大數據的統計分析淺議

吳華斌

大數據的統計分析淺議

吳華斌

被確定為“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃之一的新一代信息技術，在其重大行動方面，關鍵技術開發和產業化包括“實施物聯網與云計算創新發展工程”；海量數據處理軟件等為代表的云計算軟件等關鍵軟件的開發，推動大型信息資源庫建設，積極培育云計算服務等新興服務業態。當SNA2008、綠色GDP、包容性財富成為熱詞之際，大數據概念得到具體的實施。文章認為：在大數據時代，重視自動化和智能化運用前景，應突出數據挖掘的在線分析處理（OLAP）和可視化編程的特點，創造性應用統計理論開展統計工作，才能提高信息化社會知識經濟時代的統計工作質量，才能推動大統計發展，才能提高信息分析重要組成部分的統計分析的質量。

統計分析 知識經濟 核算 信息 質量

如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那么‘大數據’才是第三次浪潮的華彩樂章1。2014 6月19日，我國發布了首個大數據交易行業規范——《中關村數海大數據交易平臺規則》(征求意見稿),數據交易產業發展，希望加盟企業能盤活數據資產，提高自身的創新效率，實現更好的轉型升級。樂觀的估計是，預計到2016年，中關村大數據對產業的帶動規模將超過1萬億元2。這是我國大數據產業發展與世界同步的一個顯著成果。

《統計法》第二條規定：統計的基本任務是對經濟社會發展情況進行統計調查、統計分析，提供統計資料和統計咨詢意見，實行統計監督。筆者認為：IT技術的發展，尤其是計算機、互聯網、云計算技術的發展，使大數據的產生、交換、應用十分便捷，國家政策為大數據產業化應用提供了制度保障，在大數據時代，體現統計服務和統計監督，重視自動化和智能化運用前景，應突出數據挖掘的在線分析處理（OLAP）和可視化編程的特點，創造性應用統計理論開展統計工作，才能提高信息化社會知識經濟時代的統計工作質量，才能推動大數據時代的大統計健康發展。

一、理論綜述

1.計算機技術的發展。計算機系統，主要是滿足經濟、科技、國防等領域存在一系列復雜、大型的問題對科學計算方面的需求。1946年，世界上第一臺程序控制的電子計算機（1945年，被數字計算機之父，約翰.馮.諾依曼稱之為“電子離散變量自動計算機”）研制成功，應用于科學計算。2013年，由國防科大自主研發的“天河二號”，再登全球超級（運算能力超強）500強榜首，而且我國在全球超級500強的占比為12.6%，是世界上第二大高性能計算機使用者3。表明我國的計算機技術處于國際領先水平。

通過計算機（包括智能家電等）進行事務處理，需要需要編寫相應的計算機程序，達到可視化要求，才能方便人機對話，產生數據結果。IT技術，包括電子信息處理技術、通信技術、計算機技術、電子科學與技術，迅猛發展，為我國大數據時代的大統計發展，奠定了全球領先的技術基礎。

2.商業互聯網的發展。1969年，美國國防部研究計劃管理局開始建立一個命名為ARPANET的網絡，普遍認為這就是Internet的雛形。1990年代初，商業機構開始進入Internet，開始了商業化的新進程，成為Internet大發展的強大推動力。

1994年4月，中國開通了國際INTERNET的64KBPs專線連接，設置了中國最高域名(CN)服務器，使中國真正加入了國際MTERNET行列。1995年5月，開始商業應用階段，原國家郵電部開通了中國公用INTERNET網即CH INANET。

1995年8月24日，向全球發行的W indow s 95，在市場上絕對是成功的，在它發行的一兩年內，成為有史以來最成功的操作系統。后來的W indows 95版本附帶了Internet Explorer 3，被集成到操作系統，被用來給系統的桌面提供HTM L支持，使國際互聯網的運用得到廣泛普及。

也就是說，上世紀90年代初，國際上商業機構開始進入Internet；1995年，國家原郵電部開通了中國公用INTERNET網；以及W indow s 95操作系統（包括集成的Internet Exp lorer）的廣泛運用，使得1997年，中國網民超過62萬人，1997年也被稱為我國商業互聯網元年，或者說，中國的數字化生存4元年。

