数据统计工作总结范文实用3篇

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统计数据1

众所周知，统计数据质量是统计工作的生命。完善的基层基础工作是提高数据质量的基础，而强化责任意识、狠抓责任落实则是提高数据质量的有力保障。为此，必须不断创新思路，增强责任意识，加强制度建设，狠抓责任落实，确保统计数据的高质量，使统计工作更好的服务于经济建设。

一、强化责任意识。为提高数据质量营造氛围

随着经济社会发展和统计工作环境的变化，传统的统计方式与日益增长的统计信息需求已成为统计工作的主要矛盾，统计对象多元化、市场经济条件下的利益驱动和基层基础工作薄弱都影响着统计数据质量。这就要求我们广大统计人员必须有所作为，以高度负责的态度，强化责任意识，彰显统计应有的“功能”，强化“三种意识”：

1、强化危机意识。数据质量是统计工作的生命，数据质量的好坏，不仅关系到领导决策的正确性和科学性，而且也直接影响着统计部门的形象和声誉。因此，我们必须以对党和人民高度负责的态度来对待统计工作，以捍卫统计系统尊严的决心来开展统计工作，以体现自身价值的干劲来完成统计工作。

2、强化质量意识。真实性是统计工作的生命和永恒的主题。总理曾指示要“不出假数”，既是对我们的希望，也是我们为之奋斗的目标。树立质量意识，关键要把握提高统计质量的“核心质量”，即数据的真实性和时效性。树立质量意识，要体现在严格执行统计法律法规和科学的统计制度方法上，体现在不断完善质量控制体系上，体现在健全管理机制上，并要狠抓落实。

3、强化监督意识。统计监督是统计法赋予统计部门的职责，现在部分单位领导干预、干扰、制约统计工作的现象时有发生，在各种目标责任制越多、考核越严格的情况下越为突出，这与统计监督缺位或乏力有关。为此，要采取多种行之有效的措施，加大统计监督力度，真正维护统计秩序，不断提高数据质量。

二、健全责任体系，为提高数据质量提供保障

健全的责任体系是提高数据质量的必要手段，也在一定程度上影响着数据质量。鉴于此，要狠抓制度体系和保障措施的建立与健全，做到按制度办事，用制度管人，以规范的工作制度规范工作行为，以规范的工作行为提升工作效率。具体地说，要健全“四项制度”：

1、实行岗位责任制度。按照工作量化、责任细化、目标优化的要求，建立起一把手负总责、分管领导负责、各科室具体实施的工作制度，做到一级抓一级，一级对一级负责。对每一项工作做到责任主题明确，工作标准明确，完成时限明确，形成事事有人抓、人人有责任、件件有落实的良好局面，为数据质量提供了保障。

2、实行督导检查制度。对已经明确的工作和部署。从布置、承办、结办的各个环节，各个阶段实行全程跟踪督导，切实做到重点工作重点督导、紧急工作特殊督导，一般工作定期督导，做到有布置、有检查、有落实，进一步提高抓落实的效率，做到及时发现问题，有效解决问题，提高了工作效率。

3、实行考核奖惩制度。要以提高数据质量为主要内容，建立切实可行的考核机制，制定科学、量化、操作性强的考核体系，旗帜鲜明地激励先进，鞭策后进，提高整体的工作水平。要实行干部责任目标考核管理办法，对机关干部在遵守机关制度、完成中心工作任务、撰写统计分析等方面进行严格考核，调动工作积极性和主动性，增强争先创优意识。

4、实行责任追究制度。要根据《统计法》和《统计违法违纪行为处分条例》的要求，建立统计工作失职、渎职责任追究制度，以增强统计工作人员责任感，严肃统计数据质量，确保工作有序开展。

三、明晰业务责任，为提高数据质量提供支撑

规范的统计内部数据自我评估和管理，是提高数据质量的重要一环，严谨的业务操作规程，是确保数据质量的关键。广大统计人员，特别是基层统计人员要强化责任落实，把实事求是的工作准则和严格的数据质量控制贯穿于统计工作始终，从数据的采集整理、审核录入、汇总上报等环节进行全方位控制，实现统计数据的真实准确。

