大数据时代下的统计新思维
大数据时代下关于经济统计应用问题的思考
大数据时代下关于经济统计应用问题的思考经济统计的合理运用能够将新时代的经济统计应用问题有效解决。
但在大数据时代背景之下，并未对经济统计有一个清晰的认知，从而导致在实际应用过程中经济统计存在着诸多问题。
为此就需要相关部门在大数据时代下对经济统计的应用问题进行全面深入的研究分析，并采取有效的应用措施将现有的经济统计应用水平全面提升，推动社会经济持续稳定发展。
一、经济统计的重要性进行经济交易过程中，不可避免地会出现大量的交易数据，为此就需要运用经济统计对相关数据信息进行统计。
在实际运行过程中，首先就需要将大量的交易数据进行全面收集，其次在其中对合理的样本进行有效提取，最后再对提取的样本使用合理的经济统计手段对其进行全面深入的分析，以此将需要的数据信息进行有效获取。
并且依靠这些数据，就可以对现阶段的经济管理模式做出客观公正的评价，以此来对经济管理方式进行改进和优化，预测未来的经济交易，确保企业能够提前做好相应准备，以此保证自身的持续稳定发展。
由此可见，对于经济统计的合理应用是企业稳定发展及壮大的关键性因素，并在经济管理中发挥着重要作用。
二、经济统计学内涵及大数据时代下的发展分析（一）经济统计学内涵及特征统计学是一门涉猎十分广泛的学科。
而经济统计是作为统计学在经济领域应用的一个分支，其主要是以对经济数据进行研究为主，将经济量作为主要的研究对象。
并依靠对研究经济指标的合理设置，以此来为统计方法的实现设定一定的经济范围，之后再对所收集到的相关经济数据进行全面深入的研究分析，进而对相关经济数据之中所涵盖的经济现象与规律进行探寻，以此为相关经济问题的处理与经济决策的制定提供重要的参考。
现阶段，经济统计因其自身独特的意义和价值而得到了广泛的应用。
除此之外，社会和经济活动是特殊且复杂的，为此在实际运行过程中，经济统计在经济领域的合理运用除了具有统计性特征之外，同样也具有独特性。
经济统计依靠对经济数据的核算和估算，实现了实际社会经济问题数量与质量的双重性研究，依靠数量与质量的有效融合，最终确保研究成果具备科学性和客观性。
浅谈大数据与统计新思维
浅谈大数据与统计新思维作者：李伟来源：《财经界·学术版》2016年第04期摘要：随着多媒体技术的发展，网络信息也渐渐丰富起来，大数据因其数据信息规模较大、结构复杂，受到各个国家广泛的关注。
并且大数据与统计工作之间存在多方面的联系大数据时代的出现给统计新思维也提出很多要求。
本文就大数据与统计新思维方式的进行分析，深入探讨统计思维的变化及创新大数据的收集方式，以期提升大数据分析数据的效率。
关键词：大数据统计新数据分析随着信息时代的发展，大数据发展的速度变得越来越快，渐渐改变着公众通过统计知识去探索世界的方法。
在以往的统计学分析中，所使用的数据一般都是样本数据，即现在的大数据。
大数据的数据规模非常广泛，数据的类型非常多，并且更新的速度较快。
大数据与样本数据相比，其数据量较广，因此，有利于研究人员从多方面统计及分析数据。
在统计学分析中，研究者所研究的对象没有更改，但数据的来源却有了相应的变化，比以往的更加完善，相关的统计思维方式也有很大的变化。
一、统计思维的变化（一）认识数据思维首先，从数据来源方面看，以往的样本数据是根据某种方式来进行收集，但大数据主要是来源于网络，数据库内的信息可被记录下来，不带有目的性。
因此，对于大数据的来源难以追溯。
其次，大部分的样本数据的类型都属于结构型，而大数据的类型属于半结构、非结构及异构型。
最后，以往的样本数据可依靠相关的理论基础，对一些结构型的数据实施量化处理，但大数据的数据类型较为复杂，量化的方式也需要有所更改。
（二）收集数据的思维要变化收集与统计数据的思维是确定数据统计分析的目的，之后再根据所需的数据进行收集，因此，要仔细分析相应的调查方案，严格按照规定来执行各个流程。
（三）分析数据的思维第一，以往的统计思维分析，主要是根据“定性--定量--再定性”的过程进行，定性的目的是为了确定进行定量分析的方向，根据相关经验来判断，这在数据缺失及运算受限的情况之下显得非常重要。
大数据时代下对统计工作的思考
经济管理101大数据时代下对统计工作的思考郭政琪 山西省孝义市统计局摘要：信息化时代的到来给社会各行各业都带来了巨大的变化。
面对日益增多的信息化数据，使得整个时代都成为了大数据时代，大数据时代也成为了当前推动社会经济变革的重要力量，同时也给统计工作带来了巨大的挑战和发展机遇。
本文从大数据时代下统计工作的重要性入手分析，探讨了当前大数据时代给统计工作带来的挑战，并提出了在大数据时代下应如何更好地开展统计工作。
关键词：大数据；统计工作；重要性；挑战；思考中图分类号：C8-39 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)001-0101-01大数据时代的到来不仅使人们认识了更加广泛的世界，还改变了人们的工作方式，促进了社会的变革。
当前的统计工作就是在大量数据中搜集和整理必要的信息，并将这些数据反映在电子计算机上，通过大量数据的分析得出一些具有价值的结论，进而从中找到规律，再运用这些规律来更好地开展生活和工作。
大数据时代的到来使得信息化数据成倍地增加，面对这一情况，统计工作人员要不断创新统计工作方法，更好地满足工作需求。
一、大数据时代下统计工作的重要性统计工作涉及到各个行业和领域，为了促进国民经济的发展，我们必须重视统计工作的开展，通过开展统计工作对各项数据进行整理和分析，为各项决策提供较为全面的依据，进一步促进各方面工作的发展。
二、大数据时代给统计工作带来的挑战１．对数据源采集的智能化要求更高传统的统计主要是通过相关报表来将调查对象转化为所使用的数据，然而在调查的过程中存在着多种主观因素，这势必会影响到统计报表的准确性。
