摘要：随着大数据时代的来临，基层统计数据的质量成为保障国家发展和决策的关键因素。然而，基层统计数据普遍面临着数据准确性、完整性、一致性和时效性等方面的挑战。本文通过文献综述和实证研究，提出了在大数据背景下提升基层统计数据质量的有效策略，包括数据采集标准化、质量管理体系构建、技术手段应用以及人才培养等方面的措施。这些策略将有助于提高基层统计数据的质量，为决策提供更加准确和可靠的支持。
　　关键词：大数据；基层统计；数据质量；数据采集标准化；质量管理体系
　　随着大数据时代的来临，基层统计数据质量成为真实反映经济发展成果、保障国家经济发展规划和决策的关键因素。然而，基层统计数据普遍面临着数据真实性、准确性、完整性和时效性等方面的挑战。本文旨在探讨在大数据背景下提升基层统计数据质量的有效策略，以推动数据质量的提高，为决策提供更加准确和可靠的支持。

一、大数据背景下基层统计数据质量现状分析

　　一直以来，基层统计数据质量就是经济统计工作的生命线，如何保障统计数据的真实性、准确性、完整性和时效性是统计工作的灵魂。在大数据背景下，国民生产总值核算体系和统计制度改革对基层统计数据质量有了更高的要求。首先，统计信息化的发展、统计系统“四大工程”建设的铺开对数据质量的把握更加严格。其次，大数据时代，统计数据不再需要通过各级人民政府层层上报，而是直接来源于基层统计单位，基层统计员对统计指标的理解或其他人为因素对数据准确性的影响不容忽视。此外，基层统计资料的完整性问题也不容忽视，基层统计单位财务制度的不健全、人员统计业务不够精通等原因都可能导致统计数据原始资料缺失。最后，数据时效性是另一个挑战，由于大数据的高速产生和传输，对数据时效性的要求越来越高，一些数据发布或评估反馈周期过长，可能已过时或无法及时反映现实状况。综上所述，解决这些问题需要制定标准化数据采集流程、加强数据质量管理，并运用先进技术手段来保障基层统计数据质量的提升。

二、数据采集标准化策略

　　在大数据背景下提升基层统计数据质量的有效策略之一是数据采集标准化。数据采集标准化是指建立统一的数据采集规范和流程，以确保数据的准确性、完整性和时效性，从而提高基层统计数据的质量和可信度。
　　首先，数据采集标准化具有重要意义。通过统一的数据采集标准，可以避免不同部门、单位采集数据的差异性，降低数据错误和偏差的发生，提高数据准确性。此外，标准化的数据采集流程也有助于提高数据采集效率，减少人力和时间成本，提高数据时效性。
　　其次，建立数据采集标准化规范是关键步骤。在制定标准化规范时，需要考虑数据采集的对象、范围、频次等因素，确保数据的全面性和一致性。标准化规范应当明确数据采集的方法、字段定义、填报要求等内容，使数据采集过程更加规范化和标准化。
　　推广数据采集标准化的措施也至关重要。首先，需要开展培训和宣传活动，向基层统计人员普及数据采集标准化的重要性和操作方法，增强其标准化意识和能力。其次，建立健全数据质量监测机制，对数据采集过程进行监控和评估，及时发现并纠正数据采集中的问题和偏差。此外，引入先进的信息技术工具，如数据采集软件和移动设备，能够提高数据采集的效率和准确性。
　　在实施数据采集标准化策略时，还需解决一些现实问题。首先，需要充分考虑基层实际情况，制定灵活可行的标准化规范，避免一刀切的情况发生。其次，加强对数据采集人员的培训和指导，提高他们的标准化操作水平。同时，建立与现有信息系统的衔接，确保数据采集标准化与数据处理、存储等环节的无缝对接。

