大数据背景下统计数据质量影响因素分析
如何在大数据分析中应对数据质量问题(八)
随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为了企业决策和发展的重要工具。
然而，在进行大数据分析时，数据质量问题往往会给分析带来一定的困难和挑战。
因此，如何在大数据分析中应对数据质量问题成为了许多企业和数据分析师面临的重要问题。
本文将从数据质量问题的原因、影响和解决方案等方面进行论述。
一、数据质量问题的原因数据质量问题的原因有很多，其中最主要的原因包括数据来源的不确定性、数据采集和存储过程中的错误、数据处理和清洗不当等。
首先，数据来源的不确定性是数据质量问题的主要原因之一。
在大数据分析中，数据往往来自各种不同的来源，包括传感器、社交媒体、互联网等，这些数据来源的不确定性往往会导致数据的不准确和不完整。
其次，数据采集和存储过程中的错误也会导致数据质量问题。
在数据采集和存储的过程中，可能会发生各种错误，比如数据丢失、数据冗余、数据格式错误等，这些错误会直接影响到数据的质量。
最后，数据处理和清洗不当也是导致数据质量问题的原因之一。
在数据分析的过程中，数据处理和清洗是至关重要的环节，如果处理和清洗不当，会导致数据的不准确和不可靠。
二、数据质量问题的影响数据质量问题会对大数据分析产生一系列的影响。
首先，数据质量问题会导致分析结果的不准确。
如果分析所使用的数据质量不高，那么所得到的分析结果很可能是不准确的。
其次，数据质量问题会影响到企业的决策和发展。
在大数据时代，企业的决策和发展往往依赖于数据分析，如果数据质量有问题，那么企业的决策和发展也会受到影响。
最后，数据质量问题还会影响到企业的声誉和信誉。
在信息化的今天，企业的声誉和信誉对其发展至关重要，如果企业使用的数据质量有问题，那么会直接影响到企业的声誉和信誉。
三、应对数据质量问题的解决方案为了解决数据质量问题，我们可以采取一系列的解决方案。
首先，我们要加强数据采集和存储过程的管理。
在数据采集和存储的过程中，我们要严格管理，确保数据的准确和完整。
其次，我们要加强数据处理和清洗的环节。
当代社会大数据对统计分析技术的影响
当代社会大数据对统计分析技术的影响随着信息技术的不断进步和普及，大数据已经成为了一个笼统但又充满吸引力的概念。
它指的是那些由海量、高速、多源、异构的数据经过整合、挖掘、分析等一系列技术手段而形成的数据资源。
在当今的信息社会中，大数据无处不在，不仅涉及到人们日常生活的各个方面，也在对整个社会产生着巨大的影响。
在这种情况下，需要一种科学的方法来解析这些数据，从而更好地服务于人们的生产和生活。
统计分析技术正是能够很好地满足这一需求的一种方法。
一、大数据对统计分析技术的挑战大数据时代有着一个显著的特点，即以速度为重。
大数据的交互速度、数据增长的速度、算法改进的速度以及技术升级的速度等都在不断加快。
这些复杂的数据难题不仅仅是数据面积的增加，还包括了数据管理、数据挖掘、数据预处理、数据处理、数据可视化等方方面面的问题。
在这种情况下，传统的统计分析技术面临着许多挑战：1.精度和效率问题在大数据分析时，由于数据的规模和涉及太多的变量，容易产生假象和误导性的结论。
而统计分析技术很容易陷入细节问题中，无法分辨错误的预测。
因此，需要寻求新的分析模型，以便在高效和高精度之间取得平衡。
2.数据质量问题大数据中经常存在数据误报、数据遗漏、数据异常等问题。
这些数据质量问题对统计分析技术的结果产生了很大的影响。
因为传统的统计分析技术通常假设数据是完整、准确、无异常的，但大数据时代的数据质量难以满足这样的要求。
因此，在对数据进行统计分析之前需要进行重复、清洗和过滤等预处理工作。
3.数据可视化问题大数据时代的数据量肆虐，统计分析结果呈现形式更加多变。
信息可视化、图像化成为了非常必要的辅助手段。
传统的统计分析技术在数据可视化中的表现普遍比较差，需要寻求更加实用和高效的数据可视化方法。
二、大数据对统计分析技术的创新尽管面临很多挑战，但统计分析技术在大数据时代中表现出了强大的应用前景。
经过多年的创新，一系列新的技术方法和模型得以被提出，并广泛应用于实际问题解决中。
大数据时代下数据质量的挑战与应对策略研究
大数据时代下数据质量的挑战与应对策略研究随着大数据技术的不断发展和应用，数据质量对于企业和机构的决策分析和商业运营越来越重要。
然而，实践中我们发现，大数据时代下数据质量面临着一系列挑战，包括数据的不完整性、不准确性、不一致性、不可靠性等问题，这些问题都会影响到数据应用的效果和价值。
本文将分析大数据时代下数据质量面临的挑战，并提出相应的应对策略。
1.数据的不完整性在大数据时代下，数据源繁多，数据类型多样，数据来源也更加分散。
相对于传统数据系统，数据不完整性问题变得更加严重。
因为一些数据源无法及时接入或者无法有效获取，从而存在许多数据缺失的情况。
数据的不准确性是大数据时代的一个常见问题，尤其是在数据从多源获取的情况下，往往难以避免。
可能是因为数据源本身存在问题，或者是在数据采集，存储，传输，整合等环节存在误差，都会影响到数据的准确性。
大规模的数据集往往来源于不同的数据源，包含了不同的数据模式，这使得数据在类型，格式和语义上存在着不一致现象。
比如同一张表可能存在着字段名称、字段类型不一致等问题，这就会很大程度上影响到数据的质量。
大数据时代下，数据获取的方式多样，数据更新速度也很快，但很多数据缺少数据标准和元数据信息，这样很容易造成数据的不可靠性。
例如，当受到恶意攻击或数据被篡改，可能会因此产生安全漏洞，导致数据不安全。
1.构建标准化的数据管理体系建立标准化的数据管理体系可以解决大多数数据质量问题，包括数据质量的监测、评估、清洗和整合等，同时能保证数据的准确性和一致性。
建立良好的数据管理体系，有益于数据质量的提升，对于大规模数据的处理和分析也非常重要。
