關于大數據時代下經濟統計應用的問題探討

摘要：經濟統計有助于發現經濟數據規律，從而為解決經濟伺題提供有效的理論依據。本文以大數據時代為背景，從理念、方法、設備、人員等方面詳細探討了經濟統計應用中存在的問題，并針對這些問題提出了相應的解決對策，以期為研究經濟統計應用的相關學者提供理論參考。

關鍵詞：大數據時代;經濟統計應用;統計方法;統計設備

一、大數據時代下的經濟統計發展分析

大數據時代的來臨使得每天都會產生多樣的、復雜的海量數據信息，這些數據信息有結構化數據，也有非結構化數據。大數據增長速度比傳統數據信息增長速度更快，且大數據中擁有視頻、圖片等各類價值密度較低的信息內容，使用傳統的數據處理方法來提取有價值的信息勢必會有些困難。作為以數據為基礎的統計方式，經濟統計重點在于國民經濟現象，以此反應經濟運行中的各類數量規律及數量關系，最后得到相關統計數據。以往的經濟統計分析是建立在計量模型的基礎上的，通過計算機進行概率統計，從而通過數據圖表來解釋各類數量規律及數量關系。大數據時代的來領勢必對經濟統計分析方法產生影響，經濟統計的過程就是從海量的、紛繁龐雜的數據信息中提取對經濟數量有價值的資料信息的過程，經濟統計發展的時間較短，所以在應用過程中還有一些問題需要進一步探究和思考。

二、大數據時代下的經濟統計應用中存在的問題

（一）經濟統計理念比較落后

現階段很多人對經濟統計分析理論的理解依舊停留在以前的階段，他們認為國民經濟核算是經濟統計分析的重要基礎，如今我國國民經濟核算趨于完善，所以不需要再進行經濟統計分析。經濟形勢越來越復雜的情況下，經濟統計應用對社會發展產生重要影響，借助經濟統計來對社會經濟現象進行評估是快速找出問題、促進經濟發展的重要途徑。作為一種方法，經濟統計能夠詳細分析經濟現象，能夠詳細挖掘大數據時代中各類復雜經濟現象背后的數據信息，所以，無論國民經濟如何向好，經濟統計方法都應該得到應用。而因為存在落后的統計理念，很多人對大數據沒有明確的認知，無法把挖掘經濟數據與統計工作相聯系，使得經濟統計分析中，大數據技術無法得以運用，經濟統計工作長時間停留在以往的水平。

（二）分析方法滯后

經濟統計方法隸屬于演繹邏輯范疇而非歸納邏輯范疇，應通過運用概率論來對數據進行科學分析和計算，才能使得經濟統計結果與實際相符。應該尋找創新的方法途徑來加快數據處理的速度，最終高效解決數據分析難題。大數據時代的海量數據處理起來極具難度，只有采取先進的方法才有可能提高效率。而目前的經濟統計方法比較落后，統計過程中有大量的重復計算工作，導致數據應用效果受限。除此之外，數據計算中沒有及時將云計算、數據挖掘、圖譜處理等較為先進的技術引入其中，而對于經濟統計結果，也沒有將虛擬化技術、可視化技術、增強現實技術等先進技術引入其中來處理，使得經濟統計應用效果不盡如人意，對經濟統計的發展產生嚴重影響。

（三）經濟統計設備缺乏

以往的經濟統計工作只需要借助計算機設備來建立和調用計算模型，從而來分析各類經濟數據的差異。而在大數據時代，海量復雜的數據信息對統計設備的搜集、存儲、計算等功能提出了更高的要求。例如在數據采集上就需要無線通信設備、傳感器、ELI工具等信息設備，在數據存儲上需要關系型數據庫、分布式文件系統等存儲系統，在數據計算上需要具有數據挖掘功能的計算機設備等。而現階段的經濟統計工作中普遍缺乏這些設備，無法滿足現今社會對數據應用的需求。已有的設備無法高效、精準搜集經濟數據，也不能及時整理和分析數據，給經濟統計人員的實踐工作帶來了很大的影響。

（四）人才不足，經濟統計缺乏強大、穩固的后備力量

專業人員是將大數據技術引入經濟統計工作中的重要載體，而實際情況中，很多地方嚴重缺乏經濟統計人才。已有的從事經濟統計工作的人員一般年紀較大，它們只能完成較為傳統的工作，且存在嚴重的懈怠性，對互聯網等新事物的認知嚴重不足，很多統計工作都是依靠傳統的人工方式進行，在統計方法上缺乏創新性，使得經濟統計結果的準確性無法得到保證，最終降低統計工作效率。分析經濟統計專業的人才培養現狀不難發現，很多課程依然按照以往較為守舊的知識進行傳授，很少有比較前沿的知識及技術內容，導致經濟統計人員不能及時更新相關知識，這些都影響經濟統計工作的正常進行。

