基于信息化技術的統計數據質量評估體系構建研究

摘要：隨著現階段信息技術的飛速發展，信息技術的應用為統計工作提供了更多的便利，但立足于信息時代背景下，受海量數據的沖擊，統計數據質量問題也逐漸凸顯。保證統計數據的完整性、一致性、時效性、可靠性，已經成為現階段統計工作所要考量的重要問題。因此，利用數據挖掘、人工智能、大數據分析技術，保證統計工作中數據的全面性，以此發現數據中可能存在的諸多問題和漏洞，從而及時解決問題，不僅可以構建較為完善的數據質量評估體系，還可以滿足新時期數據統計工作的本質要求。本文基于信息化技術的統計數據質量評估體系的構建展開分析和論述。

關鍵詞：信息技術；統計數據質量評估體系

引言

信息技術在統計數據質量評估體系的構建中起著重要作用，其不僅可以提高數據評估的有效性和時效性，更能有效應對傳統統計數據質量評估過程中所存在的諸多問題和挑戰，從而為統計數據的質量評估提供更加全面、及時且有效的數據支持。但是，目前利用各類信息技術進行統計數據質量評估，還缺乏較為完善且統一的評估體系，而且信息化時代各類新技術快速更新，評估工具和評估方法在技術上存在參差和滯后，這都會影響最終評估結果的準確性和全面性。因此，針對這類共性問題，需要立足于目前統計數據質量評估體系構建的具體情況，展開具體分析，由此保證信息技術在統計數據質量評估體系構建中應用的有效性。

1. 統計數據質量評估體系的概念與原理

統計數據質量評估體系是指對統計數據在采集、整理、處理和報告等各環節中的一體化處理，需要保證數據的完整性、一致性、時效性、可靠性。在統計學領域，質量評估是確保統計數據能夠反映現實情況、支持決策、政策執行的關鍵所在，而對于統計數據質量評估來說，其準確性是指在統計數據與實際情況之間的符合程度，也可以理解為是為了保證數據的真實性和可信度。其中，可信度、準確性評估通常包括數據采集的準確性，以及處理過程中可能存在的誤差、數據報告的正確性等。在統計數據質量準確性評估的過程中，還需考慮數據來源、數據采集方法、數據處理邏輯等各類因素。對于統計數據質量評估的完整性來說，是為了保證相關數據沒有遺漏或丟失。完整性的評估更關注數據采集過程中是否會存在漏報、錯報或重復報告等情況，從而保證數據的完整性，這對支持決策以及反映現實情況均發揮著尤為重要的作用[1]。

2. 統計數據質量評估體系構建存在的共性挑戰

2.1 數據采集、整合與數據清洗、處理的問題

從廣義的角度來說，構建統計數據質量評估體系是為了保證數據分析和決策的有效性，但在構建的過程中，可能會面臨數據采集和整合的共性問題。

一方面，數據的來源多樣常伴隨數據質量參差不齊，除此之外，還須考慮數據的可追溯性以及各類數據應用的時效性，由此才能依托具備可重用性的數據，構建有效且完整的數據質量評估體系。

另一方面，在構建統計數據質量評估體系的過程中，數據清洗和數據處理也是較為突出的共性問題，一般來說，原始的數據可能會存在缺失值或異常值等問題，這可能導致統計數據質量評估體系構建的局限性。因此，須注重這類數據的統一管理，考慮數據的一致性和標準化，確保這類數據在統計數據質量評估體系構建過程中的可比性及可效信度，為數據分析和決策提供有效的支持。

2.2 數據質量評估指標的模糊性

在構建統計數據質量評估體系的過程中，需要考慮各場景的應用需要，以保證評估結果的準確性和有效性。較為常見的數據質量評估指標包括數據是否完整、是否一致、是否可靠、是否及時，并根據不同數據的類型和用途，采用多個指標進行綜合評估，以全面了解數據質量，才更具可行性。但是，在構建統計數據質量評估體系的過程中，傳統工作方式較為單一，無法滿足該類多個指標綜合評估的目的。不僅如此，數據質量評估本身是一個長期反復的工作，并不屬于一次性工作。因此，還須立足實際，建立健全有效的數據控制機制和管理機制，及時發現數據在應用過程中可能存在的問題，并建立健全數據監控體系，對該類數據進行定期的抽樣分析，輔助健全的預警機制，幫助發現構建統計數據質量評估體系過程中可能存在的質量問題。針對這類共性問題，更需要依托智能化、信息化技術，才能保證數據質量的有效改進，從而更好地管理和應用該類數據，提高決策的可行性[2]。

