数据库岗位课程技能训练模式探讨
摘要：为提高学生技能水平以满足职业岗位的能力要求，文章以“数据库管理与开发员”岗位课程为例，对技能训练模式进行了探讨，提出建立以核心技能培养为目标的岗位技能训练体系，并采用先进的技能训练方法和手段，以及实施科学的考核方式，使职业技能训练真正落到实处。
关键词：数据库岗位课程;技能训练模式;技能考核;项目课程
高等职业教育的目标是培养技术知识和操作技能兼备的高技能应用型人才。专业课程教学只有强化技能训练和工学结合，才能实现与职业岗位的“无缝”接轨。数据库岗位系列课程是软件专业的主干课程。本文就数据库岗位课程如何设置与岗位任务紧密相关的技能训练内容，如何强化对学生的技能训练，并把技能训练贯穿于理论和实践教学的全过程加以探讨。
建立以核心技能培养为目标的教学内容
通过对软件工程师、数据库开发工程师、数据库管理员、网站程序员等职业岗位以及与软件开发、数据库应用系统开发相关的职业岗位进行调查分析，我们总结归纳出软件行业中与数据库技术相关的职业岗位所需的知识、技能和素质。一是掌握数据库设计方法与步骤，熟悉常用数据库建模工具PowerDesigner、ERWin等，具备丰富的数据库设计经验，能设计并优化数据库物理建设方案。二是能根据开发人员的设计要求熟练创建数据库存储结构、创建数据库对象，并能根据反馈信息修改数据库的结构。三是熟悉SQL Server、Oracle等数据库的安装、配置与管理，能监控和优化数据库的性能，能快速解决数据库的故障。四是能制定数据库备份和恢复策略，“灾难”出现时能及时对数据库信息进行恢复，具有大型数据库备份、恢复、复制、迁移、升级等工作的经验。五是能管理数据库用户，控制和监控用户对数据库的存取和访问，维护数据库的安全性。六是精通一种扩展SQL语言，如TSQL或PL/SQL，能熟练编写各种查询语句，以及视图、用户函数、存储过程和触发器等数据库程序。七是熟悉常用的数据库连接技术，能熟练使用ADO或ADO.NET实现数据库访问，并掌握数据库应用系统开发技术。
根据市场与工作要求，我院软件专业确立“数据库管理与开发员”岗位是学生的就业方向之一，并依据该岗位的能力及知识要求，合理设计了技能教学内容。学生的岗位能力培养主要由“数据库技术与应用”、“数据库设计与管理”及“数据库应用系统开发”等三个层次的课程完成，最终形成了数据库岗位系列课程结构。三个层次的课程是递进式的，包含的能力相互关联，但又不断提升。第一层次是知识技能型，第二层次是技术技能型，第三层次是岗位综合实践型，如图1所示。
不同的课程模块有不同的能力要求。“数据库技术与应用”教学模块主要培养的是数据库操作员。通过讲、学、练、查相结合的教学方式，使学生掌握数据库建立和维护的基本技能和必需知识。
“数据库设计与管理”教学模块则主要面向数据库规划与管理岗位，培养数据库设计和管理方面的人才。要求学生从实际工程角度，掌握数据库设计技术和物理设计的过程与方法;能应用CASE工具完成数据库设计与业务系统建模，并能根据需求完成数据库建立、完整性设置、查询设计等数据库实施工作，并且能完成数据库故障排除、安全性管理、灾难恢复等日常数据库监测与管理工作。因此，数据库设计、数据库实施、数据库管理是此模块重点训练的核心技能。
数据库开发岗位由“数据库应用系统开发”教学模块来对应，主要培养数据库编程与开发人才。此模块的教学目标是使学生熟练掌握编写、调试数据库程序的方法与技术，能够将所学的数据库知识与技术应用到工程实践中，开发出符合实际需要的数据库应用系统。在进行技能训练时要求学生注意软件编程规范，培养出良好的编程风格和习惯，掌握数据库连接、数据库编程、数据库应用开发等岗位综合核心能力。各教学模块对应的具体技能如表1所示。
为了缩小技能训练内容与实际工作岗位要求的差距，我们提出了采用“以工作过程为基础，以能力为主线，以项目为明线，以知识为暗线”的技能项目训练法。实践证明，该方法可以较好实现这一目标。如教学中设计了三个技能训练项目，分别在理论教学、实训和综合实战中使用，极大地提高了技能训练的成效。
采用“教学做”合一的技能训练方法