2.采用高性能的数据清洗技术高性能的数据清洗工具可以自动识别和纠正错误数据，比如检查重复数据，删除噪声数据，筛选无效数据等，从而提高数据的质量和数据源的可靠性。
3.培训数据分析人员的数据素养数据分析人员的数据素养是保证数据分析质量的关键之一。
因此机构或企业应该注重对数据分析人员的培训，提高数据分析人员的数据处理能力，包括数据清洗，数据组织，数据验证和数据分析等技能。
大数据时代下的数据质量管理分析
大数据时代下的数据质量管理分析数据是我们赖以生存的重要物质资源之一，在过去的几十年里，随着计算机技术的不断进步，我们已经进入了一个大数据时代。
大数据时代的到来带来了巨大的机遇和挑战，为了更好地应对这些挑战，我们需要对数据质量管理进行透彻的分析。
一、数据质量的定义数据质量是指数据在满足特定的需求时所表现出来的可信度、适用性和完整性等特性。
在大数据时代，数据的规模和种类都很庞大，然而由于数据来源和采集的方式各不相同，导致数据的质量也会存在差异，例如数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面。
二、数据质量管理的意义数据质量管理是指对数据质量进行有效的监控和管理，以确保数据能够满足特定的需求。
数据质量管理对于企业和个人都具有重要意义，以下是其主要意义：1. 提高数据价值在大数据时代，数据不再是企业的赢利方式之一，而且已经成为企业的基石。
通过数据质量管理，我们可以挖掘数据的价值潜力，从而提高数据的价值。
2. 优化业务流程数据对于企业业务流程的顺畅进行具有至关重要的作用，通过数据质量管理，我们可以消除数据重复，避免数据一致性问题，从而优化流程效率。
3. 降低风险在大数据时代，数据泄漏和误用已成为常态。
通过数据质量管理，我们可以有效地减少数据泄漏和误用的风险，保护企业的核心利益。
三、数据质量管理的内容数据质量管理包含多个方面的内容，以下是其主要内容：1. 数据采集数据采集是数据质量管理的第一步，它包含了对数据来源合法性的验证以及对数据准确性的检验等过程。
如果采集到的数据质量不高，很可能会造成后续处理和分析的困难。
2. 数据处理数据处理是指将采集到的原始数据进行清洗、去重、分类、聚合等处理，目的是消除数据异常和噪音，提高数据的精度和可用性。
3. 数据存储数据存储是指将处理好的数据保存到数据库或数据仓库中，保证数据安全性和完整性。
此外，对存储的数据进行备份和还原也是必要的，以保证数据不受到任何损失。
4. 数据分析数据分析是数据质量管理的重要组成部分，它包括了描述性统计、数据建模、机器学习等方法。
大数据平台的数据质量管理
大数据平台的数据质量管理随着互联网的快速发展，数据统计和分析的重要性越来越受到重视。
大数据平台作为一个集中处理和储存大量数据的系统，对于数据质量的管理也越来越关注。
本文将就大数据平台的数据质量管理展开讨论。
一、大数据平台的数据质量大数据平台所管理的数据类型不同，其数据质量的标准也有所不同。
但是无论是什么类型的数据，在进行数据分析和挖掘之前，都需要进行数据质量评估和管理。
数据质量管理主要涉及以下几个方面:1.数据精度：数据精度是指数据的准确性，即数据与真实情况之间的差距。
数据精度不高会导致分析和挖掘结果的不准确性，严重影响数据价值。
2.数据完整性：数据完整性是指数据的完整程度，包括是否存在空值、重复值和逻辑错误等情况。
数据完整性较低会给后续分析和挖掘带来影响。
3.数据一致性：如果数据背后的逻辑关系不一致、含糊或者矛盾，将会导致分析和挖掘的数据配合错误。
4.数据可靠性：数据可靠性是指数据的来源是否可靠。
如果数据来源不可靠，那么数据的整体价值将大打折扣。
二、大数据平台的数据质量管理大数据平台的数据质量管理主要涉及以下两个阶段：1. 数据采集阶段数据质量管理的第一个步骤是：确保所有数据源都具有可信度，并按照预定规则采集。
一旦发现质量混乱或者不符合规定，数据采集过程立即终止。
同时，在交付到大数据平台之前，数据应该进行清洗和转换，以确保数据的可靠性和完整性。
数据标准化过程中还包括正则表达式的使用、语言特征的归一化和基于特征梯度的预处理等。
2. 数据处理阶段在数据采集之后，大数据平台需要确保数据质量达到一定的标准。
这涉及到数据清晰度、数据质量、客户满意度等。
数据质量的指标由平台根据标准主导，或像样本数据比较和标准比较等通用的工业发展办法构成。
数据采集和分析必须遵守数据质量规范，重要的分析数据必须由专业技能人员来确认和验证。
通常这些验证过程是由常规审核、恶意挖掘和各种分析策略组成的。
三、大数据平台的数据质量评估大数据平台还需要定期评估数据质量，以确定平台所管理的数据质量符合预期标准。
大数据分析师如何发现和解决数据质量问题
大数据分析师如何发现和解决数据质量问题在当今信息时代，大数据分析扮演着非常重要的角色。
然而，大数据分析的准确性和可靠性往往受到数据质量问题的影响。
本文将探讨大数据分析师如何发现和解决数据质量问题，以确保分析结果的正确性和有效性。
一、数据质量问题的类型数据质量问题可以归结为以下几个方面：完整性、准确性、一致性、时效性、有效性以及安全性。
完整性问题指数据是否完全，是否遗漏了一些必要的信息；准确性问题指数据是否准确、真实，没有错误或误差；一致性问题指数据是否在各个系统和环节中保持一致；时效性问题指数据的时效性和及时性；有效性问题指数据是否能够满足所需的分析目的；安全性问题指数据是否受到保护，防止数据泄露和非法访问。
二、发现数据质量问题的方法1. 数据审查和验证：通过对数据进行系统性的审查和验证，发现其中的潜在问题。
分析师可以使用一些技术工具和算法来识别数据中的异常值、重复值、缺失值等。
2. 数据可视化和探索性分析：通过图表、图像等可视化手段，对数据进行可视化分析。
这样能够直观地发现数据中的异常情况和不一致性。
3. 数据比对和关联分析：将不同来源的数据进行比对和关联分析，发现其中的差异和问题。
这可以通过数据匹配和关联算法来实现。
三、解决数据质量问题的方法1. 数据清洗：数据清洗是指通过删除、修改、填充缺失值或异常值的方式，使得数据符合要求。