當初的萬“維”網，就是為了增加人們提高認識的角度（維度）。例如，谷歌和百度搜索引引擎的未來發展，就提出移動時代的搜索需求開始變得多元化,圖片和基于自然語義理解的多種搜索形態并存,對搜索技術提出了更高的要求5。“語義網(Semantic Web)”，也稱為下一代互聯網，實際上就是“數據網”(Web o Data)，是一個全球的數據庫網，在這個數據庫網中，計算機可自動為用戶搜尋、檢索和集成網上的信息，而不再需要搜索引擎。大數據時代正在催生的這個最大的技術變革，就是要重新構造互聯網，打造出下一代互聯網。

3.從電子商務到云時代。1995年，IBM提出“電子商務（e-business）”戰略理念。2002年，IBM又適時地推出“電子商務隨需應變（e-businesson demand）”戰略理念。2008年，正式提出“智慧地球”（SmartPlanet）戰略理念。2009年1月，“智慧地球”成為美國國家戰略的一部分。

2008年11月2日，微軟（中國）有限公司宣布，由蘇州工業園區、微軟公司、江蘇風云網絡服務有限公司三方打造的SaaS（軟件即服務）服務平臺——風云在線正式啟動，只要通過SaaS服務，就可以通過互聯網購買和使用軟件服務；同時，微軟推出的云計算服務W indows Azure,允許各種類型的企業租用微軟的數據中心來進行數據處理和軟件運行。表明“云計算”已經逐步走出概念階段，走入初期使用階段。大數據的概念，迅速得到IT界的熱捧。

2013年5月22日，微軟宣布與世紀互聯合作，成為第一個落地中國的國際云計算企業。2013年7月31日，IBM宣布與首都在線合作落地，將IBM頂級的云計算基礎架構服務SCE+(SmartCloud Enterprise+)正式引入中國，開啟中國企業享用高價值托管私有云服務。2013年12月18日，亞馬遜公有云服務AWS宣布，其中國區域云計算平臺服務開始有限預覽。通過與產業鏈上的廣泛合作，全球最大的云服務提供商——亞馬遜的公有云服務，正式落地中國。鑒于谷歌暫時難以重返中國市場，標志著中國外資公有云市場亞馬遜、IBM、微軟三足鼎立的格局基本形成6。

對此，IBM大中華區云計算總經理陳國豪（2014）認為7：擁抱云時代——云計算驅動業務前行；傳統產業模式正在發生一場革命，新的業務價值驅動了云計算的使用。

所以，云時代，企業信息化、電子商務的實現，需要企業、云服務商、產業行業、社區政務、國際化等整個社會、整個生態鏈共同來實現，才能實現生產性服務業的創新發展，改進人們的生活方式。

4.大數據時代。2010年，被譽為“大數據時代的預言家”的維克托·邁爾-舍恩博格在《經濟學人》上發布了對大數據應用的前瞻性研究。尤其是在大數據變革方面，他表達了大數據帶來的三大主要思維變化：不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系8。

2011年5月，麥肯錫全球研究院發布了名為《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》的研究報告，報告中指出大數據將成為企業的核心資產，對大數據的分析將成為競爭的關鍵，并會引發新一輪生產力的增長與創新，對海量數據的有效利用將成為企業在競爭中取勝的最有利武器。通過對大數據的合理使用可以使零售業的經營利潤提高60%以上。麥肯錫的報告發出后，大數據的概念迅速得到各國政府、國際產業界的高度關注。

2012年3月，美國奧巴馬政府發起了《大數據研究和發展倡議》，將大數據定義為“未來的新石油”，稱將斥資2億美元用于大數據研究，以應對大數據革命正在帶來的大機遇。據美國咨詢機構Gartner預測，從現在起到2015年，大數據將會在世界范圍內創造440萬個工作崗位。6個聯邦部門和機構將新投入超過2億美金推動大數據提取、存儲、分析、發現等領域技術與工具的發展。同時奧巴馬政府號召面臨挑戰的行業、科研院所與非盈利機構和政府攜手，共同迎接大數據所創造的機會。

2012年，以ERP應用軟件系統為基礎，向云管理轉型，是金蝶公司清晰的戰略方向——利用社交網絡、移動互聯、云計算這三項新興技術，幫助客戶進行云管理轉型。另一巨頭用友軟件，也在5月宣布基于新型的云計算及移動互聯網模式進行業務轉型9。

預計2013年至2025年，互聯網將有可能在中國GDP增長總量中貢獻7%到22%。傳統企業轉型為數字化企業可能是一個顛覆性的過程，這將改變從企業文化到戰略、流程、組織乃至外部合作等諸多方面10。截至2014年上半年，網民上網設備中，手機使用率達83.4%，首次超越傳統PC整體80.9%的使用率，手機作為第一大上網終端的地位更加鞏固11。IMT-2020(5G)推進組認為：移動互聯網和物聯網是未來移動通信發展的兩大主要驅動力，將為5G提供廣闊的前景12。

