大数据时代下农发行统计工作现状及对策研究.doc
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨

大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着信息技术的飞速发展,大数据已成为当今社会各行业的一个重要资源和工具。
统计工作作为大数据时代的重要组成部分,也面临着诸多挑战和问题。
本文将从数据的质量、数据的分析和应用以及数据隐私保护等方面探讨大数据时代统计工作面临的问题,并提出相应的对策。
一、数据的质量问题在大数据时代,数据的质量问题愈发突出。
大数据涉及的数据量巨大,数据质量不高将会导致分析结果出现偏差,进而影响决策的准确性。
大数据来源复杂,数据的一致性和完整性难以保证,这也会对统计工作的可靠性产生负面影响。
大数据中还存在数据孤岛和数据质量不一致的问题,这使得大数据的处理和应用相对困难。
应对数据质量问题的对策:1. 强化数据采集和存储管理,提高数据的准确性和一致性。
统计部门应制定统一的数据采集标准,加强数据质量监控和管理,确保数据的准确性和一致性。
2. 运用先进的数据清洗和整合技术,及时发现和修复数据中的错误和缺失,提高数据的完整性。
3. 建立数据质量评估体系,通过数据质量分析和评估工具,定期对数据质量进行评估和监控,及时发现和解决数据质量问题。
二、数据的分析和应用问题大数据时代的统计工作,主要面临着数据分析和应用的问题。
由于大数据的复杂性和多样性,传统的统计分析方法和工具已经无法满足实际需求,统计工作面临着分析方法不足、技术手段不够先进等问题。
大数据的应用也面临着巨大的挑战,包括数据可视化、大数据应用平台建设等方面的问题。
应对数据分析和应用问题的对策:1. 不断更新和完善统计分析方法和工具,引入先进的数据科学技术和算法。
统计部门可以通过培训和引进人才等方式,不断完善自身的技术水平,提高数据分析的效率和准确性。
2. 加强大数据可视化技术的研发和应用,通过可视化展示数据,提高数据的解释性和实用性,为决策提供更直观、更全面的支持。
3. 统计部门应积极参与大数据应用平台的建设和运维工作,推动大数据应用的深入发展,为各行业提供更可靠的数据服务和支持。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨

大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着信息技术的高速发展,大数据技术已经成为了信息时代的核心驱动力之一。
大数据时代的到来给统计工作带来了新的挑战和机遇。
统计是大数据时代的基础,但同时也面临着一系列的问题和困难。
本文将探讨大数据时代统计工作面临的问题,并提出相应的对策。
一、问题1. 数据量庞大大数据时代所面临的最大问题就是数据量的庞大。
传统的统计工作通常处理的数据规模有限,但在大数据时代,数据量已经飙升至TB甚至PB级别。
这极大地增加了统计工作的难度,传统的统计方法往往无法适应。
2. 数据质量参差不齐随着数据量的增加,数据的质量也变得参差不齐。
在大数据时代,数据往往来自多个来源,包括传感器、社交媒体、互联网等,这些数据的质量各异,有的数据来源不可靠,有的数据存在缺失和错误。
3. 数据处理速度需求高大数据时代对数据处理速度提出了更高的需求。
传统的统计方法可能需要花费大量的时间来处理大数据,导致数据的时效性变差。
在商业领域,对数据的实时分析和处理已经成为了一种竞争优势。
4. 隐私和安全问题大数据时代涉及到大量个人和机密数据,这就引发了隐私和安全问题。
统计工作者需要保证数据的安全性和隐私性,同时要确保对数据进行合法和合规的使用。
5. 多样化的数据类型在大数据时代,数据的类型变得非常多样化,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
传统的统计方法面对这种多样化的数据类型往往显得力不从心。
二、对策1. 引入新的统计方法和技术面对大数据时代的挑战,统计工作者需要引入新的统计方法和技术。
可以借助机器学习和人工智能技术来处理大数据,提高数据分析的效率和准确性。
还可以采用分布式计算和并行计算技术来加快数据处理的速度。
2. 加强数据质量管理为了应对数据质量参差不齐的问题,统计工作者需要加强数据质量管理。
可以通过数据清洗、数据标准化、数据匹配等手段来提高数据的质量,确保数据的准确性和完整性。
3. 建立实时数据处理系统在大数据时代,实时数据分析变得至关重要。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨

大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨1. 引言1.1 背景介绍在大数据时代,数据量呈现爆炸式增长的趋势,各行各业都面临着海量数据的处理和分析挑战。
随着互联网的快速发展,人工智能、物联网、云计算等新技术的不断涌现,大数据已经成为信息化时代的核心驱动力量。
大数据的应用,已经深刻影响到社会的方方面面,包括商业、医疗、金融、科研等领域。
大数据的兴起带来了企业决策的科学化和精准化,但也给统计工作带来了一系列新的问题和挑战。
传统的统计方法和工具已经无法满足大数据分析的需求,数据质量、隐私保护、技术水平等方面也面临着巨大的压力和挑战。
如何有效应对大数据时代统计工作面临的问题,成为当前急需解决的重要课题。
本文将重点探讨在大数据时代统计工作所面临的问题及可能的解决方案。
1.2 问题提出在大数据时代,统计工作面临着诸多问题和挑战。
随着数据量的急剧增加,传统的统计方法和工具已经无法有效处理如此庞大的数据量,给统计工作带来了巨大的挑战。
数据质量问题也成为一个亟待解决的难题,因为大数据往往包含着来自不同来源和不同格式的数据,如何确保数据的准确性和完整性成为统计工作者亟待解决的问题。
隐私保护也是一个值得重视的问题,在大数据时代,个人隐私有可能被泄露和滥用,如何在保证数据可用性的同时确保个人隐私成为一个复杂的难题。
由于技术水平不断更新换代,统计工作者也面临着技术水平不足的挑战,如何及时更新自己的技术知识并应用到实际工作中成为一个亟待解决的问题。
以上种种问题使得统计工作在大数据时代面临着重重困难,需要寻找新的解决方案和对策。
1.3 重要性在大数据时代,统计工作面临着诸多问题和挑战。
重要性不言而喻。
大数据时代的到来意味着数据量的激增,统计工作者需要面对海量的数据进行分析和处理,这对其工作效率和准确性提出了更高的要求。
数据质量问题在大数据时代尤为突出,统计工作者需要花费更多的时间和精力来清洗和筛选数据,以确保分析结果的可靠性和准确性。
农业大数据的发展现状及其对策研究