大数据时代的到来能够有效避免此类问题的发生，数据的来源是信息技术的记录，记录的是原始数据，不依靠其他途径，有利于保证各项原始数据的质量，进而确保统计工作的质量。
２．要求及时更新统计方法和制度大数据时代的到来要求统计方法和制度要有所更新，以满足当前对统计工作的需求。
传统的统计报表都是纸质报表，通过基层收集数据，然后一层一层地向上汇总并分析和上报。
大数据时代下对统计工作的思考
大数据时代下对统计工作的思考大数据时代的到来，对统计工作提出了新的挑战和机遇。
在传统统计工作中，统计师主要通过随机抽样和问卷调查等方法来获取数据，然后利用统计学的方法对数据进行分析和解释。
随着大数据的兴起，传统的统计方法已经无法满足对海量数据的处理和分析需求。
在大数据时代下，统计工作需要思考如何应对新形势下的挑战，并充分发挥统计学的作用。
大数据时代下的统计工作需要更加关注数据的质量和准确性。
由于大数据的特点是大量、多样、快速和混杂，其中可能包含大量的噪声数据和错误数据。
统计工作需要加强数据清洗和预处理的工作，以确保统计分析的准确性和可靠性。
统计师还需要关注数据的来源和采集方式，并对数据进行验证和校正，以保证数据的可信度和有效性。
大数据时代下的统计工作需要更加注重数据的分析和挖掘。
传统的统计方法往往是基于小样本的，而大数据时代提供了更多的数据资源，可以从更广泛的角度和更精细的维度进行数据分析和挖掘。
统计师需要掌握更多的数据分析工具和算法，比如数据挖掘、机器学习和人工智能等，以从海量数据中发现隐藏的规律和趋势，并提供有效的数据解读和决策支持。
大数据时代下的统计工作需要更加注重数据的可视化和传播。
大数据时代不仅带来了数据的规模和速度的增加，也带来了数据的多样性和复杂性。
统计师需要运用数据可视化的技术和方法，将抽象的数据转化为直观、易懂的图表和图像，以便更好地传达统计分析的结果和结论。
统计师还需要充分利用新媒体和社交网络等渠道，将统计分析的成果传播给更多的人群，以提高数据的影响力和应用价值。
大数据时代下的统计工作需要更加注重数据的隐私保护和安全管理。
虽然大数据为统计工作提供了更多的数据资源和机会，但也带来了隐私泄露和安全风险的挑战。
统计师需要明确数据的使用和管理规则，保护用户的隐私和权益。
统计工作还需要加强数据的安全管理和防护，以应对可能的数据泄露和恶意攻击。
大数据时代对统计工作提出了新的要求和挑战，需要统计师思考如何更好地适应和应对。
关于大数据与统计新思维的思考
关于大数据与统计新思维的思考作者：王鲲鹏来源：《中国经贸》2017年第12期【摘要】在当今社会中，多媒体技术已经深入人们的日常生活，网络上充斥着大量的信息，这些信息种类繁多，规模庞大，如何有效的利用这些信息成为一个新的难题。
大数据给统计工作到来了极大的挑战。
本文将探究大数据环境下的统计新思维。
【关键词】大数据；统计；统计新思维一、引言随着信息技术的发展越来越快，普及程度越来越高，大数据对生活各领域的影响也越来越大。
许多领域的发展不得不进行改革，以适应大数据时代。
统计学也受到了一定的影响。
大数据具有规模大、种类多、更新速度快的特点，这要求统计的方式必须随之改进，这样才能有效的工作。
二、大数据的内涵“大数据”是近几年来比较流行的一个词汇，在生活中出现的频率非常高，尤其是在研究领域。
对于这个词，不同领域的人有不同的理解。
从统计学的角度来解读，大数据就是建立在现代信息技术和手段基础上，连续的、扩充的数据形式。
这种数据的存储能力和记录能力比传统数据要高出许多，其突出特点是数据量的规模十分庞大；记录的信息涵盖的范围很广，几乎无所不及；信息的内容质量参差不齐，鱼龙混杂。
同时，信息的更新速度非常快，有利用价值的信息可能很快就被淹没，需要及时的捕捉。
简单的说，大数据就是所有可记录信息的集合体。
三、大数据给统计思维带来的变化1.认识思维的转变大数据的来源与传统数据有很大的不同。
传统数据在收集的过程中有很强的目的性，能够在一定程度上了解数据提供者的相关情况，并且可以对数据信息进行核实。
但大数据来自于网络，其产生过程本身不具有明确的目的性，因此，信息内容杂乱，有利用价值的信息不多。
在类型上，传统数据有一定的格式和结构，通常显示为图表等形式。
大数据信息则没有结构上的标准，形式很随意，彼此之间的联系性也很弱。
从量化角度看，传统数据的量化过程和方式已经比较完善，基本可以直接投入分析或计算工作的使用。
大数据信息的非结构性给量化工作带来了极大的困难，这种数据的统计工作难度很大，难以得出科学的统计结论。
大数据时代下现代企业统计工作的创新思考
大数据时代下现代企业统计工作的创新思考数据的爆发式融入使得企业统计的工作方法和内部信息技术建设遭受了巨大的挑战，企业统计只有不断创新工作理念和工作方法，找到科学的数据收集、整理、分析和应用的着力点，才能应对大数据时代的发展。
一、大数据时代下现代企业统计工作的瓶颈在互联网技术迅速发展的大数据时代下的今天，现代企业统计工作的创新必要性集中体现在：首先，统计工作重心的转变。
现阶段不少企业将统计工作的重心摆在数据信息的衔接性上，只需点与点的数据信息顺利对接，统计工作就算结束，涉及数据分析的内容相当有限，仅仅加强同比或环比等一般数据信息运算事务。
大数据时代下，企业统计工作的重心应转变为数据分析转变，运用合理的数据分析方法对收集整理的数据信息具体分析，并给出的数据保障。
其次，统计工作数据源的建设愈加重要。
当下统计部门将过多的时间精力都投入到报单录入、查错改错、完善信息等方面，但最后结果数据质量仍达不到满意的效果，过多的录入不正确的数据信息导致各系统的数据信息难以对接，此外各部门统计口径的不一致导致部门间的数据链难以深度融合到一起，易于造成统计数据出错而得不出正确分析结果。