三、质量管理体系构建策略

　　在大数据背景下提升基层统计数据质量的有效策略之一是构建质量管理体系。质量管理体系是指建立一套科学、系统的管理体系，通过规范的流程和标准，全面管理和控制数据采集、处理、传输和发布等环节，以确保基层统计数据的准确性、完整性和一致性。
　　首先，质量管理体系的构建对于提升基层统计数据质量至关重要。通过建立质量管理体系，能够形成数据质量控制闭环，确保数据在采集、审核、整理和传输等各个环节中不出现错误和失真，从源头上提高数据质量。同时，质量管理体系也能够为数据质量评估和监测提供科学依据，及时发现并解决数据质量问题。
　　其次，构建质量管理体系的框架是关键步骤。在构建体系框架时，需要明确质量管理的目标和指标体系。设立合理的数据质量评估指标，对基层统计数据进行定量评估，以实现数据质量的可衡量和可监控。此外，需要建立相应的质量管理规范和流程，明确质量责任和管理权限，确保质量管理的有效实施。
　　推动质量管理体系落地的方法也值得探讨。首先，需要加强领导层的支持和重视，将质量管理纳入决策层面，确保质量管理体系的顺利推进。其次，加强培训和指导，提高数据质量管理人员的专业水平和质量意识，促使其熟练掌握质量管理方法和工具。此外，建立质量管理体系与现有信息系统的衔接，实现数据质量控制的信息化管理。
　　然而，在质量管理体系构建过程中也面临一些挑战。首先，需要充分考虑基层实际情况，避免质量管理体系过于繁琐和僵化，影响工作效率。其次，推动质量管理体系的落地需要全员参与，需引导和激励各级统计人员积极投入质量管理工作。同时，需要不断优化和完善质量管理体系，随着技术和需求的变化，及时调整和更新质量管理方法和标准。
　　综上所述，质量管理体系的构建是提升基层统计数据质量的重要手段。通过建立科学的体系框架和合理的质量管理规范，能够全面控制和提高数据质量水平。在推动质量管理体系的落地时，需加强领导支持、培训人员和信息化建设，以确保质量管理策略的有效实施。

四、技术手段应用策略

　　首先，大数据技术在基层统计数据质量提升中发挥着关键作用。通过大数据分析，可以对海量的基层统计数据进行深度挖掘和分析，发现数据异常和不一致性。利用大数据技术，可以将数据从不同来源进行聚合和整合，消除冗余和错误，提高数据的准确性和完整性。此外，大数据技术还可以用于数据质量评估和监测，实时监控数据质量指标，及时发现问题并进行纠正。
　　其次，人工智能技术在数据质量监测中也有着重要应用。通过机器学习和自然语言处理等技术，可以自动识别数据错误和缺失，减少人工干预和错误。人工智能技术还可以用于数据质量校验，对数据进行自动校验和纠错，提高数据的准确性。此外，人工智能技术还可以用于数据安全保障，发现和阻止数据泄露和篡改等安全威胁。
　　在实施技术手段应用策略时，需要充分考虑技术的适用性和成本效益。选择适合基层统计数据特点的技术工具，确保技术的有效性和可操作性。然而，技术手段应用也面临一些挑战。首先，技术更新换代较快，需要及时跟进最新技术发展，以确保技术的有效性和先进性。其次，技术应用可能会涉及到数据隐私和安全问题，需要建立健全数据安全保障措施，保护数据的安全和隐私。

五、总结

　　通过本文对大数据背景下提升基层统计数据质量的有效策略进行研究和探讨，我们发现数据采集标准化、质量管理体系构建、技术手段应用和人才培养等方面的措施对于提高数据质量起着至关重要的作用。这些策略将有助于解决基层统计数据在数据准确性、完整性、一致性和时效性等方面所面临的挑战，为决策提供更加准确和可靠的支持，推动国家和地方的发展和决策制定。
参考文献：
　　[1]张敏.探析大数据时代背景下县级基层统计数据面临的机遇和挑战[J].金融经济,2018(20):121-122.

作者：周宁县统计局 黄文婷