农业大数据的发展现状及其对策研究摘要:随着信息技术的日益发展,农业大数据的应用在农业领域引起了广泛关注。
本文从行业专业角度出发,对农业大数据的发展现状及其对策进行研究。
关键词:农业大数据;数据采集;社会责任引言农业是国民经济的基础和重要支柱,对于保障国家粮食安全、提高农业生产效率、促进农村经济发展具有至关重要的作用。
随着信息技术的快速发展和普及,农业数据的获取、处理和应用已成为农业现代化的必然趋势。
农业大数据是指从农业生产、经营、管理等环节中产生的大量数据,其通过采集、存储、分析、处理和应用等多个环节,为农业决策、生产、管理等提供了丰富的信息支撑和决策依据。
因此,农业大数据的发展对于提高农业生产效率、降低农业成本、促进农业可持续发展具有十分重要的作用。
一、农业大数据的现状与特点(一)农业大数据的定义农业大数据是指包括种植业、畜牧业、渔业等在内的农业领域所产生的各种数据,通过运用相关技术手段深入挖掘和分析这些数据,以获取有价值的信息和洞察力,从而为农业生产提供科学依据和决策支持。
(二)农业大数据的来源与类型农业大数据的来源主要包括农业生产过程中所产生的数据,如土壤含水量、气温、水质、土壤养分等。
农产品市场交易数据,如市场报价、销售数量、销售地点、购买方等。
政府统计数据,如耕地面积、农产品产量、农投资额等。
传感器和设备产生的数据,如智能温度计、智能灌溉设备、智能养殖设备等。
根据数据来源和应用场景,农业大数据可以分为生产数据,主要包括土壤数据、气象数据、农事作业数据、动植物种植/养殖数据等。
市场数据,主要包括市场需求数据、销售数据、价格数据等。
政策数据,主要包括土地政策、财政政策、农业政策等。
基础设施数据,主要包括基础设施建设数据、网络接入数据、通信数据等。
(三)农业大数据的特点与挑战由于农业大数据的来源十分多样化,因此农业大数据的多源性是其最为重要的特点之一。
其次,农业大数据覆盖面广泛,包括各个生产环节的数据,因此数据量也十分庞大,对数据存储与处理的能力提出了极高的要求。
农业大数据的发展现状与应用

农业大数据的发展现状与应用随着信息技术的不断发展和农业产业的现代化进程,农业大数据的概念也越来越被人们所熟知。
农业大数据是指利用先进的数据采集、存储、处理和分析技术,对农业生产过程中产生的大量数据进行收集、管理和应用,以提升农业生产效益、减少资源浪费、增加农产品品质等方面的一种技术手段。
本文将就农业大数据的发展现状与应用进行深入探讨。
一、农业大数据的发展现状随着信息技术的飞速发展,农业生产环节中产生的海量数据也迅速增长。
农业大数据的发展现状主要体现在以下几个方面:1.数据源丰富多样目前,农业大数据的数据源非常丰富多样。
农业生产环节中的气象数据、土壤数据、作物生长数据等都可以被收集和利用。
此外,农业市场信息、农产品溯源数据、农业机械运行数据等也成为了农业大数据的重要组成部分。
2.数据采集和处理技术不断提升随着物联网技术的发展和传感器技术的成熟,农业大数据的采集技术逐渐得到改善。
同时,大数据处理技术如云计算、人工智能等的崛起,也为农业大数据的快速分析和应用提供了技术支持。
3.农业大数据平台的建设为了更好地应对农业大数据的管理和应用,相关单位纷纷建设农业大数据平台。
这些平台能够实现数据的集中存储、快速计算和高效分析,为农业管理者和农民提供了值得依赖的信息服务。
二、农业大数据的应用农业大数据的应用范围广泛,可以涵盖农业生产的各个环节。
下面将从农产品生产、灾害预警、供应链管理等三个方面对其应用进行探究。
1.农产品生产农业大数据可以帮助农民实现数据驱动决策,提升农产品生产效益。
通过对气象数据、土壤数据以及作物生长数据的分析,农民能够准确了解农业生产环境,选择最佳的种植时间和地点,从而增加农作物的产量和质量。
2.灾害预警农业大数据可以实现对自然灾害的实时监测和预警。
通过收集和分析气象数据、地质数据等信息,及时发出灾害警报,帮助农民采取相应的措施,减少灾害损失。
比如,农民可以根据天气预报数据调整灌溉时间,避免大雨来临时造成农作物受灾。
.大数据时代下农发行统计工作现状及对策研究

