大数据背景下基层统计数据采集分析质量与标准研究

大数据背景下基层统计数据采集分析质量与标准研究

卞博

身份证号码：340406198803263221  安徽省合肥市  230001

摘要：随着大数据时代的来临，基层统计数据采集分析工作面临着前所未有的挑战和机遇。本文旨在探讨大数据背景下基层统计数据采集分析的质量与标准问题，通过深入分析大数据时代对基层统计数据采集分析的新要求，研究当前存在的问题，并提出相应的解决对策，以期为提高基层统计数据采集分析质量提供参考。

关键词：大数据；基层统计；数据；采集；分析；质量；标准

一、引言

在信息技术飞速发展的今天，大数据已经成为推动社会进步的重要力量。大数据时代的到来，为各行各业带来了海量的数据资源和前所未有的发展机遇，同时也对基层统计数据采集分析工作提出了新的挑战。基层统计工作是国家统计体系的基础，其数据采集分析的质量直接关系到国家宏观政策的制定和社会经济的发展。因此，本文将从大数据背景下基层统计数据采集分析的新要求出发，探讨如何提高基层统计数据采集分析的质量，并建立相应的质量标准。

二、大数据背景下基层统计数据采集分析的新要求

（一）数据采集的时效性要求更高

在大数据时代，信息的传播速度极快，数据的变化也非常迅速。这就要求基层统计部门能够更快速地完成数据采集工作，以便及时反映社会经济现象的变化。因此，提高数据采集的时效性成为大数据时代基层统计数据采集的新要求。

（二）数据采集的广度与深度要求增加

大数据时代，数据的来源更加多元化，数据类型也更加丰富。基层统计部门需要拓宽数据采集的广度，涵盖更多的领域和行业；同时，也需要增加数据采集的深度，收集更加详细和全面的数据，以便更准确地反映社会经济现象。

（三）数据分析的精准性要求提升

在大数据时代，数据分析的精准性至关重要。基层统计部门需要利用先进的数据分析技术和方法，对数据进行深入挖掘和精准分析，为政府决策提供更加准确、科学的依据。

三、当前基层统计数据采集分析存在的问题

（一）数据采集方法落后，时效性不足

目前，一些基层统计部门仍然采用传统的数据采集方法，如手工填报、电话调查等，这些方法效率低下，无法满足大数据时代对数据采集时效性的要求。

（二）数据采集范围有限，广度与深度不足

由于种种原因，一些基层统计部门在数据采集时往往只关注某些特定领域或行业，而忽视了其他领域或行业的数据采集，导致数据采集的广度和深度不足。

（三）数据分析水平有待提高

虽然大数据时代为数据分析提供了更多的可能性和手段，但一些基层统计部门在数据分析方面仍存在诸多问题，如分析方法单一、分析深度不够等，导致分析结果缺乏精准性和科学性。

四、提高基层统计数据采集分析质量的对策

（一）改进数据采集方法，提高时效性

基层统计部门应积极引进先进的信息技术，如采用网络调查、移动APP等方式进行数据采集，提高数据采集的效率和时效性。同时，建立健全的数据更新机制，确保数据的实时性和准确性。

（二）拓宽数据采集广度与深度

基层统计部门应加强与各行业、各领域的合作与交流，拓宽数据采集的广度；同时，深入挖掘各行业、各领域的数据资源，增加数据采集的深度。此外，还可以利用大数据技术对数据进行整合和分析，发现数据之间的关联性和规律性。

（三）提升数据分析水平

基层统计部门应加强对数据分析人才的培养和引进，提高数据分析团队的整体素质。同时，积极引进先进的数据分析技术和方法，如数据挖掘、机器学习等，对数据进行深入分析和挖掘，为政府决策提供更加准确、科学的依据。

