数据流统计（共12篇）
数据流统计 篇1
引言
机务段统计人员的职责是根据《统计法》统计规则及有关规程与规定, 对机车统计及有关原始单据的正确填写进行监督, 做到统计报表如实计算、及时完整地上报, 并根据掌握的信息资料开展统计分析工作, 做到优质服务。
1 提高机车统计数据质量的重要性
统计数据质量是衡量统计工作的核心, 尤其是在铁路深化改革的今天, 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统计信息的可利用性, 统计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质量, 实现统计信息的准确、有效、全面具有更重要的意义[1]。
2 机务段机车统计的现状
铁路机车统计报表由最早经过手工计算包括总重吨公里在内的几项主要数据的人工报表, 到后来的计算机时代的4种包括除了几项主要的生产指标之外, 又相应增加了能源消耗指标, 成本指标等机打式报表, 又延续到9种报表, 一直到现在的20余种, 相应的增加了全方位的机车统计工作的报表, 其种类繁多, 形式多样, 涉及范围广。
机车统计报表采取的是自上而下的上报体系, 在此基础上还要有效的为同科室、同岗位、同系统提供精确的数据。在如何提高机车统计数据质量方面, 近年来铁路总公司、各铁路局、各站段做了许多大胆尝试, 并探索出一整套适合铁路机车统计管理的新模式, 使得统计数据质量不断提高。
3 完善源点信息的收集整理
3.1 源点信息的模式
主要为列车编组通知单、司机报单、站段分界点日志、机务本段运转日志、机务折返段运转日志、机务段内停留及点落火记录、机车中间技术检查记录、机车小辅修走行公里统计簿、机车临修登记票、机车检修登记票计10种。大致分运用数据、检修数据、成本数据。其中变化较大的是列车编组通知单、司机报单和机务本段运转日志。前者涉及清算, 后者影响机务成本支出。司机报单数据涉及机车乘务员与统计人员。机车乘务员需要按照新统规要求的格式填写报单。关键是统计人员必须按照处理90项数据的要求, 整理报单数据, 特别是一些新的统计指标需计算核定数据平衡后方可录入微机。
3.2 加强源点信息的控制考核
作为直接用于清算的源点信息统计数据, 必须保证真实准确。铁路部门工作的特点是部门之间分工细、专业性强, 从管理层面又存在各系统的交叉管理, 各系统之间沟通和信息传递又不够及时, 各部门部分信息和口径不能做到统一, 这些都是严重制约机车源点信息质量的因素。因此, 必须从信息产生的各个环节加强质量管理, 规范作业步骤, 保证信息的采集、检查、核对、录入、报表生成至上报, 每个环节不容丝毫差错。进而规范信息采集渠道, 改进信息传递方式, 控制数据质量。
对考核台帐进行规范, 废止原有的一些已经不能满足当前统计改革需要的制度。根据现行管理细则, 建立必要的台帐。如客车编组与报单填写核对登记台帐、机车报单源点信息填写质量考核台帐、机车报单整理输入质量考核台帐、机车统计报表制作质量考核台帐、客运公司及车务段客车编组收取记录台帐、非运行机车技术作业时间质量考核台帐。
4 提高数据质量的有效途径
1) 列车编组通知单填写必须规范。着重解决新旧编组不一, 编组内容不全, 列车担当局和加挂客车车辆及加挂客车配属局没有记录, 中转继乘旅客列车编组通知单收发不畅, 中转继乘客车利用电台通报编组, 司机和运转车长两方联系不彻底, 造成报单填写与补填编组吨数不一致问题。2) 列车车次必须统一。货网分帐后, 被用以清算的机报-7报表区分不同运输区段的标识就是列车车次。客网分帐后客车车次经过整顿已基本规范, 但现在的货车车次问题较多, 单从列车车次是看不出列车所属局的。3) 客货运文电必须及时。突出反映在临客车次上和变更终到站的货车。如果文电命令不能及时送达统计部门, 那么就可能输错列车担当局, 造成报表任务区段分劈错误。4) 充分利用“运器”里的第一手原始数据, 通过“运器”与统计服务器相连, 将其数据进行转储, 提高数据的准确性。5) 要求“运器”开发部门, 将其数据更加规范化、更加完善化、采集数据越多, 数据真实性越高, 数据质量越高。6) 将各站段的数据采集程序统一起来, 做到统一管理, 减少由于手工干预所带来的数据不真实、误差。
5 结语
随着科技的发展, 统计数据在各行各业已被广泛运用, 这就要求数据的真实性、可靠性得到进一步的提高。特别是对于铁路这个大的行业来说, 数据的庞大是有目共睹的, 这就更要求其保证数据的准确, 有效地为上级部门提供决策, 尽快将“运器”中的数据完善, 减少手工干预, 统一利用“运器”的有效数据, 以达到数据共享来提高原始数据的质量。
参考文献
[1]冀子梁.浅议统计数据质量的重要性[J].中国市场, 2011 (48) :90-91.
数据流统计 篇2
作为一名基层统计工作者，自己从事规模工业统计2年多的时间不算长，但是这两年却是规模工业统计发生深刻变革的两年，统计范围的变化，计算方法的变更，能源统计的变革。每一次制度改革，都关乎统计数据的质量，改革的好坏对于统计数据质量有着至关重要的影响。作为一名统计改革的亲历者，抱着抛砖引玉态度，提几点自己对数据质量控制的思考，希望引起大家的共鸣，甚至引出前辈、专家的大思考，对以后规模工业统计改革也能有所裨益。
统计数据质量是统计事业的生命，我想从基层统计工作的流程入手，只有每个流程的质量都得到保证，统计数据质量才会有保障，通过流程解剖统计数据质量存在的问题，寻求解决问题的办法。
笔者从事的是规模工业统计，就以规模工业统计为例。就规模工业来说，一张报表的完成基本上要经历报表收集—录入审核—反馈修改—汇总上报四个流程，规模工业最重要和最常态的报表是产值报表和财务报表，也就是我们行业通常所称的201表和202表，我就以此为例谈谈报表的四个流程，以此来揭示工作中存在的问题。
第一个流程是报表收集。201表省统计局要求的上报时间是下个月的4号中午12点之前，为了能够顺利收集各区 县和企业报表，我们市统计局要求他们分别在2号和1号之前上报，县统计局收集报表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上报。然而企业断帐的时间却不尽一致，部分企业要到下个月的上旬才能出初步数据，有些集团公司或总厂由于要收集下面分公司或分厂的数据，就难免还要晚一点。这里问题就暴露出来了，一方面催着要报表，另一方面数据出不来，企业怎么办？要么先报个预计数应付一下，要么迟报或者拒报，但是迟报或拒报就会违犯《统计法》，面临处罚，所以通常企业都选择预计上报。众所周知，企业上报数据是我们统计数据的源头，源头上的数据把握不准，势必影响统计数据质量。但是如果要保证数据质量就要牺牲一些时效性，如何既保证准确性又不失时效性呢？这是当前基层统计工作面临的两难抉择。
统计报表的第二个流程是录入审核。这是保证统计数据质量的重要一环，县市和企业上报的数据准不准确，报表内有没有逻辑错误，报表与报表之间有没有互相匹配和验证，都要靠我们这个流程来发现和纠正。这个流程的数据质量如何控制？就要靠我们的基层统计工作者的业务素养和工作责任心。有些人认为，现在的报表处理都是通过电脑软件来进行，有电脑审核还会有什么错误审核不出来吗？统计工作者只要根据审核错误修改就是了，不需要太高的业务素养。其实不然，电脑并不是万能的，它只能根据程序中的公式来 进行机械审核，并不能发现一些细微差错和一些明显作假的报表。比如一个企业上报的产值报表，每个月的产值都是100万这样的整数，电脑是不会审核出什么错误的，但明眼人一看就知道，这类报表存在弄虚作假的嫌疑。还有一些县市上报的分企业数据并没有明显的错误，但是一进行汇总，问题就浮出来了，有的增加值突增突减，有的与用电量和财务报表中的主营业务收入不匹配等等，不一而足。
统计报表的第三个流程是反馈修改。这个流程其实就是对审核发现的错误进行纠正，是一个纠错的过程。这个过程相对来说比较简单，只要把电脑发现和自己发现的错误和疑问反馈下去，要求县市和企业对错误进行纠正，对疑问进行说明就可以了。虽然简单，但是实际操作起来也有学问在里面。通常来说，电脑审核出来的错误和疑问会比较多，如果把这些错误和疑问通通反馈下去，要下面的统计员修改，会给基层统计员带来很大的工作量，引起他们的抵触情绪，不利于工作配合。那么哪些错误属于笔误？哪些错误属于逻辑错误？哪些疑问需要解释说明？哪些疑问不需要解释说明？这就需要我们一一甄别、筛选。比如有些同期数审核错误，电脑会提示你：本年上报数为30069，去年实际数为3069，而累计数与去年上报数一致，没有错误，那明显就是多录入了一个0。再比如企业上个月已经说明新上一条生产线，产值同比成倍增长，本月产值成倍增长就不需要再要求企业重 复说明了。
统计报表的第四个流程就是汇总上报。这是统计数据出成品的环节，也是统计数据质量控制的最后一环，这一流程的控制直接关系到数据质量的优劣。这个流程分为两个过程，首先是把初步数据给领导汇报，领导同意之后再上报省统计局。通常领导看到数据之后会有许多疑问，增长过快或过慢是什么原因啊，哪些企业或者行业增长快，哪些企业或行业拖了后腿等等，针对这些疑问我们要做到心中有数，尽量对一些重点行业企业了解深入一点，这样给领导汇报时才能有理有据。有些统计工作者经常抱怨统计的外部干扰太大，影响了统计数据质量，笔者认为应该辩证的来看，更重要的是要反思我们的工作力度和工作方法，力度有没有到位，方法是不是正确。如果对于一个有疑问的数据，我们能够说出个所以然来，能够举一反三，拿出一些有说服力的根据来，我想也没有哪个开明的领导敢冒着违法的风险来干扰统计数据。
