大數據統計局
1、技術區別
大數據開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。
因為大數據開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。
如果是大數據分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策。
在技術上需要有一定的數據處理能力，比如一些腳本的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的范圍比較少，主要還是業務的理解能力。
2、薪資區別
作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。
在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。
大數據分析：大數據分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。
3、數據存儲不同
傳統的數據分析數據量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮數據的存儲問題。而大數據所涉及到的數據具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的存儲工具。
4、數據挖掘的方式不同
傳統的數據分析數據一般採用人工挖掘或者收集。而面對大數據人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大數據技術實現最終的數據挖掘，例如爬蟲。
㈡ 如何統計和分析利用網路大數據
如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。
㈢ 國家統計局正研究如何利用大數據 提高統計質量
大數據正成為科博會、京交會上的新熱點，而備受企業推崇的大數據也有望在國家統計工作中大顯身手。國家統計局局長馬建堂近日表示，國家統計局正組織力量研究如何在統計工作中利用大數據。業內分析，統計工作中利用大數據有助於降低調查成本，提高統計的及時性和准確性，可以提高統計質量，減輕外界對於統計數據准確性的質疑，但要想根本解決統計數據的信用危機，還需要改變惟GDP的政績考核體系。 大數據的挑戰 雖然大數據目前沒有統一定義，但市場普遍認為，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。從產業角度，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起被稱為大數據。 而大數據的應用已經滲透到日常生活中。專家認為，互聯網上每時每刻生成了大量交易和價格信息，如淘寶網上許許多多的店主開了許許多多的網店，經營著許許多多各種各樣的商品，一個綜合性的淘寶價格指數應運而生，雖然商品種類大大少於CPI，但由於實時產生的大量基礎信息做基礎，會吸引越來越多的人關注，將對政府統計的惟一性乃至權威性產生極大挑戰。這也意味著，隨著大數據時代的到來，政府統計部門不再是惟一的海量數據擁有者。 統計方式的變革 馬建堂此前在全國統計工作會議上強調，大數據時代的來臨，對統計數據的生產方式帶來了很大的挑戰。統計部門要利用海量數據並對其進行標准化處理，發掘這一數據寶庫，認真把握好這一促進政府統計改革發展的難得機遇。 據了解，政府統計一般是在普查掌握總體的基礎上，對一定規模限額以上的單位全額調查，對以下的單位進行抽樣，各級政府統計機構對本地區數據質量各負其責。但符合大數據概念的交易記錄，無論是成交額、成交量，還是各類商品的價格，都是作為一個總體存在。 通過利用客觀存在的海量數據，能夠有效降低調查成本。大數據化的採集方式減少了層層上報環節，有助於提高數據及時性、准確性。同時，通過對海量數據的分析、整理，可以對經濟社會運行情況進行多方面印證，更加真實合理。北京方迪經濟發展研究院副院長趙燕霞說。 一位業內專家舉例稱，比如每月公布的社會消費品零售額數據，除了幾個基礎的分類數據外，還可以對各行業收集的數據具體分析，研究餐飲消費結構、金銀珠寶消費與經濟關系、日用品消費佔比變化等，通過這些可以看出消費趨勢性變化，為擴大內需提供重要的數據支撐。 信任危機的化解 國家統計局表現出的利用大數據傾向，除了順應目前發展趨勢外，也被外界認為將有助挽救目前存在的數據信用危機。近年來，工資被增長、CPI被下降、房價被降低、失業率被減少因百姓的切身感受與統計數據之間的差異，以及國家和地方之間GDP數據嚴重不符，都導致了市場對統計數據的質疑。 統計學專家、中國社科院世界經濟與政治研究所世界經濟統計分析研究室副主任劉仕國認為，大數據要求數據種類越來越多樣化，而且對統計過程透明性也越來越高，從理論上看，這樣可以提高統計調查的准確性、透明性，可以消減民眾對於統計數據的質疑。 (王曄君)
