大数据在统计工作中的应用

1. 大数据分析应用领域有哪些

一、广告行业

比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

二、内容引荐

比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

三、餐饮行业

快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

四、教育范畴应用

网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

五、医疗范畴

智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

2. 大数据分析技术如何应用在经济统计中

互联网年代的开展，各类信息技能的产生，推动了社会经济模式的创新，经济计算工作发生了很大的变化，在新年代之下，经济计算应强化大数据在计算剖析中的应用，认识大数据的重要性。在多元化的商场经济环境之中，数据是供给科学决策、精准施策的重要前提，大数据已经成为经济开展之中的重要根底，经济计算之中需要借助大数据技能，发挥其在经济计算中的价值，充沛数据为主体的计算工作建设，规划计算准则，发挥经济计算的重要作用。

传统进行经济计算之中，外部要素往往会导致计算成果发生很大的变化，然后使得经济计算的精准度难以升高，在互联网信息年代，使用大数据剖析技能进行经济计算工作，能够充沛考虑到多方位的要素，将很多的外在要素引入到经济计算的模型之中，然后得出愈加精准的成果。

传统进行经济计算中，对数据的搜集和整理往往需要消耗很多的时间、人力、物力成本，而且工作功率也比较低，在大数据年代，使用大数据剖析及其相关技能，能够实现很多数据信息的自动搜集，并对搜集到的数据进行有用的筛选、分类，经济计算工作能够更快获取到有用的信息，有用提高经济计算的工作功率。

大数据技能的有用使用，对经济计算工作成果的准确性以及功率的提高具有积极影响。使用大数据技能已经成为众多企业的重要开展战略，大数据剖析技能的有用使用，为企业对于开展策略的确定供给了有力的支撑。

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3. 如何统计和分析利用网络大数据

如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的，包括原始数据中的关系数据库，其数据就是半结构化的，譬如我们熟知的文本、图形、图像数据，同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析，就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容，包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二，数据显示的多维性。在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三，最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现，其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上，而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining，DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的，会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床，从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中，从大量数据中找到有用的、合适的数据，并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上，数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法，其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上，该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用，在有效处理海量且无序的数据时，还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识，最终为决策服务。从技术这个角度来说，数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识，隐藏在数据背后的知识，可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析，可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作，只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系，就可以建立科学的数据模型，通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集，内存计算效率驱动预测分析，带来实时分析和洞察力，使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控，也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外，大数据的预测分析能力，能够帮助企业分析未来的数据信息，有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后，无论是个人还是企业，都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好，但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求，现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用，大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈，特别是网络大数据的高速传输，需要革命性的新技术。此外，既然在大数据时代，任何数据都是有价值的，那么这些有价值的数据就成为了卖点，导致争夺和侵害的发生。事实上，只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来，网络数据的增多，使得个人数据面临着重大的风险和威胁，因此，网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。

4. 讨如何在经济管理领域中运用大数据统计

在经济管理领域中运用大数据统计如下：

大数据技术应用于经济管理领域，能够促进管理方式及理念的变革，是未来的发展趋势。合理把握大数据技术应用，使经济管理工作能够更好地服务于社会经济。

建立起基于大数据技术的各行业数据库，可以实现各项资源的整合利用，直观体现经济发展的趋势，从而推进产业转型升级，使我国经济能够始终处于良性发展的道路。建立好分行业的经济管理数据库，使行业发展能够做到目标明确、措施得力。