被譽為下一個社會發展階段的‘石油’和‘金礦’的大數據(big data)，將掀起精細化的管理革命和競爭，充分利用數據分析技術將是企業制勝的關鍵13。大數據成為新經濟的生產要素和資產，GDP核算，它的資產，它的投資都會把軟件和數據利用起來14。

如果說，“買不如租”是云計算發展的基本理念，通過互聯網接入，租用云計算平臺的計算能力和存儲空間，促進了生產性現代服務業的發展；大數據分析技術的使用，則需要使用者更高水平的對技術方法的選擇。因此，信息化社會知識經濟時代的統計數據分析技術，將得到普遍的重視；重視大數據運用，提高統計工作質量，將推動大數據時代的大統計發展。例如：大熱門產品的總利潤，同冷門產品—長尾產品—的利潤總和相等15?；ヂ摼W上無窮大的貨架空間，使得“長尾”式多樣化的產品銷售成為可能。這正是知識經濟不同于工業經濟的特點，80%的利潤由20%的實物產品創造，是視稀缺為常態的反面，知識經濟的最大特點在于要素的邊際投入成本遞減趨零，可以更好地滿足不同的需求并且開發出潛在的需求。

5.中國式去IOE16。所謂去“IOE”，是對去IBM、O racle、EMC的簡稱，三者均為海外IT巨頭，其中IBM代表硬件以及整體解決方案服務商，O racle代表數據庫，EMC代表數據存儲。

去“IOE”策略更廣泛的理解是對一些核心領域，要求其IT系統及設備做到自主可控，比如金融、電信、能源等領域。

去“IOE”，起源于2010年，阿里巴巴集團實施技術架構調整，歷時3年，經過1.7萬名內部技術人員的努力，原來只需要上百臺小型機的系統，被替換成1.5萬臺x86服務器，以開放式的內部數據管理系統來取代IBM小型機、O racle數據庫與EMC存儲設備的封閉式管理。由技術轉換、商業變遷和信息安全擔憂共同驅動的大裂變正在發生，2014年5月27日，中國氣象局與阿里云達成戰略合作，共同挖掘氣象大數據的深層價值；海量氣象數據將通過阿里云計算平臺，變成可實時分析應用的“活數據”。這是中國國家部委首次采用民營科技公司提供的云計算和大數據服務17。

（1）技術轉換。例如阿里巴巴集團，將采用POWER 7+芯片的IBM的Power系列“小型機”UN IX服務器，更換為使用英特爾的“至強”系列芯片的國內曙光、浪潮的“PC服務器”。提高了IT設備的國產化程度。生產“至強”系列芯片的是英特爾，英特爾繼續保持世界超級計算機TOP500中提供處理器的最大份額，占了其中的82.4%3。

2013年，英特爾公司提出了“重構數據中心”的口號。按照軟件定義的數據中心的理念重構數據中心，使計算和網絡很明顯地將從封閉走向開放和標準化，服務器更多地采用IA架構，而軟件定義網絡的一個基本思想就是，在IA架構服務器上通過軟件實現網絡的功能。在存儲新技術方面，除了閃存以外，英特爾也會持續關注數據加密、數據壓縮、重復數據刪除等18。

（2）商業變遷。云計算技術，是大數據應用的支撐。出于安全方面的考慮，開放、分布，更適合于“改購為租”的云計算平臺營運的特點。

（3）產業化和信息化。上世紀60年代中期，英特爾創始人之一戈登·摩爾提出來的“摩爾定律”，揭示了信息技術進步的速度，對信息化社會進程產生了巨大影響。上世紀90年代中期，微軟創始人比爾·蓋茨預言：商業銀行將成為21世紀的恐龍。

2011年10月19日，國家商務部新聞發言人沈丹陽表示19，淘寶商城事件的根本原因在于,目前我國網絡管理的法律基礎薄弱，網絡零售領域法律缺失以及監管體系的不完善。