㈣ 大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂
大數據時代 統計學依然是數據分析靈魂
什麼是數據？數據（data）在拉丁文里是「已知」的意思，在英文中的一個解釋是「一組事實的集合，從中可以分析出結論」。籠統地說，凡是用某種載體記錄下來的、能反映自然界和人類社會某種信息的，就可稱之為數據。古人「結繩記事」，打了結的繩子就是數據。步入現代社會，信息的種類和數量越來越豐富，載體也越來越多。數字是數據，文字是數據，圖像、音頻、視頻等都是數據。
什麼是大數據呢？量的增多，是人們對大數據的第一個認識。隨著科技發展，各個領域的數據量都在迅猛增長。有研究發現，近年來，數字數據的數量每3年多就會翻一番。
大數據區別於數據，還在於數據的多樣性。正如高德納咨詢公司研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。
從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。
通過數據來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和數據採集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。倫敦1854年發生了大規模的霍亂，很長時間沒有辦法控制。一位醫師用標點地圖的方法研究了當地水井分布和霍亂患者分布之間的關系，發現有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，藉此找到了霍亂暴發的原因：一口被污染的水井。關閉這口水井之後，霍亂的發病率明顯下降。這種方法，充分展示了數據的力量。
本質上說，許多科學活動都是數據挖掘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。近現代以來，隨著我們面臨的問題變得越來越復雜，通過演繹的方式來研究問題常常變得很困難。這就使得數據歸納的方法變得越來越重要，數據的重要性也越發凸顯出來。
大數據是非競爭性資源，有助於政府科學決策、商家精準營銷
大數據時代，數據的重要作用更加凸顯，許多國家都把大數據提升到國家戰略的高度。
政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。
大數據不能被直接拿來使用，統計學依然是數據分析的靈魂
現在社會上有一種流行的說法，認為在大數據時代，「樣本=全體」，人們得到的不是抽樣數據而是全數據，因而只需要簡單地數一數就可以下結論了，復雜的統計學方法可以不再需要了。
在我看來，這種觀點非常錯誤。首先，大數據告知信息但不解釋信息。打個比方說，大數據是「原油」而不是「汽油」，不能被直接拿來使用。就像股票市場，即使把所有的數據都公布出來，不懂的人依然不知道數據代表的信息。大數據時代，統計學依然是數據分析的靈魂。正如加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授指出的，「沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，並帶來嚴重的後果。」
其次，全數據的概念本身很難經得起推敲。全數據，顧名思義就是全部數據。這在某些特定的場合對於某些特定的問題確實可能實現。比如，要比較清華、北大兩校同學數學能力整體上哪個更強，可以收集到兩校同學高考時的數學成績作為研究的數據對象。從某種意義上說，這是全數據。但是，並不是說我們有了這個全數據就能很好地回答問題。
一方面，這個數據雖然是全數據，但仍然具有不確定性。入校時的數學成績並不一定完全代表學生的數學能力。假如讓所有同學重新參加一次高考，幾乎每個同學都會有一個新的成績。分別用這兩組全數據去做分析，結論就可能發生變化。另一方面，事物在不斷地發展和變化，同學入校時的成績並不能夠代表現在的能力。全體同學的高考成績數據，僅對於那次考試而言是全數據。「全」是有邊界的，超出了邊界就不再是全知全能了。事物的發展充滿了不確定性，而統計學，既研究如何從數據中把信息和規律提取出來，找出最優化的方案；也研究如何把數據當中的不確定性量化出來。
所以說，在大數據時代，數據分析的很多根本性問題和小數據時代並沒有本質區別。當然，大數據的特點，確實對數據分析提出了全新挑戰。例如，許多傳統統計方法應用到大數據上，巨大計算量和存儲量往往使其難以承受；對結構復雜、來源多樣的數據，如何建立有效的統計學模型也需要新的探索和嘗試。對於新時代的數據科學而言，這些挑戰也同時意味著巨大的機遇，有可能會產生新的思想、方法和技術。
㈤ 大數據和數據大集中有什麼區別和聯系
大數據實質是數據量到了一定程度，怎麼獲取、處理和分析的事情。其他問題比如數據中心怎麼建設、是否採用數據大集中的形式可以說和大數據的實質關系不大。大數據使用的數據可以是集中的一處拿來的，更可能是分布在多地或者一地的多處的。