报表的基本流程就这些，通过对流程的解剖，也触及了当前一些影响统计数据质量的问题，针对这些问题，结合自己的工作实际，笔者来谈谈自己的几点肤浅的体会和建议。
一是如何解决报表数据准确性和时效性两难的问题。当前统计改革力度加大，但是改革给我这样的基层统计工作者的印象就是加任务，新的报表制度不断增加，旧的报表制度 又丢弃不了，改革似乎步入了一个不断加任务的怪圈。这无疑极大地增加了统计人员的工作量，使基层统计人员不堪重负。致使统计部门收集源头数据不但受到时间的限制,而且也受报表数量的制约,企业统计员抵触情绪非常强烈，有些企业统计员要么迟报，要么作假或者拒报，严重影响统计数据的时效性和真实性。所以要使统计数据准确性和时效性两全，就必须从统计制度改革这一源头上入手，改革统计调查方法，精简统计报表，缩减统计报表指标。具体到规模工业统计，笔者认为可以改革现有的全面统计方法，改用分行业分级抽样的方法进行。当前规模工业统计的范围仍然是主营业务收入500万元以上的企业，在煤炭、有色金属等价格飞涨的今天，随便买上几台机械，请几个人挖一个矿，年销售收入就能达到500万元，但是要求这些企业准确上报名目繁多的统计报表，几乎是不太可能的，何况这些企业多数是私人企业，上报统计报表在他们看来只会增加他们的成本，却不能给他们带来利润，是百害而无一利的事情，在资本家趋利避害的天性驱使下，统计工作难免不被边缘化。把这些企业纳入规模工业统计范围，对统计数据质量的影响是可想而知的。有些县市为了完成工业经济发展目标考核任务，千方百计增加规模企业数量，有的将大企业分拆为几个小企业，有的将几个小企业捆绑成企业集团，凡是能使规模企业数量增加的方法无所不用其极，严重干扰了统计数据质量。改用 分行业分级抽样的统计方法，既能从根本上解决这一问题，又能大大减轻基层统计工作人员的统计任务，对提高规模工业统计数据质量有着决定性的影响。
二是如何对规模工业报表进行审核。笔者认为应该从三个方面进行，一是表内审核，二是表间审核，三是汇总审核。表内审核就是审核报表的逻辑关系，比如本月加上月累计等于本月累计，比如资产等于负债加所有者权益，比如产值的增长与用电量的增长应该匹配，营业收入和营业利润，营业利润和应交所得税的变化趋势应该一致等等。表间审核就是将几张报表联系起来审核，比如产值报表的销售产值与财务报表的主营业务收入联系起来审核，虽然销售产值与主营业务收入的有可能出现较大差距，但是如果长期如此就可能有问题。再比如将产值报表与能源报表联系起来审核，看企业单位GDP能耗是否变化太大，一个企业在没有进行技术改造的情况下，单位GDP能耗应该是比较稳定的。三是汇总审核，汇总审核分为分行业汇总审核和分地区汇总审核两种。分行业汇总审核可以针对突增突减的行业查询到企业，看是哪些企业影响了该行业的增减，是不是情况属实。分地区汇总审核可以针对增减过快的地区，进行查询，看这些地区的增减主要受哪些企业的影响，这些企业的情况是不是属实。经过了这几步审核，数据质量基本上可以得到保障了。
三是如何排除外部干扰的问题。当前统计数据面临的外 部干扰主要是三个方面，一是地方领导的政绩观，二是部门的考核关。每逢领导换届，在体现领导政绩的时候，统计数据有得天独厚的优势，领导政绩如何体现？一个一个的数据当然是最形象和最有说服力的，自然而然统计数据就会面临干扰。到了年终省级部门考核市级部门考核，市级部门考核县级部门时，通常也是以统计部门的数据为准，因为统计数据是法定数据，这个时候那些平常从来不与统计部门打交道的部门，三天两头往统计部门跑，要求开证明的有之，要求改数字的有之，不胜枚举，统计部门一下从门可罗雀到门庭若市，真有范进中举的感觉。
统计部门要想排除这些干扰，首先要思想上绷紧实事求是这根弦，把统计数据质量就是统计事业的生命的认识提高到行动上来，切实保证统计数据质量。其次要做到自己心中有数，针对领导或者部门提出的质疑，要以事实为依据，以理服人。再次要充分利用《统计法》这一尚方宝剑，要懂法，要敢于用法，用《统计法》来维护统计数据质量。第四就是进行统计监审，上级统计部门对下级统计部门进行监审，上级统计部门组织地方统计部门之间互相进行监审，通过监审来曝光弄虚作假的行为，增强震慑力，提高统计数据质量。第五就是要科学评价各地之间的发展情况，取消名目繁多的年终考核。
统计体制对统计数据质量的影响 篇3
【关键词】统计体制；统计数据质量；影响
统计工作的质量与统计体制的是否健全产生的影响是非常大的，特别是在一些大型的企业中，数据比较繁杂，我国正在完善统计体制，但是通过对实际操作情况的分析，我国的统计体制还是不容乐观的，也对统计数据的精确性产生了一定的干扰。所以，我国应该针对这一问题，提出可行的措施，提高我国数据统计的精确性。
一、统计数据质量分析
在上个世纪，人们对统计数据的质量还没有重视起来，一般都是按照国际数据的标准进行的，但是国际数据标准在我国的一些企业中并不适用。随着我国经济的发展，很多企业的规模在不断地扩张，人们开始对统计数据的质量重视起来，对统计数据的精确度越来越关注，对影响统计数据精确度的因素也进行了深入的分析。现在，在国际范围内，统计数据质量的标准是准确性、时效性和实用性。
二、统计体制对统计数据质量产生的影响分析
1.政府统计的独立性较差
我国的统计体制应该与其他的部门是独立的，但是，在实际的操作环节，统计部门与其他的部门联系非常的紧密，而且在经济方面会受到其他的部门的限制，导致了统计部门的独立性非常差。在进行统计工作的过程中，统计部门的决策会受到其他部门的影响，在数据的统计中，不能确保客观性和精确性。
2.政府统计职能不清晰
在对数据进行统计的过程中，政府的各项职能不能明确的划分出来，导致了数据统计的可塑性非常差，导致数据的利用率降低，现在，我国统计部门的主要任务是实现数据的收集，在对数据进行整理，在这个环节中，没有重视对数据的分析环节，缺乏数据分析环节数据的精确度不高。整个在对数据统计的整个环节中，透明化程度低，而且不能对统计数据进行公布，导致了人们对数据统计的结果产生疑问，对数据不能良好的开发的利用。
3.政府统计调查的方法有待深化
随着我国经济体制的不断地完善，我国也对统计体制进行了一定程度的革新，但是通过对统计体制的实际应用情况分析，我国政府的数据调查手段还是比较落后的，跟不上社会经济发展的步伐，特别是在一些新兴的行业中，政府在进行计量化的描述中过于笼统，很多领域还是一片空白，这些造成数据不完整的问题。现在，政府应该完善数据调查的方法，提高数据的完整性，对数据进行多层次的分析。
三、完善我国统计数据质量的措施
1.强化对政府统计调查方法的完善，建立完善的指标体系
我国的社会在大转型时期，这时政府部门应该完善统计调查方法体制，应该按照我国的实际情况进行分析，在对居民的收入指标进行分析中，数据的统计结果不能令人们信服，产生这类问题的主要原因在于调查方法是存在一定的缺陷的。因此，政府应该对居民的纯收入进行准确的调查，在此基础上，降低对居民阴性收入的统计，完善数据的精确度。而且，政府应该强化对统计研究的投入，通过资金和政策的支持，制定出可以满足社会发展的新指标。
2.完善政府统计部门的独立性和权威性
我国应该完善统计部门相关机制的建设，使统计部门实现独立性，应该与其他的部门独立开来，在对数据统计中，应该提高政府统计部门的权威性。而且，我国政府还对统计部门的职责进行明确的划分，而且要了解当前最新的经济现象，通过先进的调查方法，提高统计部门工作的实效性，提高其在资金和技术方面的优势。而且，政府部门应该强化统计部门的权威性，提高数据统计的精确性，通过充足的社会调查后再进行数据的统计，在针对社会失业和就业方面的问题进行统计中，更应该提高其精确性。对民众比较感兴趣的问题，应该进行充分调查，也可以向民众发放问卷调查的方式，让民众参与到数据的统计中来。
3.强化统计验证制度的完善
在进行统计数据质量完善中，应该完善统计验证制度，在对相关的数据进行统计的过程中，在企业中获取数据后，应该完善审核制度，对数据的真实性进行分析，确保他们具有较好的统计能力，验证人员也必须有丰富的统计经验，应该有相关的证书，强化对统计数据的法律和法规的完善，提高统计人员的责任意识。应该对统计人员进行定期的培训，让他们掌握最新的统计知识，政府应该通过网络等媒体做好统计的宣传工作，提高民众的参与度，让民众可以履行自己的监督职能，提高统计数据的精确性。
四、结语
如今，我国的社会经济发展非常迅速，如果还是沿用传统的数据统计方法，则不能满足人们的要求。在数据统计中，应该完善数据统计的质量，健全统计机制，统计部门应该保证独立性，可以发挥决策权，其他部门不能干预统计结果，提高统计部门的权威性。通过完善统计的环节，提高统计结果的精确性，强化民众的参与度，通过民众的参与，使统计数据更加的客观和透明，统计数据才能让更多的人信服。
参考文献：
[1]贾静，樊相宇.基于结构方程模型的统计数据质量影响因素分析[J].西安邮电学院学报，2011，04：105-108.