清洗之前，分析师需要仔细评估数据，判断是否值得清洗，并决定如何处理问题数据。
2. 数据标准化和规范化：通过对数据进行标准化和规范化的处理，使得数据在各个系统中保持一致。
这可以通过使用标准数据模型和格式来实现。
3. 数据监测和维护：建立数据监测和维护机制，及时发现和解决数据质量问题。
分析师可以使用一些监测工具和技术来检测数据的质量，并采取相应的补救措施。
4. 数据质量管理：建立数据质量管理体系，明确数据质量的责任和流程。
分析师需要与相关部门和人员合作，确保数据在采集、存储、处理和分析过程中始终保持高质量。
大数据背景下提高基层统计数据质量的研究
大数据背景下提高基层统计数据质量的研究当前，大数据战略正式上升为国家战略，信息技术迅猛发展，大数据、物联网、云计算等引领新一轮技术创新和产业变革，使得人们的生产和生活方式、经济管理机制和社会治理模式不断发生变革，这些都对数据产生了明显的依赖，同时也迫切要求做好基层统计数据的质量，切实有效地提升以及优化基层统计数据的整体实效，更好地服务于社会经济的高效化发展。
不可否认，现阶段，基层统计数据在实践过程中，尚存在着较为突出的问题，亟待采用高效且科学的优化措施，确保基层统计数据的整体科学性以及精准性，更好地服务于社会经济的发展需要，全方位夯实统计数据的应用实效。
一、大数据背景下提高基层统计数据质量的必要性分析伴随着信息技术的持续深入发展，基层统计数据的重要性越来越突出。
但传统的基层数据统计方式，存在着较为突出的问题，亟待采用高效且科学的方式来予以优化以及提升，以便充分全面地发挥好基层数据的关键性作用。
一系列的发展实践证明，深入全面地做好基层数据统计工作，是非常必要且关键的。
一方面，在大数据背景下，卓有成效地提升基层统计数据的整体质量与实效，切实有效地发挥好基层数据的关键效能，能够为数据应用提供夯实的基础，同时也能够全方位保障数据的使用成效与质量。
在大数据背景下，基层统计数据的类型日益增加，基层数据的统计范围也在不断地扩大，这些都对数据统计工作提出了全新的挑战。
在实践过程中，只有深入全面地做好基层数据的统计工作，确保这项工作的严谨且科学，才能够真正服务于社会经济的发展需要，也才能够更好地夯实基层数据的应用实效。
另一方面，在大数据背景下，伴随着云计算技术、大数据处理技术等等先进技术的广泛发展以及科学运用，越来越多的基层数据统计模式被运用到数据处理等过程中，但不可否认，传统的数据统计模式仍然发挥着关键性的作用。
在实践过程中，只有行之有效地将先进的数据统计方式与传统的数据统计方式等高效地结合起来，才能够真正提升基层数据统计的质量，也才能够真正服务于社会经济的实践发展。
大数据背景下统计数据质量影响因素分析
大数据背景下统计数据质量影响因素分析摘要：当今社会大数据已经在各个行业中得到广泛的应用，海量数据的质量参差不齐，高质量的数据需要政府相关部门和企业一起挖掘。
大数据时代的来临既是机遇也是挑战，对各行各业的发展具有关键作用。
大数据的海量、实时化、电子化易处理、数据多元化等特点为企业和政府带来了巨大的机遇和挑战，一方面极大的方便了各行业的数据处理和查找，是企业和政府做出合理的决策的数据基础；另一方面，微不足道的数据质量问题如果不及时得到解决，会严重影响数据的整体质量。
所以影响数据质量因素的研究不仅是统计部门的任务，也是各部门的要求。
关键词：大数据；统计数据质量；影响因素1影响因素分析1.1流程维度的影响从该维度对数据进行分析，主要从数据收集，数据存储，数据使用三个阶段来进行，这是数据的整个生命周期在不同阶段的处理功能。
1.1.1数据收集阶段在数据收集的方式和统计标准上，大数据时代因为智能设备，传感器以及社交协作技术的应用和普及，使得数据的来源发生了很大的变化。
如今网页，搜索引擎，社交媒体论坛，主动和被动系统传感器成为大数据的产生来源，海量数据的产生，让统计数据在广度上无限接近“总体”，这样的大数据收集明显地优势就是会增加统计的准确性，但是数据接触范围的扩大会带来许多以前未曾出现的问题。
另一方面数据的时效性比以前大大缩短，而有效的数据收集，才能保证统计数据的质量，这也是一种新的挑战。
1.1.2数据存储阶段传统的数据存储结构已经无法满足大数据存储的要求，大容量及高扩展性，高可用性，高性能和访问接口的多样性都要求改变单一的数据存储结构。
现在的数据存在着大量视频，图片等非机构化数据，使用以往的存储要经过复杂的转换过程，将其转换为结构化的数据，但是这个过程不可避免地会出现转化方式不合适，直接导致数据的完整性和准确性。
实现大数据效益的最大化就必须将这些非结构化的数据与结构化的数据有机结合，建设新型的数据库。
1.1.3数据使用阶段大数据时代数据成为一种共享的资源，不再由某一个人或者某一个部门单独使用。
大数据时代对统计调查方法和统计数据质量的影响研究
大数据时代对统计调查方法和统计数据质量的影响研究随着大数据时代的到来，统计调查方法和统计数据质量也在受到深刻的影响。
本文将从多个角度分析大数据时代对统计调查方法和统计数据质量的影响，并总结出一些结论。
一、大数据时代的背景和定义大数据时代是指信息数量巨大、种类繁多、传播速度快、外部性较强的时代。
随着信息技术的飞速发展，人们产生的数据呈现爆发式增长的趋势。
大数据时代的到来，给传统的统计调查方法和统计数据质量带来了诸多挑战和机遇。
二、统计调查方法的变革在大数据时代，传统的统计调查方法已经无法满足对庞大数据进行高效分析的需求。
相比传统的样本调查，大数据时代更注重基于全量数据的分析方法。
例如，通过人工智能技术对海量数据进行挖掘，可以发现隐藏的关联规律和趋势。
三、大数据对数据采集的影响传统的统计调查方法通常采用问卷调查、面访调查等手段收集数据，涉及到调查对象的合作和配合。
而在大数据时代，数据采集更多地依赖于自动化监测、传感器等技术手段，无需调查对象的主动配合，大大提高了数据的实时性和准确性。
