关于大数据时代下经济统计应用的问题探讨

摘要：经济统计有助于发现经济数据规律，从而为解决经济伺题提供有效的理论依据。本文以大数据时代为背景，从理念、方法、设备、人员等方面详细探讨了经济统计应用中存在的问题，并针对这些问题提出了相应的解决对策，以期为研究经济统计应用的相关学者提供理论参考。

关键词：大数据时代;经济统计应用;统计方法;统计设备

一、大数据时代下的经济统计发展分析

大数据时代的来临使得每天都会产生多样的、复杂的海量数据信息，这些数据信息有结构化数据，也有非结构化数据。大数据增长速度比传统数据信息增长速度更快，且大数据中拥有视频、图片等各类价值密度较低的信息内容，使用传统的数据处理方法来提取有价值的信息势必会有些困难。作为以数据为基础的统计方式，经济统计重点在于国民经济现象，以此反应经济运行中的各类数量规律及数量关系，最后得到相关统计数据。以往的经济统计分析是建立在计量模型的基础上的，通过计算机进行概率统计，从而通过数据图表来解释各类数量规律及数量关系。大数据时代的来领势必对经济统计分析方法产生影响，经济统计的过程就是从海量的、纷繁庞杂的数据信息中提取对经济数量有价值的资料信息的过程，经济统计发展的时间较短，所以在应用过程中还有一些问题需要进一步探究和思考。

二、大数据时代下的经济统计应用中存在的问题

（一）经济统计理念比较落后

现阶段很多人对经济统计分析理论的理解依旧停留在以前的阶段，他们认为国民经济核算是经济统计分析的重要基础，如今我国国民经济核算趋于完善，所以不需要再进行经济统计分析。经济形势越来越复杂的情况下，经济统计应用对社会发展产生重要影响，借助经济統计来对社会经济现象进行评估是快速找出问题、促进经济发展的重要途径。作为一种方法，经济统计能够详细分析经济现象，能够详细挖掘大数据时代中各类复杂经济现象背后的数据信息，所以，无论国民经济如何向好，经济统计方法都应该得到应用。而因为存在落后的统计理念，很多人对大数据没有明确的认知，无法把挖掘经济数据与统计工作相联系，使得经济统计分析中，大数据技术无法得以运用，经济统计工作长时间停留在以往的水平。

（二）分析方法滞后

经济统计方法隶属于演绎逻辑范畴而非归纳逻辑范畴，应通过运用概率论来对数据进行科学分析和计算，才能使得经济统计结果与实际相符。应该寻找创新的方法途径来加快数据处理的速度，最终高效解决数据分析难题。大数据时代的海量数据处理起来极具难度，只有采取先进的方法才有可能提高效率。而目前的经济统计方法比较落后，统计过程中有大量的重复计算工作，导致数据应用效果受限。除此之外，数据计算中没有及时将云计算、数据挖掘、图谱处理等较为先进的技术引入其中，而对于经济统计结果，也没有将虚拟化技术、可视化技术、增强现实技术等先进技术引入其中来处理，使得经济统计应用效果不尽如人意，对经济统计的发展产生严重影响。

（三）经济统计设备缺乏

以往的经济统计工作只需要借助计算机设备来建立和调用计算模型，从而来分析各类经济数据的差异。而在大数据时代，海量复杂的数据信息对统计设备的搜集、存储、计算等功能提出了更高的要求。例如在数据采集上就需要无线通信设备、传感器、ELI工具等信息设备，在数据存储上需要关系型数据库、分布式文件系统等存储系统，在数据计算上需要具有数据挖掘功能的计算机设备等。而现阶段的经济统计工作中普遍缺乏这些设备，无法满足现今社会对数据应用的需求。已有的设备无法高效、精准搜集经济数据，也不能及时整理和分析数据，给经济统计人员的实践工作带来了很大的影响。

（四）人才不足，经济统计缺乏强大、稳固的后备力量

专业人员是将大数据技术引入经济统计工作中的重要载体，而实际情况中，很多地方严重缺乏经济统计人才。已有的从事经济统计工作的人员一般年纪较大，它们只能完成较为传统的工作，且存在严重的懈怠性，对互联网等新事物的认知严重不足，很多统计工作都是依靠传统的人工方式进行，在统计方法上缺乏创新性，使得经济统计结果的准确性无法得到保证，最终降低统计工作效率。分析经济统计专业的人才培养现状不难发现，很多课程依然按照以往较为守旧的知识进行传授，很少有比较前沿的知识及技术内容，导致经济统计人员不能及时更新相关知识，这些都影响经济统计工作的正常进行。

