统计资料的数据可视化应用探讨

正一、引言信息时代的惊人发展,海量的数据在充斥着人们的生活,传统的统计资料也在逐渐摆脱纸介质,呈现单一关联性的时代约束。在将统计数据电子化的同时,以不同有效的方式挖掘数据背后的信息,为企业、个人和政府作出决策提供相应的参考依据。数据可视化是对数据的视觉表现形式的研究。数据可视化并不是一个新鲜的事情,从杂乱的数据到视图上美的冲击,从毫无关联的指标到经济发展背后的含义,数据可视化以一种     

基于网格GIS的旅游统计数据可视化研究

针对统计数据可视化这一热点研究问题,以旅游统计数据为研究对象,选择2010年陕西省入境游客接待人数数据,在网格GIS技术的支持下,首次提出基于加权求和综合得分的分割法,即借助旅游资源普查数据的旅游统计数据可视化研究方法,实现了陕西省入境游客人数的空间可视化表达。与传统可视化方法及效果相比,此方法具有思路清晰、科学性更强等特点,更能有效表达入境游客接待人数在区域内的分布差异,这为旅游学及相关学科的研究提供了很好的数据基础和研究思路。     

“大数据”对官方统计数据发布的冲击及应对

摘要：大数据环境下，官方统计数据发布的条件和环境发生重大变化，统计数据发布方式、内容和时效及频率都将受到强力冲击。因此，政府统计部门在拥抱大数据、与大数据共舞中，应从打造数据仓库、运用可视化技术、整合数据资源、与新媒介共融等方面着眼，积极改进和完善官方统计数据发布模式。     

区域宏观经济统计数据质量定量诊断方法及应用研究

针对区域宏观经济统计数据质量问题,研究并制定了宏观经济统计数据质量诊断的技术方法,在提出相关研究的理论假定后,对宏观经济数据从静态、动态和多维、系统的角度构建了统计数据质量诊断模型,给出了定量诊断方法、诊断准则和模式,并运用实际数据进行了模拟实验。     

多元化经营对于企业绩效影响的实证分析

文章通过构建具体的多元化经营模型、设计评测变量、收集调查数据,开展了有关统计数据的信度分析、效度分析、相关分析和回归分析.实证分析的结果表明,关联性多元化经营才是促进我国企业绩效增长的有效手段.     

VisIOT:经济产业结构关联可视分析

随着经济统计范畴的精细化以及统计过程的规范化，能够表现产业部门关联关系的投入产出表（Input-Output Table，IOT）数据日益呈现复杂的结构特性。传统的统计分析软件和方法形式单一且传达信息有限，面对结构关系复杂且动态演化的IOT数据，难以有效分析和探索其中复杂的关联模式和时序变化特征。为此，本文设计面对IOT数据分析的经济产业结构关联特征可视化工具——VisIOT。首先设计双向力导向图描述国民经济结构关联网络，并对网络中的顶点和边进行属性映射；然后构建时序矩阵图，直观地展示IOT数据差异，并按照时间顺序依次嵌入时序IOT数据；其次利用部门间的经济技术联系优化模块度算法，发掘经济产业结构关联网络中隐含的社区特征，有效支持关联紧密的社区结构的交互式分析和提取；再次设计社区时序演变图展示社区结构特征的时序演化规律，借助交叉优化算法和前后向的扫描算法，优化部门排列顺序，减少部门交叉，帮助用户有效捕捉社区结构的稳定性；最后有效设计交互方案关联可视化界面，实现经济产业结构关联可视分析系统。本文利用真实的IOT数据进行实例分析与验证，结果表明本文设计的VisIOT系统能够帮助用户快速识别和感知IOT数据中隐含的关联特征及其时序变化规律。     

地方统计的大数据战略

基于大数据时代背景,本文探讨了地方统计数据的特点,地方统计部门实施大数据战略的目的和特点,从技术角度研究了地方统计部门为运行大数据而构建的云框架实例,从统计科研角度,就创新大数据处理技术和其他信息技术手段在采集和处理数据中的优秀表现作了简要叙述,从统计大数据人才培养角度,论述了统计人才梯队建设的一些想法。最终,结合了地方统计发展的一些特点,提出地方统计的大数据战略部署和运作方法。     

大数据背景下统计数据质量影响因素分析

统计数据质量作为统计工作的命脉,其内涵演变经历了以“准确性”为核心向以“用户需求”为核心的转变.大数据背景下,统计数据质量的提升迎来了最好的时代,统计数据质量将更加注重“用户需求”.基于此,文章通过构建大数据背景下统计数据质量的影响因素概念模型,从流程、技术和管理三个维度系统分析了统计数据质量的影响因素.     

