经济统计中大数据分析的应用探究

　　摘要：在科技快速发展与广泛应用的助力下，我国已经进入了大数据时代，大数据在社会各专业领域中得以广泛应用。对于经济统计而言，在此背景下也要积极使用数据化时代所带来的技术变革要求，加强大数据分析的应用，以促进经济统计业的发展。本文在分析企业发展中经济统计的重要作用的基础上，分析了经济统计中大数据分析的具体应用要点及应用策略，以期发挥大数据分析的优势来提高经济统计工作效率和质量。
　　关键词：经济统计；大数据分析；应用
　　近些年来，我国社会经济迅速发展，政府宏观调控作用日渐突出，经济统计工作的开展可以促进国家宏观决策。因此，在现代社会经济发展中，对经济统计信息具有超高的精准要求。随着大数据时代的到来，人们对数据资源的利用更加广泛，且大数据分析凭借技术优势迅速在应用领域中发挥出重要价值，使得人们在经济统计中大数据分析的应用价值期待不断提高。因此，如何在经济统计中有效应用大数据分析，并发挥出大数据分析的优势，是当下相关人员重点思考的课题。鉴于此，本文通过分析企业发展中经济统计的重要作用，进一步分析经济统计中的大数据分析的应用要点及应用策略具有十分重要的研究价值。
　　一、企业发展中经济统计的重要作用分析
　　国家经济发展与企业发展是相辅相成的，我国企業于建国初期开始迅速发展，并促进了国民经济快速增长。在改革开放后，企业对我国经济的影响更加显著。我国社会市场经济发展至今，市场环境十分复杂，且市场竞争也是十分激烈，企业在此环境下要想实现持续发展，应对市场进行深入的调研，以全面了解市场发展动向及实际的供求关系，从而完成市场评估工作，进而便于企业结合市场的具体情况来调整战略发展方向，并对自身的不足进行优化，才能确保企业在市场中占据一席之地，最终实现长远发展目标〔1〕。
　　基于我国市场经济发展状况来说，在企业管理中，统计学应用广泛，没原因在于企业运营中会接触到大量数据，如收支指标、营业额、财务状况等，都是企业正常运行中不可缺少的数据，这些数据一旦出现错误，会直接影响企业管理层对企业具体情况的评估的合理性，从而会影响企业管理层的决策，进而影响企业市场经营收益。而统计学应用在企业管理中，可以将企业涉及的海量数据进行有效整理，并将其形成一连串清晰直观对企业不同季度、不同员工发展现状的数据，而企业管理人员即可利用所显示的数据来完成企业发展状况的评估，并可以根据这些数据对企业未来发展规划和人员调配进行合理调整与规划，确保每一个职工得到人尽其才，以促进企业稳健、持续发展〔2〕。
　　二、经济统计中大数据分析的具体应用要点分析
　　（一）统计分析方法
　　在经济数据库中，每一个字段项之间都存在函数关系及其他关联。因此，在数据之间，除了可以采用函数关系式来表示之外，还可以采用无法表示的方式的内在联系。针对无法表示的关联数据，在表示时应采取确定性关系的方式。因此，在经济数据库中吗，可以采用统计分析方法来对数据之间的关系展开深度的分析。
　　（二）神经网络法
　　神经网络法的应用实质上是对人脑分析数据的方式进行模拟，在此基础上加工处理和分析数据信息，属于智能化数据分析手段的范畴。在经济统计中应用神经网络法，可以对在数据信息输入之后，完成数据信息的深度分析和加工，以此获得更加精准的分析结果〔3〕。因此，神经网络算法应用在信息处理中，可以大幅度提高数据分析结果的精准度，且有利于大幅度提高数据分析处理效率〔4〕。同时，神经网络算法应用在数据分析中，可获得更加全面的分析结果，能够对反馈数据之前的关联进一步明确，为后续数据处理与利用提供依据。除此之外，数据之间发生了经济方面的问题，在神经网络法的应用支持下，可对具体问题进行系统分析，从而可以快速得出经济问题的应对方法，便于经济问题高质高效地解决。
　　（三）决策树方法
　　在经济统计中可采取多种方式来进行，但是面对一些特殊情况的in高级统计，应建立相应的模型来完成统计工作。而决策树就是进行预测和分析的模型之一。在经济统计中使用决策树，应将统计理论作为重要支撑，并辅以非参数识别方法来完成数据信息的加工处理工作，在此基础上，从处理数据中提取具有应用价值的数据，以保证数据信息的使用者可从数据中获取具有价值的参考意见〔5〕。决策树方法应用在经济统计中，最大优势在于可以迅速完成数据信息的分类工作，且整个分类过程的操作十分简单。因此，在海量化数据和庞大项目中，宜使用决策树方法来完成数据处理工作。
　　（四）粗集理论方法
　　粗集理论方法属于一类数学方法，但是在具体的应用中使用该方法，所获得的数据信息处理结果缺乏较高的精准度。因此，对于不确定的问题，应采取上下近似集方式来完成数据分析，且这种方式在具体的操作中具有操作简便的优势。因此，在不确定的经济要素分析中，应采用粗集理论方法来完成，可大幅度提高经济决策的可靠性。
　　三、经济统计中大数据分析的应用策略分析
　　（一）转变经济统计理念，形成统计新思维