大数据时代下，现代软硬件技术水平的使用能够有效摆脱统计工作中因数据链孤立而导致的风险，促进企业加强数据源的信息化建设工作。
最后，统计分析信息系统作用的不断完善。
现有统计分析信息系统存在数据处理能力差、相互间不能关联、得到的数据信息不能实现统筹、数据抽取分析手段单一、不能起到决策适用的效果、缺少维护保障机制等严重问题。
大数据时代下，现代企业要不断升级统计分析信息系统作用，对数据信息实现精加工，创建进一步的数据分析和审核机制，灵活运用大数据的数据挖掘和数据信息探究水平，实现统计分析工作从生产报表到打造企业价值的定位转换。
二、大数据时代下现代企业统计工作的创新思路（一）改变原始统计流程，提高数据质量一方面，调整原始统计环节。
在大数据背景下的企业统计环节，必须调整现有各职能部门逐一汇报的统计方式，进而实现统一化数据采集接口，标准规范化数据信息，提升数据共享的能力，以实现对原始统计数据实现集中存储、统一化分析、全方位应用的作用，使管理层能够掌握精准数据信息，实现全面分析，进而拟定统一化的目标和报表。
大数据统计新思维分析
大数据统计新思维分析摘要：大数据时代，人们的思维与行为方式都在经受大数据的影响和改变。
信息化时代背景下，统计工作也受到了大数据新思维的冲击。
本文根据大数据的发展趋势，从理论和实践上针对统计新思维做出分析，根据统计思维发生的改变，提出相应的建议，促使统计思维紧跟科技和时代发展步伐。
关键词：大数据;统计新思维;信息化一、对大数据的基本认识传统统计工作的研究对象是有意收集的结构化样本数据。
而大数据时代，统计工作需要面临的是动态化发展、随时储存，具有无限容量的多种类型数据。
受信息化的冲击，传统统计工作中的各种缺陷也在不断暴露出来。
而大数据不仅指信息量大，还包括现代信息技术受到的条条框框限制较少，可以接纳各种各样的数据。
二、深化认识统计思维的变化大数据时代必然带来统计思维的变化。
当然统计的本质是指根据数据来还原事物本来的面目。
现在，我们可以借助大数据多角度无限空间地去实现这个目标。
相应地，统计思维也在发生着改变。
(一)认识数据的思维发生变化。
大数据相比于传统数据，在类型、量化方式和数据来源上都发成了巨大变化。
传统数据收集目的性强，可以确定数据来源，即数据提供者的信息和身份，在数据分析后还可以进行修改校对。
而大数据很难从微观层面追溯来源，因为大数据基本来源于互联网，数据产生并不以收集为目的。
传统数据的数据类型具有一定的结构性，基本上是定量和定性数据，标准和格式也是固定的，最终通过统计图标等方式呈现出来。
而大数据没有结构性或者具有半结构性特点，包括一切可以记录的符号。
传统数据在数据量化方面来说是非常成熟的。
量化之后，数据可以直接用来做分析和计算。
而大数据在数据量化方面则面临一个巨大的挑战。
因为大数据背景下，不同系统对数据的分析都是不同的。
因此，大数据的非结构性特征改变了传统的数据结构和数据量化方式。
(二)收集数据的思维发生变化。
传统统计是需要什么数据就去收集，收集数据后做好选择和比较就可以。
而大数据时代，数据来源多种多样，数据类型囊括万千，怎么去辨别数据真伪，怎样确定关联物，怎么适应数据快速的更新换代，都是摆在统计工作者面前的问题。
大数据背景下统计思维及统计应用能力提升的思考
大数据背景下统计思维及统计应用能力提升的思考汇报人：日期:•引言•大数据时代与统计思维•统计应用能力的提升•案例分析与应用实践•大数据与统计思维的未来发展目•结论与建议录01引言背景介绍统计思维是指运用统计学的理论和方法，分析和解决实际问题的思维方式。
统计应用能力则是将统计思维应用于实际工作中的能力，包括数据采集、数据处理、数据分析等方面。
随着大数据时代的到来，统计思维和统计应用能力在各个领域的重要性日益凸显。
研究目的与意义研究意义•有助于提高分析和解决实际问题的能力。
•有助于培养更多的统计学专业人才，满足社会需求。
•有助于推动大数据技术的深入应用和发展。
研究目的：探讨如何提升大数据背景下的统计思维及统计应用能力，为相关领域的发展提供理论支持和实践指导。
02大数据时代与统计思维大数据时代的特征大数据时代，数据量呈现出爆炸性增长，从TB级别跃升到PB级别。
数据量大速度快多样化价值密度低数据产生和处理的速率越来越快，对时效性要求也越来越高。
数据的来源和类型多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
随着数据量的增加，有效信息相对较少，需要从大量数据中挖掘出有用的信息。
统计思维在大数据时代的地位与作用基础性地位统计思维是分析和处理大数据的基础性工具，为大数据的采集、整理、分析和挖掘提供支持。
决策支持作用通过统计思维，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据。
预测性作用统计思维可以帮助我们理解和预测数据的未来趋势，为预测性决策提供支持。
010302统计思维的基本原则与方法在处理大数据时，应尽可能地消除随机性和不确定性，以准确反映数据的真实情况。
确定性原则将数据视为一个整体，从整体上把握数据的特征和规律，避免过度关注细节而忽略整体。
整体性原则通过比较不同数据之间的联系和差异，发现数据的内在规律和特征。
比较性原则在处理和分析数据时，应保证过程的可重复性和可再现性，以确保结果的准确性和可靠性。
浅谈大数据与统计新思维
浅谈大数据与统计新思维作者：刘霞来源：《商情》2018年第06期【摘要】随着信息技术的不断发展和进步，在当前这个时代，各项数据化信息呈现出了一个爆炸性的增长趋势，民众也迎来了“数据化时代”。
在当前，各个行业的发展，都和大数据的内容有所关联，所以，相关的研究人员需要对大数据与统计新思想进行全方位的认识，把握各项技术要点，尽可能分析数据背后所蕴藏的含义，这样才能为个人的发展、社会的进步做出贡献。
