大数据背景下统计新思维的探索研究

张琳瑛

摘 要：在大数据的发展背景之下，很多信息技术均出现了程度不同的变动，信息技术进步之后，其辅助的行业也展现出了极好的发展运转状态。统计工作属于极为重要的社会性行为，无论是国家发展还是企业发展都不能没有统计工作这一支持性元素。借助数据统计可以了解当前的发展情况，进而确定新的发展途径。而当前的统计工作也需要对大数据这一背景带去的影响进行考量，避免统计工作存在片面之处。

关键词：大数据背景；统计新思维；探索

统计工作属于发展方案制定工作中的基础工作任务，借助统计可以获取发展方案制定需要的数据资源，分析数据之后能够对发展问题充分明确，进而给出改进意见，没有统计工作，发展方案很难将可行性展现出来，而统计工作又会受到当前时代发展特点的影响。大数据背景之下，统计人员可以应用全新的工作思维来进行统计活动，同时还可以通过使用各种新型的统计方法来将统计工作效率提升起来。本文以当前的大数据时代为基本研究背景，对进行统计工作时可以应用的新型工作思维进行分析。

1 统计工作概述

大数据背景下，统计工作改革与创新的第一步就是实现统计信息化，那么所谓的统计信息化就是借助互联网技术，充分发挥互联网的优势，结合信息处理技术，计算机技术等对统计信息资源进行采集、加工、处理、共享储存以及管理等一系列活动，并最终实现统计信息数据准确性，可靠性的提升。现阶段我国大部分企业中，在统计信息化建设的方面都已经初见成效，基本可以概括为三个节阶段，分别为：计算机初步应用阶段；统计管理信息系统的设计、实验以及应用阶段；互联网技术阶段。从这个三个方面来看，我国企业中统计信息化建设的成就是不可忽视的，但是因为大数据环境下，不管是从外部环境来看，还是企业内部环境来看，不断提升统计信息化的程度，强化数据搜集，处理以及分享等一系列工作的效率和质量，都是必然的，是企业实现可持续发展的必经之路。

2 大数据的主要来源分析

在传统互联网中，人们访问网站产生了数据、注册账号提交了个人信息、网络购物反映了个人消费习惯，这些都成为网络数据的一部分。移动互联网的出现，拓展了网络的覆盖面，大大方便了人们访问网络，同时产生了大量有价值的数据，这不仅体现在数据量方面，数据内容也变得丰富。物联网的目的是实现人与物、物与物之间的通信。物联网依托分布广泛的传感器、RFID 标签等采集数据，同时遵循传输协议，在网络上实现传输，最终实现了万物连接，延伸了物联网的空间。人和物、物和物之间的连接是一种新的网络连接形态，与人和人之间的网络交流存在差异，但本质上都是通过网络，利用协议传输信息和数据。同样，在物联网络中，物的属性也需要标识。通过读取物品射频识别卡、二维码、传感器数据、GPS数据或者电子代码，将物品的属性转化为能在网络上传输的有效数据，最终交付给数据中心进行存储和处理。

3 统计工作可用的全新发展思维

大数据时代给给现代统计工作带去的最为主要的影响体现在工作思维上，仅仅凭借原有的统计工作思维很难处理海量的待统计数据，甚至还会使统计人员频繁地出现工作问题。如果想要将统计事业进一步发展，就要以大数据为准，将原来的工作思维进行转变，以全新的思维形式来面对现代化的数据统计工作。

3.1 重视培养新型统计人才

统计人员对于统计工作精准性的影响相对较大，而工作方法单一、水平不高的统计人员很难处理一些特殊的统计工作情况，其统计工作效率比较低，无法在已给定的时间之内完成统计工作任务。因此处于统计工作岗位之中的工作人员必须要提升学习能力，对于全新的信息化统计技术进行掌握，将统计工作效率切实提升，在做好职责范围内的工作的同时，也能够与其他工作部门沟通，为后续的分析统计数据的工作提供帮助。统计人员需要具有一定的综合性能力，既能够完成基本的统计工作任务，同时也能顺利地做好其他的相关工作。

3.2 借助信息发展来提升统计工作水平

信息发展水平提升，更多的信息化技术也能够应用到统计工作环节，可靠的信息技术可以将统计工作的速度变快，而统计人员除了与应用信息化技术之外，还需要对信息发展与统计工作进行协调，转换原有的统计工作思维，改变统计工作模式。信息化技术除了能够帮助统计人员确保统计工作的完整性，同时还能自动地将错误的统计行为指出，进而使最终给出的统计结果保持高度的精准性。

3.3 应用科学化的推算技术

推算工作在统计工作系统之中相当关键，直接给最终的统计工作质量带去影响，统计人员可以应用挖掘数据技术来处理繁杂的数据，但是需要对数据处理的工作前提进行明确。只有原始数据分析工作没有问题，数据统计的工作效率才能有所保障。

3.4 开展数据共享工作

现阶段我国大部分的统计工作中，对于各种数据的共享程度不够，也就是说数据库的更新速度与新数据实际产生的速度不一致，这样一来，数据库中的资源重复性以滞后性很大，资源的利用率不高。大数据环境下，信息的同享性非常关键，提高数据信息的共享略，必然能够促进不同的信息获得者拥有与自己需求相对应的资源，从而是信息资源实现其拥有的价值。

4 统计工作发展策略分析

4.1 做好数据分类工作

在大数据时代，由于数据具有大量性和多样性，不仅数据的计量单位从PB到EB再到ZB，种类也由以文本资料为主的结构化数据范围扩大到音频、视频、图片等半结构或非结构化的数据资料。同时，大数据时代的统计指标，必须要依靠各种大型的软件来获取，而这些软件编程必须要在特定的统计理论模型下才能够实现，因此政府以及企业需要将大数据的优势充分利用起来，并时期为自己服务，进而实现理论模式的深化，并研发与其相对应的数据统计模型。

4.2 改变工作要求

传统的统计研究工作由于数据结构单一、数据规模小，数据处理技术落后，因此要求获得的数据具有精确性，避免不确定性。然而在大数据时代，数据具有大量性和多样性，其不确定性只来自于数据来源的多样性与复杂性，以及个体的差异性，因而可以不要求数据的精确性。

4.3 应用可靠的调查方法

传统的统计学观点认为可以通过局部样本进行分析，从而可以推断总体的规律。然而传统的统计学观点毕竟是建立在有限的数据和较低的处理能力的基础上，在大数据时代背景下，这两项限制条件都会消失，样本即是总体，通过对所有与事物相关的数据进行分析，可以避免传统的样本统计分析过程中出现的抽样框不稳定、目的性过强、样本量有限、纠偏成本高等问题，快速进行探测性分析的效率。

5 结束语

大数据时代给现代个体带去的影响体现在很多方面，统计工作也逐渐在大数据时代的发展过程中形成了很多的新变化，虽然新型的信息技术在一定的程度上将统计工作的开展难度有效降低，但是数据背景同样也给数据统计这项工作带去了一些阻碍，数据基础量变得更大，整理数据的工作也变得更为简单，面对過多的数据，选出合理的处理方法极为艰难，统计工作者要对这一挑战进行迎接，将统计工作进行时需要的专业技能水平充分提升，对原有的工作思维进行转换，使统计工作具有更强的条理性，进而找出更多可用的统计策略。

参考文献：

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