淺談數據統計分析在問題解決中的重要性

宋曉慶

摘 要：時代的發展對于數據的需要越來越多，數據是問題解決中非常重要的信息，有效地利用數據進行統計分析能夠快速的抓住主要矛盾、找到問題癥結、制定相應的措施從而解決問題。通過對數據進行統計分析能夠將存在的問題進行及時的糾正，找出發生問題的具體原因，并提出具體的措施來將問題正確的改進，本文就針對政工工作中的數據統計分析在解決問題中的重要性進行淺析。

關鍵詞：數據統計；分析；解決問題

中圖分類號： F407.471；F273 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）12-39-2

1 背景概述

科學技術的不斷發展使當期的社會進入了信息化時代，大數據的出現極大地推動了社會的進步和發展。大數據時代的到來使得信息呈現出爆炸性的增長，數據量之大前所未有。信息社會時代下，對數據的依賴性越來越大，各行各業都離不開數據的統計和分析，通過對數據進行有效的統計和分析，及時的處理各種問題，數據統計分析工作在解決問題的過程中扮演著十分重要的角色。

統計分析作為一項數據綜合分析業務，與大數據分析的聯系最為緊密。大數據注重對海量數據的篩選、挖掘利用分析工具與建模方法對復雜數據進行分析，主要按照實證研究的規范和數據挖掘的步驟進行大數據研發，采用數據分析語言，其中也涉及統計風險。由此可見，大數據分析重視對數據的深入分析，而這也是統計工作的難點和核心。

2 大數據背景下數據統計調查工作的新特點

2.1 數據量巨大，覆蓋面廣

在之前的數據統計調查工作過程中，需要進行大量的工作來對數據信息進行收集和整理，通常這些數據信息數量巨大且覆蓋面積較廣，通常都是針對某個特定的地區進行數據的統計分析工作，與調查的內容和調查目的之間存在明顯的關聯。統計工作在當前企業單位中占據著重要的地位，統計工作的智能也越來越體現出重要的作用。大數據的出現使得統計工作面對的數據統計工作任務量越來越大，由于大數據的出現使得統計調查工作不再單純的面對同調查內容和調查目的有直接關系的數據信息，同時還需要進行一些非相關數據的統計分析工作，這樣就直接造成數據統計調查分析工作的數據量巨大、覆蓋面廣的情況。通過一定的技術手段能夠實現數據信息的及時收集和整理，這些數據信息一旦產生就會迅速納入數據統計調查工作中去。

2.2 數據類型多

之前的數據統計調查工作中，主要處理數據統計類型有數字、文字、圖片等較為簡單的數據信息，大數據時代下的數據統計分析工作能夠實現的數據處理類型有了充分的發展，不僅僅局限在傳統的數字、文字和圖片，還包括了能夠被計算機有效識別的結構化數據和非結構化數據，有效的增加了數據的涵蓋范圍。

2.3 數據分析復雜

在之前的數據統計調查分析工作中，因為數據的量比較少，數據之間的關系比較明確，因此并不需要較強的技術來進行數據的統計分析。大數據時代下，由于增加了數據的量和類型，數據之間的關系也不太明確，數據之間存在較為模糊的情況，數據分析的工作更加復雜化，這就要求對數據的技術性分析要深入。

3 數據統計分析問題的選擇

在企業單位的日常發展過程中會遇到各種各樣的問題，這些問題可能不會同一時間內得到有效的解決，如何將有限的資源和時間、精力進行分配就顯得至關重要，對數據統計分析中的問題選擇進行有效分析。

有一個定律對于問題的選擇提出了很好的解決措施，這就是有名的二八定律。二八定律又被稱作80/20法則，在企業的管理過程中經常會用到這一定律法則。80/20法則的重要性不僅體現在經濟學和管理學領域，他對于個人的成長也是具有非常重要的意義，將大部分的時間應用到重要的事情上，學會抓住主要問題。

80/20法則主要是將80%的資源應用到對事物發展起到重要影響的20%身上，這20%的事物又能夠推動80%的良好發展。因此在進行數據統計分析解決問題的過程中，找出關鍵的20%是非常重要的。