.大数据时代下农发行统计工作现状及对策研究第一篇:.大数据时代下农发行统计工作现状及对策研究.大数据时代下农发行统计工作现状及对策研究关键词:大数据统计现状对策一、大数据时代银行统计工作基本情况(一;统计相关概念介绍金融业统计是指金融机构统计部门按照规定的统计制度、根据统计的一般原理、运用科学的统计方法,对各项金融业务活动的情况和资料进行收集、整理、分析,从而为决策提供依据及政策建议的过程。
银行统计是指反映银行信贷资金的来源和运用、现金收支分配及其平衡和变动情况的统计。
银行统计是国民经济统计的重要组成部分,所提供的数据资料是组织和加强银行信贷和现金计划管理,进行信贷监督,组织市场货币流通以及开展银行日常业务工作的重要依据。
农发行统计是指为满足本行经营管理的需要,以及人民银行金融统计、银监会监管统计的需要,组织各级农发行对本行业务活动和资料进行调查、收集、整理和分析,提供统计资料和统计咨询意见,实行统计管理和监督活动的总称。
农发行统计工作以数据为核心,开展多方位服务,充分发挥统计的信息、咨询、监督三大功能。
(二;大数据在银行业的应用情况现代信息技术迅猛发展,新兴互联网、“云”计算、物联网广泛应用,标志着大数据时代已悄然来临。
大数据具有大量化、多样化、快速化、价值化的特征,大数据意味着对海量交易数据、海量交互数据的海量处理。
大数据对个体的思维方式、行为习惯,对企业的生产方式、运行模式都产生了颠覆性地影响。
国内外在医疗、卫生、保险、航空、金融、电商等行业、领域引入大数据思维,采用大数据技术,使用大数据管理模式。
金融业大数据应用主要体现在研判宏观经济趋势及微观政策走向、分析客户动机和行为、判断交易对手风险特征、提升工作效率等方面。
近十年来,以工商银行为代表的国有银行率先通过IT架构再造,整合内、外部各种不同类型、不同渠道的数据资源。
以防范风险为动力、以满足市场需求为目标、以产品创新为导向、以服务客户为遵旨、以提升效率为目的,推进系统大集中和数据大集中,建立数据交换平台(或者数据仓库;,优化运营流程,提升服务水平,信息化程度不断提高。
最新-大数据时代统计工作问题及对策 精品

大数据时代统计工作问题及对策随着大数据时代的来临,我国统计工作面临诸多问题和挑战,必须要积极的结合先进的大数据技术,才能够不断的完善和创新统计工作,促使其能够实现可持续性发展。
本文主要讲述了大数据时代统计工作所面临的机遇和挑战以及相应的完善措施。
大数据时代;问题;对策当今时代主要就是信息时代,随着信息技术、互联网技术的快速发展,企业和个人所参与的社会经济活动主要转变为以信息技术、网络技术为主,从而形成了有组织的大规模信息网络体系。
一、大数据时代统计之机遇与挑战一大数据时代统计之机遇。
伴随大数据时代的到来,我国统计工作的有了进步和发展,统计工作无论在工作效率与工作的水平上都有了明显的提升,统计工作的发展有了更大的发展空间。
具体体现在以下几点1大数据使得统计工作的调查空间与范围得到拓展,使其获得更为真实与完整的原始数据,大数据技术的积极应用有效减少了调查与统计工作中在数据搜集以及数据挖掘方面花费的时间,负担减少直接提升了工作能力水平以及工作效率。
2过硬的硬件与软件技术推动了大数据的应用,这从根本上强化了对数据挖掘与分析的能力,也为统计工作信息化建设提出了更高的标准与要求,从而对统计信息化建设的进程起到了积极的促进作用。
3伴随电子商务平台的飞速发展,企业自身生存与经营的记录呈现指数增长,统计部门对数据标准的制定与规范应更为积极,以确保大数据整合与利用更为充分,设计标准也进一步优化。
4大数据时代,工作记录被物联网与互联网设备自动保存,这从根本上降低了数据错误的风险。
而大数据对于统计指标相关数据的验证与补充也一定程度上提高了统计数据的质量。
二大数据时代统计之挑战。
伴随大数据时代的到来,统计工作在欣喜获得更大发展机遇的同时,也应当注意到随之而来的挑战。
具体体现在以下几点1以往传统的统计方法因大数据时代到来而受到巨大冲击,大数据时代拓宽了我们获取信息与数据的渠道,带动了整个信息咨询行业的发展。
而为了与新时代发展要求相适应,统计部门对业务与工作方式也应做出相应的调整,对统计体系、方法以及制度进行对应的转变。
浅析大数据时代下的统计工作.docx

浅析大数据时代下的统计工作.docx浅析大数据时代下的统计工作随着我国大数据时代的到来,呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界,同时还改变了我们的工作方式,进一步地促进了人类社会的变革。
因此面对如此庞大的大数据时代,从而也就繁衍了数据统计工作,并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息,最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中,在通过大量的数据对其进行深入的分析,从而得出来的重要的且具有一定价值的结论,紧接着,再根据这些结论在其中找到相应的规律,最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。
大数据时代下,使得信息化数据信息正在成倍的向上增加,因此在面对这一特殊的情况,统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法,为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。
一、大数据时代统计工作的重要性大数据时代的到来,带给我们的不仅是工作、生活上的便捷,更重要的是带动了我国全面的发展,与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们,一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统,最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计,由此可见统计工作在大数据时代中的重要性,在大数据时代中,通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析,同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据,从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。
二、大数据时代下给统计工作带来的挑战(一)对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现,传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的,而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素,当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。
如今伴随着大数据时代的到来,便可以有效地避免此类问题的发生,而且,数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的,并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息,这样做的目的就是为了不采取其他的途径,也能有效的保证各项原始信息数据的质量,进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。
大数据时代农村统计工作面临的问题及对策