1、控制源头数据质量。基层统计数据质量是整个统计数据质量的基础，把住统计数据源头质量，要切实解决好四方面问题：一是要配备具有一定文化素质和职业道德，而且工作责任心强的统计人员；二是要不断加强统计人员业务培训，熟练掌握统计业务；三是基层单位要按照报表制度规定的统计范围、统计口径和统计方法采集数据，严格执行统计报表方法制度；四是要建立健全统计原始记录和台帐，提高数据的连续性，从源头上杜绝了虚假数字的产生，减少盲目性和随意性。

四、落实法律责任。为提高统计数据质量净化环境

统计执法检查是保证统计工作顺利开展、确保统计数据及时准确的重要手段。目前，部分单位统计法制意识淡薄，不能很好的支持、配合统计工作，影响统计工作的正常开展，统计数据质量也难以保证。因此，要严格执行《统计法》和《统计违法违纪行为处分条例》，坚决打击在统计上虚假作假行为，不断完善统计执法监督机制，发现虚报、瞒报、漏报、篡改统计数据要严肃查处，提高统计法制威慑力，不断净化统计环境，保证统计数据真实准确。统计执法检查工作应努力实现“三个转变”：

1、从任务型执法向经常性执法转变，使执法成为统计工作者的自觉行为，成为保障数据质量的有力武器；

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统计数据2

较高的有效性数据挖掘技术作为一种数据的深加工技术，其本身是带有鲜明的目的性的，在实际应用活动中能够对长时间积累下来的经济统计数据进行基于数据使用者要求的深入加工。在实践应用活动中主要有两种重要的应用形式，一种是对积累经济统计数据的管理高效化处理，一种是对现有经济数据的目的性分析。其中第一种分析方式是从经济数据管理的角度出发的，在应用中主要是以固有数据信息的统计、分类为基础，将原本混乱的数据库信息进行科学、系统的归类，保证统计数据管理的高效性和使用的便利性。另一种工作方式是一种经济数据的再加工过程，以鲜明的数据统计、分析目标为指引对原有数据的呈现形式、组成内容和关联形式进行重新加工，以保证经济统计数据能够最大限度地服务于管理者的需求。

综合应用性强如前文所述，数据挖掘技术是一个工具系统而不是单一的工具，能够实现使用主体的各种信息需求，随着现代社会经济的快速发展，当前我国经济管理的各个部门都需要大量的经济统计信息来作为经济管理决策的基础。但是因为各个管理部门经济管理的领域不同、经济管理的方式不同、经济的管理权限不同，所以相应的经济统计数据呈现形式的需求就不同。这就为经济数据统计系统提出了更高的要求，其不仅要对符合各个经济管理部门需求的数据内容进行统计，同时要将统计完成的数据换算成各种不同的呈现形式，并根据统计信息的来源和统计信息的计算方式对其可靠性进行评估[2]。最终这些数据信息的输出格式还应该符合所服务的经济管理部门管理系统的格式要求，保证统计数据能够在管理部门的管理系统中正常录入、应用，数据挖掘技术很好地满足了上述的复杂经济数据管理要求，其功能的综合性促进了其应用深度的提高和范围的扩大。

宏观数据库有利于数据挖掘技术的应用当前因为经济管理部门的职权较为分散，各个经济管理部门的经济统计数据需求不尽相同。所以我国的经济统计活动绝大多数还采用传统的经济统计方法，统计收集的经济信息存在一定的局限性，不能够服务于经济管理活动的整体，或者造成一些数据统计工作的重复，对经济数据统计工作造成了一系列的质量和效率上的影响。经济数据统计活动急需一个能够整合各个统计系统，实现统计数据信息融合的新技术。宏观经济统计数据库为数据挖掘技术的开展提供了平台，数据管理系统的经济统计信息要正确无误，然后经过数据挖掘技术的整合，就能得到更加丰富的数据资源[3]。