统计数据发布标准化体系研究

 本文通过借鉴标准化理论,应用先进的数据管理技术,探索建立一套既符合我国国情,满足统计工作现代化需要,又适应国际官方统计基本原则的统计数据管理和发布模式。建立了统计数据发布标准化体系,构建了由决策服务体系、宏观监测体系、数据共享体系、公共数据发布体系构成的统计数据发布体系,在智能化数据管理技术的支撑下构建了统计数据发布标准化平台,以此强化统计服务,探索提高统计能力、提高统计数据质量、提高政府统计公信力的新途径。     

统计数据的概念、范式及其角色

文章从统计研究问题的基本视角出发,对统计数据的概念给予了直接界定,并将其与泛泛意义上的数据区分开来;然后以统计指标为核心构建了统计数据的基本结构范式;最后据此对统计数据的角色及其质量要求进行了探讨。     

浅谈Excel实现统计数据可视化之美——以乐山市基本单位名录库可视化数据展示为例

工作中,当你翻阅统计资料时,大量的表格,密密麻麻的数据涌入眼前,让你目不暇接,头晕脑胀,你有没有想过,有没有一种报表能让"呆板"数据,形象、直观、生动地展现在你眼前。肯定有,如国家统计地理信息系统,统计数据综合展示平台、攀枝花经济社会综合管理平台等都能生动形象的展示统计数据,但这些都需要专用软件,专业人员编制,制作费用非常高,推广性不强。有没有低成本、实用性强、适合于大多数人能将统计数据快速编制成动态图表、可视化数据展示平台的方法?有,乐山市统计局积极探索一种     

构建客户导向型统计

构建客户导向型 统计的必要性 政府统计部门作为统计数据的生产者,一方面联系着被调查单位,即数据产品的素材来源,另一方面联系着数据的使用者,即统计信息的需求方。同时政府统计部门作为政府机构之一,还要同政府首脑及财政部门发生关联。这三方面都是政府统计的广义客户,必须努力使他们尽量都达到满意,但是现状和理想存在着很大的差距。首先,作为数据产品来源的被调查者经常抱怨负担过重,对调查的配合程度日益降低。同时,作为数据产品的使用方,对数据产     

开发行政记录 提高数据质量

统计数据质量是统计工作的生命线,其内涵有了进一步拓宽。当前,统计方法制度不完善、指标缺乏同一性、数据源头单一性等导致统计数据质量不高,而行政记录在数据获取、审核评估、提高公信力等方面均能提高数据质量,但其在开发中也存在部门协调、数据衔接、数据传递等问题。建议建立健全相应法律、构建大统计体系、开发兼容性软件、做好数据管理工作。     

论统计数据质量控制系统的构建

论统计数据质量控制系统的构建文／南京经济学院陶用之，陈茂奇统计数据质量控制就是对统计数据的产生过程的各个环节以及各环节中的各个因素，进行分析，掌握它们对统计数据质量的影响程度并通过一定的办法、手段控制其影响程度，最终达到保证统计数据拥有一定准确性的工...     

浅谈地图可视化在主要畜禽监测中的应用

以"RS、GIS、GPS"为代表的3S技术目前在农业统计中已经开始探索应用,其中,利用卫星影像、无人机航拍、PDA终端、以及空间信息技术等正在对农产量调查进行先期试点工作。而畜牧业作为大农业的一部分,其调查过程中也应该逐步实现对3S技术的有效利用。主要畜禽监测作为畜牧业统计的常规调查,其数据一直备受各级党政领导的关注,生猪监测调查数据已经作为国家法定调查数据公布。为增强畜牧业统计数据的直观理解,本文探讨了利用地理信息系统与统计数据的结合方法,将主要畜禽监测数据区域显示在地图上,阐述不同要素下的数据可视化表达。     

宏观经济统计数据质量的静态诊断

统计数据的真实性是统计的生命线,统计数据质量的高低直接影响统计信息的有用性及价值大小。统计数据质量是当今各级政府和公众关注的热点问题,也是学者研究的重点课题。本研究运用全国31个省市的截面数据,构建了基于区域宏观经济系统的联立方程定量诊断模型,依据此模型对陕西省的地区生产总值、财政收入、居民消费水平和固定资产投资指标进行诊断示范,结果显示构造的定量诊断模型对于区域宏观统计数据质量诊断效果良好。     

基于关联规则挖掘的股票板块指数联动分析

本文应用数据挖掘中的关联规则算法,对我国股票市场中板块指数的关系进行实证分析。通过采用关联规则的Apriori算法技术,可以从大量数据中挖掘出我国股票市场的板块指数之间的强关联规则,并对其进行可视化描述与评价。文中所得的关联规则可以帮助市场参与者发现股票板块轮动的规则模式,并在此基础上规避证券市场风险。     

关于创建“金数工程”的几点思考

目前,我国各种各样的数据库较多,但却没有国家统一的集数据报送、信息交流、质量监督、统计分析与评价等于一体的统计数据交换平台.为了加强统计数据管理、提高统计数据应用的效率,提高决策、监管和统计服务社会经济的水平,构建这样一个数据交换平台和统计管理系统(即"金数工程"①)成为统计数据管理现代化的迫切需要.     

宏观经济数据及时性的定量诊断方法及应用

宏观经济数据及时性的诊断是对宏观经济数据质量进行评价的主要维度,也是发挥宏观经济数据决策与预测功能的基础。通过构建宏观经济指标系统模型,给出了宏观经济数据及时性的评价理论和方法,设计了数据及时性诊断的定量测度工具和标准,并运用全国宏观经济季度统计数据进行了实证研究。结果显示,中国宏观经济季度数据具有良好的及时性,能够满足经济发展的宏观决策需要。     

基于图形分析方法的函数型数据异常值检验实证研究

函数型数据本质上是一种复杂数据,其抽样、生成、结构和关联程度都会影响到数据的复杂性和描述性,有些情形甚至连基本的可视化描述都成为难点。在利用函数型数据的主成分得分、图基的数据深度和密度概念的基础上,引入函数型数据的打包图和箱线图,并针对函数型数据的图形分析提出了函数型数据异常值检测的三种方法。与已有的检测方法相比较,所提三种方法更易于识别函数型数据的异常值。