技能训练应以促进学生的发展为根本目的。科学的训练方法有利于激发学生的学习兴趣、有助于提高学生技能。技能教学有多种方法，应根据不同专业的特点、不同的训练内容、不同的设备和训练目标总结出多种有效方法。训练中应采用项目驱动的教学方式，要体现“在做中学、学以致用”的教学理念。例如，我们对“商品进销存管理系统”数据库进行分析，将数据库管理项目分解为多个既独立，又有一定联系的教学任务，将知识讲解和技能训练设计在同一个教学单元，融“教学做”于一体。每一个任务都是先提出任务目标，然后由教师演示任务完成过程，最后，让学生模仿完成类似的任务，体现“做中学、学以致用”的教学理念，实现理论实践一体化。此外，在技能教学中，还可以采用以下方法安排学生活动，调动学生的学习积极性：
模拟情境教学法 模拟数据库受到严重破坏的情境，假设学生是数据库管理员，就如何及时恢复数据库展开情境教学。这样常会使学生兴趣大增，非常投入地进行“工作”。这样的教学活动生动而有趣，学生能从理论和实践两方面来提高技能，学习效果更佳。
小组式学习法 在项目实施阶段要求学生分成小组，每名学生承担不同角色，包括数据库设计员、数据库开发员、数据库管理员等。学生之间可以互相协助，互相讨论，最后考核也通过对小组的评价来完成。这种教学活动将学生置于核心，使学生在与他人合作中学到知识、发展技能。
技能竞赛法 将课程延伸到赛场，以学校技能运动会、各级技能竞赛为平台，锤炼学生的数据库专业技能、心理承受能力和自信心，形成一种有效的课外技能训练实践教学形式。
特长生训练法 通过工学结合方式，加强实战性学习。一方面，选拔特长生在校内特长工作室开发企业实际应用项目，另一方面，校企合作开发数据库应用系统项目，提高学生解决实际问题的数据库应用能力。
改革与完善技能训练的考核方式
将技能考核融入实践教学 技能考核必须改变以往期末统一进行检查的情况，同时要克服实践教学中学生完成《实训报告本》流于形式的不足。我们采用《职业核心技能训练与记录评价本》代替以往的《实训报告本》，学生在完成每个实训任务后，都需要进行单项技能的考核记录，使技能考核紧密融入实践教学。经过一段时间的阶段学习，还需要进行综合技能的考核，主要考查学生在学校、企业实际项目中的参与程度与效果，以全面评定其技能水平的高低。
将专业技能训练与学生考取的技能等级证书相结合 每个专业都有与其对应的职业资格鉴定考核。为使技能训练与鉴定有机结合起来，首先，我们要求训练的内容符合国家对中、高级数据库管理员、数据库开发员的技能鉴定要求;其次，训练方案应适用于日常的课堂教学;最后，专业技能训练的实施细则与评分标准要具体，要便于量化操作。对于获得了“数据库系统工程师”或者计算机三级(数据库)证书的学生，可免于技能考核。
对核心技能的考核常态化、项目化 技能考核应注重对实际操作技能的考核，而且，考核还要贯穿整个教学周期，有单元技能的考核，还要有综合技能的考核，甚至可以安排技能运动会进行一次技能大比武。只有使技能考核常态化，学生才会觉得技能是一门手艺，才会更加扎实地掌握技能。技能考核的内容也应该项目化，贴近实际，而不应是以往枯燥孤立的知识点考核，如可采用“学生通过网络数据库完成个人毕业信息的登记及统计”等贴近实际的考核项目。只有使考核项目化、人性化，才能提高学生训练的积极性和训练效果。
构建7×24、立体化的技能训练平台 构建一个供学生全天候学习和交流的专业课技能训练平台，是全面提高学生整体学习水平的重要手段。专业技能训练网站的创建可由学生在教师指导下完成，这样可以增强学生的项目实践能力，提高他们独立分析解决问题的能力和团队精神。技能训练平台还是一个师生沟通的良好渠道，应鼓励学生把收集到的实际工作中遇到的疑难问题、解决方法放在网站上，供学生们学习讨论之用，从而把技能教学延伸到课外。
结语
总之，学生操作技能水平是通过不断训练逐步提高的。专业课教师应关注学生技能训练的全过程。只有关注技能训练的内容设计，采用现代化的教学方法及手段，以及科学的技能评价方式，才能稳步提高学生的技能水平，从而为学生职业素质的提高提供空间和可能性。
参考文献：
[1]黄崇本.论高职教育岗位课程模式的创建[J].职教论坛，2007，(12).