2数据挖掘技术的应用

在社会经济管理活动中，管理主体对经济统计数据的要求主要有两个。一个是统计数据的真实性、一个是数据统计信息的实用性。单就这两个经济统计数据要求而言，数据挖掘技术能够很好地满足经济统计工作的需求，是适用性极强的一种经济数据统计技术，其在具体的经济数据统计活动中主要有以下三种应用方法。

预处理方法在经济数据统计活动中，最为基础的一种处理方式就是经济数据的预处理方法，因为数据挖掘本身是一种基于提供基础信息的智能分析技术。其本身是受基础经济信息限制的，不可能无中生有代替经济数据收集系统的功能。所以所有作为数据挖掘系统数据基础的经济统计数据信息都应该进行预处理，处理的内容主要包括对这些数据中不正确、不真实、不准确，以及不同经济统计数据信息之间差距较大的现象。对这些基础数据存在的问题进行处理的过程被称为数据清理，当前数据清理主要采用的方法有均值法、平滑法和预测法。其中均值法是现代分析技术中模糊理念的一种应用形式，当基础数据中的一个数据点是空值或者噪声数据的时候，可以采用均值法进行处理，即用数据库中所有该属性已知的属性均值来填补空缺。保证数据挖掘系统对基础数据的分析和整理能够正常进行，得出相对而言准确度较高的统计分析数据。其中Ci表示当前数据点的取值，Cj表示当前数据点前后不为空的数据点，K表示当前数据点进行计算所取的参考数据点数量[4]。平滑法依然是对基础数据中空值和噪声数据的计算方法，其与均值法的区别是用加权平均数代替了平均数，考虑了计算过程中提取的每一个数据对数据结果的影响权重，所以计算出的结果往往更加接近真实的数值。其中Ci表示当前数据点的取值，Cj表示当前数据点前后不为空的数据点，K表示为对当前数据点进行计算所取的数据点数量。WJ表示Cj数据点的权值。

集成化处理方法在数据挖掘技术的应用活动中，因为相同地区的数据统计主体不同，或者在不同地区对相同经济数据的统计标准不统一，会产生一系列的数据集成问题，如何对这些调查方向不同或者是呈现方式不同的数据进行有效集成而不影响经济数据统计的准确性，是数据挖掘技术的重要任务。在具体的数据集成过程中主要考虑以下几个方面的问题[5]。

模式集成当前因为社会经济活动中经济数据的统计内容过于广泛，很多经济数据统计并不是来自于官方的统计局而是来自一些民间统计组织，或者是由一线社会经济主体直接提供的经济数据，在数据挖掘过程中将这些来自多个数据源存在多种数据呈现模式的经济数据信息进行集成就涉及实体识别的问题。例如在数据挖掘过程中如何确定一个数据库中“std-id”与另一个数据库中的“std-no”是否表示同一实体，当前一般使用数据库与数据库之间的含元数据对比来保证实体识别高效率和高质量[6]。

冗余问题数据挖掘本身是对经济统计数据的一种深加工技术，经过其加工的经济统计技术应该在本质上达到最简状态。在数据挖掘过程中要将与其他数据呈现某种正相关关系的数据项目进行精简，以保证数据库中数据量维持在一个较低的水平，为数据管理和应用提供便利。在经济数据挖掘活动中人均国民生产总值就是典型的冗余属性，因为其数值是可以通过国内生产总值和总人口属性计算出来的，所以类似人均国民生产总值这种冗余属性在数据挖掘过程中就应该精简，应用的时候在利用国民生产总值和人口属性计算得出[7]。对冗余属性的判断主要通过相关度对比来实现。其中n表示元组的个数，分别是属性A和属性B的平均值，分别是属性A和属性B的标准方差，在这一公式中如果则表示A、B两个属性是正相关，也就是说A越大B就越大，值越高二者的正相关关系就越密切；如果则表示属性A、B之间没有直接关系，是相互独立的；如果则表示A、B两个属性呈负相关，属性B会随着属性A的减小而增大，的绝对值越大，二者的负相关关联关系就越密切。