大数据时代农村统计工作面临的问题及对策作者:朱爱云来源:《今日财富》2022年第09期随着我国科学技术的不断发展,先进的科学技术在生活中的应用越来越普及,这使得很多传统的工作模式将会发生巨大的变化,统计工作就是其中之一。
统计工作是一项基础性的工作,对我国的经济发展有着重要的参考意义,同时它也是经济社会重要的经济渠道之一。
在大数据时代下,统计工作逐渐由传统人工操作的方式转变为更加科学智能的统计方法,这不仅使得统计工作的效率得到了提升,同时也降低了人为因素对统计结果造成的影响。
然而在当前农村地区,开展基层统计工作依然存在许多的问题。
本文将对大数据时代下在农村展开统计工作常面临的问题进行总结,探讨解决农村统计工作中问题的方法,让我国开展农村统计工作能够更加顺利。
统计工作是对社会现象以及经济现象发生的数量进行搜集,再将搜集到的数据信息归纳整理、并对数据进行分析,这是一种非常重要的社会调查研究活动。
随着我国科学技术的发展,时代在稳步革新,越来越多的人意识到通过统计能够让各行各业的发展时刻位于正轨,国家和人民能够通过对统计数据的解读,了解到社会经济发展的情况,明确基本信息规律。
在当今大数据的时代环境之下,传统的统计工作显然无法满足当代人民的需求,只有不断地探索新型统计方法,让其满足时代的需求,才能将统计结果进行具体的优化。
在当下,农村基层统计工作面临着更大的挑战,在乡村振兴战略的背景下,只有将农村的基层统计工作做完善,才能助推农村经济发展,让其成为促进国民经济发展的源动力,构成国家经济支柱。
但是由于农村基层统计工作受到的影响较多,工作开展存在一定的问题,因此必须要将农村统计工作整体的质量进行加强。
一、大数据时代下开展农村统计工作的重要性在大数据时代下,统计工作和各行各业之间都存在着密切的联系,在很多行业和领域之中,都会设置财务统计部门和数据分析部门,让数据为行业的发展提供方向,做好引领行业发展的作用。
对于国家来说,统计工作关系到国民经济的发展情况,通过对各项数据进行统计和分析,就能够得出各项数据背后所传达的信息,让国家能够对各个行业的发展进行宏观调控,保证国家行业的稳定性。
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨

大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨大数据时代已经成为统计工作面临的重要问题之一。
随着信息技术的快速发展,海量的数据产生和积累,给统计工作带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将从数据质量、数据处理和数据保护等方面探讨大数据时代统计工作面临的问题及对策。
数据质量是统计工作面临的重要问题之一。
在大数据时代,数据规模庞大,涵盖面广,因此数据质量的问题也更加突出。
数据来源可能存在误差和偏差;数据缺失和不完整问题可能导致结果不准确。
为解决这些问题,统计工作者需要严格管理数据质量,采取适当的方法来纠正和处理数据。
可以利用数据清洗技术进行数据质量控制,以确保数据的准确性和一致性。
数据处理是大数据时代统计工作面临的另一个问题。
大数据时代的数据处理量庞大,传统的统计方法往往无法满足大数据分析的需求。
如何利用高效的数据处理方法和技术,对大数据进行高效的分析和挖掘,是统计工作者亟待解决的问题之一。
近年来,随着机器学习和人工智能等技术的快速发展,统计工作者可以尝试利用这些新技术来解决大数据分析的问题。
可以利用机器学习算法对大数据进行模式识别和预测分析,以发现数据中的隐藏信息和规律。
数据保护也是大数据时代统计工作面临的重要问题。
大数据时代的数据规模庞大,其中可能包含大量的个人隐私信息。
在进行统计分析时,必须严格遵守数据保护和隐私保护的要求。
统计工作者需要制定相应的数据保护政策和措施,确保数据的安全和隐私不被侵犯。
采用匿名化技术对个人敏感信息进行脱敏处理,确保数据在传输和存储过程中的安全性。
大数据时代给统计工作带来了许多新的问题和挑战。
统计工作者需要面对数据质量、数据处理和数据保护等方面的问题。
为解决这些问题,可以采取适当的对策,如严格管理数据质量、利用机器学习和人工智能等新技术进行数据处理,以及制定数据保护政策和措施。
只有充分认识到大数据时代的统计工作问题,并采取相应的对策,才能更有效地利用大数据进行统计分析和研究。
大数据时代下统计工作探析

大数据时代下统计工作探析随着信息技术的迅猛发展,大数据时代正在深刻地改变着人类的生活和工作方式。
统计工作作为数据科学领域的重要组成部分,也在这一变革浪潮中面临着新的挑战和机遇。
本文将探析大数据时代下统计工作的现状、面临的问题以及未来的发展趋势。
在大数据时代,数据量不断增长,数据类型不断多样化,数据处理和分析的要求也日益提高。
统计工作作为对数据进行收集、整理、描述、分析和解释的一项重要工作,在这一时代中扮演着至关重要的角色。
统计工作在政府、企业、科研机构等各个领域都发挥着巨大的作用。
在政府领域,统计工作用于支撑国家宏观经济运行的监测和预测,指导国家决策的制定和实施。
统计数据的准确性和权威性对于国家经济安全和社会发展稳定至关重要。
政府也需要统计分析来解决一系列具体问题,比如城市交通拥堵、环境污染、教育医疗资源配置等。
在企业领域,统计工作被广泛应用于市场调研、产品研发、人力资源管理、财务预测等方面。
通过对市场需求、竞争对手、消费者行为等数据的分析,企业可以更加精准地制定营销策略、产品定位、渠道布局等。
企业也需要利用统计分析来实现内部运营的优化和效率的提升。
在科研机构领域,统计工作是支撑科学研究、推动学术进步的重要手段。
大量的实验数据需要通过统计分析来验证假设、发现规律、探索新知。
统计方法也在各个学科中发挥着重要作用,比如生物统计、地质统计、社会学统计等。
大数据时代下统计工作的现状是需求持续增长、应用领域不断扩大、技术手段不断丰富。
但统计工作也面临着一些问题和挑战。
二、大数据时代下统计工作面临的问题数据质量问题。
随着数据量的不断增加,数据质量的可靠性和准确性成为了统计工作的首要问题。
大数据时代下,各种类型的数据源纷至沓来,但这些数据中往往掺杂着大量的噪声和无效信息,给统计分析带来了极大的困难。
如何在数据采集、清洗、整理过程中提高数据的质量成为了一个亟待解决的问题。
数据隐私和安全问题。
随着数据的数字化和网络化,个人隐私泄露和数据安全成为了日益严峻的问题,这也给统计工作带来了挑战。
大数据时代统计工作面临的问题及对策

