大數據時代的經濟普查數據分析與研究

鄒金勇

摘要：當前隨著互聯網信息技術的出現和廣泛應用，大數據時代全面到來，為各行各業發展提供了重要的技術支持。對于經濟普查工作而言，也在逐漸引入大數據技術等手段，在數據分析等方面加強整合探究，以期不斷提升經濟普查數據動態管理水平，推動經濟普查數據成果深度轉化。文章對大數據時代經濟普查數據分析工作的基本特征進行了簡要分析，并深入探究了大數據時代經濟普查數據分析的難點，最后詳細研究了大數據時代經濟普查數據分析，以期為經濟普查工作的有序開展方面的探究提供一定的參考。

關鍵詞：大數據時代;經濟普查;數據分析

開展全國經濟普查，是新時期更好地了解掌握我國國情國力情況，提高政府宏觀調控和服務指導能力的重大基礎工作。開展經濟普查是一項重大的系統工程，涉及面廣、周期長，其中經濟普查數據分析是重要的基礎管理工作，加強經濟普查數據動態分析和管理，有助于推動經濟普查成果進行有效轉化，進而更好地發揮統計數據應有的功能和價值。大數據時代到來，信息發展變化速度加快，一定程度上影響了經濟普查工作的開展，加強大數據時代經濟普查數據分析和探究，意義深遠。

一、基本特征分析

在國民經濟發展過程中，經濟普查工作是一項重要的基礎工作，隨著我國人口的持續增加，經濟發展速度不斷加快，與此同時也改變了經濟普查相關的數據，經濟普查質量隨著大數據的到來得以提升，在提升經濟普查數據分析質量方面，我國也制定了更科學的措施，所以為了更好地挖掘數據、運用數據以及整理分析數據，必須積極探索并運用現代化數據分析工具、數據統計工具等。數據繁雜化是大數據時代最明顯的特征，因此需要制定科學的措施并第一時間全方位地獲取海量的數據內容，同時還應進一步檢驗數據，以保障數據的精準性。因為經濟數據所處的狀態是動態的、變化的，經濟增長速度可能在某一個時間節點前較慢，但是假設突然越過這一時間節點，經濟數據則會突然出現變化，經濟增長速度會加快，而這些情況均會對經濟普查數據造成影響，提升經濟普查數據難度，因此若想保障經濟普查數據分析的精準性，就必須要積極制定科學地措施，此外相關統計人員還要在面對海量數據分析工作的基礎上，確保數據分析的精準性，確保數據處理要及時、全面，要及時挖掘及探索更加科學有效的數據，制定高效的措施進一步監控數據，正確檢驗數據，如此一來可第一時間實施關聯分析，對現有情況進行了解，以便為同步推進及協調開展經濟普查數據分析工作、總體經濟普查體系工作提供有效保障。

二、難點闡述

（一）數據精準性

某一時期的人口增長、某一時期的經濟增長，或某一個產業的經濟發展均是經濟普查的對象，上述類型的數據變化是動態的。每天的數據都不一樣，這也是經濟普查中較為明顯的難點之一。例如，雖然設定了第二產業經濟增長量普查的截止日期，但是在這日期之前，大多數經濟增長較為緩慢，經濟增長會在某一階段后突然增加，面對此種類型的普查數據分析，我國很容易出現誤差，進而造成普查結果也有很大的偏差，這也是非常常見的一個難點。

（二）數據挖掘法

在經濟普查數據分析工作中，數據挖掘方法是最關鍵的環節。上述文章中已提及經濟普查數據分析工作量比較大，而面對海量數據分析工作，良好的數據挖掘方法可在一定程度上節約人力、物力及財力，還可確保普查結果的精準性。但在經濟普查數據分析工作中，數據挖掘方法的制定是其重中之重。大多數人都使用一些較為先進的電子軟件分析法、挖掘法，核查、篩選甚至評估均在電子云計算中進行歸納，雖然該種方法節約了人力、物力及財力，但是有時不適用于普查的內容，故此，我們必須要注意數據挖掘的方法。