[2]顾娟.我国统计体制弊端对统计数据质量的影响和改革设想[J].现代经济信息，2011，12：290.
统计信用与统计数据质量的研究 篇4
一、对于统计信用与统计数据的简介
所谓的统计信用是指:在数据统计的过程中, 数据统计者或者是提供数据的人在参与的过程中, 利用科学有效的方式将数据合理的安排、推理、分析, 最终为企业, 或者政府服务。所提供的数据与事实相符的程度为统计的信用。在整个统计数据与统计信用的过程中应该注意两点:
首先, 数据要有真实性。在数据统计的过程中, 数据不真实, 不准确, 导致统计数据分析错误, 甚至给企业或政府决策带来错误信息的指导, 严重影响统计数据的使用。
其次, 数据应该用科学的方式去统计。随着我国社会经济的发展, 科学技术是第一生产力的观念不断地深入人心, 所以在数据统计的过程中首先讲科学统计, 不能出现不符合科学规律的统计。否则统计数据的不真实性, 将影响统计信用的使用, 最终影响统计数据质量和信用的提高。众所周知, 数据统计的最终目的是为解决问题提供一定的依据。试想一下, 如果所采集的数据本身存在虚假的话, 或者缺乏完整性, 那么最终的结果肯定与事实是不一致的。所以在数据统计的过程中, 要尽量保证数据的真实性和完整性。
二、关于统计信用与统计数据存在的问题
目前在数据统计的过程中还存在许多的问题, 如果不改进, 将会对于最终的决策产生不良的后果。经过笔者调查研究发现, 目前信用统计主要存在以下几种不足:
首先, 数据统计的重要性得不到足够重视。因为我国科学技术发展的时间并不长, 使得目前大多数的企业或政府并没有认识到数据统计的重要性。认为数据统计在工作过程中不过是起到记录的作用, 无关紧要, 可有可无, 即使出现错误也可以原谅, 这样的心态使得数据统计的发展举步维艰, 停滞不前, 更不要说统计的信用问题。
其次, 说到数据统计可以解决一定的问题, 指的是正确的、科学的、有效的数据统计方式, 才能找到工作过程中正确的统计数据, 从而发现工作中的薄弱环节, 才能有效指导工作。但是目前的问题是, 有些企业政府认识到了数据统计的作用, 但是仅仅将数据的统计放在次要的位置上, 作为最后总决策的辅助资料。这样的重视程度, 统计信用的问题更是抛到一边。
最后, 我国的相关政策落实不够彻底也是目前数据统计与统计信用得不到重视的原因。目前我国已经出台了相关的数据统计的法律法规, 并且这些法律法规经过实践证明可行性是比较高的, 但问题在于, 关于统计的法律法规得不到公民的认可, 很多的公民在进行数据统计时, 依然我行我素, 不依照法规办事, 对于最终的统计信用造成了一定的影响, 要增加公民的依法行事的意识。
三、对于统计信用与统计数据存在不足的解决办法
(一) 加强统计信用的意识
一件事情成功与否很大程度上取决于意识。只有在意识上认可某一件事情, 才会尽全力去完成。目前很多的民众不相信数据统计的重要作用, 主要是在以往的数据统计使用中, 出现过因为数据统计而使得最终的结果不理想的情况。出现这样的问题, 并不是数据统计这种方式本身不好, 而是因为在数据统计的过程中所应用的方法不科学, 不合理造成的。并且在数据统计的过程中应该注意, 数据统计不仅仅是简单的数据之间的积累, 要通过数据之间的积累, 总结出一定的规律, 使得在解决问题的过程中, 可以提供一定的思路, 从而达到最终解决问题的目的。很多人在数据统计与统计信用方面存在这样的一种误区, 即:数据统计是企业在发展的过程中必不可少的一种工具, 与政府的职能没有太大的关系, 这样便出现了对于数据统计与统计信用的认识误区。数据统计与统计信用在政府决策时同样发挥着重要的作用。不仅仅是民众要认识到数据统计与统计信用的重要性, 政府的执法部门同样要将这件事放到一定的高度上去看待, 一旦出现与数据统计与统计信用法规相违背的事情要严肃处理。
(二) 建立统计信用与统计数据的相关制度
没有规矩不成方圆, 各行各业都应该具有标准和规范, 才能得到长足的发展。目前随着社会经济的快速发展, 我国传统的数据统计与统计信用的制度已经跟不上时代的发展, 所以当务之急便是建立一套新的统计信用与数据统计的制度。现在的时代计算机技术飞速发展, 为经济的发展做出了巨大的贡献, 并且也渗透在各行各业中, 数据统计可以改变传统的方式, 使用计算机相关的技术, 并且也应该加强数据统计与统计信用相关法规的建设, 使得民众在数据统计的过程中有法可依, 加大对于数据统计法规的宣传。人才制度同样是数据统计与统计信用需要关注的重点, 人才是推动社会发展的最根本的力量。目前很多的数据统计的人员在操作方面还是可圈可点的, 但是谈到相关的理论时, 便是一片空白, 当然笔者并不是说需要一批书呆子, 但是理论联系实际是基本的学习方法。所以目前, 数据统计需要的便是一批专业的人才, 这些人才需要强大的扎实的理论基础, 并且也可以熟练的操作数据统计的系统。二十一世纪需要的人才不再是掌握单一技术的人才, 而是多方面发展的具有复合知识背景的人才。
(三) 进行必要的维信措施
前文已提及, 目前我国数据统计与统计信用发展的时间并不长, 很多人根本没有意识到数据统计与统计信用的重要作用。所以要想使得数据统计与统计信用在企业与政府的发展中占有一席之地, 就要明确的认识到, 这不是一蹴而就的, 需要一个漫长的过程。在建立数据统计与统计信用的过程中, 需要每个工作人员踏实践行相关的要求。当然, 在人们意识到数据统计与统计信用的重要性之后还要有相关的维信措施。所谓的维信是指维护数据统计与统计信用的真实性。首先就要在制度上作出要求, 这样可以基本保证工作人员统计数据的真实可靠性。其次, 应该认识到数据是掌握在工作人员手中的, 工作人员心中的维信观念如何直接影响最终的数据统计信用。所以要不断地给员工灌输统计信用的意识, 不断增加员工的责任感与信用度, 使之认识到统计的信用与最终的统计质量息息相关。只有保证统计的信用, 才能得到优良的数据, 为最终的结果提供强有力的保障。
四、结语
信息时代在计算机技术的支撑之下已经来临, 面对庞大的数据库, 进行统计数据是必要的举措。本文主要研究了与统计信用与统计数据质量相关的一些问题。首先对于统计信用与统计数据进行了简单的介绍, 然后介绍了统计信用与统计数据存在的不足, 在不足的基础之上提出了一定的改进措施。值得一提的是, 统计信用的建立不是一蹴而就的, 需要长时间的积累, 并且维信的措施也是必要的。总之统计信用与统计数据还需要全社会的努力。
摘要：随着科学技术的发展, 人们进入了信息时代。各种数字信息影响着人们的生产生活。数字信息在给人们提供方便的同时, 也让人们逐渐意识到数据统计的重要性。数据统计是企业政府部门进行决策的基础, 只有真实有效的数据统计才能使得企业政府作出正确的决定。所以本文将对统计信用与统计数据的质量进行研究。
关键词：统计信用,统计数据,质量研究
参考文献
[1]唐继明.数理统计如何建成统一独立的统计学[M].职教与经济学研究 (娄底职业技术学院) , 2006 (4) .