【关键词】大数据统计新思维探究要想对大数据的概念内容展开分析，需要根据不同行业、不同领域的区别展开较为深入的研究。
从传统意义上来分析，对于数据这一概念内容的理解，多是通过实验、统计、检验等方法获得相应的数值信息、记录信息等，这些内容具有固定、有限和不可扩充的特性。
而针对大数据，概念上却是不尽相同的。
从统计学的角度进行分析，大数据不仅仅是量大，同时也具备了多样、高速化的特征。
在当下的时代发展过程中，大数据已然成为了人们所共同关注的重要话题，本文通过对大数据和统计新思维的内容展开探究，希望能起到一些积极的参考作用。
1.大数据的统计学意义对于统计学而言，传统的数据主要是收集、分析、构建的结构化样本数据，但是对于大数据而言，统计学则是要进行自动化记录、存储、扩充的特性，传统数据统计过程中该出现的空间有限性和不可扩充性所带来的局限性也被打破，大数据由于其自身所包含的大量信息，以及现代技术的记录优势、量化优势和不受限制的特点，大大改变了传统的统计方法。
大数据上较大的选择空间，为统计学带来了多层次、多维度和多方法的数据分析优势：还有，大数据的多样性和大量性，对样本中的一些问题进行了有效的解决，帮助工作人员总结出了相应的数据规律，改善了决策者对重要信息的认知能力。
2.大数据背景下统计思维的变化2.1数据认识上的改变从数据来源的方面进行观察，可以发现以往样本数据是按照某种方法来进行收集的，但是大数据的内容主要是来源于网络，数据库内的信息记录不带有目的性，所以这也就导致大数据在来源上难以追溯。
大数据时代的统计新思维
第二部分
相关关系还是因果关系
➢维克托·迈尔-舍恩伯格《大数据时代》 ➢要全体不要抽样 ➢要效率不要绝对精确 ➢要相关不要因果
第二部分
相关关系还是因果关系
➢译者周涛教授不认同“要相关不要因果” ➢要相关也要因果
➢数据的真实性
北京朝阳地税局：
网红主播3.9亿元 补缴了税款6000多万元
第一部分
基层统计工作的思考
➢数据的真实性 ➢四大工程 ✓调查单位名录库 ✓企业一套表制度 ✓数据采集管理软件平台 ✓联网直报系统 ➢数据的多渠道验证 ✓第三次农业普查采用无人机
第二部分
大数据时代的统计新思维
➢信息化平台的构建 ➢相关关系还是因果关系 ➢“大数据”与“小数据”的关系 ➢“开放数据”的相关问题
车、高端装备制造业、新材料
➢新型业态 ➢从“+互联网”到“互联网+”
➢新商业模式
✓产业转型升级(金融\商务) ✓智慧化管理(交通\环境) ✓优化统计工作的思考
➢数据的采集 ➢不能仅仅依靠上报 ➢从“四上”到“四下”
➢数据的分析 ➢仅仅采用描述性统计不够 ➢如何使用恰当的统计模型
大数据时代下科的技统幻计灯新片思模维板下载
主要内容 ➢背景篇: “三新”统计的新要求 ➢思考篇: 大数据时代的统计新思维 ➢实践篇: 统计工作的实例三则
➢不唯GDP论英雄vs年均增长底线是6.5%以上 ➢去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板
➢大众创业、万众创新 ➢众创、众包、众扶、众筹 ➢鲶鱼效应和蝴蝶效应 ✓余额宝 ✓摩拜单车
➢谷歌流感趋势预测：比美国疾控中心早两周预报流感发病率 ➢陈松蹊教授团队关于北京城区PM2.5污染状况的研究
关于大数据时代下关于经济统计应用问题的思考
关于大数据时代下关于经济统计应用问题的思考大数据时代是指信息量巨大、来源多样、处理速度快的时代，这种数据的增长速度远远超过了我们的想象。
大数据的出现给经济统计带来了巨大的挑战和机遇，如何在大数据时代下应用经济统计，已经成为了摆在我们面前的一个重要问题。
在大数据时代下，传统的经济统计方法和手段已经不能满足我们对数据的需求了。
蓬勃发展的互联网、移动互联网以及物联网等技术的普及，使得海量的数据不断涌现并且不断积累。
这些数据的规模惊人、速度快、种类多，使得传统的经济统计方法难以对其进行全面准确的统计。
而且这些数据往往是非结构化的，传统的统计方法也不能很好地处理非结构化数据。
大数据时代下的数据更新速度也非常快，对统计的实时性提出了更高的要求。
为了更好地适应大数据时代下的经济统计需求，在技术方面我们需要不断推进经济统计的信息化、数字化以及网络化。
大力发展先进的信息技术，提高经济统计的自动化、智能化水平，建立更加完善的数据库和数据共享平台，以适应大数据的处理需求。
同时也要加强经济统计人员在大数据处理技术方面的培训，提高他们处理数据的能力和水平。
在方法方面，我们需要不断创新，运用更加高效、灵活、综合的统计方法，以适应大数据时代下的经济统计需求。
要加强对大数据的深度挖掘和分析，探索更多的数据建模与预测技术，以更好地发现数据之间的规律和关联。
同时也要加强统计方法的跨学科融合，充分借鉴其他学科的方法和理论，以更好地应对大数据时代下的经济统计问题。
在政策方面，我们需要加强对大数据时代下经济统计的规范管理，建立健全的数据采集、管理和使用制度，加强数据安全保护和隐私保护，使得大数据可以更好地应用于经济统计领域。
大数据时代下的经济统计应用问题，也是一个亟待解决的问题。
在大数据时代下，经济统计的应用将更多地涉及到大数据的收集、整理、分析和应用。
在这个过程中，我们需要逐步克服一些困难和挑战。
是数据的采集和整理问题。
大数据时代下，数据量巨大、种类繁多，数据的获取和整理成为了一个非常复杂的问题。
关于大数据时代下关于经济统计应用问题的思考
关于大数据时代下关于经济统计应用问题的思考大数据时代下，经济统计应用已经成为了实现数字经济发展的重要环节。
随着云计算、物联网、人工智能等技术的不断普及和进步，经济统计数据的获取、处理和分析能力得到了极大提升。
在这个背景下，我们需要进行深入的思考，如何应用大数据技术来推动经济统计的发展，实现数字经济的持续繁荣。
首先，我们可以从数据获取角度出发，利用新技术手段获得更多的经济数据。