[2]黄崇本.对高职课程改革五个层面问题的思考[J].职业教育研究，2007，(10).
[3]于凌云.项目教学法在数据库教学中的实践与探索[J].职业教育研究，2008，(2)：68-69.
[4]霍红颖.面向高职高专的完全网络教学研究[J].职业技术教育，2010，(14)：47-49.
[5]王汉荣.对“双证书”制度的实践与思考[J].职业教育研究，2010，(5)：7-8.
[6]韩振华，曹晔，杨雅清.现代教育技术在职业院校技能训练中的应用[J].职业技术教育，2008，(5).
[7]石硕.在计算机专业课程教学中贯穿技能训练的方法和手段初探[J].广东轻工职业技术学院学报，2007，(3)：41-43.
作者简介：
韦存存(1979—)，男，广西柳州人，硕士，浙江工商职业技术学院讲师，研究方向为数据库课程教学。
(本文责任编辑：谢良才)
(本栏责任编辑：张维佳)
作者：韦存存
摘 要 数据统计收集是统计学研究的重点，在大数据时代统计数据变化越发明显，而调查人员应用的统计调查方案也产生了变革。这对于统计调查内容带来深刻影响，大数据时代需对于统计数据进行分析，也需要了解到统计调查新方法。对于大数据时代下的统计调查变革路径，应为提升人员素养、参与抽样调查与大数据研究、融合提升专业水平、做好统计决策能力加强。面对大数据时代统计调查新方案，强化数据保障，做好数据库建设。开发符合统计工作的数据工具，真正提高数据的构建、应用、发展能力。
关键词 大数据时代 统计数据认识 统计调查
统计科学负担着数据统计、收集、分析、解释等等作用，它能够传递规律价值、实现后续企业决策。调控大数据的处理解释与传统的数据统计有着很大的差距，在大数据时代如何强化统计数据认识、了解数据收集内容、完善统计改进方法都是大数据时代关于统计数据与统计调查的新内容。必须理清两者之间的相互关系，在统计调查、统计数据发展变革道路中，促进两者之间的共同融合。
1大数据时代对统计数据的新认识
1.1统计调查数据认识要多元化
在大数据时代对于统计数据调查认识呈现出多元化，传统的统计研究仅仅只是局限于选择其抽样技术和抽样设计。其内容不够科学，所选样本容量较低。没有区别概率统计和非概率统计内容差别。在推断过程中，两者之间的误差也显得十分的明显。近些年来所出现的一些新的参赛作品与科研作品也正好说明了统计过程中的此种误差，其次，在统计调查过程中，某些人员对于统计数据的处理不够科学。无法认识统计调查过程的严谨性，在实践过程中统计调查工作或是由非专业人员进行调查实施的。他们不具备其专业性，容易产生较大误差。在统计资料利用方面，使用率较低。一些统计过程，仅仅只有单一数据的罗列，对于调查研究结果资料内容展示不完全。没有相应论点或论据，导致后续的调查资料实际能够起到的指导作用不大。没有建立起数据共享模式，这造成了人力、物力、资源方面的大量浪费，无法迎合大数据时代发展需求。
1.2数据思维要变化
大数据时代的信息量以爆炸式增长。其可以通过一些现代信息技术进行量化数据储存。它不会受到过多因素的干扰，在大数据时代这表明调查人员可以在海量数据空间内从多角度出发。这些数据内容的网络收集、数据内容展示出的是样本的一些信息，在统计数据管理过程中对于一些在常规统计方法内存在反常效应的数据可在大数据时代被重新认可。这成功避免了关键信息的遗漏，在大数据处理过程中。它包含了多种方法以及技术。这会带来一个崭新的平台以及服务功能，它对于数据传播内容与统计过程提出了新的要求。传统统计数据偏重于数字之间的计算关系比对，大数据时代的数据表现形式更加多元，它以视频、音频、图片等形式呈现。碎片化的信息能夠源源不断产生，在统计目标方面也发生了量级的变化。这说明统计内容变得越发多元，统计思维也必须由此发生一定的变化。
