基于大數據背景下政府統計工作的研究*

岳大波

（成都信息工程大學統計學院成都610103）

基于大數據背景下政府統計工作的研究*

岳大波

（成都信息工程大學統計學院成都610103）

政府統計工作是信息和數據最重要的生產部門，順應大數據時代發展的需要，積極應對大數據時代所帶來的機遇和挑戰，打造現代服務型統計是當前統計工作值得思考的問題。本文從大數據背景下對統計工作的變化進行了探討，對統計工作變革提出相應的建議，有利于提升當前統計工作質量和效率。

大數據 政府統計 行政記錄

一、前言

大數據時代的來臨，從日常生活到國家宏觀調控，面臨的都將是數據的海洋。政府宏觀決策對經濟數據的質量提出了更高的要求，而大數據時代對數據的挖掘、處理和分析的方式對于傳統的統計工作帶來機遇與挑戰，順應大數據時代的要求，適時改變傳統統計工作方式和思路具有重要意義。

二、對政府統計工作中的大數據認識

政府統計工作中可應用的大數據來源分為行政記錄數據、商業記錄數據、互聯網與傳感器數據3大類，如表1所示。

1、行政記錄數據

行政記錄數據是政府部門在行使其行政管理職能過程中，通過審批、注冊登記等記錄的大量信息數據，行政記錄數據的質量相對有保證，連續性較好，政府部門在建立行政記錄的過程中能夠遵循相關國家標準、行業標準和部門標準等，數據的標準化程度也較高。

2、商業記錄數據

商業記錄數據是企業對其生產經營管理過程等信息的記錄及商業交易數據的記錄。這些數據具有及時、豐富和多樣的優點，這些數據被及時記錄在企業數據庫中，具有很大的挖掘價值。

3、互聯網與傳感器數據

互聯網與傳感器數據每天都產生大量數據信息，數據量巨大，數據記錄易獲得，政府統計部門可以利用這些數據進行輿情分析，了解統計的關注點以及輔以統計數據來判斷經濟形勢。

三、大數據時代對統計工作提出的挑戰

1、大數據時代推進統計調查工作提出新要求

政府統計調查工作的主要目的是為國家與社會提供各種決策依據，在當前的大數據時代背景下，傳統統計技術幫助人們通過觀察小部分的樣本情況從而描述與推測總體情況，幫助人們更好地了解中觀和宏觀數據?！按髷祿r代”的來臨使人類第一次有機會和條件在非常多的領域以及非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據。這樣的系統數據可以更加偏向個體情況，更加符合個體的感知，產生宏觀數據無法實現的價值。因此，政府統計調查必須要迅速調整工作措施，適應大數據給統計調查帶來的各種轉變，不斷提高統計調查工作的質量。

2、大數據時代下統計工作重心發生了變化

大數據時代下統計工作重心由“數據采集”走向“數據分析”。當前，我們的統計工作雖然也很關注數據的分析處理，但是數據的采集仍然占據工作的重心。大數據時代的到來，面對的不再是數據的匱乏，而是數據的嚴重超載。對收集的海量數據進行分析處理，讓這些靜態的處于休眠狀態的數據煥發活力，發揮價值，展現數據之間的相關性和預測性，是未來統計工作的重心。政府統計部門作為數據統計工作的主體，對社會起到至關重要的引導與服務作用，同時數據的重要性使得政府越來越成為數據分析應用的關鍵環節，這不僅對政府統計工作提出了更高要求，對統計工作人員的分析數據能力的要求也進一步提高?！按髷祿毕碌慕y計數據搜集需要面對的是已經存在的或通過一定手段可以獲取的大量數據，并且弄清楚是通過什么方式產生的這些已經存在的相關數據，進而確定采用什么樣的數據分析來反映統計目標，統計工作的重心已經不再是傳統意義上的數據收集，而重心在于做好數據分析，并為宏觀調控做決策咨詢。

3、大數據時代下對統計工作中的數據處理方式發生變化

大數據背景下統計工作中的數據的處理更加復雜，云端存儲的數據和信息規模龐大、種類繁多，其中也包含大量的無用數據，進行專業的統計分析需要的有用數據則只是其中的一小部分，所以如何從冗雜的數據中抽離出來可以應用于我們的日常統計工作的數據也成為政府統計工作者面臨的新問題。在這一背景下，數據分析就變成了統計部門一個關鍵性的環節，需要專業化的數據挖掘與處理技術，首先要將這些無法識別和運算的信息轉化為結構化的數據，針對結構化的海量數據分析挖掘數據之間的內在關系，尋找更多價值信息，這就要求統計工作中的數據處理不再是簡單邏輯與數字運算，而是系統性地分析和各類指標數據的復雜處理。