例如，利用云计算和物联网技术，可以实时监测城市交通状况、生产线生产情况、货物物流运输情况等一系列经济活动产生的数据。
这些海量数据可以被汇总、清洗、加工和分析，为相关部门提供数据支持。
其次，大数据技术可以提高数据解读的效率和准确性，从而提高经济预测和决策的精度。
传统经济统计数据主要依赖调查问卷和抽样分析等手段，其数据质量和时效性都受到一定限制。
而借助大数据技术，可以从文本、图像、视频等多渠道获取经济信息，提高数据的真实性和准确性。
同时，利用机器学习等算法技术，可以快速有效地分析大量的数据，提高决策的科学性和权威性。
此外，大数据技术还可以促进经济创新和共享经济的发展。
利用数据采集、处理、分析和利用等环节进行全面管理，可以为创新型企业提供更为精准的政策支持、风投投资、商业估值等服务。
同样，共享经济是数字经济的典型应用，以海量的数据为支撑，共享经济可以快速精准地为消费者和企业提供服务，更好地满足人民日益增长的服务需求。
然而，大数据时代下，经济统计应用还面临着数据安全和隐私保护的风险问题。
随着数据收集和处理的不断深入，数据泄露、侵权等问题也随之出现。
因此，数据安全和隐私保护是维护数字经济发展和促进经济统计应用的重要前提和基础。
总之，在大数据时代下，经济统计应用已经成为数字经济发展的重要视角，将推动数字经济、共享经济、创新型经济等新业态发展。
然而，要实现经济统计科学化、准确性和自动化，需要将数据获取、分析和应用等各个环节互相连接，通过互联网技术、云计算技术等新技术不断推进数字经济的发展。
大数据时代统计工作思考
大数据时代统计工作思考随着互联网技术与信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据处理、分析与应用已经成为当前社会发展的重头戏。
在这个时代中，统计工作的地位与作用也发生了很大变化。
本文将探讨大数据时代统计工作的新思路。
一、数据收集和清洗在大数据时代中，数据来源众多，包括传统的调查问卷、实验数据、统计报表、地理信息等，还有来自计算机、移动设备、传感器、互联网、社交网站等各种常规和非常规形式的海量数据。
统计工作者需要对这些数据进行筛选、合并、清洗、整合、去噪等处理，确保数据的准确性和一致性，保障数据的质量和可靠性。
二、数据分析和挖掘在大数据时代中，数据增长的速度之快，复杂性之大，远远超出传统统计方法的处理能力范围。
为了更好地发现数据中的价值信息，统计工作者需要掌握数据挖掘和机器学习等新技术，运用人工智能算法实现自动化和高效性，进行数据的拟合、分类、预测、聚类、关联规则挖掘等分析，得出有益的结论和决策建议。
三、可视化展示和沟通在大数据时代中，数据的结果往往需要反映到各种应用场景中，需要进行业务解释和应用设计。
为此，统计工作者需要学习数据可视化方面的技能，运用各种图表、地图、动画、交互式图像等，将数据转化为易懂的信息，帮助业务人员理解数据分析的含义和结果，达到有效沟通的目的。
四、数据保密和隐私保护在大数据时代中，数据的安全性和隐私性问题越来越受到重视。
统计工作者需要掌握数据保密和隐私保护方面的知识，运用加密技术、隐私保护技术、数据遮蔽和匿名化等手段，保障数据在传输和处理过程中的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法使用。
综上所述，大数据时代对统计工作者提出了更高的要求，需要积极跟进新技术、新方法，不断提高自身的实战能力，同时还要充分发挥统计的核心优势，挖掘数据的潜力，为业务决策提供精准、有效的数据支持。
大数据时代下的统计学
大数据时代下的统计学一、大数据时代对统计学的挑战1. 数据量大、复杂度高在大数据时代，数据的产生速度呈指数级增长，数据量庞大、多样化、复杂度高，传统的统计方法和工具已经无法满足对数据的处理和分析需求。
如何有效地处理大规模的数据，并从中获取有用的信息，已成为统计学面临的重大挑战。
2. 数据质量和隐私问题与大数据相关的数据收集和存储工作需要面对数据质量和隐私问题。
大数据时代的数据往往存在着不完整、不一致、存在噪音等问题，同时数据的隐私性也面临着严峻挑战。
如何保障数据的质量和隐私，成为了统计学需要解决的重要问题之一。
3. 数据分析与应用在大数据时代，数据的分析和应用需要更高效和实时性。
传统的统计方法和工具已无法满足大数据时代对数据的分析和应用需求。
如何利用大数据技术提高数据分析的速度和效率，成为了统计学需要深入研究的课题。
1. 数据科学的兴起大数据时代下，数据科学已经成为了一个研究热点。
数据科学涉及统计学、计算机科学、数学和领域知识等多个学科，旨在解决大规模数据的收集、管理、分析和应用等问题。
统计学作为数据科学的重要组成部分，将与计算机科学、机器学习等学科进行交叉融合，加速推动数据科学的发展。
2. 大数据技术的应用大数据技术的不断发展将为统计学带来新的机遇和挑战。
如基于云计算的大数据处理平台、分布式数据存储和处理系统、大数据可视化技术等的应用，将为统计学提供更强大的工具和方法，推动统计学的发展。
3. 统计学方法与工具的创新针对大数据时代的挑战，统计学需要不断创新和发展。
传统的统计方法已无法适应大数据时代的数据处理和分析需求，因此需要发展新的统计方法和工具，如高性能统计计算方法、大数据挖掘技术、贝叶斯统计方法等，以适应大数据时代的需求。
4. 数据伦理和法律问题随着大数据时代的到来，数据伦理和法律问题备受关注。
统计学需要与伦理学、法学等学科进行深度合作，探讨在大数据时代下数据收集、分析和应用中所涉及的伦理和法律问题，并提出相应的解决方案。
大数据时代统计工作思考
大数据时代统计工作思考【摘要】大数据时代的到来给统计工作带来了新的挑战和机遇。
本文从大数据的发展趋势、统计方法在大数据分析中的应用、大数据对统计从业人员的要求、统计工作面临的挑战以及如何应对大数据时代的统计工作等方面进行了思考和探讨。