四、大数据对数据质量的挑战尽管大数据时代带来了大规模数据的收集和分析能力，但也给数据质量提出了更高的要求和挑战。
由于大数据的来源广泛、多样，数据的可信度、一致性和准确性面临许多问题。
此外，数据质量也受到数据隐私、数据安全等因素的影响。
五、数据清洗和处理的重要性为了确保数据质量，需要进行数据清洗和处理。
数据清洗是指对数据中存在的噪声、异常值、缺失值等进行删除、修复或补全的过程，以减少对数据分析的影响。
数据处理则是对数据进行转换、规范化、聚合等操作，使得数据更适合进行分析和挖掘。
六、人工智能在统计调查中的应用大数据时代的统计调查方法中，人工智能技术发挥着越来越重要的作用。
例如，人工智能可以帮助解决数据清洗和处理中的一些难题，自动化地进行数据质量检验和异常值识别等工作，提高数据分析的效率和准确性。
七、数据隐私和安全保护的需求大数据时代的统计调查不仅需要处理大量的数据，还必须保障数据的隐私和安全。
大数据时代下数据质量问题的研究
大数据时代下数据质量问题的研究随着人类社会科技的进步以及信息技术的爆发式普及，我们正处于一个“大数据时代”。
在这个时代中，数据形成、传输与存储的速度、规模都有了巨幅提升，数据量之庞大令人惊叹。
众所周知，数据对于经济和社会的发展十分关键，但是，在数据的超剩背后，数据质量问题愈发突显。
本文主要分析大数据时代下数据质量问题的研究，并提出解决方法。
数据质量的概念数据质量（Data Quality）是指数据满足使用的需求和期望的程度，包括精度、完整性、一致性、可靠性、时效性等几个方面。
因此，数据质量的标准是相对的，根据数据使用者的需求不同而异。
比如，一些用于科研研究的数据需要高精度、高一致性，而一些用于市场营销的数据则需要追求更高的时效性。
大数据时代下数据质量问题的研究在大数据时代，数据质量问题愈发突出，慢慢成为了数据应用的瓶颈。
数据质量问题的存在主要表现在以下几个方面。
1. 数据完整性问题数据完整性是指数据是否完整、无缺漏，在大数据集中更为明显。
在数据采集、传输及操作过程中，往往会遇到重复、遗漏等问题。
比如，在海量生产数据存在大量灌水及误报现象，数据来源的复杂性引入了大量噪声等。
2. 数据准确性问题数据准确性是指数据是否真实、无误。
数据准确性问题往往与数据来源质量、数据采集规范程度、数据加工质量等因素有关。
比如，通过社交媒体获取的文本数据受限于语义复杂性和主观性，很难从中准确提取信息。
3. 数据一致性问题数据一致性是指数据的逻辑正确、与其他相关数据保持一致。
在大型组织中，数据可以有多个来源，因此，可能会存在不同的数据版本、数据格式等问题。
比如，同一部门的不同部门间的数据格式可能不一致，在数据整合过程中，会出现很多问题。
4. 数据安全问题数据安全是在数据传输、存储、共享过程中确保数据不被非法获取、篡改或破坏的一种可能性。
在大量数据传输或共享的情况下，可能因数据传输风险不一定维护产生数据泄露、丢失等问题。
解决方案解决数据质量问题的关键在于建立完整的数据质量管理流程，根据实际情况有针对性地开展数据质量管理。
大数据时代数据质量存在何种挑战
大数据时代数据质量存在何种挑战在大数据时代，数据质量成为了一个重要的议题。
随着数据量的爆炸式增长，数据质量问题变得更加突出和复杂。
数据质量的不准确、不完整、不一致等问题会对企业和组织的决策和业务产生严重影响。
因此，解决数据质量问题是保证数据价值和可信度的关键。
在大数据时代，数据质量面临着多种挑战。
以下是几个常见的挑战：1. 数据准确性挑战：随着数据量的增加，数据的准确性变得更加困难。
数据可能存在错误、遗漏或重复。
例如，在一个大型数据库中，可能会有多个相同的记录，这会导致对数据的分析和决策产生误导。
2. 数据完整性挑战：数据完整性是指数据是否包含了所有必要的信息。
在大数据时代，数据的完整性可能会受到多种因素的影响。
例如，数据收集的过程中可能存在漏洞，导致数据的缺失或不完整。
此外，数据的完整性还可能受到数据源的质量问题的影响。
3. 数据一致性挑战：在大数据环境中，数据通常来自多个不同的源头，这些数据源可能具有不同的数据格式、数据结构和数据标准。
这就给数据一致性带来了挑战。
数据一致性问题可能会导致数据的不可靠性和不可信度，从而影响数据的分析和应用。
4. 数据时效性挑战：在大数据时代，数据的时效性成为了一个重要的问题。
随着数据量的增加，数据的更新速度也变得更快。
然而，数据的时效性可能会受到多种因素的影响，如数据的获取和处理时间、数据传输的延迟等。
如果数据不能及时更新，就会影响到对数据的分析和决策。
为了解决大数据时代数据质量的挑战，可以采取以下措施：1. 数据质量管理：建立数据质量管理体系，包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等环节。
通过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，确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 数据清洗和整合：对数据进行清洗和整合，消除数据中的错误、重复和不一致性。
可以利用数据清洗工具和算法来自动识别和纠正数据中的问题，提高数据的质量和可信度。
3. 数据标准化：制定和应用统一的数据标准和规范，确保不同数据源的数据格式、数据结构和数据标准的一致性。
大数据处理中的数据质量常见问题解决方案
大数据处理中的数据质量常见问题解决方案随着科技的不断发展，大数据的应用越来越广泛。
然而，在大数据处理的过程中，数据质量问题是一个普遍存在的挑战。
数据质量的问题可能导致分析结果不准确，影响决策的可靠性。
因此，解决大数据处理中的数据质量问题至关重要。
本文将介绍数据质量常见问题，并提出解决方案。
一、数据丢失问题大数据处理过程中，数据的丢失是一个常见的问题。
数据丢失会导致分析结果不完整，无法全面地进行数据决策。
解决数据丢失问题的一种解决方案是建立冗余备份系统。