EXCHANGE OF EXPERIENCE 经验交流摘要:在信息快速发展的背景环境下,科学技术也得到了进一步的提升。
在统计工作中,传统的人工操作模式已悄然发生改变,进入我们视野的已是大数据时代,这不仅提高了统计工作的工作效率,同时也降低了操作产生的误差,保证了统计工作的质量。
但是,在大数据时代下,统计工作仍然存在一些不足之处,论文旨在分析其中存在的问题,并提出针对性的改进措施,以促进统计工作顺利开展。
关键词:大数据时代;统计工作;问题及措施在大数据时代中,我们需要面对的数据信息量大幅度上升。
统计工作就是指对社会、经济活动过程中发生数量进行收集和统计,将收集的信息归类整理,得到的信息数据应用于其他的调研中,以促进社会各行业的发展和进步。
在各行各业快速发展或者转型的环境下,行业对于统计工作的质量要求也越来越高,成为了社会关注的热点话题之一。
统计工作不仅能够反映我国国民经济的运行情况,同时还能对未来行业的发展提供一个可以预测的方向,在行业监测、政策优化等方面起到了不可替代的作用[1]。
传统的统计工作具有单一化的特点,也不具备良好的能动性,而是在行业或者国家的指导下按部就班的完成统计要求。
现阶段,在各方面资源整合的基础上,统计工作开始向动态化、数据化方向发展,能够做到及时的监测和信息统计,在社会各领域中发挥了十分重要的作用。
由于我国行业逐渐进入了大数据时代,信息数据的作用不可忽视,也为统计工作带来了新的挑战。
然而,目前统计工作的发展速度尚且未能跟上数据信息的发展速度,导致在工作中面临一些问题,需要我们提出针对性的解决措施,以提高大数据时代统计工作的质量,为社会各领域的快速发展奠定坚实基础。
一、大数据时代统计工作面临的新挑战大数据时代的到来,对推动社会变革、行业发展起到了重要作用,而在社会生产的过程中,也让各个层面发生了许多变化,各行各业面临的挑战和机会会增加,但与此同时也会暴露出一些企业发展中存在的问题。
大数据农业的发展现状、问题与对策

大数据农业的发展现状、问题与对策谭长国(江西财经大学马克思主义学院,江西南昌330013)[摘要]大数据农业是我国农业现代化进程的必由之路,也是我国农业产业布局调整、结构优化升级的具体体现。
对我国发展大数据农业目前在网络基础服务设施、大数据人才、大数据共享及法律保障机制等方面所面临的问题,提出加快完善网络配套服务设施,不断提高农民大数据意识,大力推进农业大数据共享开放,全面健全法律保障机制的对策,以进一步推进我国大数据农业的发展,为实现我国由农业大国成功转型为农业强国奠定坚实的基础。
[关键词]大数据;农业发展现状;问题;对策[中图分类号]F303[文献标识码]B[收稿日期]2016-10-10[作者简介]谭长国(1989-),山东沂南人,江西财经大学马克思主义学院硕士研究生。
研究方向:经济哲学与经济学方法论。
进入21世纪以来,人类迎来了大数据时代。
大数据以其巨量、高速、多样、真实等特征为人类解决各种发展问题带来了新的视角与途径,大数据农业在这种时代背景下应运而生。
大数据技术的应用与传统农业生产方式的完美结合,催生出大数据农业。
它通过对农业资源所产生的海量数据信息进行收集、保存、分析、挖掘、预测、呈现,为农业管理者决策提供更加精准的服务,提升决策质量,降低信息不对称性,增加收益。
目前我国的大数据农业发展仍旧处于起步阶段,发展过程中遇到一系列问题亟待解决。
本文分析了大数据农业发展的现状以及发展过程中所遇到的问题,并尝试提出相应解决方案。
一、我国大数据农业发展现状大数据农业是近年来发展起来的新课题,这种技术广泛应用在多个领域。
通过运用大数据处理技术,科学家已经在农业育种、农业栽培、病虫害防治、农业环境监测等方面取得了显著成就。
(一)在农业育种上应用大数据技术传统的育种手段需要占用大量的时间成本与经济成本。
据统计,成功培育出一个新品种并投入商用大约需要10年时间。
然而,在SNP 分子标记检测设备的辅助下,运用大数据技术对基因组测序数据处理,科学家就可以在短时间内成功检测出大量基因型,快速筛选出目标基因片段,大幅度地提高了优良性状的识别速度与效率。
大数据在农业发展中的研究

大数据在农业发展中的研究“大数据”已发展成为了数据挖掘以及智慧应用的前沿技术,是在物联网、云计算之后信息技术产业领域的又一次重大的技术变革。
文章从大数据农业发展的现状、发展中遇到的主要问题、大数据农业发展的关键技术、以及大数据农业发展的现实制约几方面进行分析和探讨,并且对我国的大数据农业和智慧型农业的发展提出建议。
标签:大数据;关键技术;农业发展1 概述大数据的发展延伸出很多分支,农业大数据是非常具有特色的一支,因为在农业领域里创新性的结合了大数据理论、技术和方法。
农业大数据是农业与大数据的结合,除了具有大数据的特性之外,还具有复杂性和分散性的特征。
农业的发展也不再是简单的耕地、播种、施肥、杀虫等等环节,而是涉及到更多的跨行业、跨专业、跨业务的发展,在农业大数据中,更多的是数据分析与挖掘,以及数据的可视化。
2 农业大数据面临的主要问题2.1 数据量化能力低在农业中,农业普查是获取农作物产量、农产品市场价格等这些数据的唯一途径。
但是,农业普查获得的数据也最容易受到人为因素的影响。
比如,从普查人员的角度来说,可能受到自身业务能力水平或是个人利益的影响,导致数据出现质量问题;从农业普查机构的角度来说,在审核过程中的程序有缺陷、把关不严密,以及普查的方案存在漏洞,这些都会影响普查数据的质量。
2.2 数据共享量率低在市场经济发展的过程中,由于农业经营和生产模式逐步分散化,所以要将农业生产在全国范围内进行统一规划变得很难。
而且,掌握这些数据的大型涉农网站和一些涉农研究管理机构,因为体质和相互竞争等因素,导致了彼此之间不能共享信息,不能共享数据,造成大量的农业数据之间缺乏统一的标准和规范,使得数据共享率极低。
2.3 对数据分析解释的客观性问题片面只要是有效的大数据工具和方法都可以对采集到农业领域的数据进行分析。
但是在对数据分析的过程中,不同的职能机构有各自的执行标准和规范,在按照这些标准和规范解释数据时,使得分析得到的结果存在很大差异,还有的分析人员对数据分析代有主观色彩,造成了“数据偏见”。
探析大数据时代企业统计工作面临的问题及对策