三、大数据时代下的经济统计应用的对策

（一）转变忍想，更新经济统计理念

对于现阶段经济统计应用中存在的各种问题，首要解决办法就是更新统计理念，也就是说，应用新的角度来思考和对待经济统计工作，充分认识到经济统计对于分析社会经济现象的重要作用。工作中应对大数据问题抱有正确的认知，以此强化运用大数据技术。只有对经济统计应用问题有了较高的认知基础，才能确保经济统计工作的开展更加高效。以经济问题的特点为基础来分析统计工作不难发现，经济问题内部的数据联系极其紧密、复杂、繁琐，在分析和处理数据时应确保运用数据的充足性，唯有如此才能在短时间内快速归纳总结出有价值的信息，以将其有效运用于经济问题中，最终解决经济问题，促进社会经济发展。现阶段的数据环境中，经济统计的对象是极为庞大的数据信息内容，需要有序地进行分析处理，以此确保各类数据信息的价值都得以彰显。所以，应将数据挖掘当作经济数据统计的关钗l部分，将数据分析当做重要组成元素，结合大数据技术的整合运用来优化经济统计模式，最终获取有效、精准的统计内容。

（二）改进经济统计方法

改进统计方法是更好地适应经济统计发展趋势的重要途径。应将大数据同经济统计间的融合关系进一步加强，以此实现统计方法的持续改进和创新。现阶段的经济统计领域中普遍通过决策树、神经网络法等方法来进行数据挖掘，以提高统计结果的精准性。决策树的方式是以统计理论为基础，借助非参数识别方法来处理和分析极其庞大的数据信息，并从中挖掘出有价值的经济数据，进而通过科学的数据统计为经济决策提供参考依据。神经网络法是通过模拟人脑来智能化分析、加工经济数据，该方法能够及时处理相关信息，并准确反映出经济数据间的观念，使得统计结果更加精准。在分析数据库中不同经济数据时，应采用不同的统计分析方法，以深度挖掘不同字段项之间的函数关联，从而获得数据间的确定性关系。同时，可以通过遗传计算法来获取分析经济数据，详细来说，就是以自然选择性及生物遗传机制为基础来获取经济数据，借助融合搜索算法来分析和挖掘数据硬性特征，最终归纳整理出所需的经济数据。经济统计中的很多经济问题都具有多变性、关联性、复杂性，所以，采用遗传计算法来挖掘潜在数据信息有助于拓展经济统计分析结果，从而提高统计工作水平。由此通过创新经济统计方法来促进各类经济问题的高效解决。

（三）加大经济统计设备的投入

完善的设备为大数据时代的经济统计的高效性提供重要硬件支撑。为此，应加大设备投入，以经济统计工作需求为基础来逐步引入先进设备，从而促进大数据技术的充分、全面应用。同时，應加大资本支持力度，及时升级、更新硬软件设备，从而提高经济统计工作效率。此外，统计机构应强化同大数据企业间的合作，为经济统计提供重要的技术支持。实践过程中，应以经济运行统计情况为基础建立与之相适应的系统，整合运用传感器、云平台等相关软硬件工具。数据采集上，应及时安装并完善客户端监控设备、智能终端设备等硬件设备，以数据存储需求为基础来搭建数据仓库，通过ETL工具来抽取、转化、加载、处理系统多元数据，通过GIS地图来可视化展示与分析经济统计结果。与此同时，因为云计算技术为大数据技术提供重要技术支持，所以应强化建设云计算技术相关的软硬件设施，通过良好的网络环境来为数据信息的分析及处理提供环境基础，最终确保经济统计的应用效果。

（四）培养经济统计人才

统计人才为开展经济统计工作提供重要的人员支持。在开设经济统计专业的相关课程时，应将大数据相关内容引入其中，强化学生对于大数据理论及大数据技术等内容的学习，为适应经济统计岗位需求奠定基础。开展经济统计工作的过程中，应重点引入大数据技术相关人才。而对于在岗的经济统计人员，应强化管理和培训，让他们对大数据的理解及认知更加深入，为创新统计工作提供保障。此外，应在工作人员中及时宣传和普及大数据时代经济发展动向及前沿知识，让统计人员能够及时更新知识储备，主动接受和运用大数据技术，以促进相关工作的顺利开展。

四、结论

大数据时代下，经济统计中存在的问题主要在于统计理念的滞后、统计方法的落后、统计设备的不完善及统计人才的缺乏等方面，为此，应转变传统的经济统计理念，引入先进、科学的经济统计方法，加大软硬件设备投入及资金支持，加大经济统计人才的培养力度。唯有如此，才能促进新时期经济统计工作的顺利开展，最终促进国民经济的健康发展。

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作者简介：杨程伍（1997-），男，湖北天门人，学历：本科，研究方向：经济统计，工作单位：湖北商贸学院。