三、大數據時代下的經濟統計應用的對策

（一）轉變忍想，更新經濟統計理念

對于現階段經濟統計應用中存在的各種問題，首要解決辦法就是更新統計理念，也就是說，應用新的角度來思考和對待經濟統計工作，充分認識到經濟統計對于分析社會經濟現象的重要作用。工作中應對大數據問題抱有正確的認知，以此強化運用大數據技術。只有對經濟統計應用問題有了較高的認知基礎，才能確保經濟統計工作的開展更加高效。以經濟問題的特點為基礎來分析統計工作不難發現，經濟問題內部的數據聯系極其緊密、復雜、繁瑣，在分析和處理數據時應確保運用數據的充足性，唯有如此才能在短時間內快速歸納總結出有價值的信息，以將其有效運用于經濟問題中，最終解決經濟問題，促進社會經濟發展。現階段的數據環境中，經濟統計的對象是極為龐大的數據信息內容，需要有序地進行分析處理，以此確保各類數據信息的價值都得以彰顯。所以，應將數據挖掘當作經濟數據統計的關釵l部分，將數據分析當做重要組成元素，結合大數據技術的整合運用來優化經濟統計模式，最終獲取有效、精準的統計內容。

（二）改進經濟統計方法

改進統計方法是更好地適應經濟統計發展趨勢的重要途徑。應將大數據同經濟統計間的融合關系進一步加強，以此實現統計方法的持續改進和創新。現階段的經濟統計領域中普遍通過決策樹、神經網絡法等方法來進行數據挖掘，以提高統計結果的精準性。決策樹的方式是以統計理論為基礎，借助非參數識別方法來處理和分析極其龐大的數據信息，并從中挖掘出有價值的經濟數據，進而通過科學的數據統計為經濟決策提供參考依據。神經網絡法是通過模擬人腦來智能化分析、加工經濟數據，該方法能夠及時處理相關信息，并準確反映出經濟數據間的觀念，使得統計結果更加精準。在分析數據庫中不同經濟數據時，應采用不同的統計分析方法，以深度挖掘不同字段項之間的函數關聯，從而獲得數據間的確定性關系。同時，可以通過遺傳計算法來獲取分析經濟數據，詳細來說，就是以自然選擇性及生物遺傳機制為基礎來獲取經濟數據，借助融合搜索算法來分析和挖掘數據硬性特征，最終歸納整理出所需的經濟數據。經濟統計中的很多經濟問題都具有多變性、關聯性、復雜性，所以，采用遺傳計算法來挖掘潛在數據信息有助于拓展經濟統計分析結果，從而提高統計工作水平。由此通過創新經濟統計方法來促進各類經濟問題的高效解決。

（三）加大經濟統計設備的投入

完善的設備為大數據時代的經濟統計的高效性提供重要硬件支撐。為此，應加大設備投入，以經濟統計工作需求為基礎來逐步引入先進設備，從而促進大數據技術的充分、全面應用。同時，應加大資本支持力度，及時升級、更新硬軟件設備，從而提高經濟統計工作效率。此外，統計機構應強化同大數據企業間的合作，為經濟統計提供重要的技術支持。實踐過程中，應以經濟運行統計情況為基礎建立與之相適應的系統，整合運用傳感器、云平臺等相關軟硬件工具。數據采集上，應及時安裝并完善客戶端監控設備、智能終端設備等硬件設備，以數據存儲需求為基礎來搭建數據倉庫，通過ETL工具來抽取、轉化、加載、處理系統多元數據，通過GIS地圖來可視化展示與分析經濟統計結果。與此同時，因為云計算技術為大數據技術提供重要技術支持，所以應強化建設云計算技術相關的軟硬件設施，通過良好的網絡環境來為數據信息的分析及處理提供環境基礎，最終確保經濟統計的應用效果。

（四）培養經濟統計人才

統計人才為開展經濟統計工作提供重要的人員支持。在開設經濟統計專業的相關課程時，應將大數據相關內容引入其中，強化學生對于大數據理論及大數據技術等內容的學習，為適應經濟統計崗位需求奠定基礎。開展經濟統計工作的過程中，應重點引入大數據技術相關人才。而對于在崗的經濟統計人員，應強化管理和培訓，讓他們對大數據的理解及認知更加深入，為創新統計工作提供保障。此外，應在工作人員中及時宣傳和普及大數據時代經濟發展動向及前沿知識，讓統計人員能夠及時更新知識儲備，主動接受和運用大數據技術，以促進相關工作的順利開展。

四、結論

大數據時代下，經濟統計中存在的問題主要在于統計理念的滯后、統計方法的落后、統計設備的不完善及統計人才的缺乏等方面，為此，應轉變傳統的經濟統計理念，引入先進、科學的經濟統計方法，加大軟硬件設備投入及資金支持，加大經濟統計人才的培養力度。唯有如此，才能促進新時期經濟統計工作的順利開展，最終促進國民經濟的健康發展。

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作者簡介：楊程伍（1997-），男，湖北天門人，學歷：本科，研究方向：經濟統計，工作單位：湖北商貿學院。