京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何加强统计档案信息化管理
大数据是用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,统计部门需要积极应对大数据带来的环境变化和需求变化,更好地开展统计档案利用工作,更大程度地发掘档案的潜在价值,更加全面地提供档案信息服务,从而实现统计档案信息化管理的跨越式发展。
走进大数据
随着经济社会的快速发展,特别是近几年经济结构和社会布局不断发生变化,统计档案资料急剧增加,同时,社会各界对统计档案的需求也大幅增加。巨量资料、大需求推动着统计档案的收集、整理和利用进入大数据时代。统计部门每年都要接待大批查阅统计档案人员,每年都要调阅数以万计的各类案卷。如何从繁杂的个性化需求和数量庞大的案卷中认识和利用规律,如何在大量提供的数据中确保企业、调查对象隐私安全?这需要统计数据的利用情况,这个过程,我们可以视为一个通过“加工”实现数据“增值”的过程。但是,统计部门如何提高对数据的“加工能力”?必须首先搞清楚大数据给统计档案工作带来的变化,根据变化寻找应变办法,提升统计分析能力。
“三大”趋势
目前,统计档案的利用取得了较好的社会效益和经济效益。但在利用种类上,多数仍局限于“实际利用”,即有特定实用目的的一般性查询利用上,只有人次数、查阅卷次数等数据,缺乏综合分析、研究预测等数据加工过程,更缺乏利用偏好规律、利用趋向等加工结果。简单的数据对于一般利用者来说意义不大,对经济发展、规划、预测和调控来说更是无关痛痒。然而,随着大数据时代到来,统计档案管理将逐步呈现“三大”趋势,也将给现有的统计档案利用带来相应的挑战。
一是大档案。载体形式更加广泛,一切与经济社会有关的、经过统计部门调查取得的文书、数据、声像、实物都被作为统计档案。数字化档案体量更加巨大,原有的纸介质统计资料,以及一切非数字化的统计档案都将通过信息技术不断地加工成电子档案。
二是大服务。大数据时代统计档案服务将朝着社会化、多元化、开放性和先进性方向发展,档案服务以利用者的个性化需求为导向,提供网络化、智慧型的服务。
三是大开发。在传统管理方式下,档案利用只是提供被动的查阅服务。在大数据时代,档案利用将延伸到使用大数据技术对档案进行大量加工和二次开发,更加注重分析、发现与预测,为利用者创造更多价值。
积极应变
面对大数据给现有统计档案利用工作带来的挑战,统计部门应积极应对,全面提升数据加工能力。
做好利用统计项目调整。一是将利用统计的关注点从数量转向效益。建议在统计档案利用项中增加利用效益项目,强调社会效益的统计,如增加利用者满意度或者利用效果项目,将利用者的需求满足状况以顺序数据的形式列入统计项,以反映利用者对档案价值的认知与认可度。二是完善数字档案利用情况统计,根据数字档案资源利用的特殊性,设置数字档案和电子文件的检索量、阅读量和下载量等统计项目。
做好利用统计工作的信息化建设。大数据时代,传统的手工登记、电脑汇总的工作模式正在失去其原有的意义。必须加快利用者自助服务终端设备、服务质量评价设备、统计软件的应用,以及信息系统的建设。利用者在自助服务终端设备上验证身份后,其利用记录及其在获取服务之后对服务质量做出的评价,都将实时传输到信息系统中自动存储。
做好专业人员配备。大数据将使利用统计工作大量化、复杂化和专业化,要求工作人员必须具备一定统计理论和实务素养。因此,要及时对相关工作人员进行专业培训,同时要把统计工作具体实践中的经验、技巧、成果等在工作人员中进行交流,便于工作人员相互借鉴、相互促进。
做好利用情况的统计分析方法运用。利用情况统计分析,是档案利用统计的最后一个阶段,在这个阶段中,通过运用各种专业的统计分析方法,使我们能够对利用情况进行清晰明确的全面认识,并依据统计分析正确估计形势,为决策提供依据。例如,对于历年的利用人次和卷次数,我们可以运用时间序列的描述性分析,通过计算数量的增长率、平均增长率来简单描述现象在不同时间的变化状况,也可以通过制作图形先观察数据随时间的变化模式及变化趋势,为进一步的预测提供基本依据。进行预测时,我们首先要判别历史数据模型是平稳序列、线性趋势,还是非线性趋势,然后结合数据多少选择用移动平均、一元线性回归,还是指数模型的预测方法。
做好利用统计成果的运用和宣传。通过统计分析,我们可能会发现统计档案利用的某些规律,如利用者的喜爱,也许还能够合理预测趋向。统计部门应该积极主动地将这些统计成果运用到服务工作中去,及时调整服务重点或者提前做好服务计划,甚至做出明确的统计预测预警。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09