统计调查人员大数据应用培训

⑴ 大数据和传统统计学的区别

统计学是大数据的三大基础学科之一，所以统计学与大数据之间的关系还是非常密切回的。但在以答下方面还是存在一定的不同。

一、知识体系不同

1、统计学注重的是方式方法；

2、大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。

二、技术体系结构不同

1、统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。

2、大数据技术，不只是涉及到统计学，还有数学、计算机及各行业的学科内容。是学科交叉融合的一门新兴专业。

三、数据集不同

1、传统统计学由于可行性的原因，常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。

2、大数据则常常可以得到数据总体，例如关于一个公司的所有职工数据，数据库中的所有客户资料等。在这种情形下，统计学的推断就没有价值了。

参考资料

网络-大数据

网络-统计学

⑵ 大数据就业方向是什么

目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电回商等等答，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。

大数据就业方向

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

3. 大数据运维&云计算方向

市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

⑶ 大数据,政府统计的机遇与挑战

大数据,政府统计的机遇与挑战
对于政府统计机构来说，没有什么比数据更重要的了。我们研究统计分类标准、统计调查方法、统计数据采集方式、统计数据加工处理方法、统计数据评估技术，都是为了获取真实准确、完整及时、代表性强、分类科学、经济适用的统计数据。
大数据时代的到来，既给政府统计带来重大发展机遇，也带来严峻挑战。
一、大数据在政府统计中的应用
国家统计局高度重视大数据在政府统计中的应用。到目前为止，已经与17家大数据企业签订了战略合作协议。当然，目前大数据在中国政府统计中的应用仍处于起步阶段，主要表现在两个方面：一是大数据成为政府统计数据的部分资料来源;二是大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据。
(一)大数据成为政府统计数据的部分资料来源
目前，大数据已经成为中国政府统计数据的部分资料来源，以下是几个有代表性的方面：
1.利用重点网上零售交易平台数据测算网上零售额
为了掌握网上零售交易平台的交易规模和结构，综合测算网上零售数据，从今年1月份开始，国家统计局实施了月度网上零售交易平台调查，调查范围为42家重点网上零售交易平台，包括京东商城、亚马逊、当当网、淘宝网、天猫商城、酒仙网、美团网、中粮我买网、国美在线、大众点评网等。据对上述42家重点网上零售交易平台数据测算，今年1~8月份，全国网上零售额22400.9亿元，同比增长36.5%。其中，实物商品网上零售额18653.4亿元，增长35.6%，占全部网上零售额的83.3%;非实物商品网上零售额3747.5亿元，增长41.1%，占全部网上零售额的16.7%。这对于宏观管理部门和社会公众了解网上零售情况具有重要的参考作用。
2.利用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数
房屋交易网签数据是指买卖双方签订购房合同后，房地产开发企业在房管部门进行备案，并在房产信息网上公布的相关信息，包含地址、楼层、价格、面积和金额等详细信息，基本涵盖了当月新建住宅的全部交易情况。从2011年1月份开始，国家统计局开始采用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数。这对于提高70个大中城市新建住宅价格指数的数据质量起到了重要作用。
3.利用卓创资讯公司提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测
国家统计局与卓创资讯公司开展合作，利用该企业提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测。从2014年1月开始，按旬共同向社会发布流通领域9大类50种重要生产资料市场价格的检测结果。行业涵盖黑色金属、有色金属、化工产品、煤炭、石油天然气、非金属建材、农产品、农业生产资料、林产品等领域。地区监测范围覆盖北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、上海等24个省区市。这对于宏观管理部门和社会公众了解流通领域重要生产资料市场价格信息起到了重要作用。
(二)大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据
国家统计局除了把大数据作为政府统计数据的部分资料来源外，也高度重视利用大数据评估政府统计数据质量。以下是目前比较有代表性的两个方面：一是利用中国银联跨行银行卡消费数据评估社会消费品零售总额数据质量;二是利用大型机械装备企业物联网数据评估固定资产投资数据质量。
二、大数据给政府统计带来的机遇与挑战
对于政府统计来说，大数据既带来了重大发展机遇，也带来严峻挑战。
(一)大数据给政府统计带来重大发展机遇
首先，大数据将不断提高政府统计服务宏观管理和社会公众的能力。随着大数据的不断发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据能力的不断提升，政府统计产品的种类将会不断丰富，政府统计数据的质量和时效性将会不断提升，从而政府统计服务宏观管理和社会公众的能力会不断提高。
其次，大数据将会推动政府统计发生革命性的变化。随着大数据的发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据技术的逐步成熟，政府统计将会发生革命性变化。一是现有的以周期性普查为基础，以抽样调查为主体，综合运用全面调查、重点调查等方法，并充分利用行政记录等资料的统计调查方法体系可能会发生重大变化。长期以来，抽样调查方法，即在总体中抽选样本、利用样本推算总体的方法;普查和全面调查方法，即对总体中所有单位逐一进行调查的方法，在我国政府统计中发挥了重要作用。今后，在较长的时期内这些方法仍然会被政府统计所广泛采用。但在大数据不断发展和完善的情况下，某些领域、某些方面的大数据可能会取代抽样调查、普查和全面调查方法，成为获取统计数据的重要方法，而且这种获取统计数据的方法将会变得越来越重要。二是政府统计中的数据采集方式可能会发生重大变化。长期以来，政府统计机构主要以企业填报、住户记账、调查员入户等方式采集原始数据。在大数据不断发展和完善的情况下，一部分原始数据将通过挖掘大数据的方式获取，而且这种新的数据采集方式将会变得越来越重要。三是政府统计的数据处理模式可能会发生重大变化。在大数据不断发展和完善的情况下，现行的对普查和全面调查数据进行直接审核、汇总、加工处理和对抽样调查数据进行推算放大的数据处理模式可能会发生重大变化。
(二)大数据给政府统计带来严峻挑战
首先，大数据对政府统计能力带来挑战。从大数据本身的产生到发展完善，从政府统计对大数据的初步运用到成熟运用，需要一个较长的时期。在这个过程中，一方面，政府统计中传统的统计调查方法、数据采集方式和数据处理模式将继续运行，否则满足不了宏观管理和社会公众的需求。另一方面，政府统计系统必须投入大量的人力和物力对大数据进行挖掘、加工处理和运用，否则也适应不了大数据时代宏观管理和社会公众的需求。这种双轨运行的模式，对政府统计能力将是一个巨大的挑战。
其次，大数据对传统政府统计理念带来挑战。传统的政府统计有一个约定俗成的理念：抽样调查方法可降低调查成本，提高效率和数据质量。因为抽样调查只对总体中部分抽中的样本进行调查，并非对总体中的每一个单位都进行调查，所以调查单位明显减少，可降低成本，节约时间，提高效率。同时，由于调查单位较少，政府统计机构有能力对基层统计调查人员进行较为扎实的培训和指导，有精力对统计调查数据进行较为严格的检查和审核，从而能够提高统计调查数据质量。随着大数据不断发展完善，政府统计机构将会越来越多地通过大数据企业间接地获取统计数据，不需要对总体中的具体单位进行直接调查，不需要调查员，从而也不需要对调查员进行培训，抽样调查所具有的调查成本低、能够提高统计调查数据质量的优点就不复存在了。

