浅析大数据背景下经济统计的机遇与挑战

陈乾

［摘 要］随着互联网、物联网等信息技术的快速发展，人们获取数据的方式和数量不断增加。这些数据被应用于经济统计领域，极大地促进了经济的发展。在大数据时代，经济统计面临数据采集、存储、分析能力提升，数据应用的广度和深度加大，数据共享的便利性提高等机遇，同时，也面临数据质量控制、数据隐私保护、数据标准化和规范化等问题的挑战。为了更好地应对这些挑战，我们需要加强数据质量管理，保护数据隐私，建立统一的数据标準和规范，探索新的数据应用模式和方法。本文探讨了大数据时代经济统计面临的机遇与挑战，并提出了相应的对策。

［关键词］大数据；经济统计；数据质量；机遇与挑战

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2023.15.052

［中图分类号］F222.1 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）15-0172-04

0     引 言

近年来，大数据的快速发展已经改变了我们生活、工作和交流的方式，也对经济统计领域产生了重要影响。随着来自多种来源（包括社交媒体、互联网搜索和移动设备）的数据越来越丰富，经济学家现在能够比以往任何时候都更准确和及时地生成经济统计数据。同时，新时代的经济统计也面临重大挑战，包括数据质量控制、隐私保护问题和新的分析方法。

1     大数据为经济统计带来的机遇

1.1   数据采集和存储的能力不断提高

随着大数据技术的不断发展，数据采集和存储的能力得到了极大的提高，为经济统计的发展带来了巨大的机遇。

1.1.1   大数据技术的出现使得经济统计数据来源更加广泛和多样化

这些数据可以来自社交媒体、物联网、移动设备等新型数据源，数据的种类更多，数据的规模比传统的数据来源更加庞大。这种数据来源的扩大，让我们能够更好地了解社会经济现实，更加全面地反映社会经济状况。

1.1.2   大数据技术的发展使经济统计在数据存储方面更加便捷高效

采用大数据技术，如分布式存储系统、NoSQL数据库等，可以实现对大规模、复杂的数据的高效存储、处理和分析。存储方式的转变，为经济统计提供了更加高效的数据存储和处理手段，同时也为数据的应用提供了更加可靠的技术支持。

1.1.3   大数据技术的普及使经济统计能够更加快速地获得实时数据

大数据技术的出现，为经济统计提供了快速实时获取数据的手段。这种快速获取实时数据的能力，可以为经济统计提供更加准确、全面的数据支持，从而更好地服务于决策者和社会。

1.2   数据分析能力的提升

大数据技术的发展，让经济统计有了更加高级的数据分析手段。

1.2.1   大数据技术为经济统计提供了更加先进的数据挖掘方式和机器学习方法

通过大数据技术的应用，我们可以挖掘出数据之间的内在关联，识别出潜在的规律和趋势，以及发现数据中的异常情况。数据挖掘和机器学习技术的应用，可以为经济统计提供更加深入和全面的数据分析手段。

1.2.2   大数据技术还为经济统计提供了更加高效的可视化分析工具

通过可视化分析工具，我们可以将复杂的数据进行图表展示，从而更好地展现数据之间的关系和趋势。可视化分析工具的应用，可以让经济统计数据更加直观、易于理解，也可以为经济决策提供更加全面和准确的数据支持［1］。

1.2.3   大数据技术的发展还带来了更加高级的数据处理和分析算法

通过这些算法，可以对海量的经济统计数据进行高速、高效的处理和分析。高级数据处理和分析算法的应用，可以让经济统计数据更加准确、全面，也可以为经济决策提供更加科学、精准的数据支持［2-3］。

1.3   数据应用更加广泛和深入

传统的经济统计方法通常只能反映出某些方面的经济状况，而大数据技术的发展，则让经济统计数据的应用更加广泛和深入。在大数据时代，数据应用的范围越来越广泛。数据的应用不仅仅局限于经济统计领域，也涵盖了更广泛的领域，如人工智能、医疗健康、交通出行、能源环保等。数据应用的深度也越来越大，可以进行更为深入的挖掘和分析。大数据技术的发展为经济统计数据应用的个性化、跨领域和实时化提供了更多的机会。