1.3传统数据思维变化
传统的数据收集过程具有着很强的指向性，它是针对某事物收集过程做出引发的。面对数据收集过程，由于数据提供者大多启用了一些非常详尽的数据，其身份特征是能够识别的。但是大数据却并不如此，它来源于物联网，不是针对某一数据收集目的而产生的。可以用于进行信号记录，也具有着一定的的用途，属于一种发散性的内容。大数据来源微观基础是较难识别的传统数据、定量数据，涉及内容能够与定性数据设计相结合，应用好传统指标加以图表对其进行展现。在大数据中，它包含了一系列可以被记录转化的信息。但是传统的记录指标却无法呈现出多样化，在记录过程中其存在着特定化、使用分散化等特性，不同网络信息体系内均有着属于自己的信息识别方法。它们之间缺乏一个分类标准。但是大数据库却是一个非关联信息的书库，这无需记录结构，能够大量储存各类数据。无论是在何种分析过程中，都能够对于数据内容进行直接分析，得出定论。由此在大数据时代，对于统计数据的认识也必须从结构化数据出发。将其作为调查研究对象，并进一步扩散到大数据体系之内。
1.4收集数据思维变化
做好数据收集，才能够进行统计分析。而收集数据的传统方法则包括设定相应的研究计划，执行必要的工作流程。这样的研究过程存在着很大的弊端，它因为数据内容的限制而投入较大，对于大数据应用过程如何进行分析投入，将其做好合理应用是管理过程中的重点。在大数据时代，数据能够在大数据库中找到，这无需再次进行统计调查。并且每一个数据都能够在大数据中进行获取，这里存在着一个成本比较障碍。对于特定的数据收集过程，要采用传统方法，还要对于数据收集结果进行分析，从大数据内容中重新筛选相关数据。大数据并不是随时间变化而发生变化的一系列数据，伴随着数据内容的不断增多，如何对于数据进行储存，也是应该关注的一大问题。大型数据库可能需要将数据分布在不同的储存器或计算机内，由此在不匹配数据情况之下必须了解到如何对于数据进行更新、做好调用，这是应对数据变化的新型思维。
2大数据时代下统计调查改进路径
2.1强化抽样调查与大数据研究融合
不管是在大数据研究领域内，还是在后续的数据应用领域内。关于成本和收益问题，都是其考察的重点。对于研究所有人的平均收入，当前情况下，我们也有着两种基本方案。即整体性研究和抽样性研究数据库，这是进行整体性研究的一大基础。在国家人口统计中心内，其储存的数据具备一定的完整性，它也能够支撑该研究内容的进行。当然也有的数据库进行抽样调查，在抽样过程中其目的是解决运行方面的时间、空间问题。如果其没有数据库或者本身的成本太高，那么抽取的一个小样本也可以反映出该城市的平均收入状况。在调查过程中，可以采用抽样研究方法。例如在社会调查和市场研究领域之内，其大数据就是应用好云计算、大计算等模式发现运行价值，做好预测分析的一项重要技术。在抽样技术融合发展领域内的应用变得十分的关键，摆脱低层次简单查询，进行大量的数据统计分析。在大数据统计之内，有关大数据内容、大数据要素都必须对其进行分析，这些大数据之中多还有小数据。在两者应用过程中，这并不会出现任何的矛盾因素，要促进两者之间的共同融合。
2.2提升统计调查人员综合素养