[2]霍宏伟.探析数理统计方法在工业企业中的实际应用[J].现代经济信息, 2009 (4) .
就业数据统计 篇5
1.工作单位名称（准确名称）
2.单位性质
3.单位所属行业
4.单位所在地（省 市 区/县）
5.单位组织机构代码（合同上应该有填写，如果没有填写的，可以在网上查询到）
6.工作职位类别
另外请注意：已经交了三方协议的同学就不需要再发信息给我了，本次统计截止到明天（4月24日）下午5点，之后如果大家在5月返校之前有签订了工作就及时把前面几条需要统计的信息发给我，本次统计的就业数据只是上报需要，并不直接涉及到毕业派遣，毕业考试期间会再统计一次，并且会专门集中讲解。
简述统计数据质量 篇6
[关键词] 统计数据准确性质量
统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据，是党政领导制订正确方针、政策不可缺少的工具。中央领导同志曾指出：“我们讲实事求是，首先要把‘实事’搞清楚，然后才能‘求是’。如果‘实事’搞不清楚，‘求是’也不可能做到，‘实事’主要依靠统计部门来搞。”诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。然而，目前我国一些地区、部门和单位的统计数据严重失实，可信度甚低，极大地危及到统计工作的生命，影响了党政领导正确地了解情况，制订政策。而产生这种现象的主要原因不外乎以下几点：
1.统计法制观念不强，有法不依。尽管《统计法》颁布实施已若干年了，但由于落实不力，执法不严，一些单位或个人为了个人或局部利益，隐报、虚报、伪造、篡改统计数据的现象仍时有发生。某煤矿为了骗取国家工资，采取开假发票的恶劣手段，虚报煤炭产量；某县有关领导为了突出政绩，虚报农民人均纯收入。诸如此类，屡见不鲜。这种弄虚作假、干预左右统计数字的做法严重践踏了统计工作的严肃性，影响了统计数据的准确性。
2.职业道德教育薄弱，工作作风差。在当今信息社会，统计承担着向各级各部门提供统计资料的任务，由于职业道德教育欠佳，有些统计人员责任心不强，工作敷衍了事，不深入调查研究数字背后的真相，就数字论数字，就数字报数字，这样很容易导致统计数据失实。
3.统计培训跟不上，业务能力差。有些单位的统计人员长期不参加业务培训，有的尚没有专职统计员，致使统计队伍业务素质不高，工作不熟练，使统计数据出现差错。
4.现行统计管理体制使统计工作易受到行政干预。我国的统计机构目前还是各级地方政府的一个组成部分，受地方政府和国家统计局的双重领导。由于国家宏观管理由直接转为间接，决策多层次，利益多元化，地方上报数字越来越受干预，甚至出现了“统计数据要经过党政领导批准”的现象，有的政府领导人公然篡改伪造统计数字，利用行政手段直接干预统计工作，使统计数据准确性的提高受到很大影响。
5.现行统计方法制度与经济体制改革不相宜，与国民经济核算体系不相衔接。经济体制改革，实行开放搞活。农村包产到户，个体工业、商业企业层出不穷，诸如如何统计个体劳动工资等其他方面的有关数据，现行统计方法制度还不能准确地进行反映，而现行统计方法制度中某些指标的计算范围、口径和标准与国民经济核算体系不甚统一、不甚衔接，也使得统计数据不准。
6.统计基础工作不规范，核算管理差。有些基层企业的原始记录混乱，统计台账不健全，核算手续不严，计量检测工具不全，出现了“拍脑袋、凑数字、瞎估计”的现象，这样也就不可能搞准统计数据了。
总之，造成统计数据失实的原因很多，要提高统计数据质量，必须对症下药，采取如下措施：
1.开展统计法制教育，以法治统。通过多种多样的形式进行普及《统计法》的教育，如某市开展的“统计法规知识大奖赛”就可使全社会尤其是统计人员得到一次深入学习、领会《统计法》的良好机会，从思想上提高了他们对提高统计数据质量的认识，促使他们在实际工作中坚持原则，敢于同影响统计数字真实性的违法行为作斗争，真正做到以法治统。其次，还可对统计人员进行《统计法》的理论考试，让法深入人心，以便他们理直气壮地按法办事。再次，对大中专学校经济类专业应加设一门《统计法》基本知识课，同时加大会计与统计核算专业的《统计法》课程的课时量，以便学生将来走上统计工作岗位后能够依法办事，知法工作，把保证统计数据质量放在首要地位，为党政领导及企业管理和决策提供可靠的依据。
2.加强统计工作职业道德教育，坚持实事求是。为了消除人为干扰，确保统计数据质量，应定期开展统计职业道德教育，大张旗鼓地表彰敢于同弄虚作假现象做斗争的先进统计工作者。同时，对那些不实事求是地反映客观情况的单位或人，通过抓坏典型，及时曝光于社会，进行反面教育，这样，可进一步强化统计人员的工作责任心，培养他们实事求是的工作作风。此外，还必须要求统计人员学习并掌握哲学和政治经济学的基本知识，为坚持实事求是提供坚实的理论依据。
3.积极搞好业务培训，提高统计人员的业务素质。统计人员较高的业务水平是提高统计数据质量的重要因素，而要提高统计人员的业务素质，就必须经常组织业务培训，并进行考核，特别是基层单位更要搞好这项工作，保证一年至少举办一次培训班，并使之制度化，使统计人员能够及时吸收统计方面的新知识，以正确地进行各项统计工作。
4.加快统计管理体制改革的步伐，尽早实行垂直方式。关于统计管理体制，目前国际上通用的是采取垂直方式。即地方各级统计部门的人、财、物都受国家统计部门领导和管理，地方统计局和地方政府是服务和被服务的关系，地方统计机构不是地方政府的组成部分。这种管理体制不易滋长出行政干预统计数字的现象。尽管在我国现在实行垂直方式有很多困难，但是为避免党政领导任意左右统计数字，影響统计数据质量的现象再度发生，从长远观点来看我国统计管理体制也必须尽早采取垂直方式，力争再减少一个影响统计数据质量的因素。
5.尽快实现现行统计方法制度的改革，克服数出多门的现象。在深化改革的今天，各部门为掌握大量信息，需要统计部门提供各种统计数据。但随之而来的滥发报表、数据混乱的现象也日渐增多。而要克服统计数据失实的现象，就必须完善统计方法制度，改善国民经济核算制度与统计方法制度口径不一，标准不一，不衔接配套的状况。如目前在全国推行的基层企业一套表制度，就可以进一步统一统计方法和统计口径，把反映社会经济情况的主要指标高度概括地集中到一套表内，这样可有效地克服报表混乱，数出多门的现象，又如要取得农村一家一户和个体工业企业的有关统计数据，应采取以抽样调查为主，其他调查为辅的方式，并协同工商所、税务所、银行等部门进行横向调查，以保证统计数字的准确、可靠。