决策树方法在数据挖掘技术应用过程中，经过系统的分析和总结以后，分析数据的输出是一个关键的环节，其输出的数据形式会对使用者的经济管理决策产生直接的影响。决策树是一种较为常见的、直观的快速分类方法。其应用的关键是决策树的构建，具体而言主要分为两步：第一步是利用训练集建立并精简一棵决策树，建立输出分析的模型；第二步是利用构建完毕的决策树进行输入数据的分类，这一分类是一个递归的过程，从决策树的根部开始进入到树干、枝丫，直到输入数据的分类满足了某种条件而停止。在具体的应用中停止分割的条件有两个：一个是当一个节点上的所有数据都属于同一个类别的时候；另一个是没有分类属性可以对输入数据进行再分割[8]。在决策树构建完成后，还要根据使用者的具体要求对决策树进行“剪枝”，剪枝的主要目的是要降低因为使用训练集而对决策树本身数据输出产生的起伏影响。

3结语

统计数据3

关键词统计数据；质量问题；国家统计局

统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。尤其是我国加入WTO，与世界经济接轨的今天，社会各界对统计信息的需求量越来越大，对统计信息质量的要求也越来越高。统计信息质量的高低直接影响和决定着统计信息的可利用性。统计数据质量低下将会直接导致错误的决策。因此，努力提高统计数据的质量，实现统计信息的准确、有效、全面、有着重要的意义。

一、统计数据质量的含义

传统的统计数据质量仅仅指其准确性，通常用统计估计中的误差来衡量。但如今“质量”的概念被拓宽了，“统计数据质量”的概念也有必要拓宽。目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解仍存在一定的分歧，对统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如英国政府统计数据质量标准是准确性、时效性、有效性、客观性；韩国的质量标准则是适用性、准确性、时效性、可索取性、可比性、有效性。在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。

二、我国统计数据质量管理现状及存在问题

改革开放以来，我国统计人员大胆探索，辛勤实践，在指标体系、调查方法、统计标准、技术手段、数据报送与处理方式等方面进行改革，较好地满足了社会各界对统计信息的需求，推动了统计事业的发展。但是，浮夸风以及片面追求假、大、空现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本要求，阻碍了统计工作的发展。目前我国统计数据质量管理上存在的问题主要有：

1.统计数据失真。统计制度不够完善是造成统计数据失真的内在因素，表现在：统计部门内部各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一；专业间统计方法改革不同步；统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大；统计与财会在核算周期上还存在一些差异，并且在统计数据质量管理上各级统计管理部门在统计执法过程中力度不够，对统计过程缺少制约与监督，对统计数据缺乏校验与复查的有力措施。

2.设计时需求不明确，缺乏远见。数据库与文件管理系统的重要区别之一在于不仅存放数据，而且存放数据之间的相关性。相关性不仅表现在数据依存的时间、地点、类型和名称等原始属性上，还会在数据的转移过程中产生再生的相关性。搜集数据阶段使用的方法不正确，应用需求不明确等都会影响数据完整性和准确性。

3.数据处理手段发展不平衡。数据处理手段出现从基层的手工操作到省、国家一级政府统计数据处理的高度信息化。就地域而言，占全国70%以上的地方统计数据处理是手工操作或半手工操作，速度慢、效率底，可靠性差，这与统计的及时性要求不相符合。统计所反映的当前经济现象的真实性难以确定。

4.质量管理监督措施不够健全。由于多数检索系统没有进入实际应用阶段，数据质量的控制和监督往往被人们忽视。绝大多数单位在数据准备、录入阶段缺乏审核等质量控制、监督措施，著录标引的检查，一般采取自己审核或互相审核的方法。缺少科学的统计数据质量评估和监控造成统计数据不同层次脱离实际的偏差，给决策带来极大的不便。