互聯網金融是以互聯網為資源平臺，以大數據和云計算為基礎的新金融模式20。在國家層面的頂層設計一脈相承的是，將互聯網金融定位為“傳統金融的補充”21。

發展表明，把自身的運作與發展植根于互聯網之上，才使得中國商業銀行進入21世紀以后，不僅沒有成為恐龍，而且還普遍迎來了繁榮發展的黃金時期22。據金融信息提供商SNL Financial報道23，中國擁有數量最多的大銀行，全球100強中有14家總部設在中國。接下來是美國，擁有十家在全球排名前100的大銀行。顯然，將非核心業務，外包給可以提供相應非生產性現代服務業的企業，專注提高企業自身的核心業務競爭能力，可以提高企業的專業化經營水平和規模。

二、大數據統計分析

1.大數據的定義。所謂大數據(big data)，它是指大量以文字、圖片、視頻等形式存在的非結構化和半結構化，下載到關系型數據庫中無法透過傳統架構的信息系統工具挖掘的資訊數據24。

完整的商業智能流程：從各種來源的關系型數據庫出發，提取、轉換和整合，將數據輸入數據倉庫；鎖定目標數據，得到目標分析數據；構造聯機分析，形成多維立方體；挖掘數據，發現的模式和規律；進行評價、檢驗，得到知識（經驗提煉）；進行可視化設計，得到可視化圖表。

對于結構化的數據，有統一結構和格式，便于分析和處理；對于非結構化和半結構化的數據，還涉及到自動化出處理問題，將各類數據“錄入”存儲設備的數據庫中，例如，ORACLE WEB DEVELOPER SUITE，基于LAN的數據庫具有WEB能力。

2.統計分析方法的應用。結合可視化圖標的最終目標，在量化時，首先將“最終目標“所涉及概念操作化，將每一個概念的范疇、亞概念，具體化為變量、解釋變量和虛擬變量。

采用文獻法中的內容分析法25，將文字的、非定量的文獻某種程度地轉化為定量數據。采用測量層次分類法，確定不同的測量尺度，則某些性質的內容就變成可測量和可進行數學運算，提高分析結果的客觀性。

對變量之間的相關關系、因果關系、虛無關系進行判斷。對“不是因果關系，而是相關關系”8進行定量的評價。形成有限多變量的數據。

多維度分析，主要基于“分組標志”的統計分組和分布數列整理，得到分組數據、數據結構，展開相關性分析，采取消元降維技術，在相關性分析的基礎上進行（多元）回歸分析和時間數列的預測分析。對非線性變化進行判斷，數據擬合，進行擬合優良的數理趨勢模型選擇。

確定效標，評價效度和信度。對已轉化為數據庫中的數據，可以采用特殊相對數形式，指數化，進行因素分析；可以進行統計檢驗，進行顯著性分析。

采用統計學圖表學派的觀點，用幾何圖形來顯示結果，甚至可以達到3D效果。

3.數據庫挖掘技術的應用。數據挖掘，大數據的管理，OLAP在線分析處理，是一種允許用戶從數據庫中提取數據，并將信息轉換為商業決策中可以使用的信息的方法。從海量數據中挖掘不為人知、無法直觀得出的結論。注重數據內在聯系，數據倉庫組建，分析系統開發，挖掘算法設計，甚至很多時候要處理原始數據?？梢圆捎玫氖褂霉ぞ?，包括海量數據庫如O racle、分布式計算Hadoop、編程語言C++，Java等，也有可能會用到第三方挖掘工具，如國內外股票（期貨）型基金公司使用的各種類量化分析軟件。

4.統計軟件的應用。由于可視化過程屬于不確定型決策分析26，變量發生的概率，遵循等概率準則（拉普拉斯準則）進行，為分析過程提供可靠模型和結果檢驗，進行估計預測時，重視穩健性分析。比如說兩個獨立樣本等方差的t檢驗對等方差的假定是穩健的，就是說當方差是相同時，檢驗統計量服從精確的t分布；大樣本方法也稱為“漸近方法”或“近似方法”，因為它是基于統計量的漸近分布，有關的統計特性只是近似而非精確的。穩健統計本質上屬于參數統計的范疇。

數據統計，專注于建模及統計分析，通過概率、統計、離散化等數學知識建立合理模型，充分發掘數據內容。常用工具如：SAS，SPSS、馬克威。OLAP，是一個建立數據系統的方法，作為BI的延伸，對決策提供有力支撐。核心思想就是建立多維度的數據立方體，以維度（Dimension）和度量（Measure）為基本概念，輔以元數據，實現可以鉆取、切片、切塊、旋轉等靈活、系統、直觀的數據展現。這種思想可以被數據分析、數據挖掘多個環節采用，但需要采用科學計算理論論證后進行實踐。