五、建立基层统计数据采集分析的质量标准

为了提高基层统计数据采集分析的质量，有必要建立一套完善的质量标准体系。该体系应包括以下几个方面：

1.数据采集的时效性标准

规定数据采集的时间节点和更新频率，确保数据的实时性和准确性。采集时间节点应包括报表报送、数据采集、数据审核、数据汇总和数据发布等各个环节，尽量采用联网直报，减少人工录入，避免人为因素造成的失误。采集频率要根据具体情况而定，有些数据在年报中就已经可以反映，有些数据需要定期报送。如主要经济指标（GDP、工业、农业、投资、消费等）的年报发布，企业财务报表和生产经营情况表的年报报送。按

2.数据采集的广度与深度标准

明确数据采集应涵盖的领域和行业范围，以及数据的详细程度和全面性。首先，在基层统计数据采集过程中，应保证数据的全面性，避免遗漏、重复的情况。其次，数据采集应覆盖所有与社会经济发展相关的领域和行业。如在农业生产环节，应保证统计的农业生产数据涵盖全部种植、养殖、农产品加工、运输等；在工业生产环节，应保证统计的工业企业涵盖全部生产型企业和贸易型企业；在服务业方面，应保证统计的服务业行业范围涵盖全部产业活动。最后，数据采集要全面反映某一行业或领域的发展情况。如在农业生产中，既要反映种植情况，也要反映养殖情况；在工业生产中，既要反映企业的产品产量情况，也要反映企业产品的生产效率。

3.数据分析的精准性标准

制定数据分析的流程、方法和技巧规范，确保分析结果的精准性和科学性。首先，制定明确的数据分析流程，由统计人员从源头收集数据，通过建立统一的指标体系进行整理和计算，由专业人员对统计结果进行分析，并形成专业分析报告。其次，建立健全统计分析方法，可以通过运用 SPSS、 EXCEL等软件进行统计数据分析。再次，规范数据分析技巧，包括数据的筛选、汇总、计算及审核等。最后，规范专业人员的综合素质标准，专业人员应具备丰富的统计专业知识和扎实的统计技能。规范数据分析的成果标准，根据具体情况和需要选择不同的成果形式，如文字报告、图表报告、简报等。

4.数据质量评估标准

建立数据质量评估机制，定期对数据进行质量检查和评估，及时发现问题并进行改进。在统计数据采集过程中，为保证数据质量，应采用质量检查、质量评估等方法对统计数据进行管理。首先，建立健全统计数据质量控制体系。在此基础上，建立完善的统计数据采集、处理、加工、传输的指标体系和流程控制制度，对各项指标的来源、计算方法和评估办法作出明确规定。其次，定期开展统计数据质量检查和评估。将统计数据质量检查和评估工作常态化，形成有效的管理机制。及时发现问题并进行整改，采取相应的改进措施，不断提高统计数据采集分析质量。最后，还要制定数据质量评估标准，对不符合质量标准的指标进行修改或删除。

六、结束语

总之，大数据时代为基层统计数据采集分析工作带来了新的机遇和挑战。只有不断改进数据采集方法、拓宽数据采集的广度与深度、提升数据分析水平，并建立完善的质量标准体系，才能确保基层统计数据采集分析的质量得到不断提高。同时，政府和社会各界也应加强对基层统计工作的支持和关注，共同推动基层统计工作的发展与进步。

参考文献：

• [1]如何“保证”政府统计的质量——《国家统计质量保证框架（2021）》解析[J]. 高敏雪.中国统计,2022(05).
• [2]国外数字化政府发展经验对我国的启示[J]. 邹克超;王峰;王有远.科技广场,2021(04).
• [3]数字技术赋能乡镇政务服务：逻辑、障碍与进路[J]. 李晓昀;邓崧;胡佳.电子政务,2021(08).
• [4]大数据背景下的数据质量优化策略[J]. 李斌.通讯世界,2020(06).
• [5]大数据背景下统计数据质量的优化策略[J]. 乔岩.中外企业家,2020(12).

• [6]大数据背景下提高基层统计数据质量的思考[J]. 蒋俊美.现代商贸工业,2020(08).

• [7]电子商务大数据统计机制在义乌的应用研究[J]. 钱嫄;钱晨.商业经济,2020(02).