⑷ 统计学专业该如何就业

当然是很好的，毕业后的薪资待遇也不错。

近年来，随着计算机和大数据的快速发展，统计变得流行起来。统计学就业前景好。你不仅可以选择范围广泛的工作，雇主也愿意雇佣他们。一些金融、保险公司、银行、市场研发部门等。都喜欢统计学专业的学生。

因为这些学生的数学、计算机、经济学基础素养都很好，所以特别受欢迎，尤其是考研的时候。

1、统计学专业是什么

统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。

⑸ 大数据指的是什么

大数据是什么？
在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。
那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。

如图：

衡量单位一览表
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

⑹ 大数据分析或终结传统数据统计方式

大数据分析或终结传统数据统计方式
这便是大数据分析存在的理由，其是前所未有的。不仅仅是大数据概念的本身提醒着我们，至少我们还可以追溯到21世纪初，“彼时，存储和CPU技术正被百万兆字节的数据所淹没，IT面临着数据的可扩展性危机。”针对大规模和不同的数据集的应用程序中先进的分析技术是前所未有的（如数据挖掘）。这便是大数据分析的出现所带来的划时代的意义了。卢瑟姆说，这是数据可扩展性危机结束的信号。

这给企业带来了前所未有的意义。针对企业所收集的数据进行数据挖掘、数据分析，并在某些情况下作出相关的报告。这就是为什么诸如数据抽样这样的实践方案被视为企业相当务实的必需品。
“你不能把整个数据集都放入到数据挖掘计划中。你必须选择你所需要的数据，必须确保数据的正确性，因为如果你没有投入正确的数据，你的技术可能不奏效。”数据仓库研究院研究员马克？马德森在预测分析研讨会上告诉与会者。
“你可以将您所收集到的数据中的一个很小的比例投入挖掘…概率事件的采样。”他继续说，“但分解会非常罕见，成为非常罕见的事件，使其很难变成样本。”
理想情况下，你要找出所有这些“罕见”事件，他们属于异常现象，如欺诈行为、客户流失和潜在的供应链中断。他们是隐藏在你未分化的数据中的高价值的东西，很难找到。
这些供应商不只是谈论大数据，他们正在谈论大数据结合先进的分析技术，如数据挖掘，统计分析和预测分析。换句话说，他们正在谈论的是大数据分析。
根据数据仓库研究院的研究显示，大数据分析还没有到来；尚未被主流所接受。在数据仓库研究院最近的调查中，超过三分之一（34%）的受访者表示，他们所在的企业结合大数据，实行了某种形式的先进的分析。在大多数情况下，他们仅仅采用非常简便的方法。例如，数据抽样。
“如果你继续采用数据抽样的方法，你可以实际处理所有数据，但数据的科学性本质上是削弱的。”他说。“在Hadoop的世界，没有任何理由不采用商品硬件、真正的智能软件。在过去，我们采用抽样数据，可能还有经济成本方面的考量原因，或者技术达不到的原因。但在今天，这些原因都不复存在。数据采样在过去是最好的实践方案，但我认为它的时代已经过去了。”
“大海捞针的问题不适合采用样本，所以你这样过分强调训练集，可能会导致问题。”负责信息管理咨询的马德森指出，“最终，运行整个数据集要比紧紧按照统计算法和担心样本更容易。技术可以在出现分配挑战时处理数据的问题，并可以访问统计方法。”

⑺ 调查问卷统计而成的大数据会存在什么问题

仅供参考

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⑻ "统计学的基本研究方法"

统计学的基本研究方法是( ABC )。

A. 大量观察法

B. 统计分组法

C. 综合指标法

D. 数理分析法

拓展资料：

（一）大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

（二）、统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高（即分层抽样方式）；在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础；在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异（显著性检验）和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

（三）、综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。