5.在全面質量管理中的應用。在質量管理發展史上，經歷過統計質量控制階段，而且在全面質量管理27的新發展過程中，也大量采用了數理統計方法。例如：六西格瑪質量水平代表3.4PPM（百萬分之3.4）的缺陷率。“穩健統計”和“馬爾可夫過程概率模型”，就在六西格瑪質量管理中有重要作用?；跀祿褪聦嶒寗拥墓芾矸椒ㄖ校鞲瘳敼芾硪婚_始就澄清什么是衡量企業業績的尺度，然后應用統計數據和分析方法來建立對關鍵變量的理解和獲得優化結果。在測量階段，需要采用大量的因果圖（石川圖，特征要因圖或魚刺圖），用于揭示過程輸出缺陷與問題或與其潛在原因關系的圖，采用因果矩陣或者層次分析法（AHP），是一種有效的分析工具。在改進階段，穩健參數設計（也稱健壯設計、魯棒設計），是工程實際問題中很有價值的統計方法。

6.“企業一套表”為核心的統計四大工程建設是重大統計革命。2002年4月5日，在依照SNA1993國際標準制定的《中國國民經濟核算體系（2002）》開始逐步實施之前，中國政府加入了國際貨幣基金組織（IM F）的“數據公布通用系統”（GDDS），使得中國的統計透明度進一步提高，被稱為“統計入世”。

自2011年年報和2012年定報起，率先對全國所有“三上”企業和房地產開發經營企業的相關統計實施一套表制度；力爭在“十二五”時期，對包括企業、事業、行政單位在內的所有統計單位全面實施一套表制度28。以“企業一套表”為核心的統計四大工程建設是重大統計革命，目的是為了進一步提高統計數據質量。四大工程，就是統一的基本單位名錄庫中的法定調查單位，按照“企業一套表”規范的調查內容，采用統一的處理軟件，將原始數據通過互聯網報送全國統一的數據中心，實現各級統計機構同步可以接收數據，審核、共享原始數據，確保數據的真實、準確、完整和及時。

7.SNA2008、綠色GDP、包容性財富核算，必須通過大數據分析才能提高統計核算質量。當SNA2008推出后，2013年11月18日，國家統計局官方宣布29，已經制定了修訂《中國國民經濟核算體系（2014）》的初步計劃和初步框架。大數據的應用，將會提高SNA2008、綠色GDP、包容性財富相關指標的數據采集質量。

2009年2月，聯合國統計委員會第四十次會議決定將SNA2008作為國民經濟核算的國際統計標準，并鼓勵所有國家盡可能以此為標準來編輯并報告其國民經濟賬戶情況。受聯合國統計委員會委托，聯合國、歐盟、經濟合作與發展組織、國際貨幣基金組織、世界銀行等五大國際組織發布了《國民經濟核算體系2008》(SNA2008)。

1993年聯合國統計機構出版了《環境與經濟綜合核算手冊》(SEEA)，提出提出了生態國內產出（EDP)的概念，即綠色GDP。1995年，世界銀行出版了《環境進展的監測》，正式提出了綠色GDP國民經濟核算體系的概念，并首次公布了用“擴展的財富”指標作為衡量全球或區域發展的新指標。

2012年6月，里約+20地球峰會，聯合國環境規劃署（UNEP）聯合其他機構（UNU,IHDP），在本次峰會上推出第一份全球《包容性財富報告2012》（InclusiveW ealthReport2012），其中的“包容性財富”（InclusiveW ealth）是度量經濟可持續發展的新指標。導，社會介入，重視大數據的應用開發，將為SNA2008、綠色GDP核算、包容性指標核算質量提高奠定基礎。從法律的角度分析，被調查對象有義務配合政府統計工作開展，也有權利享有政府提供的公共服務產品——統計數據發布服務的有效供給。政府統計公告和發布，是被調查對象經營決策的重大宏觀數據來源之一。

2.重視作為行政管理組成部分的官方統計數據的統計質量提高的同時，也要重視規范民間統計、涉外統計活動對經濟社會發展的影響，嚴格統計執法，規范信息管理，及時發布適應社會發展的統計標準，應引起足夠的重視。

3.在統計學的技術和方法方面，一方面，要求精確化，重視邏輯演繹，運用高超的測量技術，例如生化實驗數據，再結合數學知識，重視數據挖掘，驗證結論，例如藥物的臨床實驗；另一方面，要求普遍性，重視邏輯歸納，應用全面的量化測算數據，實踐從定性分析到定量統計的經驗數據歸納，重視數據分析，使用分析結果指導進一步的實踐，例如皮爾遜經驗公式和索羅公式。因此，應重視以IT技術發展為基礎，實現統計具體功能信息、咨詢和監督功能的統一協調和產業化發展，才能提高統計的整體服務能力。