5.统计人员队伍素质不高。基层统计工作薄弱，统计手段落后，统计人员素质比较低，基层统计队伍不稳定都影响了统计数据质量。

三、我国统计数据质量管理问题的原因分析

在目前我国统计数据质量管理中，以单项数据质量管理为主，缺乏综合的、全面的质量管理体系；对数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘，在实践中主要围绕着数据准确性进行评估，对数据质量的其他方面重视不够；在评估过程中，没有让社会公众和用户充分参与进来，评估机制缺乏必要的透明和有效性，未能取得社会各界对数据资料的充分理解和认可；对于多种经济成分的数据质量评估方法不够明澈；缺乏明确的数据质量管理要求和目标。

从数据质量管理的角度来看，我国统计数据质量管理存在诸多问题的原因在于：

1.统计数据质量理论及其控制技术与政府统计实践脱节。各种统计数据质量控制技术在我国的实际统计工作中的研究和应用不多，对于经常性统计数据质量控制，实际上还主要是采用事后的分析评估和挤水分的方法，而事前的分类预防控制不多，建立误差模型进行分析的也不多，所应用的仅有的一些事后质量控制技术和统计数据质量管理的组织活动没有实现很好的结合，虽然指定了主要统计数据质量的评估方法，但具体方法的应用、由哪些部门负责以及这些部门的质量责任、职权和义务并不明确。

2.统计数据质量管理中的全面质量管理并不全面。全程性上，只重视调查环节，不重视统计设计环节对数据需求的研究，从而影响数据相关性、及时性的提高；全域性上，所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验，主要集中于几个专项的普查，应用范围较窄；全员性上，只重视统计系统内部的人员控制，而对统计系统外部的，占统计工作人员2/3的基层统计人员却无从控制。

3.缺乏明确的质量管理目标和统一的质量管理规范。对统计数据质量管理缺乏明确的质量方针和质量目标，缺乏相对统一的统计数据质量管理标准和规范，导致了统计数据质量的混乱。

4.控制措施与事后评估结果及发现的问题没有很好结合。统计是一项循环往复的过程，因此每一次新的修订统计设计都应反映出上一次数据质量评估的结论以及质量改进的要求。但是从公布实施的统计调查制度上看，事先的控制措施，如填表要求中的平衡关系，逻辑审核关系用于质量控制的设计内容较少。

四、提高我国统计数据质量管理的对策和建议

多年来，国家统计局一直把统计数据放在首要地位，通过不断努力与实践的，摸索出一套方法，即一靠科技，二靠法制，对统计数据实行全面质量管理。在此，结合专家学者对统计数据质量管理的研究，笔者提出一些自己的看法。

1.搞好统计调查方法的改革是提高统计数据质量的前提。国家统计局在《国家统计制度的总体方案》中提出了我国统计调查方法改革的长远目标，即“建立以必要的周期性普查为基础，以经常性的抽样调查为主体，同时辅之以重点调查、科学推算和少量的全面报表综合运用的统计调查方案体系”指明了抽样调查作为新统计调查体系的主题，精简全面统计报表。要提高统计数据质量，必须推广抽样调查方法的应用，它避免了对总体单位的逐一调查和较多的中间环节，在较大程度上减少了各方面对统计数据在调查过程中的干扰，因而使得调查的数据较符合客观实际。它具有事先计算及控制抽样平均误差和便于对样本指标进行检查，避免调查工作中间环节的弄虚作假的特点。大大提高了统计数据的准确性和及时性。

2.强化统计基础工作是提高统计数据质量的保证。首先要搞好统计调查表的设计。企业综合统计部门应根据上级部门和本企业生产经营管理的需要，会同会计等部门统一设计企业内部套表，在设计中应体现新的国民经济核算体系，各指标之间应相互联系，相互配套，统计指标的涵义、范围、计算口径应一致。统计表的设计，统计分类标准和各种编码应当统一，以适应计算机整理、汇总、分析的需要。新的统计报表的采用，可以克服企业统计工作中存在的杂乱、重复、矛盾等弊端，也有利于报表的规范化、系统化，更有利于统计数据的准确性。其次，实现原始记录、统计台账的标准化。我们知道，原始记录是业务核算、会计核算、统计核算的共同基础，只有这样才能使三种核算结果相互衔接，口径一致，而要保证核算数字的准确性，要求核算的数字来源，都有真实的原始记录为依据。从原始记录开始一直到整理、场内报表及三种核算，数字来源通过逐级加工，都是有据可查的。只有这样核算，数字的准确性才有确切的保证。