通过在多个节点上存储数据的副本，可以防止数据的丢失。
另外，使用数据恢复和修复技术也可以解决数据丢失问题。
例如，通过对数据进行分片存储，并在节点故障时进行数据恢复，可以确保不会丢失任何数据。
二、数据重复问题在大数据处理过程中，数据的重复是另一个常见的问题。
数据重复会导致分析结果出现误差，并增加数据处理的时间和成本。
为了解决数据重复问题，可以采用数据去重技术。
数据去重是通过对数据进行唯一性判断，去除重复的数据。
常用的去重方法包括哈希去重、排序去重和规则去重等。
通过对大数据集进行去重处理，可以提高数据处理的效率和准确性。
三、数据不一致问题大数据处理中，数据的不一致是一种常见的质量问题。
数据的不一致会导致分析结果出现偏差，影响决策的准确性。
解决数据不一致问题的一种方法是建立数据清洗系统。
数据清洗是通过对数据进行筛选、排除异常值和错误值，以确保数据的一致性和准确性。
另外，使用数据标准化技术也可以解决数据不一致问题。
通过对数据进行标准化，例如统一日期格式和单位换算，可以消除数据不一致性带来的影响。
四、数据缺失问题在大数据处理中，数据的缺失是一个常见的质量问题。
数据的缺失会导致分析结果不完整，影响决策的准确性。
解决数据缺失问题的一种方法是采用插补技术。
插补是通过利用已有数据推测缺失数据的值，填充缺失值。
常用的插补方法包括均值插补、回归插补和多重插补等。
通过对缺失数据进行插补，可以使数据集更加完整，提高数据分析的准确性。
统计数据质量影响因素分析
统计数据质量影响因素分析摘要：在新的市场经济环境下，企业的统计数据为企业发展和战略决策，具有重要的参考和依据，不完整或不准确的统计数据显示较低的数据质量问题，直接联系到企业的发展，因此，需要关注企业的统计数据的准确度和精密度，来提高企业的统计数据质量，为企业管理和决策提供更好的服务。
关键词：企业；统计；数据；质量；准确性在激烈的市场竞争中，企业的统计数据质量的作用越来越明显，目前大多数企业的统计工作还没有完全为企业提供全面的支持作用，受到一些因素的制约，影响到数据的准确性。
出现有不完整或不准确的数据的问题，不利于企业的持续、稳定发展。
因此，我们需要分析企业统计数据的影响因素，找到提高企业统计数据质量的途径，更好地为企业的生产经营管理服务，促进企业的成长和发展。
1提升企业统计数据质量的意义1.1为国家宏观调控提供依据国民经济的高速发展的基础上，企业，特别是在当前经济转型的关键时期，国家的高投资不再是唯一的动力，需要企业自愿输入作为一个内在驱动，政府应充分分权，使企业在市场经济的大潮中搏击锐意进取，制定科学的政策，以企业统计数据为国家宏观调控政策的基础和依据，寻求企业自身的发展。
1.2有利于企业内部控制和管理企业统计数据质量的提升可以为企业内部的科学决策和管理提供有益的帮助，基于对内外部环境的认知视角下，企业要对自身的市场环境、内部构成、生产运营等有清晰而全面的认识，并且要以完整、准确的统计数据为基准，对内外部统计数据进行科学的分析和整理，以实现企业内部高效的控制。
企业统计数据可以成为企业内部绩效考核的参考和依据，在全面了解企业纵横向的信息下，才能实现内部绩效考核和管理。
企业统计数据还可以成为企业的内部人员招聘提供依据，通过对完整、准确的统计数据分析，可以对企业的未来市场空间变化状态、竞争环境需求，进行科学的组织和管理。
同时，企业统计数据还可以成为财务决策的有力支撑，通过对企业统计数据的采集、分析，可以极大地降低企业财务决策的随意性，增强财务管理水平。
大数据背景下影响政府统计数据质量的因素分析
90陈碧容 福建省莆田市荔城区西天尾镇人民政府摘要：随着科技水平不断提升，大数据时代全面到来，以计算机网络技术、云计算等为主要模式的现代化信息技术的出现和广泛应用，进一步推动了行业的发展，也促进了新的发展格局的形成。
大数据时代背景下，政府统计工作面临更大的挑战，如何不断提高统计效率和服务质量，成为当前各级政府统计部门思考的重要课题。
本文对大数据背景下影响政府统计数据质量的因素进行了深入分析，结合实际提出了具体的对策方法，以期为不断提升政府统计数据质量水平提供有益参考。
关键词：大数据；政府统计；数据质量；影响因素；对策中图分类号：C829 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)031-0090-01当今社会，已经全面进入了高速发展时代，信息瞬息万变，信息量不断扩大，信息传输和利用共享效率不断提升，进一步促进了行业发展。
与此同时，也可以看到随着行业发展规模不断扩大，发展类型日益多样化，市场信息变化更快，新形势下对政府统计工作而言，提出了更高的要求。
加强统计数据质量监督，不断提高统计工作效率，从源头上夯实统计工作基础，是当前政府部门研究的重要课题。
加强大数据背景下影响政府统计数据质量因素分析，有助于及时发现统计工作存在的问题，进而采取有效的措施加以完善和优化，推动政府统计服务效能不断提升。
一、大数据时代统计数据质量内涵分析大数据时代，对数据的处理、传输等要求不断提升，只有按照特定的程序在规定时间内完成统计数据收集、汇总、整理、分析，才能切实将反映经济社会发展成果和问题的有关情况上报给相关的部门，从而为决策和经济发展等提供重要的资料支撑。
大数据背景下，大数据技术不断升级，国家统计四大工程深入推进，企业联网直报等应用越来越深入，不断推动统计数据质量持续提升。
大数据背景下，对政府统计工作也提出了新的要求。
一方面，传统的统计工作理念已经远远不能满足现代化建设发展要求，大数据时代各项数据统计变得更加便捷，政府也需要根据形势变化，不断完善和调整统计工作策略，按照先数据再指标的方法，从而提高对事物之间的关联度分析，更好地挖掘不同事物之间的关系，以此提炼出相关的信息，推动各项工作有序开展。
影响企业统计数据质量的原因分析与应对策略
影响企业统计数据质量的原因分析与应对策略摘要：目前，统计数据成为经济发展中非常关键的资源。