统计人员综合素养直接决定着后续统计数据的获取质量，它也会影响到统计结果以及研究结果是否具有其可靠价值。为完成统计人员职业素养提升首先必须要求所有的调查统计人员都必须具有足够的职业道德素养，保持对于高质量数据材料的获取，确保其数据内容统计的真实性以及数据分析过程的有效性，为后续正确做出决策发展提供理论奠基。第二，也必须强化相应调查人员的专业训练。在保证实施质量过程之中，确保对于每一个调查环节都进行预先检测，减少环节漏洞。第三，也必须强化统计工作调查的质量监管，对于每一次统计工作内容都必须进行明确分工，了解到每一位工作人员在工作岗位上应负责的位置。最后，还必须加强统计法律和规章制度的同步执行建设。为获取高质量统计数据做出保障，提升统计人员本身的法治观念。
2.3提高统计调查决策能力
统计调查活动是一项具有创新性的调查活动，在统计调查活动开展过程中这能够培养相关人员的统计调查能力，使其训练思维得以提升。在应用好各调查服务过程中，真正能够提出相应的创业决策内容。调查人员可根据自己的需要选择合适的调查备件，对于调查方法、数据方法、报告形式进行展示，发挥出统计调查活动的主动性、全面性。参与调查的一些人员也必须做好全面展示，调查人员应参与到调查项目的策划、实施等各个环节之内。自主选择相应的调查方法，并在调查过程中将自己的应用能力、创新能力发散出来，这能够保证调查过程的全面性，另一方面也会独立于项目内容产生。对于项目调研做出分析，在调查实践领域之内，找出其清晰线索。这会激发出调查人员的工作热情，使其重视问题的产生、处理。加强调查人员本身的思考实践，让调查过程服务于后续的调查活动。由于这时候调查人员的实践能力较强，他们懂得相应的专业知识，在实施调查过程中能够促进创业决策。
2.4提升统计调查专业水平
强化统计調查实践要从做好统计调查水平提升开始做起，对于统计调查内容进行高质量监管也具有着其重要的发展意义。在调查问题之前要对相关理论方法做出分析，对调查内容应从实际情况出发，进行定量分析与定性分析结合。对于各种分析过程，要做到灵活运用。其得出的结论不仅仅有事实依据，更应该有各类职称内容。结合相关理论，应用专业知识对其进行支撑。在调查实践过程中，它可以完成调查者沟通能力、创新能力、科研能力等与调查过程有关的一系列能力提高。调查统计过程是一项周期性的工作，这需要从采集数据、研究文献、吸收前人经验开始做起。一个调查方案选用的正确与否也会直接决定后续的调查结论，在调查方案设计过程中，应对于后续所要取得的调查结果进行分析。了解好调查结论选取的可行性、科学性。在问卷设计方面、提纲设计方面、座谈会设计方面，都对于重要方法进行选择。确定合适样本，必要时采用抽样设计方案。
3 结语
大数据处理解释应用与传统的数据统计和调查有着很大的差别，但是两者却又相互影响、共同作用。面对大数据时代下统计数据新认识与统计调查路径的改进途径，必须了解到统计人员素养提升重要性。采用抽样调查与大数据研究融合，提升统计专业水平，做好统计决策与统计创新。了解大数据时代统计内容发现的特征，在融合信息技术进行统计调查时注意大数据思维变化。认识大数据思维特性，做好大数据收集，对于现有的统计工作进行管理创新。
参考文献：
[1]黄小敏. 浅析大数据时代下统计数据的新认识与统计调查改进路径[J]. 产业创新研究， 2020， No.49（20）：102-103.
[2]杨炜明. 大数据背景下研究生数据分析能力培养的路径探索与实践[J]. 才智， 2020.
[3]涂现峰. 大数据时代统计学课堂教学中数据分析思维培养探究[J]. 科技风， 2021， No.441（01）：165-166+175.
[4]孟姣. 浅析大数据时代统计模式变革[J]. 科技创新导报， 2019， v.16;No.495（27）：253-254.