随着大数据技术的不断发展，统计从业人员需要不断学习和更新知识，同时要具备良好的数据分析能力和创新思维。
面对大数据时代带来的挑战，统计工作者需要不断提高自身的专业水平和技能，适应新的工作环境和需求。
大数据时代统计工作的重要性愈发突出，未来统计工作的发展方向也将更加多样化和专业化。
大数据时代为统计工作带来了新的发展机遇，同时也需要统计从业人员不断提升自身的能力，以适应这一新的发展趋势。
【关键词】大数据时代、统计工作、发展趋势、应用、从业人员、要求、挑战、应对、重要性、发展方向1. 引言1.1 大数据时代统计工作思考在大数据时代，统计工作变得愈发重要和复杂。
随着科技的迅速发展，数据量大幅增加，传统的统计分析方法已经无法有效处理如此庞大的数据集，这就需要统计工作者不断更新自己的知识和技能，以适应新的挑战和需求。
在过去，统计工作者主要利用抽样调查和统计推断来分析数据，但是在大数据时代，这些方法已经显得有些力不从心。
大数据分析要求统计工作者具备更强的数学和计算机技能，能够运用机器学习、数据挖掘等新兴技术进行数据分析和建模。
统计工作者还需要具备更好的数据可视化能力，将复杂的数据结果呈现给非专业人士，并为决策提供支持。
大数据时代给统计工作者提出了更高的要求，他们需要不断学习新知识，提升自己的技能水平，以适应快速变化的数据分析环境。
只有不断创新和进步，统计工作者才能在大数据时代发挥更大的作用，为社会和企业提供更精准的数据分析和决策支持。
2. 正文2.1 大数据的发展趋势随着信息技术的不断进步和数据规模的不断增大，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的发展趋势可以从多个方面来进行分析和讨论。
大数据时代下对统计工作的思考
大数据时代下对统计工作的思考大数据时代的到来，给统计工作带来了前所未有的挑战和机遇。
传统的统计方法正在面临着巨大的压力和改变，统计工作者需要更加深入地思考如何应对这些挑战，以适应大数据时代的要求。
大数据时代让统计工作变得更加复杂和多样化。
传统的统计方法可能无法有效处理大规模、高维度的数据，因此需要开发和应用新的统计模型和方法。
统计工作者需要思考如何利用机器学习、深度学习等先进技术，来更好地处理和分析大数据，以提高统计工作的效率和质量。
大数据时代需要统计工作变得更加灵活和实时。
传统的统计调查和分析往往需要较长时间和较高成本，而大数据时代要求统计工作者能够更加快速地获取、处理和分析数据，以支持决策和应对市场变化。
统计工作者需要思考如何利用实时数据和技术，来实现对数据的及时监测和分析，以更好地满足大数据时代的需求。
大数据时代要求统计工作变得更加综合和跨学科。
传统的统计工作往往局限于统计学领域，而大数据时代需要统计工作者具备更加广泛的知识和能力，能够结合计算机科学、数据科学、领域知识等多方面的专业知识，来更好地理解和分析数据。
统计工作者需要思考如何加强与其他领域的合作和交流，以实现统计工作的跨学科应用和创新。
在大数据时代下，统计工作也面临着一些挑战和问题。
大数据时代带来了数据隐私和安全的问题。
大规模的数据采集和分析可能泄露个人隐私，因此统计工作者需要思考如何在数据处理和分析中保护用户的隐私，以避免隐私泄露的风险。
大数据时代也带来了数据质量和可信度的问题。
大规模的数据可能存在质量不一的问题，因此统计工作者需要思考如何对数据进行质量控制和可信度评估，以确保数据分析结果的准确性和可靠性。
为了应对大数据时代的挑战和问题，统计工作者需要不断地进行思考和实践。
统计工作者需要不断学习和掌握新的统计方法和技术，以适应大数据时代的要求。
统计工作者需要加强与其他领域的合作和交流，以拓展统计工作的应用领域和创新能力。
统计工作者需要加强对数据隐私和安全的保护，以确保数据分析的合法性和道德性。
大数据与统计新思维
大数据与统计新思维对大数据的初步认识到底什么是大数据，不同的学科领域、不同行业的从业人员肯定会有不同的理解。
与传统意义上的数据相比，大数据的“大”与“数据”都有了新的含义，绝不仅仅是体量的问题，更重要的是数据的内涵问题。
或许，“大”与“数据”根本就不能分开，只有把“大数据”当作一个整体概念来理解才有意义。
那么从统计学的角度，我们该如何来理解大数据?笔者认为大数据不是基于人工设计、借助传统方法而获得的有限、固定、不连续、不可扩充的结构型数据，而是基于现代信息技术与工具可以自动记录、储存和连续扩充的、大大超出传统统计记录与储存能力的一切类型的数据。
有人用 4V( Volume，Variety、Velocity 和Value) 来形容大数据的特征，最根本之处就是数字化基础上的数据化。
通俗地说，大数据就是一切可记录信号的集合。
如果说，传统统计研究的数据是有意收集的结构化的样本数据，那么现在我们面对的数据则是一切可以记录和存储、源源不断扩充、超大容量的各种类型的数据。
样本数据与大数据的这种区别，具有什么样的统计学意义? 我们知道，样本数据是按照特定研究目的、依据抽样方案获得的格式化的数据，不仅数据量有限，而且如果过程偏离方案，数据就不能满足要求。
基于样本数据所进行的分析，其空间十分有限———通常无法满足多层次、多角度的需要，若遇到抽样方案事先未曾考虑到的问题，数据的不可扩充性缺点就暴露无疑。
而大数据是一切可以通过现代信息技术记录和量化的数据，不仅所蕴含的信息量巨大，而且不受各种框框的限制———任何种类的数据都来者不拒、也无法抵拒。
不难发现，大数据相比于样本数据的最大优点是，具有巨大的数据选择空间，可以进行多维、多角度的数据分析。
更为重要的是，由于大数据的大体量与多样性，样本不足以呈现的某些规律，大数据可以体现; 样本不足以捕捉的某些弱小信息，大数据可以覆盖; 样本中被认为异常的值，大数据得以认可。