2.3 人才與資源無法滿足需求

在構建統計數據質量評估體系的過程中，除了上述所提到的共性問題外，人員、技術、資源投入同樣是共性問題。構建一個相對完善的統計數據質量評估體系，需要具備專業技術和知識的人員以及充足的資源支持。例如，數據分析專家，可以深入了解數據的特性，進行數據的有效清潔、整理、處理等；統計建模專家，可以利用各類統計算法和模型，對數據進行深度分析，保證統計數據質量評估體系的科學性。但是，目前缺乏具備上述綜合素質的人才，且資源投入相對較少，無法滿足現階段各領域對于統計數據質量評估體系的建設需求，不僅如此，統計數據質量評估體系的建設還存在跨部門的情況。此外，不同部門的數據來源與數據需求不同，需要協調統一，因此，建立健全較為全面的統計數據質量評估體系，解決各部門之間可能存在的信息壁壘問題，才能確保數據質量評估工作的有效運行[3]。

3. 基于信息化技術的統計數據質量評估體系構建與應用策略

3.1 應用數據技術，建立健全數據采集系統

要構建完善的統計數據質量評估體系，可以立足于信息化技術的發展背景，應用各類信息化技術，建立健全數據采集系統。健全的數據采集系統需明確數據來源，以確保數據的追根溯源性和可信度。不僅如此，還須設置數據采集的相關規范和標準，以確保數據在采集過程中的一致性和準確性，利用先進的數據采集工具和數據分析技術，提高數據采集的有效性。

在采集系統健全后，須利用數據清洗工具和相關算法，對所采集到的數據進行清洗和去除，這是提高數據質量的關鍵所在。數據清洗通常是指通過一系列的處理算法，糾正和識別數據當中可能存在的錯誤、缺失或重復值等，從而確保各類數據的準確性和一致性[4]。例如，專門的數據采集工具WebScraper、ParseHub、Octoparse等，可以幫助自動化網頁數據的抓取和提取，以提高該類數據應用的準確性。而對于API接口來說，可以直接獲取第三方的數據信息，以實現數據的快速整合。除此之外，數據儲存技術如關系型數據庫、NoSQL數據庫、數據湖等，可以根據具體場景選擇數據類型，并進行儲存和管理。而通過數據清洗工具和相關算法，可以提高數據的整體質量，減少數據分析過程中可能存在的誤差和偏差，并保證統計數據的可行性[5]。

3.2 利用數據質量管理工具，設計合適的數據質量度量指標

在構建統計數據質量評估體系過程中，可以應用數據質量管理工具、數據挖掘技術、自動化檢測工具、數據質量度量指標等，提高數據質量評估的有效性，如數據質量分析工具Talend Data Quality、Informatica Data Quality，數據清洗工具DataDog、Prometheus，數據質量規則引擎工具Ataccama、Trillium Software System等[6]。而對于自動化工具來說，可以自動化執行數據質量測試用例，以減少人工干預，提高數據測試的整體效率。依托這類新技術，設計合適的數據質量度量指標，如針對數據的準確性、完整性、一致性、時效性、可信度，實時監測數據的整體質量，及時發現該類數據在應用過程中可能存在的問題。例如，針對數據準確性，可以設計的指標有數據錯誤率、數據精度、數據完整性、數據一致性，如表1所示。針對數據完整性，可以設計數據完整率、數據缺失率、數據冗余等，從而保證數據的完備性。通過利用各類數據質量管理工具，對該類數據進行有效的監測和管理，并通過自動化的方式進行數據收集分析，以提高各類數據質量的有效性。通過合適的數據質量度量指標，構建統計數據質量評估體系，可以保證該類數據應用的完整性和有效性[7]。

3.3 健全數據質量改進系統與統一的合作機制

建立和運用以信息為基礎的統計數據質量評價制度，需要建立完善的數據質量提升體系和協調協作機制。其中，建立一個數據品質改善體系，包括數據收集、處理、分析、發布的各個階段，并通過信息技術綜合提高數據的準確性、完整性。因此，結合實際需要構建規范化的數據獲取過程，利用API集成、數據清洗等自動化手段，降低人工誤差，提升數據輸入的效率和精度[8]。同時，推進元數據的規范化，保證各類資料的來源、定義及變更的可追蹤，為后續的資料核實與品質評價提供依據[9]。此外，通過搭建多個部門間的信息交流平臺，使相關主體可以及時了解當前的信息，從而提升政策制定的科學性。例如，通過組織數據質量評價活動，建立閉環機制，并根據評價的結論對數據進行改善，對存在的問題進行實時校正，形成全員參與、共同維護數據質量的良好氛圍，實現數據質量的可持續優化，為企業的決策和發展提供數據基礎[10]。

結語

隨著我國經濟社會的快速發展，可以借助現代化的信息技術，為科學的政策制定奠定良好的理論依據。因此，應用數據技術建立健全數據采集系統，利用數據質量管理工具設計合適的數據質量度量指標，健全數據質量改進系統與統一的合作機制，實現多個領域間的數據資源共享與協同，推進信息化與統計工作的深入結合，提高大數據的利用效率和使用效率，對于促進經濟社會發展具有積極意義。

參考文獻：

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作者簡介：璐然，碩士研究生，工程師，644822420@qq.com，研究方向：醫療大數據統計分析。