4 數據統計分析解決問題的關鍵

4.1 數據梳理與分類方法的創新

大數據時代下開展數據統計分析工作，需要對數據梳理和分類方法進行創新。由于大數據的影響，使得眾多數據的統計工作需要進行梳理和分類，極大地增加了數據的統計難度。因此就需要對數據的特點展開分析工作，根據數據的特點進行相應的梳理和分類工作的創新，保證能夠進行數據統計分析工作，解決問題。

4.2 創新樣本采樣方式

在之前的數據統計分析過程中，對于數據的采樣工作通常是根據特定的研究項目進行相應的采樣工作，實現數據的收集和整理工作。樣本數據雖然作為整體的一個重要組成部分，但是在具體的研究過程中，根據相關的科學理論對數據進行科學的采樣能夠確保數據的科學性和合理性。通常來講，系統的采樣信息量是固定的，對當前的信息化社會是達不到具體要求的。考慮到效率和成本方面的原因，傳統的方式在進行調查和采樣的過程中依然比較常用。這就要求對采樣調查工作進行轉變，拓展其應用。

4.3 因果關系與相關關系

一般來講，因果關系主要是通過進行經驗的總結實現的，大數據的出現使得這種關系被推翻。在大數據時代下，對于原因不需要有非常明確的了解，重點在于建立相關關系來進行未來的預測。大數據時代下如果還是處在簡單的因果關系了解是非常不夠的，更加需要去了解事物的相關關系。通過因果關系這一基礎，對事物之間的相關關系進行有效的掌握，保證數據統計分析工作的科學性和合理性，這兩種關系都需要存在。

4.4 統計和云技術的融合

當前數據收集和統計技術已經發展到一個較高的高度，但是因為數據量太大，很難有效的完成數據的收集和統計工作，給數據的統計分析帶來了巨大的挑戰。這就要求在進行數據的統計和分析過程中，有效的應用先進的信息技術，通過利用統計軟件（SAS、SPSS）和云技術，實現對數據的有效處理。

5 數據政工理念的實現路徑

5.1 樹立觀念

大數據時代下，數據統計分析工作對于政工工作有了新的要求，作為政工工作人員要具有先進的戰略眼光和責任擔當，樹立大數據觀念。以大數據為基礎，將政工工作的數據統計分析工作盡量的完善。由于當前的政工工作存在缺陷，未能對當前的資料信息進行數據化處理，使企業單位的數據資源存在長期匱乏問題，對數據統計分析工作沒有做到完善，創新意識不夠，在對數據使用的有效性方面，對數據的利用程度欠缺。這樣就造成了企業政工工作難以跟上時代的發展，影響了政工工作的工作質量。因此，要求政工人員樹立正確的觀念，轉變觀念將政工工作的問題件及時有效的處理，促進政工工作進一步的完善。

5.2 做好數據采集

要實現數據政工，離不開數據的采集。一要將數據采集融入日常工作。我們要按照“海量采集”的思路，樹立“工作即采集”的理念，在進行日常檢查匯總、政治考核、政治教育工作的同時，注重對相關數據的收集和分類存儲管理。二要將工作成果及時轉化為數據。在日常工作中，及時將已完成的工作進行數據化存儲，保證各項數據實時更新，為開展工作提供便利。如采集政工人員的個人信息、興趣愛好等信息，及時將這些數據進行存儲，及時更新數據信息，動態掌握人員的思想狀況、心理狀態、情感傾向等，有針對性地加強教育引導。

5.3 提高軟硬件設施

對數據分析處理是數據政工的重中之重，應努力建構能夠精確分析處理各類政工數據的軟硬件設施。在硬件建設上，要增加專用數據服務器，使政治工作信息平臺具備對數據匯總、存儲、查詢、分析、發布等功能；在軟件建設上，要采取引進加研發的方式，建立科學合理的數據分析系統，開發適合政治工作的數據處理軟件，滿足數據自動采集存儲、輔助決策等需要，使數據從量的積累跨越到指導實踐質的飛躍。

6 結論

應用數據統計分析的思路和方法，更貼近工作，與工作中的難點和重點聯系更加緊密，采用科學的數據統計分析方法，能夠提升工作中統計分析的工作質量。實際工作生活中，或復雜或簡單的問題，都需要數據統計來支持分析。數據統計分析可以說貫穿問題解決的全部環節，數據統計分析工作對于問題的解決起著重要的作用，所以說具備嚴謹的數據統計分析能力可以讓問題解決事半功倍，因此要做好數據統計分析工作。

參 考 文 獻

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