5. 浅谈大数据时代统计工作方法

浅谈大数据时代统计工作方法
大数据时代带来了数据信息的大爆炸，为社会生活各个领域带来巨大变革，也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点，这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求，统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然，变革不代表取代和拒绝，而是寻求包容和提升的最佳状态，使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。
——加大信息技术驱动力，推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据，因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大，也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者，减少中间环节的人为干扰因素，既保证数据的及时性，也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度，因此，应适应时代的特点，建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板，实现实时监控，并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道，一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。
——提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例，要想快速树立抽样调查的权威性和主体地位，就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论，包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如，要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系，取消过时的、利用率低的指标，改进不易取得和无法与大数据衔接的指标，增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。
——加快数据共享，打破部门“数据孤岛”。目前，我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题，部门“数据孤岛”现象存在，阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看，大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度，即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化，如人口登记、房产登记、企业信息登记等，不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国，初步的部门数据共享已经实现，如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库，人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等，但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此，在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台，除去部门保密数据资料外，绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享，使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充，有效发挥数据价值，减少社会资源浪费。
——培养新型统计调查人员，加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性，需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具，特别是现代信息技术和云计算技术，因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手，并且定期组织培训，培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异，稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通，减少人员的适应时间，最大限度降低调查成本。近年来，不少地区探索的统计调查外包模式，在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化，值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月，国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局，标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题，一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题，只有严格遵守统计纪律，将组织建设制度化，才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为，才能确保统计调查科学性，维护统计数据权威性。

6. 国家统计局正研究如何利用大数据 提高统计质量

大数据正成为科博会、京交会上的新热点，而备受企业推崇的大数据也有望在国家统计工作中大显身手。国家统计局局长马建堂近日表示，国家统计局正组织力量研究如何在统计工作中利用大数据。业内分析，统计工作中利用大数据有助于降低调查成本，提高统计的及时性和准确性，可以提高统计质量，减轻外界对于统计数据准确性的质疑，但要想根本解决统计数据的信用危机，还需要改变惟GDP的政绩考核体系。 大数据的挑战 虽然大数据目前没有统一定义，但市场普遍认为，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为大数据。 而大数据的应用已经宏兄盯渗透到日常生活中。专家认为，互联网上每时每刻生成了大量交易和价格信息，如淘宝网上许许多多的店主开了许许多多的网店，经营着许许多多各种各样的商品，一个综合性的淘宝价格指数应运而生，虽然商品种类大大少于CPI，但由于实时产生的大量基础信息做基础，会吸引越来越多的人关注，将对政府统计的惟一性乃至权威性产生极大挑战。这也意尘猛味着，随着大数据时代的到来，政府统计部门不再是惟一的海量数据拥有者。 统计方式的变革 马建堂此前在全国统计工作会议上强调，大数据时代的来临，对统计数据的生产方式带来了很大的挑战。统计部门要利用海量数据并对其进行标准化处理，发掘这一数据宝库，认真把握好这一促进政府统计改革发展的难得机遇。 据了解，政府统计一般是在普查掌握总体的基础上，对一定规模限额以上的单位全额调查，对以下的单位进行抽样，各级政府统计机构对本地区数据质量各负其责。但符合大数据概念的交易记录，无论是成交额、成交量，还是各类商品的价格，都是作为一个总体存在。 通过利用客观存在的海量数据，能够有效降低调查成本。大数据化的采集方式减少了层层上报环节，有助于提高数据及时性、准确性。同时，通过对海量数据的分析、整理，可以对经济社会运行情况进行多方面印证，更加真实合理。北京方迪经济发展研究院副院长赵燕霞说。 一位业内专家举例称，比如每月公布的社会消费品零售额数据，除了几个基础的分类数据外，还可以对各行业收集的数据具体分析，研究餐饮消费结构、金银珠宝消费与经济关系、日用品消费占比变化等，通过这些可以看出消费趋势性变化，为扩大内需提供重要的数据支撑。 信任危机的化解 国家统计局表现出的利用大数据倾向，除了顺应目前发展趋势外，也被外界认为将有助挽救目前存在的数据信用危机。近年来，工资被增长、CPI被下降、房价被降低、失业率被减少因百姓的切身感受与统计数据之间的差异，以及国家和地方之间GDP数据严重不符，都导致了市场对统计数据的质疑。 统计学专家、中国社科院世界经济与政治研究所世界经济统计分析研究室副主任刘仕国认为，大数据要求数据种类越来越多样化，而且对统计过程透明性也越来越高，从理蔽和论上看，这样可以提高统计调查的准确性、透明性，可以消减民众对于统计数据的质疑。 (王晔君)