大数据统计在经济管理领域的应用

大数据统计在经济管理领域的应用

杜超

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摘要：在企业发展中，做好统计工作十分重要。阐述大数据技术的特点，大数据技术对统计学的影响，大数据分析的应用策略，包括利用统计数理分析的新方法及时掌握数据动态变化规律、实现数据分析的流程优化。

关键词：大数据统计；经济管理；应用

引言

在“大数据”蓬勃发展的新时代，企业利用统计分析等专业工具进行企业管理的主要优势，一是可以帮助企业摸清现状，找出企业面临的堵点；二是用技术手段对企业数据进行收集，进而开展多维度和全方位的分析，将企业决策支持从传统的较为主观的经验判断转变为以数据来说话的科学决策，可以提高企业整体决策的成功率；三是以数据分析结果改善公司运营，推动形成流程管理的闭环，以提高企业管理水平和发展能力；四是利用数据分析支持产品升级，支持企业进行创新。

1大数据统计在经济管理领域运用的现实意义

在企业运营的过程中，有必要结合适当的指导方针，改变企业经营管理的大方向。每个员工应该积极参与这一进程，以改善企业的总体业绩。随着经济全球化，海外企业逐步开始走向本土市场，本土企业的市场竞争力也有所增强。本土企业想要在竞争中脱颖而出，就必须运用大数据统计向市场获取更多有用信息，为企业制订经营方案提供支持，从而推动企业的可持续成长。

企业想要根据国内外宏观经济数据确定企业经营的战略目标，必须通过大数据统计分析，迅速掌握相关企业的情况。企业在宏观调控活动中也应该充分利用大数据的统计与分析，比如通过SPSS、Stata等软件对动态工业经济信息进行大数据分析，以拓宽企业信息获取的范围，及时发现重大动向并预见其发展趋势。另外，通过大数据统计分析还能够更合理地利用经济增长规律，据此完善自己企业的发展战略。

2大数据技术对统计学的影响

在信息大数据时代,各种信息海量的数据量和相关信息正在呈爆炸式高速增长。在如何使用一种传统的数据抽样及分析处理方法进行处理分析这些信息数据资料和有关信息价值的计算过程研究中,我们将会同时遇到的一些实际问题,这可能使得进一步挖掘某些关键数据信息数据和其重要应用价值都变得越来越困难。因此,我们也需要重新引入现代统计技术分析计算方法,科学、全面系统地处理研究这些相关数据资源和关键信息,挖掘整理和分析利用大量有信息价值资源的数据。在信息大数据时代,单一有效的统计数据处理等方法显然已经完全无法确保获得及时准确真实的相关数据。因此人们在正确处理各种数据信息时,有必要考虑利用一些统计数理分析新方法及时掌握有关数据动态变化规律的各种规律。从而切实提高信息决策分析的严谨科学性。

大数据具有广泛的影响。它既不仅限制扩大影响了一般统计学领域的具体研究与对象,而且直接影响到了各种统计数值计算方式的合理规范化,也必然影响到了整理统计数值研究对象和分析数据结果的科学工作发展过程。统计学研究是作为一种手段综合处理和整理总结自己所需要收集各类数据成果的方法。它获得的数据资料特别之丰富,数据的分析完全不需要人工抽样。因此,固有数据的人工统计及抽样的分析就不再十分适合计算机使用,而是要使用多种现代电子科学技术方法去通过电子传感器的自动采样收集固有数据。

3大数据统计在经济管理领域的应用实践

3.1注意信息数据的安全控制

将大数据技术应用于统计分析工作中，能提高工作效率与质量，但需重视数据安全问题。企业的生产经营过程中，许多数据信息具有保密性，关系着企业利益和资金安全。因此，企业建设数据共享平台时，要利用信息加密技术对数据进行加密，为不同级别的用户设定不同的权限，同时加强硬件设施和软件的安全管理，完善数据管理制度。相关人员向外披露企业相关数据时，应严格遵守企业的相关管理制度，禁止违规披露。在硬件方面，数据共享平台应配置单个安全的服务器，用于监控企业内外对平台资讯的访问。在软件方面，需加强防火墙建设，安装适宜的杀毒软件，建立病毒信息库，全面保障平台中各类数据的安全，提高数据共享平台的整体安全质量。此外，企业还应配备专人对平台进行定期维护，确保数据共享平台能够安全、稳定地运行。

3.2加强人力资源管理，做好人才发现、培养和留用

企业最宝贵的资源是人力资源，企业发展离不开人才支持。企业一方面要善于广纳贤才，及时为企业补充新鲜血液，从市场上寻找更具数据分析能力且善于应用技术手段处理数据的专业化人才，更要注重后期人才和团队的培养，结合企业自身需求，培养专业化分析和管理团队。企业可考虑与院校建立人才交流机制，利用企业为高校人才提供更多职业发展机会，同时也为企业提供了稳定的人才供应，为后期发展储备足够的专业人才。企业还可以建立完善的考核和激励制度，考虑采取股权激励的设置，将骨干员工留在对企业发展至关重要的关键岗位上，使员工与企业发展紧密挂钩。

3.3制定健全完善的大数据管理工作体系

在经济管理领域，企业需要升级大数据管理的系统。首先是侧重于信息收集、集成和反馈系统。在工作过程中，分析并收集来自不同部门的大量数据，对运营期内的各种问题提供良好反馈，开发预警信息系统，并对异常情况进行预警，以防止企业运营受阻。此外，有必要建立一个数据和运营应急系统，旨在根据数据分析的精确结果对问题主要原因进行彻底的分析。

3.4大数据具有广泛的渗透性

不同历史的数据时代、不同发展的文化地区、不同规模的数据行业很可能会导致相互信息交叉。数据信息是分别由各个不同类别的各种基础信息加工生成来的,这些基本信息都是相对集成独立的或相互分散存在的,因此有时需要计算机对数据或信息资料进行全面深入加工处理,所要获得来的这些信息将直接被用于一些实质性决策。

3.5优化大数据技术功能

要想在大数据环境中，表现出更好的适应状态，满足大数据技术要求，并且妥善处理金融数据统计方面的难题，一方面需要改进升级大数据技术，提高其主要显著效用，更新升级软硬件系统，增进软硬件分支系统的兼容性，改进更新数据信息收集处理方式，结合具体的数据类型，构建兼容性更好的数据处理系统，需要由分支系统在统一时间内，提供更加合理可行的分析处理方式，在合理利用分析处理方式，并且精准辨识数据类型的条件下，比如在平台上确立数据分析技术和分支处理技术，在分析技术提示出数据类型的前提下，再利用分支处理技术对数据予以更高效率的处理。另一方面是要改进升级数据挖掘技术，以便可以高效率开展数据筛选与清洗工作，进而尽早整理出更具有参考价值的金融信息数据。

结语

总而言之，大数据时代的企业面临更为复杂的环境，企业想要生存下来，就要顺应时代的变化，立足时代，借鉴先进企业的管理经验，选择符合自身发展需求的方式，提高统计分析与企业管理工作的深度融合程度，是延伸企业价值链、调整企业发展布局和资源结构、提高企业持续发展能力的有效途径。

参考文献

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