势是什么

统计工作的未来发展趋势是什么在当今数字化、信息化的时代，统计工作正经历着深刻的变革，其未来的发展趋势也备受关注。

统计作为一门收集、整理、分析和解释数据的科学，对于政府决策、企业管理、学术研究等各个领域都具有至关重要的作用。

那么，统计工作未来会朝着哪些方向发展呢？数据来源的多样化将成为重要趋势。

过去，统计工作主要依赖于传统的调查方式，如问卷调查、抽样调查等，数据来源相对单一。

而在未来，随着信息技术的飞速发展，各种新的数据来源将不断涌现。

物联网设备的普及使得大量的实时数据能够被收集，包括传感器数据、智能设备数据等。

社交媒体平台上的海量信息也为统计工作提供了丰富的数据源。

此外，企业内部的业务数据、政府部门的行政记录等都将成为统计工作的重要数据来源。

这种数据来源的多样化将极大地丰富统计数据的内容和维度，为更深入、更全面的分析提供可能。

大数据技术的应用将愈发广泛。

大数据具有数据量大、类型多样、速度快等特点，对于传统的统计方法和技术提出了挑战。

未来，统计工作将需要更加熟练地运用大数据技术，如数据挖掘、机器学习等，来处理和分析海量的数据。

通过这些技术，可以更快速地发现数据中的模式和规律，提高统计分析的效率和准确性。

同时，大数据技术还能够帮助统计工作更好地应对数据的复杂性和不确定性，为决策提供更有力的支持。

统计分析的深度和广度将不断拓展。

随着数据的丰富和技术的进步，统计分析将不再局限于简单的描述性统计和常规的推断统计，而是会朝着更深入、更复杂的方向发展。

例如，多变量分析、时间序列分析、空间分析等高级统计方法将得到更广泛的应用。

同时，统计分析将不仅仅关注数据本身，还会更加注重数据背后的因果关系和影响机制。

通过建立更精确的统计模型，能够更好地解释和预测各种现象和问题，为制定科学的政策和策略提供依据。

统计工作与其他领域的融合将日益紧密。

统计学作为一门基础学科，与数学、计算机科学、经济学、管理学等众多领域都有着密切的联系。

大数据时代我国经济统计现状及趋势分析

会计审计大数据时代我国经济统计现状及趋势分析刘丽芬(广东东图规划科技有限公司，广东广州510642)摘要：随着信息化的不断深入，大数据技术在各个行业当中都发挥其本身特有的重要作用，而且正以快速的趋势不断发展，所以对我国经济统计来说也同样如此。

大数据技术的出现很大程度上转变了人们的思维模式及行业习惯，由#匕对人们平时的生活及工作产生了较大的影响。

所以在大数据技术基础上对我国经济统计进行研究便显得特别重要。

为此本文首先对大数据时代下我国经济统计的现状及影响进行了深入的分析，并在此之后提出大数据时代我国经济统计发展餉对策，望可以为我国社会经济的有序发展提供支持。

关键词：大数据时代；经济统计；现状及趋势中图分类号:F222.7；F49文献识别码：A文章编号：2096—3157(2020)15—0177—02伴随科学技术与社会经济的快速发展,数据的重要性日益突出，再加之计算机技术的运用，人们能够对大量数据和信息进行筛选、查询、处理、分析等，由此使得大数据的价值越来越明显。

然而因受到数据收集和分析传统方式的影响，致使一时很难适应大数据技术,如此便需要有效培养统计专业人才以提高大数据的应用效率，利用大数据技术来处理大量数据信息，更好地促进社会发展。

一、大数据时代我国经济统计现状传统的经济数据统计存在着两个不足，一是数据有滞后性，二是频率太低，不能满足当代互联网发展的需求。

而大数据则可以在这两方面进行整合改进，比如：各国消费者物价指数(CPI)的发布一般都存在滞后期，以我国为例，通常要等到下个月的9号左右才发布上月CPI数据；而“在线价格指数"是对市场价格的实时跟踪和汇总，不存在滞后性，从而能为货币政策提供更为及时地信息。

众多的企业实践和研究案例表明，数据分析在广度和深度上的拓展能够帮助企业增强竞争力，提升盈利能力。

不过大数据对经济的影响绝不仅仅停留在微观企业层面和商业领域，它在经济信息统计和指导经济政策制定等方面也将发挥重要作用。

大数据背景下经济统计的机遇与挑战

大数据背景下经济统计的机遇与挑战摘要：快速发展的信息技术将触角延伸到人们工作与生活的方方面面，为人们带来了切切实实的便利，亦产生了大量的数据信息。

随着大数据时代的到来，计算、分享与传播经济数据变得容易。

与此同时，统计人员的工作模式发生了较大变化，对经济统计人员素养提出了较高要求。

本文结合大数据背景，立足经济统计实践，分析了此项工作面临的机遇与挑战，并提出了相应的经济统计对策。

关键词：大数据；经济统计；机遇；挑战大数据时代是信息化技术发展到一定阶段的必然产物。

海量数据信息既为经济统计工作提供了充沛的数据支持，也加大了计算、分享等工作难度。

为促进经济统计工作顺利进行，并提高工作绩效，就需经济统计人员求变与创新，合理引入计算机技术或者互联网技术等，对海量数据信息进行收集、筛选、整理、分析等操作，并积极构建数据模型。

以下内容分析了大数据背景下经济统计机遇，并结合统计工作中的问题，制定出了几点工作策略。

一、大数据背景下经济统计的机遇（一）有利于充实经济理论经济理论具有一定的抽象性。

在经济统计过程中，工作人员对一些变量进行量化统计时，整体难度较大。

大数据背景下，工作人员可借助现代数理技术高效完成经济统计中的量化工作。

经济统计工作者可通过追踪研究对象，或者借助政府建构的统计计算系统中的统计模型，可高效采集数据信息，亦可借助该系统数据进行经济理论分析。

大数据背景下，工作人员获取经济数据的方式日趋便捷。

研究经济统计问题时，偏向于向微观方向转移，以此高效便捷地开展经济统计工作。

凭借大数据技术，可有效解决过往经济统计工作中的不可控因素，亦可提高经济统计工作中经济建模的精准性。

借助经济建模，可将建模外所产生的环境影响因素融入到经济模型中，以此为经济统计工作提供精细化且全面的数据支持。

（三）有利于扩充数据统计模型运用范围随着计算机与互联网技术的快速发展，数据统计模型被广泛应用到经济领域。

借助数据统计模型进行数据分析，已成为重要的发展趋势。