探析大数据时代企业统计工作面临的问题及对策随着信息技术的不断升级及数字化进程的加速,大数据时代已成为企业发展的重要趋势。
在这种背景下,企业统计工作扮演着极为重要的角色,通过数据的统计、整理、分析、报告等一系列工作,为企业决策提供重要的依据和支持。
然而,随着数据量的不断增加以及数据类型和维度的多样化,企业在统计工作中也面临着种种问题,需要采取相应的对策来保证工作的顺利进行。
一、数据量越来越大在大数据时代,数据量的增加是最为突出的问题之一。
随着移动端、物联网、社交媒体等新兴技术的不断发展,数据的产生速度呈现出爆发式增长,而企业需要提取有价值的数据来支持决策,这就对统计工作提出了更高的要求。
解决方案:一方面,企业需要加强硬件设施建设,使数据存储和处理能力更强,另一方面,可以通过采用分布式处理、自动化算法等方式优化数据处理效率,以尽可能减少人工干预的程度。
二、数据类型和维度的多样化在大数据时代,数据不仅仅是数量的增加,更是种类和维度的多样化。
不同的产生渠道、数据源和技术手段使得数据项的种类愈来愈丰富,大大增加了数据的复杂性和处理难度。
如何有效的将这些数据统计和整合起来并提取有价值的信息是企业所需解决的问题。
解决方案:多样化的数据类型和维度需要企业采用多种手段来进行站立处理,如使用数据挖掘技术、机器学习算法和人工智能技术等,以提高数据处理的智能化水平,,在保证数据的精准性同时,提升决策的科学性和有效性。
三、数据质量差异化数据质量的差异性也是企业统计工作中的另一个难点。
由于数据来源的多样性,不同数据源的数据质量往往存在差异,有的数据甚至是不准确的,需要企业通过有针对性的选择和过滤来解决。
解决方案:加强数据源的筛选及数据清洗工作,同时建立完善的数据质量评估机制,以便于从众多的数据源中准确、及时的获取有业务价值的数据。
在数据采集和整理过程中,企业应该确保数据质量的高度一致性同时避免出现数据重复和缺失的情况。
四、数据安全性问题在大数据时代,虽然数据的收集以及利用变得更加方便和高效,但其安全性问题却日益凸显,特别是在对企业核心业务及战略信息进行统计和分析时。
基层农发行统计工作存在的问题及对策

基层农发行统计工作存在的问题及对策
马秀云;董云霞
【期刊名称】《农业发展与金融》
【年(卷),期】1998(0)7
【摘要】农业发展银行基层行分设自营以来,在广大统计工作人员的努力下,内部统计数据采集由少到多,由弱到强,工作逐步规范,统计分析工作质量进一步提高。
为农发行各级领导正确决策提供了准确依据,对农发行各项业务的发展起到了重要作用。
但是,由于基层农发行分设时间短等原因,统计工作仍存在着诸多问题,亟待解决。
一、存在的问题1、对统计工作重要性认识不足,缺乏严肃性。
部分基层行领导片面认
为统计工作是一项比较简单的操作,只要根据项目电报归属,对照会计科目进行填写、汇总、上报,能够提供统计资料就行了,不要求精雕细研,把统计工作放在无关紧要的位置,具体表现为"三少一多":工作安排少、报表看的少、人员数量少,报表差错多。
忽视了统计工作综合反映
【总页数】1页(P33-33)
【作者】马秀云;董云霞
【作者单位】[1]农发行河北省沧州分行;[2]农发行河北省沧州分行
【正文语种】中文
【中图分类】F832.2
【相关文献】
1.基层农发行安全保卫制度建设中存在的问题及对策 [J], 陶荫钧
2.基层农发行贷后管理存在的问题及对策 [J], 谷芳球
3.基层农发行档案管理工作中存在的问题及对策 [J], 孙明;姜华
4.做好农发行基层统计工作的几点思考 [J], 张杰
5.浅议基层农发行的统计工作 [J], 杜惠恩
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浅析农村统计数据中存在的问题及解决的对策

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不要说大 型普查 经 费,就连正常的统计 经费都 难以保证。农
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村基层统 计人 员工作辛苦,生 活清贫, 环 境艰苦,挫伤了农
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村基层统 计人员的工作 积极性 。 氏
3 、统计任务繁重,基层统计人员应接不睱。乡镇统计
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人员本来就身兼多职,不仅要 完成上级统计部门布置的全 面
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调查任务,还要完成上级 农调队布置的各项抽样调查 任务,
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二、农村 统计工 作中 存在的问题 裘
1、农村统计 调查对象发生变化,统计数 据收集难度加
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大。随着经济 体制改革的深入和社会主义 市场经济的发展,
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农村统计 调查对象发生 了很大 变化 。面对着千家万户的 农村
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住户 ,结构日趋复杂,利 益主体 日趋多元化,农 村统计 数据
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收集难度加大。
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对村一级 统计人 员来 说,对各行业的统 计数据, 都由一人包
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干完成。统 计任 务与统计力量矛 盾突出, 源 头数据质量很难
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保证。
三 、提高农村统 计数据 质量的 对策
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由于农村 统计工 作上 述问题的存在 ,很大 程度地 影响了
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农村统计 数据质 量, 不利于农村统计工 作的正 常 开展。为了
计工作为农村经济的科学管理和决策提供了大量的社会经
济信息, 在解决“ 三农” 问题、制 定农村 政 策、全面建设小 疝
康社会等工 作中起着十分重要的作用。但是,从当前的情况
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来看, 统计数据面临失真 的趋势 越 来越明显,我作为从 事统
大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨

大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着大数据技术的发展和普及,统计工作在处理海量数据方面变得越来越重要。
然而,在面对大数据时代的挑战时,统计工作者也面临着一系列的问题。
本文将探讨这些问题,以及可能的解决方案。
1. 数据采集大数据时代需要处理的数据成千上万,如何收集这些数据是一个非常重要的问题。
传统的数据采集方法可能已经过时,无法胜任大数据时代的需求。
因此,需要发展更高效和准确的数据采集方法,如自动化数据采集和网络爬虫技术等。
同时,隐私和数据安全的考虑也需要在数据采集的过程中得到充分的保护。
2. 数据的清洗与预处理大数据时代的数据质量不可避免地存在噪声和异常值,需要进行清洗和预处理。
传统的数据清洗方法不再适用,因为其时间成本太高。
因此,需要自动化的数据清洗工具和技术来解决这个问题。
数据预处理也需要结合现代计算机技术,如并行处理和分布式计算等,以提高效率和速度。
3. 数据分析在数据量爆炸式增长的情况下,传统的统计分析方法可能已无法适应。
因此,需要发展新的数据分析方法,如机器学习、深度学习和自然语言处理等。
这些方法可以快速而准确地分析大数据,挖掘出隐藏的信息和模式。
4. 数据可视化数据可视化是使数据更易于理解和诠释的核心工作之一。
然而,大数据时代的数据复杂性和维度高度增加,需要更高效而先进的可视化技术。
这些技术包括交互式可视化、虚拟现实和增强现实等,可以更好地展示和解释大数据。
5. 隐私保护大数据时代的数据搜集范围和数量不断增加,保护隐私成为一个日益重要的问题。
在数据搜集和存储的过程中,需要确保个人信息得到充分的保护。
因此,需要采用一系列的技术和策略来保护数据隐私,如数据加密、匿名化和脱敏等。
综上所述,大数据时代的统计工作面临着一系列的问题,但同时也提供了丰富的机遇和挑战。
解决这些问题的关键在于不断发展和使用新的技术和方法,同时注重数据安全和隐私保护。
只有这样,才能更好地满足大数据时代的需求和挑战。
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大数据时代下农发行统计工作现状及对策
研究-
摘要:统计是对有用信息的提取和分析,数据同我们的工作、生活息息相关。
本文从剖析大数据时代农发行统计工作面临的不足与挑战入手,分析农发行统计工作推进大数据应用的紧迫性。
最后,提出推动农发行统计工作应用大数据的对策。
关键词:大数据统计现状对策
一、大数据时代银行统计工作基本情况
(一)统计相关概念介绍
金融业统计是指金融机构统计部门按照规定的统计制度、根据统计的一般原理、运用科学的统计方法,对各项金融业务活动的情况和资料进行收集、整理、分析,从而为决策提供依据及政策建议的过程。
银行统计是指反映银行信贷资金的来源和运用、现金收支分配及其平衡和变动情况的统计。
银行统计是国民经济统计的重要组成部分,所提供的数据资料是组织和加强银行信贷和现金计划管理,进行信贷监督,组织市场货币流通以及开展银行日常业务工作的重要依据。
农发行统计是指为满足本行经营管理的需要,以及人民银行金融统计、银监会监管统计的需要,组织各级农发行对本行业务活动和资料进行调查、收集、整理和分析,提供统计资料和统计咨询意见,实行统计管理和监督活动的总称。
农发行统计工作以数据为核心,开展多方位服务,充分发挥统计的信息、咨询、监督三大功能。
(二)大数据在银行业的应用情况
现代信息技术迅猛发展,新兴互联网、“云”计算、物联网广泛应用,标志着大数据时代已悄然来临。
大数据具有大量化、多样化、快速化、价值化的特征,大数据意味着对海量交易数据、海量交互数据的海量处理。
大数据对个体的思维方式、行为习惯,对企业的生产方式、运行模式都产生了颠覆性地影响。
国内外在医疗、卫生、保险、航空、金融、电商等行业、领域引入大数据思维,采用大数据技术,使用大数据管理模式。
金融业大数据应用主要体现在研判宏观经济趋势及微观政策走向、分析客户动机和行为、判断交易对手风险特征、提升工作效率等方面。
近十年来,以工商银行为代表的国有银行率先通过IT架构再造,整合内、外部各种不同类型、不同渠道的数据资源。
以防范风险为动力、以满足市场需求为目标、以产品创新为导向、以服务客户为遵旨、以提升效率为目的,推进系统大集中和数据大集中,建立数据交换平台(或者数据仓库),优化运营流程,提升服务水平,信息化程度不断提高。
目前,一些商业银行在客户分析、风险管理方面对大数据运用已初步积累了一定的经验,为未来过渡到全面大数据运用奠定了良好基础。
大数据思维开始渗透在经营策略选择、经营手段设定的各环节、全流程。
二、农发行统计工作现状
(一)农发行统计工作管理情况
农发行统计工作实行“统一领导、分级负责”的管理体制。
总行资金计划部是农发行统计工作的主管部门,具体由统计处负责。
总行各业务部门由指定处室负责本部门统计报表的管理,各
省级分行在资金计划处设统计岗,各市分行在客户部设统计岗,县支行在客户部或财会信息部设统计岗。
根据业务发展需要,农发行总行于2014年5月分设统计一处、统计二处。
统计一处主要负责研究制定全行统计管理制度,收集、报送各类统计报表,对外实施统计信息披露,进行统计检查和辅导;统计二处主要负责组织开展统计分析、统计调研及统计预测,制定统计系统运行管理规章制度和办法,负责统计系统的应用维护,牵头制定农发行统计标准,实施农发行统计标准化改造。
(二)农发行统计工作面临挑战与不足