6.切实抓好统计基础工作的规范化、电算化，搞好核算管理。
建立健全完整的原始记录、统计台账，虽然要增加统计人员的工作量，但它们所记载的资料真实且条理化，比较简便易行，对查找核实有关数据，正确填报报表，以保证统计数字准确无误起到很大的作用。另一方面，也要重视统计核算管理工作，如要给统计人员配备所需的计量、检测、整理、分析所用的电脑和统计软件等工具，保证统计工作顺利进行。
7.建立责任制和考评制，定期或不定期开展统计数据质量检查。以往对统计数据的检查一般是一年进行一次，由于任务大，人手不足，很容易造成蒙混过关，问题查不出，责任不明了，更谈不上提高数据质量了。为达到检查的预期目的，必须建立相应的责任制和考评制。尽可能做到每一季或两季都由统计检查机构派出统计检查员到基层参与指导统计数据质量检查（因为基层数字是搞准统计数据的关键）。每一项检查都应定有考评分，考评分高就说明统计数据准确度高、质量好。反之，质量差，就要追究责任。从基层统计员到综合统计员直到统计检查员，层层制定岗位责任制，找出数据失实的原因，是哪一级的问题就要追究哪一级的责任，并进行严肃处理。
8.完善统计处罚机制，增加经济处罚条款。颁布实施《统计法》以来，没有一件因为违反统计法而被追究刑事责任的案例（虽然已构成犯罪）。尽管有些部门、单位的领导出自个人或局部利益公然伪造、虚报、篡改统计数据，于国于民都造成了极坏的影响，但对这些违反统计法的人最多也不过仅给予行政处分。统计法制应有的威慑力显得太弱，统计法对法律责任规定不力也使得统计数据失实现象屡禁不止。因此，必须加强统计法制建设，完善统计处罚机制，对于构成犯罪事实的，要追究刑事责任。同时应增加经济处罚条款，如某市金属制品厂虚报销售产值被有关部门罚款500元，并对有关人员进行了撤职或处分。这样，行政处分和经济罚款相结合，使统计法制的强制性和威严性充分体现在有效地维护统计数据真实性上来。
参考文献：
[1]《中华人民共和国统计法》
[2]《统计与信息论坛》，2005.7
浅谈统计误差对统计数据的影响 篇7
1 统计误差产生的常见类型
我们了解一下统计误差分为几种类型。误差是指一种量的测试值与实际值的差值, 由于一些其他的不可控制的因素, 或者某些错误, 造成了测试值与实际值不相符合, 即产生统计误差, 误差分成以下几种。
按误差产生的性质分为:空间误差、时间误差、方法误差和人为误差四种形式。空间误差是统计调查范围时所产生的误差。时间误差是在统计的过程中, 由于时期或时间的不准确性而产生的误差。方法误差是指在使用一定的统计方法时而产生的误差, 比如在抽样调查中, 抽取一定的随机样本进行推算, 计算出误差的平均值, 这是相对的误差值而不是绝对的误差值。人为误差是指在统计的过程中由于人为的过错而产生的误差, 人为误差是四种误差中出现最多的一种。
如果按统计过程中不同的工作步骤, 误差可以分为以下三种:源头误差、中间误差、最终误差。源头误差是指统计单位或者申请报批者在统计的过程中产生的误差;中间误差是指统计数据完成后, 需要向上申报, 在申报的过程中产生的误差;最终误差是指各种数据在总结和利用一定的方法得到的最终数据与最终使用数值之间的差值。这四种统计误差的分类是相对的, 环环相扣的, 它不是单独存在的, 可能最终误差中会有源头误差和中间误差的存在, 而源头误差中也可能有中间误差和和最终误差的存在。
2 统计误差对统计数据的影响
刚才分析了统计误差的分类, 那么统计误差对统计数据有那些影响呢?统计数据的总结是总体上进行的, 而不是微观的, 因此误差是客观存在的, 是不可能避免的, 我们都希望它能减少或者不存在, 可那只是我们的主观愿望而已。统计误差的影响具体表现在以下几个方面。
首先是空间上的不可比性。我们得到的统计数据是多种样本的平均数, 而不是绝对的数据, 与自己的实际情况和其他地区比较就没有可比性。每个地区的调查单位是不一样的, 不管采用何种调查方法, 其结果的数据都会与实际值之间存在误差。
其次是地方数据与全国数据的不可比性。我国数据统计的调查方式分为国家调查和地方调查, 国家调查方式有一定的优点, 具有工作效率高, 统计技术较先进, 受地方影响小的特点。可是全国的数据统计也具有一定的缺点, 即以点带面, 统计的较概括, 比较笼统, 不能全面反映国家的生产情况。而地方数据调查就弥补了这一缺陷, 他能较全面的反映国家的经济情况, 但是同时具有工作效率差, 受影响大的特点。
再次是在统计工作中, 存在各种统计指标, 这些统计指标间具有不可比性。通过多种抽样调查方法得到统计数据指标, 在调查中需要一定的标识, 而这些标识需要全面的调查才能取得, 如果需要全面得到这些数据, 在目前的技术条件下是不可能得到的。
既然误差是不可避免的, 是客观存在的, 面对误差的存在我们就必须要采取一定的应对措施。为此, 需要提高统计工作的工作效率和质量, 加强统计的基础工作。统计工作要从基层单位抓起, 培养专业的统计专业人才, 提高统计的技术含量。统计的方法要进行不断的完善, 我国现阶段大力发展市场经济, 早已经延伸到广大的农村地区, 这就对统计分析提出了更高的要求, 要完善统计方法, 使统计的数据更加真实有效。我们在统计的过程中一定不要偏离《统计法》的轨道, 它是统计学的大政方针, 统计数据的推算是一个复杂的过程, 它是多种部门共同审核的结果, 在这个过程中要利用科学的方法, 尽量减少误差。
3 结语
总之, 随着社会的发展科技的进步, 对统计的要求越来越高, 对统计的误差认识也有了更深的了解, 只有充分认识误差对统计数据的影响, 才能促进统计学的良性发展。
参考文献
[1]张家平, 马强, 王天琪.2000年以来统计数据质量研究综述[J].长春师范学院学报, 2014 (01) .
[2]赵学刚, 王学斌, 刘康兵.中国政府统计数据质量研究——一个文献综述[J].经济评论, 2011 (01) .
[3]孟祥兰, 李玮, 耿菲, 郁婷婷, 刑金余.统计数据质量评价方法与误差分布研究[J].统计与决策, 2011 (19) .