數據大集中是一種建設模式。意思主要是不搞分級分地區的部署，而把數據中心統一在一處。比如銀行的中國南北兩大數據中心、稅務部門的大集中建設，這樣資料庫在物理上是位於一處匯總的（當然為了數據安全，可有異地備份），對銀行和稅務等部門來說，便於提取和統計，特別是便於總行總局之類的上級部門直接拿到各地業務數據。
所以我的感覺是，兩者關系不大。主要看業務類型和上級要求吧。特別需要統一匯總和管理數據的，或者運維力量集中保障高可用高安全的，採用數據大集中適合。大數據，只有能獲取和挖掘數據，隨意怎麼玩。當然，如果數據是集中存放的話，更方便大數據平台拿和用。
㈥ 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼
區別：大數據是互聯網的海量數據挖掘，而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘，數據分析就是進行做出針對性的分析和診斷，大數據需要分析的是趨勢和發展，數據挖掘主要發現的是問題和診斷。
㈦ 數據分析和大數據平台網站有哪些
無需編程即可用來數據分析的工具/軟體，推薦幾個：
Excel / Spreadsheet：http://www.openoffice.org/download/
Trifacta：https://www.trifacta.com/start-wrangling/
Rapid Miner：https://rapidminer.com/
Rattle GUI：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
Orange：http://orange.biolab.si/
Tableau Public：https://public.tableau.com/s/
Talend：http://openrefine.org/download.html
㈧ 大數據,政府統計的機遇與挑戰
大數據,政府統計的機遇與挑戰
對於政府統計機構來說，沒有什麼比數據更重要的了。我們研究統計分類標准、統計調查方法、統計數據採集方式、統計數據加工處理方法、統計數據評估技術，都是為了獲取真實准確、完整及時、代表性強、分類科學、經濟適用的統計數據。
大數據時代的到來，既給政府統計帶來重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。
一、大數據在政府統計中的應用
國家統計局高度重視大數據在政府統計中的應用。到目前為止，已經與17家大數據企業簽訂了戰略合作協議。當然，目前大數據在中國政府統計中的應用仍處於起步階段，主要表現在兩個方面：一是大數據成為政府統計數據的部分資料來源;二是大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據。
(一)大數據成為政府統計數據的部分資料來源
目前，大數據已經成為中國政府統計數據的部分資料來源，以下是幾個有代表性的方面：
1.利用重點網上零售交易平台數據測算網上零售額
為了掌握網上零售交易平台的交易規模和結構，綜合測算網上零售數據，從今年1月份開始，國家統計局實施了月度網上零售交易平台調查，調查范圍為42家重點網上零售交易平台，包括京東商城、亞馬遜、當當網、淘寶網、天貓商城、酒仙網、美團網、中糧我買網、國美在線、大眾點評網等。據對上述42家重點網上零售交易平台數據測算，今年1~8月份，全國網上零售額22400.9億元，同比增長36.5%。其中，實物商品網上零售額18653.4億元，增長35.6%，佔全部網上零售額的83.3%;非實物商品網上零售額3747.5億元，增長41.1%，佔全部網上零售額的16.7%。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解網上零售情況具有重要的參考作用。
2.利用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數
房屋交易網簽數據是指買賣雙方簽訂購房合同後，房地產開發企業在房管部門進行備案，並在房產信息網上公布的相關信息，包含地址、樓層、價格、面積和金額等詳細信息，基本涵蓋了當月新建住宅的全部交易情況。從2011年1月份開始，國家統計局開始採用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數。這對於提高70個大中城市新建住宅價格指數的數據質量起到了重要作用。
3.利用卓創資訊公司提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測