随着农发行外部配套改革逐一落实,业务领域逐渐拓宽,社会责任逐步加大,各界对农发行寄予更多期待,当前农发行统计管理工作面临若干亟待解决的问题。
1、统计制度更新滞后于业务发展实际
以涉农贷款报表为例,人民银行涉农贷款制度制定于2007年,农发行涉农贷款专项统计制度于2009年重新修订。
但随着实体经济发展,银行业贷款对象、投向都发生了较大变化,农发行业务范围也逐年扩大,现有涉农贷款制度已不能体现业务实践中贷款实际运行情况。
人民银行、农发行对涉农贷款定性、统计范围都存在认识差异,在人民银行现场检查中,容易认定为“归属错误”。
由于制度缺失、不完善、制度滞后、对制度理解不同造成的差异通常认定为统计人员的工作差错。
2、统计系统性能不稳定
先进的操作系统是现代银行数据工作的基本保障和有力依托。
当前农发行统计集中管理系统、非现场监管报表报送系统的访问速度过慢,在关键节点,比如结转期、会计科目调整后偶有
丢数、甚至宕机现象发生,给统计人员及时、准确采集、审核、报送报表带来了隐患。
3、统计岗位薪酬与工作量不匹配
统计工作是智力支持岗位,时效性高、政策性强,利润关联度低。
如何给统计人员确定合理的薪酬、岗位系数,起到科学评价、正向激励作用,直接影响统计人员的积极性和统计队伍的稳定性。
农发行相当省级分行均未对统计人员加班情况予以合理补偿,违规积分、扣罚绩效奖金等处罚措施较多,但工作质量同薪酬的正相关体现较少。
4、统计人员专业性不强、晋升渠道窄
农发行总行对统计从业人员无硬约束,没有明确上岗人员是否具备统计从业资格和相应专业知识背景、学历层次。
统计人员一般属于内勤岗位,不易体现工作业绩,通常不易获得晋升。
5、统计系统自动化程度低,手工比例过高
农发行系统处于从手工录入向自动抽取、报送的转型期,受制于生产系统固有不足,应用系统指标抽取比例过低,部分仍为手工补录,容易造成生产系统同应用系统数据不一致,而应用系统综合查询、数据分析、深度钻取等重要功能点也基本缺失。
6、统计工作职责边界不清
《农发行统计管理制度》虽然明确规定数据要“一口出”,统一管理、统一口径、统一标准,但各种系统“多头管理”、“数出多门”,“数据打架”现象仍然存在。
7、统计职能发挥不够
重点是对热点、难点分析不够,通过数据找寻规律,发现风险点,提出合理化建议的能力较弱,数据对业务经营管理的有力支撑明显不足。
(三)农发行统计工作推进大数据应用刻不容缓
1、外部配套改革需要
2、内部综合改革需要
银行业作为技术密集型、知识密集型行业,与数据有着天然联系。
政策性银行要按照银行的一般属性和基本规律治行理政,从管理体系建设、运用模式等方面不断探索,打造大数据时代的核心竞争力。
统计工作要抓住有利时机,积极运用大数据思维,推进数据治理工作,确保统计数据一致性、标准可比性。
3、业务发展趋势需要
国内大型银行已经处于从电子化过渡到全面大数据模式的阶段,农发行在大数据时代,需要更新理念,奋起直追,完成半手工半电子化到大数据模式的跨越式发展,既要弥补电子化建设的缺失,又要过渡到大数据时代,时不我待。
如果不在关键时期拉近差距,迎头赶上,将会全面落后、被动。
4、外部监管需要
金融标准化的推进、数据质量良好标准的实施,要求农发行加快系统建设进程,融入银行业技术变革的浪潮,融合先进的大数据技术,进一步提升数据质量,确保数据安全。
三、推动农发行统计工作应用大数据的策略
(一)举全行之力,改变传统统计工作的思维模式
大数据是农发行统计工作观念变革的巨大推动力,全行认识数据、收集数据、分析数据的思维要发生深刻转变。
数据也是生产力,只有立足于此,大数据时代,农发行统计工作才能与时俱进,有所作为。
(二)结合现阶段工作任务,立足长远,科学规划
近期以满足人民银行金融统计标准化为衡量标杆,对照银
监会数据质量良好标准方案,制定时间表,进行任务分解,力争全面、如期达标;中期通过建立数据追溯机制,完成农发行生产系统改造,重视与其他应用系统相衔接,确保统计数据准确抽取、及时报送;远期则要确保统计功能适度超前,较好地满足行内外数据需求,真正发挥统计的咨询、服务功能,成为领导决策的“参谋部”、“信息源”。
(三)引进外部智力支持,借船出海,为我所用
积极接洽专业的大数据解决方案服务商作为咨询顾问,整合农发行不同生产系统数据,优化数据应用行为,节约开发成本,避免走弯路,加快统计系统建设步伐。
(四)借鉴银行业同业机构的先进做法、经验,进行系统升级改造,保证数据绝对安全
首先,完成农发行统计系统的电子化改造,弥补农发行统计系统“短板”;其次,学习同行在数据治理,尤其是大数据应用方面的成果,推动农发行统计系统由电子化时代向大数据时代的迈进;第三,走“引进―吸收―自主开发”的创新驱动之路。
做到核心业务以我为主,部分边缘业务进行外包,掌握关键技术,保护知识产权,确保系统安全运行。
(五)通过机构设置强化统计管理
建议在统计一处、二处的基础上,增设统计三处、统计四处、统计五处,升格成立数据中心,可设在总行资金计划部或营运中心,作为二级部管理全行统计工作。
五个统计职能处分别负责管理人民银行统计、银监会统计、行内统计、统计分析与预测、系统运行维护等方面的工作。
(六)以人为本,提升统计从业人员专业素质和职业技能,提高统计从业人员薪酬待遇
大数据是现代信息技术中非常前沿且快速发展的技术,农发行要加快人才队伍建设和技术成果转化,明确统计从业人员上岗资格要求,强化人员资质管理,加强在岗培训,定向引进计算机专业、统计专业、数据分析专业的优秀人员充实统计队伍,加速推进大数据在统计领域的顺利应用;与此同时,以农发行外部改革为契机,合理确定统计人员岗位薪酬,公允体现统计人员工作性质和工作成果。