四、“大數據”時代加速統計工作改革

1、大力提高數據挖掘分析能力

我們所要面對的大量、復雜的行政記錄、商業交易數據實際上是結構化的海量數據，從這些海量數據中提取隱含的關系、模式和趨勢等信息供統計使用。為了在未來的數據競爭中統計發揮更大的社會功能，就必須在數據挖掘方面作出更大努力。大數據時代背景下數據挖掘技術的應用技術主要包括神經網絡算法、數據遺傳、數據決策樹、數據粗糙集等算法。數據神經算法通過對龐大的數據庫進行分類，對符合優先條件的有用數據進行分類，能夠在規模龐大的數據中迅速定位和精選有用數據。通過挖掘數據分類中的抽象層和價值層找出數據的模式和規則性，數據的規則性通過不同的方法挖掘，通過數據概念的描述和數據預測等方法實現大數據精細化分類。

2、提高行政記錄數據在統計工作中的應用

行政記錄是政府行政部門為實現管理、控制和服務等目的，通過辦證、登記、審批等方式，收集并保存的關于自然人或其他社會實體的相關信息，比如，公安部門因戶籍管理、身份證核發而掌握的居民個人信息等信息。行政記錄本身不是以統計為目的，但行政記錄龐大的信息量可以為統計提供豐富的信息資源，通過深入研究挖掘，可以對統計工作起到一定的補充作用，開發利用好行政記錄可以彌補統計調查的不足，用好行政記錄，可以有效幫助提高統計數據質量，行政記錄統計化能提高源頭數據質量，對行政記錄數據對統計工作的補充情況如表2所示。

表2 行政記錄數據對統計具體工作的數據補充情況表

3、對統計普查與抽樣調查的不斷改進

普查和抽樣調查是傳統的兩大數據收集方法。普查不需要統計學方法進行推斷估計，因為通過普查，已經取得了所有個體數據和總體的實際分布。抽樣調查是利用抽樣理論解決如何科學設計樣本，取得樣本個體數據，并科學地推斷總體分布及特征。無論是普查還是抽樣調查，其核心問題之一是要取得準確的“個體數據”。統計調查覆蓋的對象范圍應既包括線下也包括線上，而且調查對象報送的原始統計資料應是其生產、經營、管理的原始記錄，而不是經加工整理后的所謂原始統計資料，在這樣的前提下，從整個統計數據生產流程中剔除了調查對象加工整理其原始記錄這個關鍵環節，打通了阻礙統計數據質量提升的最后一公里，既減輕了調查對象的負擔，也較好地解決了統計資料的“真實、準確、完整、及時”這一關鍵問題，對統計工作中普查與抽樣調查的不斷改進，能夠明顯促進統計工作質的飛躍。

五、結論

大數據時代的到來，對傳統的統計工作是機遇也是挑戰，順應這種潮流，并借助于“大數據”的力量變挑戰為機遇，變數據收集為數據分析，充分利用好海量的行政記錄數據，提高統計分析能力，使統計工作在大數據背景下發揮更高效和精準的決策咨詢功能。

[1]許小樂.“大數據”與政府統計改革[J]，調研世界. 2013年第5期.

[2]姜澍.大數據時代下的政府統計[J]，調研世界.2014年第4期.

[3]韓家煒.Micheline Kamber，數據挖掘：概念與技術.機械工業出版社.2006年

[4]馬建堂.大數據在政府統計中的探索與應用[M].北京：中國統計出版社，2013.

[5]潘璠.走進大數據[J].調研世界.2014年第10期.

[6]魏春香.試論大數據背景下的基層統計工作[J].中國集體經濟，2016年第7期.

Research on Government Statistical Work Based on the Background of Big Data

Yue Dabo
（Statistical Institute，Chengdu University of Information Engineering Chengdu 610103）

The government statistical work as the most important information and data production departments，we comply with the needs of the era of big data development，we actively respond to the big data era brought opportunities and challenges，we build a modern service-oriented statistics is the current statistical work is worth pondering.This paper discusses the change of statistical work from the background of big data and puts forward the corresponding suggestions for the reform of statistical work，which is conducive to improving the quality and efficiency of the current statistical work.

Big dataGovernment statisticsAdministrative records

C829.2;G250.252

A

161030-7404

*注：本論文為國家統計局統計信息技術與數據挖掘重點開放實驗室開放課題的部分研究成果，項目編號：SDL201611。

岳大波（1978.12～），工作單位：成都信息工程大學統計學院工作；職稱：講師；學歷：碩士；研究方向：統計信息化方向。