数据流统计 篇8
春江水暖:统计推断
“竹外桃花三两枝,春江水暖鸭先知”出自北宋诗人苏轼著名的题画诗《惠崇春江晚景》,作者寥寥几句,勾勒出早春江景的优美画境。特别是“春江水暖鸭先知”,把水温冷暖描绘得富有情趣、美妙传神。由画中“桃花初放、江暖鸭嬉、芦芽短嫩”,推知画外“河豚欲上”的初春气息,我们除了从中欣赏画中有诗、诗中有画之外,还可以找到统计推断的影子。
统计推断是根据随机性的观测样本以及问题的条件和假定,对未知事物作出以概率形式表述的推断。概率论是统计推断的理论基础。统计推断问题常表述为:所研究的问题有一个确定的总体,其总体分布未知或部分未知,通过从该总体中抽取的随机观测样本作出与未知分布有关的某种结论。统计推断的基本问题可以分为两大类:一类是参数估计问题;另一类是假设检验问题。如上述题画诗通过随机抽取一个“鸭嬉”画面,测得“江暖”,进而推断早春真的来了。如果研究的问题是“早春是否来临”,就需要通过样本“鸭子是否入水嬉戏”检验这个命题是否成立,这也是一种推断形式,即假设检验。由于统计推断是由样本推断总体,因此根据样本对总体所作的推断,并不能做到完全精确和可靠,其结论要以概率的形式表达。也许作为样本的江水受光照的影响有冷暖之别,并非春来;或者嬉水的鸭子并不惧寒冷,也未可知。统计推断的目的,本来就是利用问题的基本假定及包含在观测数据中的信息,作出尽量精确和可靠的结论。
常用的抽样方法有:简单随机抽样、周期系统抽样、分层抽样和整群抽样。采取适当的抽样方法确保抽样的代表性,可有效地控制和提高统计推断的可靠性和正确性。比如此诗中除了“江暖鸭嬉”,还有“桃花初放”、“芦芽短嫩”等抽样结果共同来支持早春来临的结论。
在水一方:数据挖掘
“所谓伊人,在水一方”出自诗经秦风《蒹葭》,抒发主人公河畔倘佯,凝望对岸日夜思念的意中人之情,虽望穿秋水、可望难即,但其孜孜以求、执着追寻之意,颇有数据挖掘的意思。
数据挖掘(Data mining)又称资料探勘、数据采矿,是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的一种决策支持过程。主要基于人工智能、在线分析和处理、情报检索、机器学习、模式识别、专家系统、统计学、数据库、可视化技术等诸多理论和方法,高度自动化地分析相关数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整策略,减少风险,做出正确的决策。针对市场企业而言,数据挖掘是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。数据挖掘是知识发现过程的三个阶段(数据准备、数据挖掘、结果表达和解释)之一,主要是通过与用户或知识库交互分析每个数据,从中寻找规律,其任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析,等等。
生活中有很多数据挖掘的例子。比如在传统市场营销中,街上派送的宣传单、手机上的广告短信、推销电话等,都只是基于人群或者简单的用户、住户信息推送的,盲目且浪费。数据挖掘则以市场细分原理为基础,假定“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集、加工和处理消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,并以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比,大大节省了营销成本,提高了营销效果,从而为企业带来更多的利润。又比如,当银行账户申请双人联合账户时,可通过联合账户的数据挖掘,分析推断该用户是抱得“伊人”归,还是仍然隔岸相望,来决定向用户定向推销用于房贷、教育投资等业务,还是转而推送婚庆商品和服务业务,或者推送特快专递鲜花、礼品等业务。
上善若水:大数据
“上善若水,水善利万物而不争。”语出《老子》,意为最高境界的善行就像水的品性一样,泽被万物而不争名利。水有滋养万物的德行,它使万物得其利,而不发生矛盾、冲突。海量的大数据,最终能不能成为这样一种水,值得期待。
1980年,未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中,将大数据赞为“第三次浪潮的华彩乐章”。受技术所限,大数据时代并未随之到来。直到2009年前后,大数据才开始逐步受到信息技术行业的关注。在历经批判、质疑、讨论、炒作等种种之后,大数据终于迎来了2013年———媒体所称的大数据元年。大数据到底有多大?有资料预计,2013年世界上存储的数据能达到约1.2泽(12亿TB)字节,印刷成书可以覆盖整个美国52次,存于标准光盘则可以堆成五堆,每一堆都可以高达月球。专家预测到2020年,全球每年新创的数据容量将会达到40泽(400亿TB)字节,如果要用标准光盘储存互联网在一天里传送的数据,大约需要2.5亿张光盘。
大数据的原理在统计人的眼里并不复杂,从抽样调查的角度看,样本选取的越多,得到的统计结果就越接近真实的结果。从海量的、多样的、迅速更新的数据中实时“提纯”出有用信息,就是大数据的意义所在。越来越多的政府和企业,迅速涉足这些隐藏在数据汪洋中的大金矿。许多世界级的互联网企业、社交平台、电商,就连商场营销和影视制作都有大数据的身影。比如一举成名的美剧《纸牌屋》,就是源自美国视频网站Netflix对喜欢BBC剧、导演大卫·芬奇和演员凯文·史派西的用户数据中的交集数据分析,打造出的一部“大数据”剧集。
数据流统计 篇9
统计数据作为基本的、重要的、权威的信息已愈来愈引起政府职能部门的高度重视, 统计数据的质量也成为社会各界普遍关注的焦点。从目前的现状看, 统计数据质量还不尽人意, 统计信息失真已成为困扰统计工作的重要问题, 如果不采取必要的措施, 必将影响国民经济核算的准确性, 对经济工作决策产生误导, 不仅会损害人民群众的利益, 也会损害统计部门的形象和声誉。
一、统计数据质量存在的主要问题
统计数据质量问题主要是虚报、瞒报;错报, 漏报, 伪造、篡改等问题。究其原因, 既有客观现实的复杂性问题, 又有统计工作自身适应性不强的问题。
1.从客观上讲, 统计总体指标规模扩大, 构成复杂, 采集数据难度增大, 加之统计对象受利益驱使而影响了统计数据质量。主要表现在:迎合领导意图, 报迎合数;为了完成责任制规定的目标, 报目标数;为了逃避税收, 报避税数;统计人员无可奈何, 报糊涂数等。尤其是在考核指标、敏感指标上虚报、瞒报较为突出。
2.从主观上讲, 尽管近几年来统计部门围绕提高统计数据质量做了许多工作, 并采取了相应的措施, 但仍然难以适应当今形势发展的需要。具体地说: (1) 修订后的《统计法》公布后, 配套的法规措施不完整, 操作性较差, 执法难度仍然很大。 (2) 统计部门的任务与力量的矛盾日益加剧, 尤其是基层部门更为突出, 难以组织有效的审核、检查;必要的工作程序, 已被简化到不能再简化的程度; (3) 现行的统计体系与建立社会主义市场经济体制的需要极不适应, 统计制度的改革滞后于经济体制的改革, 新的统计调查方法尚不成熟, 难以适应现行管理体制的需要。
二、影响统计数据质量的主要原因
1.利益驱动。有些经济主体为了骗取经济利益在统计数据上大做虚假文章, “以权扰数, 以数谋私”等现象时有发生。比如, 一些效益好的企业为了偷税漏税而少报利润和销售收入, 而某些亏损企业为了骗取银行贷款而少报亏损, 等等。虽然《统计法》的相关条文对此加以约束, 但这类现象远未得到根治。
2.统计执法不严。依据我国《统计法》的有关规定, 对造假者没收因造假而获得的全部利益, 同时给予通报批评或行政处分等惩罚。但统计信息失真的现象却屡禁不止, 究其原因, 是我国《统计法》的惩治力度太小, 且形式单一。有法不依、执法不严的现象也非常严重。由于种种原因, 使统计法规在执行的过程中始终处于被动。无形之中给虚报、瞒报、错报、漏报、伪造、篡改的企业和个人以可乘之机, 造成统计数据失真, 甚至存在着“权大于法”的现象, 致使一些领导干部和统计人员敢于以身试法、玩忽职守。因此, 应对违法者加大打击力度, 避免统计数据人为失真。
3.统计调查方法的缺陷。国家统计局提出统计调查方法改革的长远目标是, 建立以必要的周期性普查为基础, 以经常性抽样调查为主体, 辅之以其他专项调查的统计调查方法体系。而从目前情况来看, 我国全面统计报表仍占绝对优势, 抽样调查比重很小, 仅局限于城乡住户调查、物价调查和人口变动调查等, 绝大多数专业统计基本上仍依靠全面报表。在当今经济形势瞬息万变、企业各项经济活动异常活跃的今天, 全面统计报表制度已显得越来越笨重, 呆板滞后, 在经济生活中变得处处被动。再加上全面统计报表自身的缺陷, 这种报表制度在一定程度上已难以适应市场经济发展的需要, 急需改变。