企业统计数据是指企业总体运营的数量情况，它包含多个环节，例如产品、供应、人力、财产、生产、经营等。
通过分析企业统计数据，能够对企业发展情况有深入了解，还能对企业未来发展进行预测，统计数据质量好坏同企业管理运作情况有直接影响。
因为许多原因影响下，企业统计数据存在虚报、迟报等情况，导致数据严重失真，对企业统计工作造成不利影响。
本文分析了导致企业统计数据失真的主要原因，并提出了有效的解决策略。
关键词：企业统计数据；影响原因；解决对策引言数据统计工作一直以来都是数据处理与数据提取工作的前提与基础，更重要的是将一些非常重要的数据统计起来，也可以为后续的数据整理工作与数据处理工作提供诸多便利。
笔者经过大量的研究与调查之后发现，现如今我国的一部分数据统计工作在统计数据的过程中依然存在着许许多多的问题。
本文立足于数据统计工作的一系列工作制度的建设问题进行深入分析。
1影响企业统计数据质量的主要原因1.1过于追求成绩影响数据质量虽然统计数据信息能够在一定程度上体现出经营成果，但是往往被作为衡量管理者工作能力、工作业绩的重要手段，被赋予其他意义，因此在计算统计过程中，数据信息的精准性、客观性和真实性经常会被人为干扰。
1.2统计数据虚报统计数据虚报简单来说就是统计数据没有根据事实填写，完全为虚构的。
而通过调查发现，出现统计数据虚报问题的原因是多样化的，如:受经济利益蛊惑选择捏造、统计指标制定不严密、统计制度不完善或不配套。
由于统计数据为虚构的，所以国有企业决策者无法根据实际情况做出决策，导致国有企业发展受限。
1.3有些数据统计单位在原始资料记录方面存在不足一部分数据统计机构或者是数据统计单位在原始资料的记录方面就存在着许许多多的不足，有一些数据统计资料出现了质量问题，尤其是针对一些较为琐碎的数据统计资料而言，有可能会因为数据本身的原因或者是因为数据统计工作人员的操作原因，而导致数据统计的原始资料存在着问题，有一部分数据统计原始资料的质量比较差，也有一些数据统计的原始资料残缺不全，或者是一些数据统计原始资料存在着疑似被篡改的现象。
大数据分析中的数据质量评估和提升
大数据分析中的数据质量评估和提升近年来，随着大数据的快速发展，数据质量评估和提升已成为大数据分析中不可或缺的部分。
数据质量是指数据是否准确、完整、一致、可靠和可用，而这些因素直接影响到数据分析的可信度和正确性。
因此，对数据质量进行评估和提升是确保数据分析精准性的关键。
一、数据质量评估数据质量评估是指对现有数据进行全面、客观的评估，以确定数据的质量水平。
数据质量评估包括以下三方面：1. 数据准确性评估数据准确性是指数据的正确性和真实性，在数据分析中非常重要。
在数据准确性评估中，需要检查数据源、数据输入方式、数据存储和处理方式等环节，确保数据的真实性和准确性。
2. 数据完整性评估数据完整性是指数据是否完整、不丢失，所有数据均被获取和存储了下来。
在数据完整性评估中，需要检查数据的收集、存储、处理等过程是否完全，是否存在遗漏或丢失数据的情况。
3. 数据一致性评估数据一致性是指数据之间是否相互匹配、符合逻辑关系。
在数据一致性评估中，需要检查不同数据之间的联系和依赖关系，确保数据之间的相互匹配和统一性。
二、数据质量提升数据质量提升是根据评估结果，进行数据质量改进和提升的过程。
数据质量提升包括以下两个方面：1. 数据整合数据整合是指将多个不同数据源的数据进行整合，以提高数据的准确性、完整性和一致性。
在数据整合过程中，需要进行数据清洗、数据转换、数据合并等操作，以形成一个完整、准确、一致的数据源。
2. 数据清洗数据清洗是指对数据中的错误、不完整、不一致、不合理等问题进行检查和修正的过程。
在数据清洗过程中，需要进行数据去重、数据填充、数据转换、数据标准化等操作，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
三、总结数据质量评估和提升是大数据分析中不可或缺的一环。
对数据准确性、完整性和一致性进行全面、客观的评估，可以大大提高数据分析的准确性和可信度。
同时，通过数据整合和数据清洗的过程，还可以进一步提升数据的质量和价值。
在未来的大数据时代，数据质量评估和提升更是将成为大数据分析中的重中之重。
大数据背景下统计数据质量影响因素分析
大数据背景下统计数据质量影响因素分析作者：夏敏来源：《科技信息·中旬刊》2017年第09期摘要：随着大数据在各行各业应用渗透性不断扩大，保证甚至提升大数据背景下的统计数据质量具有战略性的意义。
只有政府和企业从海量的数据中挖掘高质量的数据信息，确保统计数据的可靠、准确和及时性，才能做出更加合理的决策，大数据的机遇和优势才能充分得到发挥。
然而，大数据具有海量、非结构化、实时、多元和电子化易处理等特点，数据质量中一些原本微不足道的问题，在大数据面前将会凸显，甚至会给数据质量带来灾难性的伤害。
因此，如何保证大数据环境下统计数据的质量，已经成为统计部门亟待解决的问题。
关键词：大数据；背景下；统计数据；质量影响；因素分析1、影响因素分析1.1、内部因素1.1.1、体制因素一是目前统计系统不是垂直管理，统计局只管统计业务管理，没有用人管理权，造成对基层统计人员管理乏力，数据质量较难控制。
二是基层人员少事情多待遇不高，统计人员工作热情不高。
据调查，大多数统计人员都是身兼数职，除完成日常的报表工作外，还要完成包括测量土地、出纳、农业技术服务等工作任务，加之统计工作地位和待遇不高，很大程度上影响工作热情，进而影响了统计数据质量。
三是统计人员更换频繁。
有的管理局一年内有60%’70%的管理区统计人员是新到岗的，存在新、老统计人员工作手续交接不完整的情况，造成新人员没人带，对统计制度和具体工作要求一知半解，严重影响了统计工作的正常开展，数据质量更是得不到保证。
四是部分企业不配备专职统计人员，将统计工作交给外聘会计兼职做，部分兼职人员责任心不强，对统计工作敷衍了事，甚至存在“拍脑袋”报表的现象。