國家統計局與卓創資訊公司開展合作，利用該企業提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測。從2014年1月開始，按旬共同向社會發布流通領域9大類50種重要生產資料市場價格的檢測結果。行業涵蓋黑色金屬、有色金屬、化工產品、煤炭、石油天然氣、非金屬建材、農產品、農業生產資料、林產品等領域。地區監測范圍覆蓋北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、上海等24個省區市。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解流通領域重要生產資料市場價格信息起到了重要作用。
(二)大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據
國家統計局除了把大數據作為政府統計數據的部分資料來源外，也高度重視利用大數據評估政府統計數據質量。以下是目前比較有代表性的兩個方面：一是利用中國銀聯跨行銀行卡消費數據評估社會消費品零售總額數據質量;二是利用大型機械裝備企業物聯網數據評估固定資產投資數據質量。
二、大數據給政府統計帶來的機遇與挑戰
對於政府統計來說，大數據既帶來了重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。
(一)大數據給政府統計帶來重大發展機遇
首先，大數據將不斷提高政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力。隨著大數據的不斷發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據能力的不斷提升，政府統計產品的種類將會不斷豐富，政府統計數據的質量和時效性將會不斷提升，從而政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力會不斷提高。
其次，大數據將會推動政府統計發生革命性的變化。隨著大數據的發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據技術的逐步成熟，政府統計將會發生革命性變化。一是現有的以周期性普查為基礎，以抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料的統計調查方法體系可能會發生重大變化。長期以來，抽樣調查方法，即在總體中抽選樣本、利用樣本推算總體的方法;普查和全面調查方法，即對總體中所有單位逐一進行調查的方法，在我國政府統計中發揮了重要作用。今後，在較長的時期內這些方法仍然會被政府統計所廣泛採用。但在大數據不斷發展和完善的情況下，某些領域、某些方面的大數據可能會取代抽樣調查、普查和全面調查方法，成為獲取統計數據的重要方法，而且這種獲取統計數據的方法將會變得越來越重要。二是政府統計中的數據採集方式可能會發生重大變化。長期以來，政府統計機構主要以企業填報、住戶記賬、調查員入戶等方式採集原始數據。在大數據不斷發展和完善的情況下，一部分原始數據將通過挖掘大數據的方式獲取，而且這種新的數據採集方式將會變得越來越重要。三是政府統計的數據處理模式可能會發生重大變化。在大數據不斷發展和完善的情況下，現行的對普查和全面調查數據進行直接審核、匯總、加工處理和對抽樣調查數據進行推算放大的數據處理模式可能會發生重大變化。
(二)大數據給政府統計帶來嚴峻挑戰
首先，大數據對政府統計能力帶來挑戰。從大數據本身的產生到發展完善，從政府統計對大數據的初步運用到成熟運用，需要一個較長的時期。在這個過程中，一方面，政府統計中傳統的統計調查方法、數據採集方式和數據處理模式將繼續運行，否則滿足不了宏觀管理和社會公眾的需求。另一方面，政府統計系統必須投入大量的人力和物力對大數據進行挖掘、加工處理和運用，否則也適應不了大數據時代宏觀管理和社會公眾的需求。這種雙軌運行的模式，對政府統計能力將是一個巨大的挑戰。
其次，大數據對傳統政府統計理念帶來挑戰。傳統的政府統計有一個約定俗成的理念：抽樣調查方法可降低調查成本，提高效率和數據質量。因為抽樣調查只對總體中部分抽中的樣本進行調查，並非對總體中的每一個單位都進行調查，所以調查單位明顯減少，可降低成本，節約時間，提高效率。同時，由於調查單位較少，政府統計機構有能力對基層統計調查人員進行較為扎實的培訓和指導，有精力對統計調查數據進行較為嚴格的檢查和審核，從而能夠提高統計調查數據質量。隨著大數據不斷發展完善，政府統計機構將會越來越多地通過大數據企業間接地獲取統計數據，不需要對總體中的具體單位進行直接調查，不需要調查員，從而也不需要對調查員進行培訓，抽樣調查所具有的調查成本低、能夠提高統計調查數據質量的優點就不復存在了。
㈨ 什麼是大數據 大數據是什麼意思
大數據是來一種規模大到在獲取、源存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
(9)大數據統計局擴展閱讀
大數據的價值體現在以三方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。