4.领导重视程度不够, 统计人员素质不高。专业统计人才严重缺乏, 统计数据的使用价值在基层单位没有充分体现出来, 尤其是基层单位的领导对统计不够重视, 对统计工作缺乏全面认识, 认为可有可无, 因此在安排统计人员时, 随便派人应付, 大多数企业的统计人员由财务人员或其他人员兼任, 工作中完全凭感觉靠估计, 只要完成统计报表就算完事大吉, 根本弄不明白报表中数据间的平衡关系, 更谈不上要求统计人员进行月度、季度的统计分析了。由于长期以来统计工作得不到足够的重视, 再加上统计部门真的是“清水衙门”, 造成了不少企业基层统计人员“身在曹营心在汉”, 干劲不足, 学习气氛不浓, 对待统计报表也是应付差事, 长此以往, 又造成统计人员素质下降。
从统计业务来看, 企业统计是一项专业性十分强的工作, 统计功能发挥得如何, 在很大程度上取决于统计人员的文化素质。企业统计人员中能完整地理解现行统计指标体系的不多, 能利用统计资料进行深层次加工与分析, 以及能灵活应用现代技术的更是凤毛麟角。可见, 统计队伍中高文化素质的统计专业人才严重缺乏。长此以往, 统计基础工作得不到应有的保障, 统计人员缺乏责任感, 法制观念淡薄, 直接影响了统计数据质量。这应引起统计部门的高度重视。
三、统计数据质量监控的基本原则和方法
统计数据质量问题是随着统计的产生而产生的, 只要有统计存在, 就有数据质量的存在。我们应正视和客观分析统计数据质量问题, 找到影响数据质量的主要矛盾, 寻找解决问题的基本方法, 以积极的态度对待当前统计工作中出现的数据质量问题。数据质量监控要有相对性、重点性、针对性, 要有全程性和全域性监控的方法。所谓全程监控就是统计数据质量监控要贯穿于统计活动的全过程, 全域性监控就是统计数据质量监控要贯穿于统计活动的各个领域。只要加大统计工作的科技含量, 有效实施全程性和全域性监控, 解决统计数据质量问题指日可待。
四、提高统计数据质量的措施及对策
1.加大统计执法力度。大凡统计数据质量比较可靠的, 其统计活动的各个方面和各个环节均有比较完备的法律规范保障, 而目前运用《统计法》来保证统计数据质量的手段, 几经曲折, 反反复复, 问题仍然很多, 虚假数据、失真数据难以根除, 原因是多方面的, 其中, 执法的软弱是最主要的原因。因此, 必须加大执法力度。首先, 加大惩治力度, 把情节严重的造假行为定为犯罪, 依法追究刑事责任。其次, 统计部门要努力做到统计执法经常化、制度化, 严厉查处在统计数据上弄虚作假的各种违法行为。对那些置《统计法》于不顾, 顶风作假的单位和个人, 决不姑息手软, 达到“查处一件、教育一片”的目的。同时, 统计部门还应利用各种渠道和各种方法, 积极进行统计法律法规的宣传和教育。知法、懂法才能自觉守法、执法, 要通过扎扎实实的宣传工作, 提高全社会的统计法律意识和统计法制观念。
2.加强党风、政风建设, 坚持实事求是。切实加强党的实事求是的思想路线教育, 坚决反对弄虚作假, 查找统计数据质量存在的主要问题, 端正党风、政风, 密切党和政府同人民群众的联系, 提高基层统计人员的法律意识和自身的能力素质, 既要高标准、严要求, 又要留有余地, 稳妥可靠。只要坚持实事求是的原则, 减少人为因素干扰, 就可为统计数据质量的提高提供基本前提和可靠保证。
3.加快统计调查方法的改革, 采用先进的统计技术。尽快落实国家统计局的改革设想, 以普查为基础, 以抽样调查为主体, 其他调查方法为补充。改变目前过分依赖全面统计报表的状况。各种统计调查方式应互相补充、灵活运用。在调查对象上既重视生产统计, 又重视经营统计。加强统计信息自动化建设, 广泛使用计算机, 将统计原始资料、统计台账及统计的相关资料都存储到计算机中, 为领导的经营决策提供依据。
数据流统计 篇10
1 实践中的有益探索
1.1 加大了数据信息的采集力度和广度
对医院人员的基本情况及时收集、整理、审核汇总, 并纳入计算机管理, 形成基础数据。对人员的增加和减少, 学历、职称、部门的变化等情况进行随时登记, 及时更新;对每一个医务人员的业务水平、科研能力、继续教育、业务工作量建立起个人业绩数据库, 并完成各类统计报表, 扩大了人事统计的外延。
1.2 确保咨询职能的发挥
人事统计工作者对医务人员信息进行及时正确地分析和迅速有效地反馈给管理者, 在医院管理中发挥着应有的作用。表现在:通过人员信息掌握全院学科专业技术人员年龄、学历、职称等情况, 并借助人事统计分析系统分析结果调整各专业用人计划和岗位设置;通过对临床专业人员的年龄结构、学历结构、职称结构、工资收入的统计分析, 出台了医疗技术队伍建设方面的措施;通过对工作量、科研成果进行统计, 评价医疗人员的工作质量;通过对某项工作发展情况的统计分析, 总结和检查出其中好的作法与不足, 及时跟进一些措施和制度。这些咨询职能的发挥对学科带头人聘用管理制度, 提高核心人才的创新能力, 优化人才来源结构和专业知识结构发挥了积极作用。
2 工作中存在的问题
尽管医院人事统计数据利用方面对医院管理工作起到了积极的推动作用, 在实践中还存在许多不容忽视的问题。
2.1 重视不够
认识不到位, 认为统计的任务就是完成报表, 统计数据资料只是人员的状态、规模在数量上的变化, 数量之间的内在联系和发展规律知之甚少, 更谈不上用来指导工作。这些思想严重阻碍了统计资料利用分析的开展。
2.2 统计手段落后
医院人事统计工作基本上仍然是以手工统计为主, 通过计算机单机录入后进行数据处理, 生成上报文件, 对计算机的应用停留在报表处理阶段, 对统计信息的管理还没有摆脱手工处理的方式, 存在效率低、信息共享性差的问题。
2.3 统计人员水平不高
有些单位从事医院人事统计工作的都不是专职统计员, 由负责医院人事或工资工作的人员进行兼职统计。虽然熟悉医院人事工作业务, 但未参加过统计专业知识的系统学习和岗位培训, 对统计学的理论知识、统计的方法和手段掌握不够。
3 发挥医院人事统计作用的有效措施
针对上述问题和现象, 要真正发挥医院人事统计工作的重要作用, 就必须从基础工作做起, 从细微之处抓起。
3.1 从战略高度上重视医院人事统计工作
医院人事统计目的就是根据医院人事工作的需要, 运用科学的统计理论和方法, 对医院人事资料的收集、整理和分析, 以全面、及时、准确地反映人员队伍状况和劳动工资情况, 为医院在宏观上制定医院人事管理制度, 研究工资分配办法提供决策依据。因此, 医院领导应高度重视医院人事统计工作, 从人力、财力、物力上给予大力支持, 改善工作条件, 及时听取有关统计资料反映出来的重大情况、重大问题的汇报, 主动采纳统计分析意见和建议。
3.2 建设高效精干的人事统计队伍
医院人事统计是一项政策性、专业性很强, 内容繁杂, 而人员素质是搞好人事统计工作的最基本的要求。因此, 要强化对人事统计工作价值的认识, 必须拥有一支高素质的统计队伍。
3.2.1 做好岗位人员选拔
从事医院人事统计工作的人员不仅熟悉医院人事工作的各项业务, 还要精通统计理论、统计方法、统计手段, 明确医院人事统计的范围、指标口径、掌握现代统计方法及现代信息技术以及人力资源管理有关的理念和方法, 利用计算机和网络进行信息的搜集、处理和传递, 才能确保统计工作的准确高效。同时, 有针对性地选拔统计学专业人才充实到医院人事统计队伍中来。
3.2.2 强化岗位实践
医院人事统计不能只满足于数字准确, 更要熟悉医院人事工作, 发挥直接占有统计资料的优势, 应用医院人事信息管理系统, 完善人事数据信息库, 并将医疗、科研、后勤保障等系统与之相连, 达到资源共享, 建立完备的人事统计数据库, 以备各类信息数据的传输、查询及分析, 从而随时随地收集各部门与人事有关的信息资料, 积极主动发现问题、分析问题并及时转化统计分析成果, 使统计分析更具有针对性和指导性, 这对于提高人事统计工作的水平及工作效率有着极为重要的意义[1]。
3.3 加大统计资料的分析利用
随着医院人事制度改革的不断深入, 对医院人事统计提出了更高的要求, 只提供数据、报表是远远不够的, 必须深化医院人事统计资料的分析利用, 服务于医院人事工作大局。通过整理不同时期的人员总数、人员结构、工资情况及其增减变化, 在此基础上形成详细的统计分析报告, 找出人员结构、工资分配中存在的突出问题, 科学的预测未来发展状态, 积极地提出建议方案, 使统计数据的价值得到最大实现。
3.4 提高法规意识
人事统计工作人员应具备良好的职业道德, 较高的思想觉悟和较强的法制观念。医院应依法加强自身管理, 开展统计法规的宣传教育, 培养统计人员的风险意识、法律意识和保密意识, 确保在工作中坚持以诚信为本的准则, 从而保证统计数据的真实性和准确性[2]。
总之, 医院人事统计工作在医院管理中具有不可替代的地位。只有不断推进统计队伍建设, 完善统计工作制度, 运用现代信息技术, 创新统计方法, 加强统计数据的开发利用, 确保统计质量, 才能在医院管理与国家新一轮医改中提供强有力的支持功能。
参考文献
[1]侯世方, 孙长福.统计职能在医院信息网络建设中的拓展[J].中国卫生统计, 1999, 16 (5) :275.