1.1.2、技术因素一是统计人员统计基础知识掌握不好，对指标含义、统计方法、调查方式等理解有偏差，出现数据不可比、偏差大、逻辑性差，甚至与实际情况严重背离。
二是统计人员的责任心不强，报表敷衍，不深入实地调查，凭经验估算；为通过报表审核程序，随意更改数据，选择性的填报指标，造成数据的不完整。
大数据分析中偏差与误差的原因分析与解决方案
大数据分析中偏差与误差的原因分析与解决方案《大数据分析中偏差与误差的原因分析与解决方案》引言：大数据时代的到来，为我们提供了海量的数据资源，从而使得大数据分析成为各行业决策的重要依据。
然而，大数据分析中的偏差与误差可能会导致决策的不准确性，进而影响业务发展。
本文将分析大数据分析中偏差与误差的原因，并提出一些解决方案。
一、数据收集与清洗引起的偏差与误差在大数据分析中，数据的收集与清洗过程是非常关键的环节。
原始数据的采样方法、数据源的选择、数据清洗的准确性等因素都可能导致数据的偏差与误差。
例如，数据的采样方法不合理会导致样本不够典型，进而影响分析结果的准确性；数据源的选择不合理可能造成样本的偏倚，导致分析结论的不准确。
因此，合理选择数据收集与清洗的方法是减小偏差与误差的关键。
解决方案：1. 优化数据收集方法：合理选择样本来源，确保样本的充分性和代表性。
可以采用随机抽样、分层抽样等方法来避免样本偏差。
2. 提高数据清洗准确性：建立规范的数据清洗流程，通过数据质量评估和异常值处理等方式，确保数据的准确性和完整性。
3. 多角度数据验证：通过引入其他数据源或跨部门协作，验证数据的准确性和一致性，减小数据偏差。
二、算法模型引起的偏差与误差在大数据分析中，算法模型的选择和建模过程也可能导致偏差与误差的产生。
不同的算法模型对数据的处理方式和结果有所差异，选择不合适的算法模型可能导致分析结果的不准确。
此外，模型的参数选择和优化也对结果的准确性有重要影响。
解决方案：1. 选择合适的算法模型：根据问题的特点和数据的性质，选择适合的算法模型。
可以进行算法评估和比较，选择效果最佳的模型。
2. 参数选择与优化：调整模型的参数，优化模型的性能。
可以通过交叉验证等方法，选取最优的参数组合，提高模型的准确性。
3. 集成学习方法：将多个模型的结果进行融合，减小单一模型带来的偏差和误差。
可以采用投票法、加权法等集成学习方法。
三、人为因素引起的偏差与误差人为因素在大数据分析中也是一个重要影响因素。
如何在大数据分析中应对数据质量问题(Ⅲ)
随着大数据技术的迅猛发展，大数据分析已经成为企业决策和发展的重要工具。
然而，数据质量问题一直是大数据分析中的一大挑战。
在大数据分析中应对数据质量问题，需要从数据收集、清洗、存储、分析等环节全面考虑，采取一系列措施来确保数据质量，提高数据分析的准确性和可靠性。
首先，对数据收集过程进行规范管理。
数据收集是大数据分析的第一步，而数据来源的不确定性和不规范性是造成数据质量问题的主要原因之一。
因此，需要建立数据收集的规范流程，明确数据来源、数据类型、数据格式等信息，确保数据的准确性和完整性。
同时，采用一些技术手段，如数据校验、数据验证等方法来确保数据的有效性，及时发现和纠正数据异常。
其次，进行数据清洗和去重处理。
大数据中存在大量重复数据和脏数据，这些数据会对数据分析造成严重的影响。
因此，在数据分析之前，需要进行数据清洗和去重处理，剔除重复数据和异常数据，提高数据的准确性和可靠性。
可以采用数据去重工具、数据清洗工具等技术手段来实现数据清洗，减少脏数据对数据分析的干扰。
再者，建立数据质量评估体系。
通过建立数据质量评估体系，对数据进行全面评估和分析，发现数据质量问题并及时解决。
可以采用数据质量评估模型，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行评估，发现数据质量问题的症结所在，有针对性地进行改进和优化。
同时，建立数据质量监控机制，对数据的变化和异常进行及时监测，保障数据质量的稳定性和持久性。
此外，加强数据管理和安全保障。
数据管理和安全是保障数据质量的重要保障。
在数据存储和管理过程中，需要建立完善的数据管理体系，确保数据的安全性和可靠性。
可以采用数据加密、权限控制、备份和恢复等技术手段，保障数据的完整性和保密性。
同时，建立数据安全管理制度和应急预案，及时应对各种数据安全事件，保障数据的安全和稳定。
最后，持续改进和优化。
面对快速变化的数据环境，需要持续改进和优化数据质量管理工作。
可以采用持续改进的方法论，对数据质量管理的各个环节进行不断优化和改进，提高数据质量管理的效率和效果。
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大数据背景下统计数据质量影响因素分析
发表时间：2018-09-12T16:34:01.813Z 来源：《基层建设》2018年第24期作者：黄陆光[导读] 摘要：当今社会大数据已经在各个行业中得到广泛的应用，海量数据的质量参差不齐，高质量的数据需要政府相关部门和企业一起挖掘。
空军军医大学第一附属医院陕西省西安市 710032 摘要：当今社会大数据已经在各个行业中得到广泛的应用，海量数据的质量参差不齐，高质量的数据需要政府相关部门和企业一起挖掘。
大数据时代的来临既是机遇也是挑战，对各行各业的发展具有关键作用。
大数据的海量、实时化、电子化易处理、数据多元化等特点为企业和政府带来了巨大的机遇和挑战，一方面极大的方便了各行业的数据处理和查找，是企业和政府做出合理的决策的数据基础；另一
方面，微不足道的数据质量问题如果不及时得到解决，会严重影响数据的整体质量。
所以影响数据质量因素的研究不仅是统计部门的任务，也是各部门的要求。
关键词：大数据；统计数据质量；影响因素 1影响因素分析
1.1流程维度的影响
从该维度对数据进行分析，主要从数据收集，数据存储，数据使用三个阶段来进行，这是数据的整个生命周期在不同阶段的处理功能。
1.1.1数据收集阶段
在数据收集的方式和统计标准上，大数据时代因为智能设备，传感器以及社交协作技术的应用和普及，使得数据的来源发生了很大的变化。