1.4   数据共享的便利性提高

随着互联网和云计算技术的发展，数据共享的成本和难度逐渐降低，进一步促进了数据的应用。数据共享的便利性提高可以帮助企业或其他组织机构更好地了解市场和客户需求，提高业务的精准度和效率。此外，数据共享还可以促进产业协同和创新，形成更加丰富和多元的数据生态系统。然而，数据共享也面临着一些挑战和问题。其中一个主要问题是数据隐私和安全问题，因为数据共享需要保护个人和企业的隐私和知识产权。另一个问题是建立合理的利益分配机制，平衡数据提供方和使用方的权利。此外，数据共享还需要建立合理的法律和政策框架，保障数据共享的规范和有序，避免数据的滥用和误用。

2     大数据给经济统计带来的挑战

2.1   数据质量问题

2.1.1   数据收集问题

不同的数据源和采集方式可能会导致数据的偏差和误差，从而影响数据的质量和价值。因此，在进行数据收集时，需要选择适当的数据源和采集方式，以确保数据的准确性和可靠性。

2.1.2   数据清洗问题

数据清洗是指在数据采集和处理过程中，清除无效数据、纠正错误数据和填补缺失数据的过程。数据清洗需要考虑数据的正确性、一致性和完整性等因素，以确保数据的质量和可靠性。因此，需要采用适当的数据清洗技术和工具，以清洗数据并提高数据质量。

2.1.3   数据存储问题

数据存储问题包括数据格式、存儲容量和存储结构等问题。不同的数据格式和存储结构可能会影响数据的访问速度和数据的处理效率，从而影响数据的应用。因此，在进行数据存储时，需要选择适当的数据格式和存储结构，以确保数据的高效访问和处理。

2.1.4   数据处理问题

数据处理问题包括数据分析、建模和预测等问题。不同的数据处理方法和技术可能会影响数据的准确性、可靠性和精度，从而影响数据的应用和价值。因此，需要采用先进的数据处理技术和工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，以提高数据的分析和处理能力。

2.2   数据隐私保护问题

在大数据时代，数据隐私保护问题越来越受到关注。随着数据的不断采集和使用，数据隐私保护成为一个巨大的挑战。大数据所涉及的数据量、数据种类和数据来源等方面的复杂性，对数据隐私的保护提出了更高的要求。例如，在医疗、金融、电商等领域，个人数据被广泛收集和使用，而这些数据的泄露和滥用都会带来极大的风险。为了保护数据隐私，人们采用了多种手段，如数据脱敏和数据加密技术。此外，应加强法律和法规的制定和执行，建立合理的数据使用和共享规范，以保障数据使用和隐私保护的平衡。

2.3   数据标准化和规范化问题

在大数据时代，数据量庞大、数据来源复杂，如何对数据进行标准化和规范化成为一个挑战。

2.3.1   数据标准化和规范化需要考虑数据的类型和

结构

不同类型的数据，如文本、图片、视频等，需要采用不同的标准和规范进行描述和处理。此外，不同领域的数据也需要有针对性的标准和规范，如医疗、金融、工业等领域的数据具有不同的特点和需求。

2.3.2   数据标准化和规范化需要考虑数据的质量和完整性

如果数据的质量不高或者数据不完整，进行标准化和规范化可能会出现偏差和误差，影响数据的有效性和可靠性。因此，在进行标准化和规范化之前，需要对数据进行清洗、去重、纠错等处理，确保数据的质量和完整性。

2.3.3   数据标准化和规范化还需要考虑数据的更新和维护

数据的标准和规范会随着业务需求和技术发展的变化而不断更新和改变，因此需要建立数据标准和规范的管理机制，及时更新和维护数据标准和规范。

2.4   数据应用问题

一方面，由于经济数据的特殊性，数据应用时需要考虑各种因素的影响，包括但不限于政策、环境、经济结构等。因此在经济统计领域，需要制定特定的数据应用规范和流程，以确保数据的正确使用［4］。另一方面，由于经济数据的复杂性，数据应用需要基于精准的数据分析和判断，因此需要不断提升数据应用人员的专业素质和技能，以确保数据应用的准确性和可靠性。此外，由于经济数据的保密性，数据应用时需要加强对数据的保密和安全管理，避免数据泄露和被滥用。同时也需要建立完善的数据共享和交流机制，以促进数据的互通互联和有效应用。

