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抓住大数据机遇 顺势而为提升统计分析水平

[日期:2013-10-25] 来源:中国信息报  作者: [字体: ]
  2013年,大数据的概念风靡全球,世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。随着大数据时代的到来,因为开发利用数据的能力差异,机构之间有可能形成新的数据鸿沟。统计部门作为直接与数据打交道的部门也必将在大数据时代迎来一场深刻变革,提高统计分析水平也是变革的重要一环。
  大数据催生大应用
  大数据时代是信息化发展所形成的一个特定阶段。数据规模越大,处理难度越大,对其进行挖掘分析所能得到的价值也越大,这正是大数据热的原因。大数据既能快捷准确地提供社会经济的整体变化用于决策,也能让普通的社会公众获得直接可靠的信息服务。
  在企业层面,已经衍生出许多基于大数据分析的商业模式,应用最多的是数据分析、广告推送、市场细分和产品创新。在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,阿里巴巴公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款,目前已放贷300多亿元,坏账率仅0.3%。
  大数据带来大挑战
  第一,大数据对政府统计的职能产生重大冲击。进出口、货币信贷、财政等数据在相应的行政记录里均可查询;运输物流、终端消费等各种交易可以直接生成可用的数据,而不需要专门的统计采集。
  第二,大数据对政府统计的权威性产生重大挑战。随着大数据资源的急剧增加和数据挖掘技术的日益成熟,官方统计作为公共统计数据信息主渠道的地位面临一定的挑战。特别是一些企业和机构自行发布的养老消费指数、价格指数、搜索指数等引起越来越多的关注,对政府统计的准确性、可靠性和科学性不断进行印证和评估。
  第三,大数据对统计部门的数据挖掘和分析能力提出了更高要求。大数据的价值不仅在于数据量之大,主要在于可从中挖掘出的有用信息之多。同传统数据相比,大数据不仅包括结构化数据,更包括大量非结构化数据,且具有数据量大、应用价值大、速度快、种类繁多、波动大等特点。如何将非结构化数据转化为结构化数据,将数据处理方式从简单汇总向数据挖掘转变,如何深化统计分析以更好地为公众服务成为摆在统计部门面前的一个重大课题。
  大数据推动大变革
  大数据将推动政府统计的整个统计理念和统计流程的大变革。统计部门需要不断变革调查方法、完善采集方式、推动统计信息化,以应对大数据带来的挑战。作为从事宏观经济分析的一名普通统计工作者,我认为,大数据对统计部门的宏观分析能力也提出了更高的要求。统计分析是统计数据的提炼和升华,是统计工作最终成果的体现,向各级领导和社会各界提供有观点、有深度的统计分析报告是提升统计服务水平的重要抓手。我认为,大数据时代提升统计分析水平应该做到四个转变。
  一是积极由单纯为党政领导服务向为社会各界服务转变。统计分析报告是统计的重要成果之一,为社会各界提供高质量、高水平的统计分析报告是实现优质服务的重要手段。过去,我们的统计分析报告大部分只呈报给党政领导或者仅供内部参考,社会价值发挥得很不够。在大数据时代,社会公众包括企业等微观主体对于科学的统计分析的诉求在增强。作为生产和管理数据的政府统计部门,应该加大统计分析向公众开放的力度,帮助社会公众正确理解统计数据内涵,更多地分享统计分析成果,获得更好的统计信息服务。统计分析在为政府决策发挥参谋作用的同时,要与新闻宣传密切配合,加强数据解读和分析,正确引导社会舆论。统计部门还可与企业进行良好互动,一方面了解企业的生产经营情况,增加形势判断的准确性,另一方面帮助企业了解国家宏观经济走势,为企业提供更加详实和有价值的信息。
  二是由事后总结研究向事前、事中、事后分析并重转变。拉长统计分析的时间链条,树立“全过程分析”的意识,增强统计分析前瞻性、针对性、主动性。事前分析抓预警,通过建立宏观经济监测预警模型,利用先行指标,提前预判经济走势,及时发现经济运行中的苗头性、趋势性问题,做好应对预案;事中分析抓监测,客观、科学地反映和评价经济运行态势、存在的困难和问题,监测宏观经济政策的实施效果;事后分析抓研究,深度总结经济运行的特点和规律、经验和教训,针对重点、难点问题深入剖析,力求做到分析透、建议实。在全过程分析的每个环节,都可以利用不同来源的大数据,如企业指数、行政记录、社会统计等对政府统计数据得出的结论进行佐证和评估,提高统计分析的科学性、可信度和精准性。
  三是由就数论数向加强数据甄别、拓展分析深度转变。在大数据时代,有价值的数据往往被大量无价值的数据淹没。如果单纯纠结于收集庞大而复杂的数字资料,等于陷入了产业链的低端,附加值是比较低的,利用科学的统计分析方法对现有数据进行加工,从中获得知识和洞见以提升能力,则能获得更高的附加值和回报。如何把这些庞杂无序的数据进行整理、分析、归纳和集成,变成有用的信息,是统计分析面临的核心问题。一方面,要加强数据甄别,去伪存真,同历史数据比较,同其他国家的数据比较,同社会统计比较,用行政记录修正,找出真正有价值的数据为我所用。另一方面,统计分析不是简单的数据罗列和堆砌,要抓深度、出精品,既要持续定性分析,更要重视定量分析;既要抓准国内经济动向,更要掌握全球经济发展大环境;既要重视短期分析,更要结合中长期发展;既要使用核心指标,又要重视指标综合运用,从而更加准确科学反映经济走势。
  四是由被动分析向主动分析转变。大数据时代是一个信息爆炸的时代,党政领导和社会公众接触到的信息来源多样化,越来越多的第三方市场调研机构都在提供各种市场调研和分析服务,统计部门也应该主动作为,敢为人先,特别是中国经济进入转型新阶段,涌现出了很多值得深入研究的重大问题,而且这些问题大都没有成例可循。做好经济转型期重大问题的分析,特别是对一些关系到可持续发展重要问题的研究,是实现经济转型和提高发展质量的重要决策依据。统计分析要力求抓重点、抓难点、抓热点,通过细致的调查研究,以全局性国际化视野、以创造性思维攻克难关,为领导决策提供依据,为社会公众释疑解惑。




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