如今网页，搜索引擎，社交媒体论坛，主动和被动系统传感器成为大数据的产生来源，海量数据的产生，让统计数据在广度上无限接近“总体”，这样的大数据收集明显地优势就是会增加统计的准确性，但是数据接触范围的扩大会带来许多以前未曾出现的问题。
另一方面数据的时效性比以前大大缩短，而有效的数据收集，才能保证统计数据的质量，这也是一种新的挑战。
1.1.2数据存储阶段
传统的数据存储结构已经无法满足大数据存储的要求，大容量及高扩展性，高可用性，高性能和访问接口的多样性都要求改变单一的数据存储结构。
现在的数据存在着大量视频，图片等非机构化数据，使用以往的存储要经过复杂的转换过程，将其转换为结构化的数据，但是这个过程不可避免地会出现转化方式不合适，直接导致数据的完整性和准确性。
实现大数据效益的最大化就必须将这些非结构化的数据与结构化的数据有机结合，建设新型的数据库。
1.1.3数据使用阶段
大数据时代数据成为一种共享的资源，不再由某一个人或者某一个部门单独使用。
数据的提取和更新愈加频繁，这中间的任何失误都将造成数据质量的下降。
社会信息化的发展使得数据的产生和传播加快，许多事情的产生都是瞬息万变的，因此对数据进行及时处理分析，才能保证数据的价值不过期，作为决策者才能做出合适的决策。
1.2技术维度的影响
大数据技术包含数据库技术，数据质量检测识别和数据分析技术这三个方面，它是准确预测未来的保障，体现了数据分析的真正价值。
1.2数据库技术
企业数据在大数据时代最明显的特征就是数据量的增加，这种增加的速度是以往难以想象的，呈现出了指数级的增长。
增长的内容既有信息量的增长，也有数据结构的增长，因此数据的统计越来越复杂。
传统的数据检测技术在检测结构化的数据时很方便，但是非结构化数据的出现使得传统的检测技术出现了难以应对的情况。
数据中错误，缺失，无效或延迟的情况时有发生，这极大地增加了检测的时间成本。
企业需要配备更高端的检测设备，引进或者研发新技术来处理大数据，保证数据质量。
1.2.1数据质量检测和识别技术
数据质量的准确性，适用性和及时性检测依靠人工判断，会越来越难，必须引进有效的数据检测技术，及时发现数据存在的不足和缺陷，同时在实践中完善数据质量检测技术，满足大数据时代数据检测的要求。
1.2.2大数据分析技术
数据收集之后，经过分析才能得出数据的价值。
可视化分析成为目前大数据分析技术中的主流，数据挖掘算法可以有效处理不同类型和格式的数据，对传统的数据分析进行完善和促进这些都是数据分析能力的提升。
2提高大数据背景下统计数据质量的对策从多数的研究来看，我国的统计数据的质量还需要得到提高，我国统计数据部门没有充分挖掘大数据的潜在价值；企业内部的数据仅限于内部分享的做法导致资源无法充分共享；专门的数据统计人员数量较少，多数工作人员的工作能力达不到要求，无法进行统计数据工作，导致我国的统计数据质量亟待提高。
2.1不同主体的应对之策
国家方面：国家站在我国的基本国情上制定统计管理体制，改变当前的统计管理体制。
党和政府充分发挥带头作用，肩负提升统计数据质量的责任。
企业方面：企业统计数据部门要将大数据的潜在价值充分发掘，将内部的数据信息及时分享，提高数据的利用效率。
个人方面：统计人员是提高统计数据质量的直接推力，统计人员要加深自己对大数据的了解，创新统计方式，在数据标准的规范下推广应用统计数据。
2.2在各因素方面的解决对策
流程因素方面：在数据搜集、数据维护和数据使用方面要遵守国家制定的标准规范，降低在过程中的干扰因素，避免数据封闭，将资源在数据统计过程中充分共享，尊重客观实际。
技术方面：充分引进统计专业技术人才，提高整体统计数据水平，将各项统计数据的技术进行完善，注重开发新技术，提高技术能力。
管理方面：领导人员要树立管理意识，大数据所带来的变化要充分关注，保证在大数据背景下统计数据的质量得到提升。
2.3注重建设统计数据的专业化团队
统计数据质量得以提升的基本条件是建设一支优秀的统计数据的团队。
为此，企业需要建设统计数据的队伍，实现统计数据工作者素质的持续提升。
一是需要根据固有统计工作者的能力和水平等实际情况，对统计工作者开展专门的培训事宜，完善企业的培训体系，启发统计数据的工作者学习新型的统计数据的技能、知识，实现统计工作者业务水平的持续提升。
二是企业需要吸收优秀的统计数据方面的人才，以使统计数据团队的年龄结构与知识结构优化，从而建设高素质的统计数据团队，确保统计数据工作者具备源源不断的人才。
三是需要实现统计数据工作者稳定性的提升，提高统计数据工作者的福利待遇，实现统计数据工作者工作条件的优化，以及注重对他们进行人文关怀，从而使统计数据工作岗位吸引力得以提升。
2.4建设与健全企业统计数据的相关制度
企业需要强化统计工作中统计制度的规范性功能，实现企业统计数据制度的积极完善。
因此，企业的管理工作者需要结合企业的生产经营实际情况制定适宜自身的统计制度，从而确保企业顺利地进行统计数据的工作。
一是企业需要制定有效的规章制度，从而对统计部门的责任与任务等进行规范，以使统计部门清楚自身的权限和职责，防止统计部门在发生状况的情况下做出不负责任的行为。
二是企业需要结合统计数据的各种种类对报送的时间、内容、方式等进行确定，清楚统计数据的程序，确保顺利地进行统计数据的工作。
三是企业需要完善统计台账与原始的数据记录，确保真实的数据来源，以及保障通畅地传送数据。
结束语
总而言之，随着信息化时代的到来，统计工作对于企业的发展也变得越来越重要。
针对这方面的内容，无论是企业的管理人员，还是一线的执行人员，都应该给予高度的重视，从根本上提升企业统计数据的质量。
参考文献：
[1]魏瑶.统计调查中数据质量控制对策研究[J].中国高新技术企业，2017（04）.
[2]罗放华.大数据时代的统计主体利益均等化路径研究[J].统计与决策，2017（02）.
[3]郭彦君，魏婷.统计数据质量问题研究[J].现代经济信息，2017（02）.。