（三）資源消耗量

因為經濟普查數據分析工作量大，在工作人員消耗及管理方面，消費較大。假設普查工作不適用大量的人力資源，則會延長工作時間，導致數據分析工作缺少時效性，數據分析工作的實際意義也就喪失。此外，在數據分析期間，工作人員管理也是其中的一個難點。在經濟普查數據分析前夕，人員培訓，在經濟普查數據分析中，人員能力不強、工作態度不積極等均是其難點，需要我們不斷的完善及改進。

三、大數據時代經濟普查數據分析研究

大數據時代的到來，越來越多的大數據技術也得以廣泛的應用，對于經濟普查數據分析工作而言，也可以積極借鑒和引入大數據技術，深度探索有效的融合手段，從而提高數據分析深度和水平，具體在開展進程中可以從構建數據分析體系和選擇合適的數據挖掘技術等角度進行探索。

（一）構建完善的經濟普查數據分析架構

開展經濟普查數據分析，是一項系統的、動態的長期工程，經濟普查工作本身的復雜性決定了經濟普查數據分析具有較大的難度，所以首先應當構建完善的經濟普查數據分析體系，才能確保數據分析工作有序開展。一方面需要對數據收集和信息采集情況等進行分析，數據采集通常會采用抽樣調查的方式，所以要根據不同地區的實際情況以及經濟普查整體要求，探索科學的數據抽樣調查模式，確保經濟普查數據分析采集工作有序開展，為后續深度研究提供基礎指導。

另一方面要建立多元化的數據評估體系，要對經濟普查各類數據等進行全面評估，從數據的全面性、真實性、時效性等方面進行綜合評估，統計過程與數據分析本身是密不可分的，兩者具有緊密的聯系，所以要圍繞經濟普查工作需求，積極探索更加有效的資源支持工具和手段。要加強組織管理，對經濟普查數據分析各個環節進行細化，完善職責，明確分工，確定具體的要求和目標。還要借助大數據技術等對經濟普查數據分析中各類數據變化情況等進行總結，并加強專業預測，將關口前移，完善預警機制，及時對經濟普查數據階段性成果進行綜合評價，總結經驗，做好預測和動態管理，為下階段經濟普查數據分析工作的有序開展提供更多的指導，奠定基礎，環環相扣，推動經濟普查數據分析體系更加健全完善。

（二）積極探索匹配的數據挖掘技術

除了要保證數據分析工作有序開展，形成完善的推進體系以外，數據挖掘技術也至關重要。目前隨著統計技術不斷完善，數據挖掘技術不斷升級，在經濟普查數據分析方面有越來越多的數據挖掘技術可供使用。主要有：一是專業統計 SAS 分析軟件，該軟件本身是一項系統的管理體系，可以建立數據訪問、管理、呈現、分析綜合應用模式，從而直觀地將統計數據進行反映，且本身軟件在擴展性和靈活性方面具有較大的優勢，所以利用率較高。二是 Clementine 數據挖掘平臺，該技術主要是通過構建預測能力模型，從而對數據進行比對分析，便于更好地進行決策。三是 IntelligentMiner 技術，該技術具備多種統計方式和挖掘算法，所以可以對各類結構化、半結構化以及非結構化的數據進行協同處理，并且還可以實現數據關聯、發現序列規律、進行概念性分類、典型數據集自動生成等，所以大大提高了數據智能化分析水平，為經濟普查數據深度分析提供了強大的技術支持。

四、結語

綜上所述，隨著大數據時代的到來，我國的經濟普查數據分析工作迎來了全新的挑戰，為了能夠有效應對這些挑戰，確保數據分析工作的全面性、精準性及時效性，必須要與該工作的實情相結合，探究先進的數據挖掘方法，不斷改進經濟普查數據分析工作水準，以期能為我國經濟普查數據分析工作貢獻自己的一份綿薄之力。

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（作者單位：沂南縣銅井鎮財經服務中心）