　　科技的发展推动了经济统计模式的创新。而经济统计模式的创新，关键在于创新经济统计理念，形成新的统计思维。首先，加强经济统计中大数据分析的应用，意识到大数据分析应用的重要性，尤其是新经济环境下，大数据已经成为经济发展的重要基础，是获取动态数据信息的基础。其次，转变思想观念，充分认识到经济统计中大数据分析的重要作用，在规范化的经济统计制度中，最大限度发挥出大数据分析的作用，促使其为企业生产经营提供财务、科研、经营管理等多个方面的动态数据信息，以最大限度地提高企业生产经营决策的合理性和科学性，为企业持续发展保驾护航。
　　（二）加强数据库建设，完善与优化统计流程
　　在经济统计中应用大数据分析，要想充分发挥大数据分析的作用，应重视数据库的建设，为统计分析提供完整的数据资源。首先，加快数据库建设，形成规模化的数据统计模式，为提高经济统计的科学性提供数据资源保障。建立数据平台来高效完成数据收集、挖掘等系列工作，以为经济统计分析提供充足的数据资源。其次，为了更好地适应大数据时代的具体要求，应在传统经济统计工作的基础上，建立数据收集模型构建量化分析交互式数字化查询的经济统计流程，为促进大数据分析在经济统计中的应用提供保障〔6〕。最后，建立高效的经济统计机制，利指标来完成数据分析工作，切实提高指标分析中数据的重要做哟凝固，以实现经济流程的优化和完善。
　　（三）适应大数据环境，构建经济统计新模式
　　在新的经济统计环境下，构建经济统计新模式意义重大。在大数据时代，数据海量化的特征，决定了数据结构及关系十分复杂，在数据存储、分析等系列工作中应重视模型的建立，从海量数据信息中寻找到变量之间的内在关联。因此，为了更好地适应大数据环境，经济统计必须构建新模式，首先，转变传统假设分析的经济统计模式，基于寻求数据变量关系来实现科学的关联预测，并建立数据模型。其次，进一步提升数据开发能力，确保在非结构数据开发中可以有效提高数据利用率。尤其是建立数据开发利用系统，以此实现数据的深度挖掘和使用。
　　（四）有效应用大数据，加强经济统计分析
　　大在经济统计中，大数据分析的应用价值集中体现在可以大幅度提高统计效率和质量。为了更好地发挥大数据分析作用，提高经济统计分析工作效率与质量，为企业发展提供优质服务，应结合企业发展需求来做好数据开发与应用工作。以某公司为例：该公司在运营发展过程中，为适应大数据环境，建立了大数据库、云计算平台等，主要为公司营销战略的实施提供服务。
　　首先，该公司从经济运行分析入手，合理设定了统计数据指标，具体包括销售数据、品牌数据、消费者数据、客户销售数据等，同时，公司为提高销售决策的科学合理性，构建了营销分析系统、生产经营决策系统，在系统支持下实现数据统计分析，为销售决策提供有价值的数据。
　　其次，经济运行分析质量。公司为了提高经济统计分析的质量，采取纵向对比方式来分析销售统计数据，以借助经济统计分析来发现区域销售差距，分析消费者的消费水平，为公司科学决策提供有价值的数据。如该公司基于经济运行分析和质控要求，进行的数据统计分析结果如下：商品名称：空调；价类：A类；同期销量（万台）：56。2；本期销量：68。7万台；销售增长率：22。2；同期销售金额（万元）：8068；本期销售金额（万元）：9220；销售金额增长率：14。3；同期公司毛利（万元）：650；同期毛利率：9。1；本期公司毛利（万元）：830；本期毛利率：9；毛利增长率：0。9。由此可見，大数据指标主要用于统计产品销售情况，随后利用统计软件来完成比较分析工作，最后将软件分析结果服务于企业销售决策。企业决策人员可以通过对比分析产品销售量、销售额、毛利率等，掌握公司在经营发展过程的盈利状况，以此为依据来合理调整公司生产经营营销策略，确保公司可以在竞争激烈的市场中夺得先机，从而实现获取更好的经济效益。
　　结束语：
　　综上所述，经济统计应适应时代发展要求，在大数据时代，应重视经济统计新模式的建立，不断优化经济统计流程，发挥大数据分析在经济统计中的重要作用，才能大幅度提高经济统计分析工作效率和质量，以此更好地服务于企业发展。因此，经济统计工作中，应通过加强数据库建设，完善与优化统计流程等措施，确保经济统计中有效应用大数据分析，以产生更好的效益。
　　参考文献：
　　〔1〕张镌予。经济统计中大数据分析的应用研究〔J〕。写真地理，2020（01）：0271。
　　〔2〕李玲。经济统计中大数据分析的应用研究〔J〕。现代经济信息，2019（36）：103。
　　〔3〕吴军梅。经济统计中大数据分析的应用研究〔J〕。新商务周刊，2019（06）：15。
　　〔4〕杜小鹏。关于经济统计中大数据分析的应用研究〔J〕。知识经济，2019（12）：46，48。
　　〔5〕王睿潇。经济统计中大数据分析的应用研究〔J〕。赤子，2018（32）：126。
　　〔6〕祝旭。经济统计中大数据分析的应用研究〔J〕。无线互联科技，2018，15（17）：110111。