3.加强统计法制法规建设是提高统计数据质量的法律保障。在企业统计工作中，主观随意性是影响统计数据质量的重要因素。领导者的法制观念和对统计数据质量的重视程度以及统计人员的综合素质，对统计数据质量有着直接的影响。只有具有强烈的事业心和责任感，具有高度的统计法制观念，具有基本的工艺技术知识和统计技能的统计人员，才具有做好统计工作的前提和基础。因此，要加强统计法制建设，健全统计法规，防止某些企业领导和统计人员对统计数据弄虚作假，要确定统计犯罪的界限，作出良性的具体规定，以强化统计法规的法律效力和约束力。应通过典型案件的查处和暴光宣传《统计法》，引起全社会的关注，提高社会公众的法制观念和执法自觉性，使《统计法》真正成为提高统计数据质量的法律保障。

4.提高统计人员的业务素质是提高统计数据质量的关键所在。统计数据质量与统计人员的业务素质和队伍稳定有直接的关系，企业统计人员是提高统计信息最基础、最原始数据的源泉，因此，为了提高统计人员的业务素质，必须搞好他们的上岗和在岗培训，要实行“统计员资格”考试制度，达到合格标准并取得上岗合格证方可上岗。要提高统计人员的统计分析能力，掌握多种使用统计分析方法，例如聚类分析法、判别分析法、回归分析法、相关分析法、主成分分析法等。其次还要提高统计人员对现代统计分析软件的应用能力做到“一专多能”。依靠科技手段快速提供高质量的统计数据。企业还应按规模大小、统计业务的难易程度，配备有一定统计职称的综合统计人员，以提高统计工作质量，保证统计数据的准确性。

5.用科学的统计分析方法对数据质量评估是提高统计数据质量的方法保证。首先，可运用抽样调查法推断总量指标的准确性，它是对全面报表、普查、重点调查的基层统计数据或汇总统计数据进行可靠性检验或误差判断的科学方法。其次，运用回归分析法检测统计数据的可信度。例如，在对汇总数据的评价中，可利用回归分析，发现矛盾，提高数据的可（）靠性，并可用计算机建立模型，对各类数据纵横比较，以确定其质量。另外，还可用主次因素排列分析图、因果分析图来分析各种统计数据质量。在多种经济成分的统计数据中，要寻求一种能够多因素同时考虑的方法，不能只局限与一些单一因素的评估方法。例如运用模糊评价法等。要加快成立相对独立的专门从事统计数据质量评估的社会终结组织结构，确保统计数据评估的独立性和公正性。

6.加大新的统计技术的应用是提高统计数据质量的必要途径。计算机技术不仅可以实现数据处理高速化、数据传输网络化、数据贮存资源化，从而降低统计数据在人工处理、传输、贮存等环节上的技术性误差和逻辑性差错，而且有利于从机制上形成强有力的统计质量管理体系，维护统计数据管理相对独立性并有效地遏止随意虚报、瞒报以及统计数据质量的其他腐败行为。

总之，提高统计数据质量是统计工作的永恒主题，要在明确什么是统计数据质量的基础上，抓住影响统计数据质量的关键，采取切实有效措施，最大限度地保证提高数据的质量，确保统计三大职能的发挥。

五、结语

统计信息是社会经济信息的主要组成部分，在社会经济生活中发挥着越来越重要的作用。作为其表现形式的统计数据的质量也受到越来越多人的关注。而目前我国的统计数据质量管理，不论是与社会各界的需求相比，还是与相关国际准则的运作要求相比，均存在一定差距。完善我国统计制度是一项长远的任务，这需要统计人员与社会各界的共同努力。

参考文献

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（上接第50页）

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