大数据环境下服务业统计数据收集和整理

魏 佳 珠海市统计局

大数据时代，服务业必须调整统计的数据收集以及整理工作，以促进服务业的转型升级、调整经济结构、提升服务业的宏观调控水平，促进我国服务业现代化的发展[1]。随着经济的不断发展，我国的服务业的统计工作经历了由传统的纸质报表到如今网络直报的变革，随着服务业统计工作方式的不断进步与升级，我国服务业的统计数据收集与整理工作也要随着大数据时代的到来进行发展变化，促进服务业在大数据时代的升级发展。

一、服务业统计工作的特点

我国的服务业单位分布比较多、工作业务覆盖面比较广、规模小、流动性强以及经营范围比较复杂等特点，这些特点都给服务业的统计工作发展带来了困难。同时，我国的服务业起步较晚，发展较慢，基础工作尚处在发展中状态，其数据统计及整理工作制度的全面性、系统系以及规范性都存在一定的欠缺，导致我国服务业统计的数据收集与整理工作呈现出一种不稳定的状态。在数据收集工作方面，我国服务业所采用的方式通常用为定期调查、抽样调查。重点调查等方式，这种数据收集方式受限制较多，收据收集范围也不完整，其收据整理方式也仅限于信息记录，整理方式比较单一[2]。因此，在大数据环境下，我国的服务业必须对数据收集及整理工作进行相应创新，促进服务业统计工作在大数据环境中的进步与提升。

二、大数据环境下服务业统计数据收集及整理工作存在的问题

(一)收据收集资料来源受到限制

我国的服务行业工作覆盖面较广、但是其分布比较散乱，导致在数据收集工作上难以实现全行业数据资料的收集统计，我国服务业现行的数据收集工作偏重于对于单位数据资料的收集，而缺少对于个体数据的考虑，生活型服务行业的数据不足，生活型服务行业相关数据在统计工作中所占比例比较低，导致服务业的数据统计工作不能准确反映真实的现状，最终导致了服务业统计工作数据收集的不足，现有的受到限制的数据资料来源无法客观地反映服务行业发展的真实情况。

(二)数据收集工作的统计方法不足

当前我国服务行业对于数据的收集统计工作方法通常为常规的调查方法，对于规模以上的服务行业进行全面调查，对于规模以下的服务业进行抽样调查，如此一来，处于规模以下的服务行业仅能汇总样本单位数据，为无法推算出其全部真实数据，导致所收集的数据缺乏统一性，服务业从各个部门所取得的行业数据口径不一，各个数据之间互不通用，缺乏一定的衔接性及对比性，难以对收集数据进行整合，其利用率及价值创造率更加低下[3]。

(三)服务业统计工作压力较重，人手不足

近年来，我国政府以及服务行业逐渐重视起了数据收集及整理工作，但是我国服务行业仍然存在数据统计工作压力过重、专业人员数量不足以及统计数据力量薄弱等问题。根据调查发现，部分乡镇服务行业中的统计工作专业人员往往身兼数职，其无法保证数据收集以及整理的质量，随着服务行业数据统计范围的逐渐扩大以及政府对于我国服务行业数据收集整理工作要求的逐渐提高，现有的收据收集及整理工作很难在大数据环境下获得良好的进步及发展[4]。