3     应对之策

3.1   加强数据质量管理

经济统计应该加强数据质量管理，保证数据的准确性和可靠性。在应对数据质量问题方面，可以采取一些有效的措施加强数据质量管理。首先，数据采集环节要尽可能减少误差，例如加强人工抽样的科学性和随机性，确保抽样数据的代表性和可靠性；对于自动采集的数据，需要通过算法和模型进行数据清洗、去重和纠错等操作，提高数据的准确性。其次，需要建立完善的数据质量管理体系，包括数据标准、数据字典、数据仓库等，统一数据定义和格式，规范数据采集、存储、处理和分析等流程。最后，还需加强数据安全管理，确保数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和损坏。同时，数据质量管理还需要注重实践，不断通过反馈和改进提升数据质量。

3.2   保护数据隐私

经济统计应该加强数据隐私保护，防止数据泄露和被滥用。随着技术的发展，可以使用多种方法保护数据隐私。例如，匿名化技术可以使得数据中的个人身份无法被识别，加密技术可以保护数据在传输和存储过程中的安全性，访问控制技术可以限制数据的使用权限。此外，数据共享也需要采取严格的隐私保护措施，例如采用去标识化技术保护数据隐私。同时，政府和企业也应制定相关法律法规加强对数据隐私的保护。

3.3   建立统一的数据标准和规范

经济统计应该建立统一的数据标准和规范，便于数据的整合和分析。由于数据来源广泛、格式不同，数据的统一性和标准化程度往往较低，导致数据无法共享和整合，从而影响数据的价值和应用。因此，建立统一的数据标准和规范对于数据质量的保证和数据应用的推广至关重要。建立统一的数据标准和规范需要从多个方面入手。首先，应该建立标准的数据格式和数据元，确保数据的统一性和互操作性。其次，应该建立数据管理规范，明确数据的采集、处理、存储、共享等各个环节的标准操作流程和要求。此外，还应该制定数据质量评估标准，对数据进行质量检测和控制，以确保数据的准确性和可靠性。最后，需要加强对数据标准和规范的推广和普及，提高数据标准化和规范化的意识和水平，促进数据的共享和流通。

3.4   探索新的数据应用模式和方法

经济统计应该探索新的数据应用模式和方法，将数据应用到实际工作中。随着大数据时代的到来，传统的经济统计方法已经无法满足对海量、多样、高维数据的处理和分析需求。因此，我们需要探索新的数据应用模式和方法，以更好地发挥大数据的价值。一种重要的新型数据应用模式是基于人工智能技术的数据分析和预测。人工智能技术可以利用大数据进行深度学习和模式识别，从而发现数据背后的规律和趋势，为经济决策提供更为准确和精细的预测结果。例如，基于机器学习的金融风险预测模型、基于自然语言处理的舆情监测模型、基于图像识别的商品智能推荐模型等，都是典型的基于人工智能技术的数据应用模式。除此之外，我们还可以探索基于区块链技术的去中心化数据共享和交换模式，以及基于云计算和边缘计算技术的分布式数据处理和存储模式等新的数据应用方法。这些新的数据应用模式和方法将有助于更好地应对大数据时代的数据应用挑战，提高经济统计数据的质量，为经济决策提供更为准确、全面和及时的支持。

4     结束语

经济统计是一项重要的国民经济统计工作，为国家决策提供重要的依据。在大数据时代，经济统计面临着机遇和挑战。一方面，大数据技术为经济统计带来了前所未有的机遇，使得经济统计更加全面、精准、高效。另一方面，大数据时代也给经济统计带来了一系列挑战，如数据质量管理、数据隐私保护、数据标准化等问题。为此，我们需要加强数据质量管理，保护数据隐私，建立统一的数据标准和规范，探索新的数据应用模式和方法，以实现经济统计的高质量、高效率和高应用价值，为社会经济高质量发展提供有力的支撑。

主要參考文献

［1］闻天扬.大数据时代背景下宏观经济面临的机遇与挑战研究［J］.现代商业，2019（6）：186-187.

［2］何毅坚.浅谈大数据背景下经济统计的机遇与挑战［J］.产业创新研究，2020（10）：59-60.

［3］王乙凡.大数据背景下经济统计的机遇与挑战［J］.产业创新研究，2023（1）：150-152.

［4］马敏.大数据时代我国政府统计工作面临的挑战及变革［J］.新经济，2016（6）：107.

［收稿日期］2023-02-20