4.通過研究作為統計數據采集的源頭（統計元）之一的大數據，使統計描述更為全面，統計推斷更加準確，統計決策的自動化、智能化程度得到提高，將改善國民經濟核算數據質量，推動科學發展觀的實踐。

因此，在全球低碳化掀起的第四次浪潮正在加速來臨之際，技術進步、商業新業態，是高碳中國進行創新轉型的難得機遇，大數據產業創新發展，應該引起足夠的重視，包括理論重視、政策支持、法律明確、統計標準實施等，迎接大數據時代的發展。

三、政策建議

1.加入GDDS，是公正透明統計發展的必然結果，有利于國際交流。政府主

注釋：

1阿爾文·托夫勒著,黃明堅譯.第三次浪潮[M].北京：中信出版社，2006

2韓琮林.我國首個大數據交易行業規范出臺[N].北京：北京商報，2014.6.23

3楊輝，劉時良.“天河二號”再登全球超算500強榜首[N].廣州：羊城晚報，2013.11.21

4[美]尼葛洛·龐帝著,胡泳等譯.數字化生存[M].北京：中信出版社，1997

5小智搜索.巨頭財報背后看分歧：百度向左谷歌向右[EB.青島：IT之家網站，2014.7.28

6張霖云.計算中國爭奪戰：IBM亞馬遜決戰紫禁城[EB].北京：IT經理網，20131223

7陳國豪.IBM大中華區云計算總經理陳國豪：擁抱云時代——云計算驅動業務前行[EB].CSDN網站，2014.5.22

8維克托·邁爾-舍恩伯格,肯尼思·庫克耶著.盛楊燕，周濤譯.大數據時代:生活、工作與思維的大變革[M]杭州：浙江人民出版社，2013

9黃遠.軟件業陷虧損潮,金蝶用友借“云”轉型[N].上海：第一財經日報，2012.1.18

10張家僡.麥肯錫：互聯網將在中國GDP增長總量中貢獻7%到22%[EB].北京：財經網，2014.7.28

11魏博.第34次中國互聯網絡發展狀況統計報告(全文)[R].北京：中國發展門戶網，2014.7.23

12OFweek通信網.5G愿景與需求白皮書：挑戰不容忽視[R].深圳：通信網，2014.6

13涂子沛.大數據：正在到來的數據革命，一技它如何改變政府、商業與我們的生活[M].桂林：廣西師范大學出版社，2012

14樊明太.中國社會科學院樊明太：大數據與新經濟的結合及趨勢[R].香港：鳳凰網站商業，2013.12.18

15克里斯·安德森著,喬江濤譯.長尾理論[M].北京：中信出版社，2006

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17黃遠.氣象局與阿里云合作：國家部委首向民企采購云計算[N].上海：第一財經日報，2014.5.28

18郭濤.應用驅動數據中心變革.中國計算機報[N]，2014（3）

19沈丹陽.商務部：淘寶事件源于監管體系薄弱[N].北京：新京報，2011.10.20

20中國互聯網金融發展報告(2013)[R].北京：中國網站，2014.2.7

21李德尚玉.解碼互聯網金融監管路線圖[N].上海：第一財經日報，2014-07-30

22樊志剛，黃旭，胡婕.互聯網挑戰銀行——誰是21世紀的恐龍[M].北京：中國金融出版社，2014

23Halah Touryalai著，陳瑋譯.全球銀行100強：工行第一，美資銀行無緣前五[R].上海：福布斯中文網，2014.3.12

24夏南新.繼續教育專業科目課程講義[G].廣州：中山大學嶺南（大學）學院，2014

25張彥.社會研究方法[M].上海：上海財經大學出版社，2011

26徐國祥.管理統計學[M].上海：上海財經大學出版社，1995

27馬林.六西格瑪管理[M].北京：中國人民大學出版社，2004

28國家統計局.關于實施企業一套表統計改革的通知（國統字〔2011〕95號）

29新華網.國家統計局將對現行國民經濟核算體系進行修訂[EB],新華網站，20131118

30國家統計局網站

（作者單位：東莞理工學院繼續教育學院 廣東東莞 523808）

（責編：若佳）

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1004-4914（2014）10-277-04