这将极大地提高我们认识现象的能力，避免丢失很多重要的信息，避免失去很多决策选择的机会。
浅析大数据与统计新思维
浅析大数据与统计新思维发表时间：2016-10-28T16:00:05.143Z 来源：《基层建设》2016年12期作者：张晓秋[导读] 摘要：随着信息全球化的不断深入，国际社会成为了一个整体，信息技术的发展带动了整个国际社会的进步。
现阶段网络数据的信息量越来越庞大，大数据时代的到来对传统信息模式起到了相当大的冲击作用，其他领域必定受到大数据时代的影响产生一些相应的变化。
本文就以大数据时代下统计新思维对于其他领域的影响和发展进行了简单的分析，以促进传统统计学理论能够适应大数据时代的变化。
中国联合网络通信有限公司哈尔滨软件研究院黑龙江 150040摘要：随着信息全球化的不断深入，国际社会成为了一个整体，信息技术的发展带动了整个国际社会的进步。
现阶段网络数据的信息量越来越庞大，大数据时代的到来对传统信息模式起到了相当大的冲击作用，其他领域必定受到大数据时代的影响产生一些相应的变化。
本文就以大数据时代下统计新思维对于其他领域的影响和发展进行了简单的分析，以促进传统统计学理论能够适应大数据时代的变化。
关键词：大数据统计；统计思维 1、前言大数据时代是一个拥有庞大数据类型和规模数量的时代，同时它还有数据更新速度快等特点，这些特点对其他行业和国家经济的发展都有着重要影响。
为了使国家能够顺应大数据时代的发展，统计思维的创新十分有必要。
本文主要研究了大数据时代统计的发展，希望其他工作者可以通过本文的研究开阔视野，多个角度面对问题解决问题。
2、大数据的处理、抽样与分析 2.1 数据的预处理大数据的预处理包括数据清洗、不完全数据填补、数据纠偏与矫正。
利用随机抽样数据矫正杂乱的、非标准的数据源。
统计机构的数据是经过严格抽样设计获取的，具有总体的代表性和系统误差小的优势，但是数据获取和更新的周期长，尽管调查项目有代表性，但难以无所不包。
而互联网数据的获取速度快、量大、项目繁细，但是难以避免数据获取的偏倚性。
将统计机构的数据作为金标准和框架对互联网数据进行矫正，将互联网数据作为补充资源对统计机构的数据进行实时更新，也许是解决问题的一个思路。
创新方法：拓展你的思维,探索统计员工作总结的新思路
创新方法：拓展你的思维，探索统计员工作总结的新思路创新方法：拓展你的思维，探索统计员工作总结的新思路2023年，数字化时代已经走到了最前沿，统计员作为一个重要的数据分析人员，在数据处理和信息解读方面需要更多地拥有创新思维和方法。
作为一名数据分析员，如何将数据转化为价值成为了重中之重。
因此，我们需要不断挖掘创新思维和方法，来探索统计员工作的新思路。
作为统计员，我们需要强调在数据分析中的严谨性和科学性。
但是有时候，在数据分析的过程中，单纯的数据分析方法是难以解决一些问题的，这时候便需要我们把创新方法引入到数据处理中，例如模型融合、数据挖掘和机器学习等方面。
通过这些方法的运用，我们能够更加深入的了解数据的规律性和趋势性，以及更好的为企业提供精准的业务分析报告。
除了应用数据分析手段进行商业解读之外，我们还需要更多的注重用户需求。
企业的成功是建立在对用户需求的了解上。
因此，我们需要通过更加深入的了解用户需求，不断改进我们的数据分析方法和数据分析结论，从而为企业提供更优质、贴合用户需求的服务和产品。
在这个过程中，我们需要更多地运用人性化的数据研究和利用可视化数据，以提高相应的预测和预测准确性。
再者，技术、市场和用户之间的综合作用和协调同样是解决问题的关键。
因此，我们需要通过更多的合作和引入跨学科学科的成果，来发掘和挖掘更多的新思路。
例如，数据分析师可以通过与市场人员、软件工程师、心理学家和数据科学家的合作，加速数据产品的迭代和优化，从而提升数据产品的综合性和可用性，以实现数据分析与应用的良性循环。
创新方法的应用需要有一个科学的方法论。
数据分析师需要遵循数据分析五步法的原则，掌握数据分析基本技能，学会基础数据过滤和清洗方法，掌握业务需求，懂得数据分析工具的技巧，并在原始数据基础上组合数据，提取信息，最终分析并为商业决策提供输出。
这样才能确保数据分析的科学性和可靠性，同时也能更好地应用创新方法和思维来解决问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
魏强：大数据时代下的统计行业新思维
发布时间：2013.11.19 09:06 来源：赛迪网作者：烨岚
【赛迪网讯】11月19日消息，统计行业是与国家发展和居民生活情况等息息相关的行业，统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计信息和咨询意见，实现统计监督，为各级政府部门的决策提供依据。
随着新一代信息技术的不断发展，统计信息化水平取得快速发展，也赋予了“统计现代化”更多内涵。
尤其是大数据技术理念的推广和普及，给多年来与数据打交道的统计行业带来了更加深刻的变革。
统计行业的“四大工程”
国家统计局在《“十二五”时期统计发展和改革规划纲要》中明确提出，把建设以企业一套表为核心的四大工程作为推动“十二五”统计建设与发展的重要抓手，是当前统计系统的“第一号任务”。
所谓四大工程建设：一是建设真实完整、及时更新的基本单位名录库；二是建立规范统一、方便企业填报的企业一套表制度；三是建设功能完善、统一兼容的数据采集处理软件系统；四是建设安全畅通、便捷高效的联网直报系统。
基本单位名录库是我国所有法人单位、产业活动单位（分支机构）基本信息的数据库，通过对每个企业进行编号形成名录库。
企业一套表则是一种制度，将之前混乱无序的统计表格模型打乱，用元数据的技术重新构建一套表，表内的内容则用指标去描述。