测评数据快速统计有绝招 篇11
利用Excel 2007新增的多重条件函数，实现单一条件求平均、多重条件求平均、计数、总和
最近，上级组织部门到单位进行干部民主考核，所使用的测评表如图1所示。员工只需在行列相交的单元格里画“√”，办公室将“√”位置对应的分数输入工作表统计得分。由于测评表数据是逐张录入工作表的，如何按上级要求统计似乎是个难题。不过这可难不住办公室的小孙，他使用Excel 2007新增的多重条件函数，干净利索地完成了测评数据统计。下面让我们看看他的具体做法：
图1
单一条件求平均
如果需要根据一个条件，例如姓名或性别求某一指标的平均分，可以使用AVERAGEIF函数。在图2的C20单元格中输入公式“=AVERAGEIF($A$3:$A$14,"历江平",C2:C14)”，可以求出“历江平”的“政治觉悟”平均分，公式“=AVERAGEIF($B$3:$B$14,"女",C2:C14)”，可以求出女干部的“政治觉悟”平均分。
小提示
公式含义是在$A$3:$A$14中查找"历江平"，在C3:C14中查找">=3"，只有同时符合上述两个条件的数据才会参与计数。
小提示
公式含义是在“干部姓名”列的$A$3:$A$14区域查找"历江平"，在“政治觉悟”列的C3:C14区域查找">=3"，只有同时符合上述两个条件的数据才会参与计算。计算其他干部的合格平均分时，只需修改公式中的"历江平"就可以了。绝对引用$A$3:$A$14区域可以避免复制公式过程中引用范围发生变化。
多重条件求平均
首先要统计的是每位干部的合格平均分，也就是群众测评中获得“合格”以上评价的平均分。小孙的做法是在如图2的C16单元格输入“=AVERAGEIFS(C3:C14,$A$3:$A$14,"历江平",C3:C14,">=3")”，回车即可得到“历江平”的“政治觉悟”合格平均分。选中C16单元格之后鼠标指向“拖动柄”，向右拖动将公式复制到D16、E16等单元格，就可以得到他的业务能力、团结协作等指标的合格平均分。
为了了解某位干部的“业务能力”和“工作效率”是否关联，还可以统计“工作效率”合格时的“业务能力”平均分，公式为：=AVERAGEIFS(D3:D14,$A$3:$A$14,"历江平",D3:D14,">=3"，F3:F14,">=3")。公式中类似“$A$3:$A$14,"历江平"”的条件可以高达127个（保存为*.xlsx格式时）。
多重条件计数
接下来要统计的是给予某位干部合格以上评价的人数。小孙在如图2的D14单元格中输入“=COUNTIFS($A$3:$A$14,"历江平",C3:C14,">=3")”，回车即可得到给予“政治觉悟”合格评价的人数。
如果需要计算给予“历江平”各项测评指标都合格的人数，将公式修改为“=COUNTIFS($A$3:$A$14,"历江平",C3:C14,">=3",D3:D14,">=3",D3:D14,">=3",E3:E14,">=3",F3:F14,">=3",G3:G14,">=3"”就可以了。
图2
just do it
仿照刚才介绍的方法，你能用SUMIFS进行多重条件求总和吗？比如男干部的“政治觉悟”评价总分如何实现？
在如图2的C19单元格中输入“=SUMIFS(C2:C14,$B$2:$B$14,"男")”，回车即可。
公式含义是在$B$3:$B$14中查找"男"，只有符合这个条件的数据才会参与求和。如果需要计算其他指标的评价都合格时的“政治觉悟”总分，可以将公式修改为：=SUMIFS(C3:C14,$B$3:$B$14,"男",D3:D14,">=3",D3:D14,">=3",E3:E14,">=3",F3:F14,">=3",G3:G14,">=3")。
数据流统计 篇12
一、统计数据质量的含义
狭义上的统计数据质量指的是统计数据的精确性, 主要衡量标准是在进行统计过程中存在误差的多少来表示;广义上其内涵已经进行了外延和扩展, 其内容更加丰富, 但是由于国际上并没有统一的定义, 结合我们国家的实际情况, 对统计数据质量的内涵进行了阐述, 主要概况为统计数据质量要核心化, 数据形式质量化, 数据外延质量化。
二、统计数据质量现状
统计系统的工作者不断的进行尝试探索, 通过改革创新, 无论是在指标构架、调查手段、统计指标、专业技术方法、数据整理传送等方面都有了很大的提高, 企业各部门对其工作成果较为肯定, 统计工作的实效性进一步得到提升。同时, 统计数据也存在一些问题, 主要表现如下:
1. 数据不真实。
统计对象由于涵盖范围广, 不同行业的统计手段、标准等存在很大区别;由于行业发展步伐不一致, 导致统计数据千差万别;在进行统计工作时的统计面的大小和依据的理论基础的差异大, 统计的核算时间和财会的核算时间不同步, 统计工作中各级管理层对统计数据的质量管理缺乏制约性, 监督不到位, 无法实现数据的核查工作, 都是导致数据不真实的原因。
2. 数据与公众信息不对称。
统计数据应当如实反映企业的信息, 但是现实中两者之间存在严重的不对称, 统计工作所得数据并不能真实的反应现实信息, 导致人们对统计工作的不信任。
3. 数据缺乏时效性。
统计调查工作具有滞后性的特点, 这就要求统计部门在进行数据公布是要有一定的时效性。企业的各个部门需要提高工作效率, 及时提供效性强的统计数据。但是现实情况并不乐观, 统计部门虽然也在不断的采取各种手段, 依旧不能让数据用户对统计数据的时效性要求得到满足。
4. 数据缺乏可比性。
随着企业经济体制改革, 统计系统也相应的进行了革新, 期间的统计数据根据不同的统计方法而失去了可比性;统计数据中的关联数据对比结果不被认同;统计数据的调整导致统计数据不可比性严重。现实中的统计数据会根据统计内容的变化而进行相应的调整, 在进行数据使用时, 人们会采用最新的调整数据, 这样就导致数据前后缺乏可比性, 给人们的工作带来很多问题。
三、造成统计数据质量问题的因素
1. 统计制度的影响
从狭义上来看, 统计制度对数据质量有直接的影响, 这里所占的统计制度指的是统计的方式方法, 包括对参照样本的挑选, 各种指标的制定等, 参照样本选择恰当与否, 关系到最后得到的统计数据是不是能代表整体特性。
从广义上来看, 统计制度包括各级统计部门的各种管理制度和设立的各种管理机构。对企业的统计体制进行分析得出, 其包企业的各个管理部门。在这两种管理体系下, 制定的统计制度对执行中的统计制度产生巨大的不良影响。
2. 人为因素
(1) 诚信缺失统计诚信已经成为社会问题, 各种瞒报、作假等现象经常出现。统计数据真实性缺失与一部分人的既得利益有很大关系;此外, 统计数据失真离不开各个企业的管理部门的纵容。
(2) 认识度不够。统计数据是对企业经济发展的体现, 其重要作用得不到有关部门的重视, 其服务功能不仅只限于对财务职能部门, 而且还服务于整个企业的参与者;统计工作者对自身的工作认识程度不强, 在进行统计数据整理时, 不能保证统计数据质量的高低。
四、解决统计数据质量问题的对策
1. 完善和创新统计制度。
统计制度的完善和创新可以从两点出发, 首先是创新数据收集、整理等措施, 同时设置更适应社会发展的各项指标, 以使所采集的数据信息能够更好的满足社会的需要。其次, 对统计体系进行改革, 提高统计系统工作的职能性。同时对企业统计组织采取鼓励的态度, 使得统计制度能够更好的发展。
2. 排除人为干扰因素。
首先, 对统计工作的内部环境进行优化, 加强统计人员的诚信意识教育, 对外部环境实行法制化建设, 对统计对象的不规范行为进行有效的制止, 如果涉及违法, 统计部门可以给予其惩罚。加强企业里统计人员的队伍建设管理, 提高统计系统的工作效率。其次, 提高员工对统计工作的认识, 充分认识到统计工作的重要性。另外, 创新统计系统管理层的考核制度, 把工作重点倾向于统计工作质量上, 这样可以从体制上减少企业造假现象的发生。
五、结语
统计数据质量的提高, 是企业发展的需要, 只有从根本上解决影响统计数据质量的问题, 才能促进统计工作的发展。不断完善统计制度, 满足企业各部门对高质量统计数据的需求是整个统计系统的奋斗目标, 要实现这一目标, 不仅需要企业所有员工的支持, 同时离不开统计工作者的努力。
摘要：在社会发展新形势下, 人们对统计数据质量要求越来越高, 充分体现了统计工作的特殊意义。统计存在于人们生活中的分方方面面, 通过统计工作所收集到的数据质量的高低, 是评判统计工作效能的重要标准。当下, 统计工作得到了前所未有的关注, 统计数据质量不断提高, 但是距离企业对统计工作的总体需求还是存在不小的差距。为了应对企业发展对统计数据的要求, 为了进一步提高统计数据质量标准的国际化, 本文对企业统计制度下的统计数据质量进行了研究。
关键词：统计数据,数据质量,企业制度
参考文献
[1]唐修亭, 韩鹏.试论新时期统计数据质量问题[J].统计与咨询, 2000 (6) .