三、大数据环境下提升服务业统计数据收集及整理工作的可行性策略

(一)健全服务业统计工作制度，使其适应大数据环境

大数据时代的到来，代表着我国服务行业对于数据收集及整理思维方式的转变，因此，在大数据环境中，服务业应规范相关工作制度，转变服务业数据统计工作的思维方式，使得大数据环境下服务业收集及整理的数据更加科学，能够体现服务业统计工作的价值性。首先，明确服务业统计工作的重点是数据收集及整理工作，应从制度方面完善服务业的数据收集及整理工作标准，工作标准的建立完善应与服务业各部门的工作体系与联动机制相结合，明确服务业数据收集的渠道以及数据的收集管理方式，提高数据的可靠性，例如我国为了顺应大数据时代潮流而建立的用于数据采集工作的PDA 系统，此系统将统计工作的数据收集、审核、验收以及整理工作归于一体，还可以及时将图形及空间等非结构化信息进行收集，形成了数据仓库，提高了大数据时代服务业统计工作数据收集及整理的工作效率；其次，不仅是大规模的服务企业，对于小规模的服务企业也应该进行重点关注，以往我国的数据收集及整理工作的关注重点都集中于大型企业，对于小型企业的关注明显不够，导致小型的服务企业成为了统计工作的“死角”，缺乏相关参考样本，难以掌握其数据[5]。所以，在大数据环境的影响下，我国的服务业统计工作应关注对于小型企业的数据收集及整理，采取灵活多样的收据收集及整理工作方法。

(二)优化服务业统计的数据收集方法

随着我国大数据技术的不断进步，日益成熟的大数据技术为我国服务业改进数据采集方法提供了强大的技术支持，首先，在大数据环境下，我国服务业统计工作的数据收集范围有所扩大，服务业在进行收据收集工作时，一方面应注意拓宽服务业的数据收集范围，更具实际情况广泛收集各个部门的相关数据及相关信息，使得统计工作的数据样本更加具有代表性；另一方面，在大数据环境的影响下，促进了我国服务业数据收集方式的改变，在进行数据收集工作时，为了确保数据的真实性、准确性以及及时性，负责统计工作的单位可直接与服务业进行合作及交易，并通过大数据技术建立高效的数据共享机制，以保证数据收集的工作效率以及数据质量。我国在大数据环境下常用的数据收集方式可分为三类：第一类是系统日志采集法，设置数据处理系统，对企业产生的数据进行处理及采集；第二类属于网络数据采集法，通过网络爬虫、网站公开等网络技术由网络上获取各种信息，该方法的优势在于可以将非结构数据进行抽取，并以结构化方式进行存储，方便了后续对于数据的处理；最后一类方式是其他数据收集方式，此类方式主要用于保密性比较高的企业，为了防止其数据泄露，通常采取特定系统接口等相关方式对数据进行采集[6]。

(三)优化服务业统计的数据处理方法

由于服务业所收集的数据量以及数据规模越来越大，因此，如何对数据进行科学有效地处理，使各类结构型以及非结构型数据转化为可供识别的具体化变量数据，成为了服务业统计工作的工作重心，在大数据环境下，服务业通常采取数据挖掘的方式对数据进行处理，数据挖掘是指从海量的数据中提取对于统计工作有利的信息或知识的过程，其中包含知识发现、数据分析、数据融合以及决策支持等环节。随着大数据技术的不断成熟，现代的服务业统计工作正朝着系统化、科学化、简洁化以及可操作化方向发展，其统计工作的指标也围绕着企业效益、企业资企业结构等方面进行反映[7]。借助数据挖掘技术的支持，不仅可以加快数据处理的工作效率，同时可以更好地对数据进行分类，从而促进服务业统计工作更好更快的发展，更好地优化服务业统计工作的数据处理方法，提高其工作效率以及工作质量。

四、结语

综上所述，大数据技术经过其迅速的发展，已经与各行各业进行了有效渗透，其对于我国服务行业的统计工作带来了颠覆性的变革，所以，我国的服务业统计工作应主动把握机会、顺应大数据环境的发展潮流，对数据的收集以及处理工作进行优化，提高工作的效率及质量，积极主动地制定符合大数据发展潮流的数据收集工作以及数据处理工作等工作策略，以促进 我国服务业统计工作的长远发展。面对大数据时代的到来，从事相关服务业统计工作的人员应树立牢固的机遇意识，不断进行创新进取，积极地推动我国服务业数据收集与处理工作的发展，真正地化挑战为机遇，实现服务业统计工作的科学发展，提升服务业统计工作的整体水平。