数据采集处理软件系统通过整合打破了信息孤岛，统一了软件平台和填报方法。
联网直报系统统一了网络，改变了手工报数的原始方式。
由此可见，四大工程是管理业务的大变革，是统计制度的革新，是基于信息化的现代化的统计方法，真正实现了用信息化带动业务模式的创新。
时至今日，企业一套表的建设任务已基本完成，那么接下来要做什么呢？统计信息化要如何规划未来的发展呢？带着这个问题，记者采访了常年与国家统计局进行深入合作的统计行业专家——同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强，听他讲述了大数据时代下的统计行业新思维。
同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强
大数据时代下的统计行业新思维
四大工程是统计制度和管理业务的大变革
同方参与了四大工程建设中的企业一套表和数据采集处理软件系统两大工程，魏强认为四大工程不仅仅是一个软件，而是一套非常先进的管理模式和管理理念，这套管理模式将给统计行业带来深刻变革，也给地方统计局带来了更多的机遇与挑战。
对于地方统计局来说，一是对国家统计局，二是对地方，两个方向的工作都非常重要，而双方的需求则不尽相同。
例如，国家统计局更加关注涉及国民经济的三上企业，而地方则更关心能带动当地发展的文化、旅游等产业，面对这些地方政府的个性化需求，地方统计局需要将四大工程这套先进的管理模
式融会贯通。
统计数据是各级领导人做出科学决策的重要支撑。
随着企业一套表建设的基本完成，各行各业的数据被采集上来，这只是第一步，用好这些数据是关键。
魏强强调，企业一套表只是一个业务系统，同方的强项是在这套系统上帮助统计部门搭建一套数据资源体系，通过这套体系来对数据进行规划、整理和加工，建设监测评价中心、辅助决策中心，这也是统计行业未来发展的必然趋势。
如今的统计行业在数据采集建设之后，数据应用是关注的重点，地方统计局面临两重身份，需要先规划数据该如何使用。
统计行业的监测评价和辅助决策是发展趋势
“现在一些地方统计局已经开始做统计方面的规划和使用，数据应用首先要规划好，想好服务对象。
例如原来的统计工作主要是查询，现在希望除了查询、检索、展示之外还具备监测、评价的功能。
”魏强提到。
监测评价需要标准，在政府部门这个标准就是政策。
监测是对企业、家庭等对象进行调查，数据上传之后经过计算、加工等与初定的指标相比较，并对监测结果进行评价，发现问题及时预警、报警。
辅助决策则更需要智能化，当发现监测评价出的结果与初定指标存在较大差异时，就要追本溯源，为领导提供准确的问题分析报告，列出导致问题的主要原因，提出可行性建议，为领导提供辅助决策，为其做出下一个阶段的判断和调整提供帮助。
举个简单的例子，某地去制定当年的XX目标是8%，某月份经过监测后只达到6%，经过分析与之关联的多项数据，倒退找出导致目标差异的原因，从而把数据及分析结果提供给相关部门的领导进行调整和修正，这就是监测评价的一部分。
辅助决策则更需要智慧，通过一些智能的算法，帮助领导制定新的规则、新的政策，去指导企业和社会经济的发展，形成一个大的闭环，这样统计行业的价值才能在行业中得到更好的发挥，这也只是一方面的应用，这样的应用还有很多。
魏强表示，同方引入了元数据的理念，在数据应用方面具有非常灵活的方式方法，同方所做的就是帮助领导用好数据，强调数据的相关性，通过对历史数据、长期数据的分析，通过监测评价告诉领导哪里出了问题，通过辅助决策帮领导分析出原因，得出最合理、科学的决策或政策。
数据的目的首先是要解决领导的核心目标，同方的数据资源体系由多层构成，独立行业和业务，可灵活分装，每个行业都可以做。
在统计行业实现了国家、省、地/市的三级数据同步
据了解，同方参与了全国七个发达省份的省级核心统计平台的建设工作，一直与国家统计局保持长期的合作关系，同方的理念和国家统计局所提出的现代化服务业统计的发展方向非常吻合。
近期，同方物联网本部在江苏省南京市承建的国家统计局“四大工程”江苏省南京市配套项目一期工程已经顺利通过了用户验收，监测评价系统已开始投入使用，得到了专家组及用户的一致好评。
一期工程自2012年10月启动以来，紧紧依托江苏省统计节点实施方案，并充分考虑了南京市委市政府的辅助决策要求以及南京市统计局建设现代化、服务型统计的实际需求，打造了集数据采集处理、数据综合管理、信息服务三位一体的统计信息化服务平台，初步实现了统计设计、采集处理、整合加工、分析服务的全流程覆盖，有效地提升了统计数据的采集、管理和服务能力。
特别要提到的是，验收专家组以及用户方对以指标体系为核心的“数据+服务”的数据资源体系建设理念以及移动服务、全文检索等技术的运用给予了充分的肯定和高度的评价。
南京市统计局项目的顺利验收，标志着同方在统计行业实现了国家、省、地/市的三级数据同步，也标志着南京市政府对全市的数据采集工作从无到有、正式进入了规范化的建设阶段。
另外，双方同期启动了项目的二期建设，建设内容正在紧密的规划中。
由于国家各地政府部门各层级关注的重点不同，每一级的需求也都不同，这就需要各个地方在做数据资源体系时做成一个体系，方便数据的采集、加工。
同方多年深耕统计行业，对于现代化统计具有非常深入的见解。
魏强提到，统计信息化不能只着眼于眼前，还要考虑未来的发展和应用，做元数据要统一描述制度，同方具备一整套获得国家自主知识产权的数据资源体系搭建的核心理念和技术认证，其数据资源体系运用元数据技术，在数据如何制度化、智能化、相关化，如何做数据分析、查询和决策方面具有很强的优势。
统计和决策是两个层面的事情，把数据建成，把数据资源释放出来，还要有很好的数据规划。
同方凭借多年在统计行业的信息化建设经验及与国家统计局多年的合作经验，长期提供数据领域的规划、设计和开发实施，能够提供专业的咨询服务，这也是一些部委愿意与之合作的原因。