陈 超 对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员
作者：陈超
摘 要：数据统计收集是统计学研究的重点，在大数据时代统计数据变化越发明显，而调查人员应用的统计调查方案也产生了变革。这对于统计调查内容带来深刻影响，大数据时代需对于统计数据进行分析，也需要了解到统计调查新方法。对于大数据时代下的统计调查变革路径，应为提升人员素养、参与抽样调查与大数据研究、融合提升专业水平、做好统计决策能力加强。面对大数据时代统计调查新方案，强化数据保障，做好数据库建设。开发符合统计工作的数据工具，真正提高数据的构建、应用、发展能力。
关键词：大数据时代;统计数据认识;统计调查
统计科学负担着数据统计、收集、分析、解释等等作用，它能够传递规律价值、实现后续企业决策。调控大数据的处理解释与传统的数据统计有着很大的差距，在大数据时代如何强化统计数据认识、了解数据收集内容、完善统计改进方法都是大数据时代关于统计数据与统计调查的新内容。必须理清两者之间的相互关系，在统计调查、统计数据发展变革道路中，促进两者之间的共同融合。
一、大数据时代对统计数据的新认识
（一）统计调查数据认识要多元化
在大数据时代对于统计数据调查认识呈现出多元化，传统的统计研究仅仅只是局限于选择其抽样技术和抽样设计。其内容不够科学，所选样本容量较低。没有区别概率统计和非概率统计内容差别。在推断过程中，两者之间的误差也显得十分的明显。近些年来所出现的一些新的参赛作品与科研作品也正好说明了统计过程中的此种误差，其次，在统计调查过程中，某些人员对于统计数据的处理不够科学。无法认识统计调查过程的严谨性，在实践过程中统计调查工作或是由非专业人员进行调查实施的。他们不具备其专业性，容易产生较大误差。在统计资料利用方面，使用率较低。一些统计过程，仅仅只有单一数据的罗列，对于调查研究结果资料内容展示不完全。没有相应论点或论据，导致后续的调查资料实际能够起到的指导作用不大。没有建立起数据共享模式，这造成了人力、物力、资源方面的大量浪费，无法迎合大数据时代发展需求。
（二）数据思维要变化。
大数据时代的信息量以爆炸式增长。其可以通过一些现代信息技术进行量化数据储存。它不会受到过多因素的干扰，在大数据时代这表明调查人员可以在海量数据空间内从多角度出发。这些数据内容的网络收集、数据内容展示出的是样本的一些信息，在统计数据管理过程中对于一些在常规统计方法内存在反常效应的数据可在大数据时代被重新认可。这成功避免了关键信息的遗漏，在大数据处理过程中。它包含了多种方法以及技术。这会带来一个崭新的平台以及服务功能，它对于数据传播内容与统计过程提出了新的要求。传统统计数据偏重于数字之间的计算关系比对，大数据时代的数据表现形式更加多元，它以视频、音频、图片等形式呈现。碎片化的信息能够源源不断产生，在统计目标方面也发生了量级的变化。这说明统计内容变得越发多元，统计思维也必须由此发生一定的变化。
（三）传统数据思维变化
传统的数据收集过程具有着很强的指向性，它是针对某事物收集过程做出引发的。面对数据收集过程，由于数据提供者大多启用了一些非常详尽的数据，其身份特征是能够识别的。但是大数据却并不如此，它来源于物联网，不是针对某一数据收集目的而产生的。可以用于进行信号记录，也具有着一定的的用途，属于一种发散性的内容。大数据来源微观基础是较难识别的传统数据、定量数据，涉及内容能够与定性数据设计相结合，应用好传统指标加以图表对其进行展现。在大数据中，它包含了一系列可以被记录转化的信息。但是传统的记录指标却无法呈现出多样化，在记录过程中其存在着特定化、使用分散化等特性，不同网络信息体系内均有着属于自己的信息识别方法。它们之间缺乏一个分类标准。但是大数据库却是一个非关联信息的书库，这无需记录结构，能够大量储存各类数据。无论是在何种分析过程中，都能够对于数据内容进行直接分析，得出定论。由此在大数据时代，对于统计数据的认识也必须从结构化数据出发。将其作为调查研究对象，并进一步扩散到大数据体系之内。
（四）收集数据思维变化
做好数据收集，才能够进行统计分析。而收集数据的传统方法则包括设定相应的研究计划，执行必要的工作流程。这样的研究过程存在着很大的弊端，它因为数据内容的限制而投入较大，对于大数据应用过程如何进行分析投入，将其做好合理应用是管理过程中的重点。在大数据时代，数据能够在大数据库中找到，这无需再次进行统计调查。并且每一个数据都能够在大数据中进行获取，这里存在着一个成本比较障碍。对于特定的数据收集过程，要采用传统方法，还要对于数据收集结果进行分析，从大数据内容中重新筛选相关数据。大数据并不是随时间变化而发生变化的一系列数据，伴随着数据内容的不断增多，如何对于数据进行储存，也是应该关注的一大问题。大型数据库可能需要将数据分布在不同的储存器或计算机内，由此在不匹配数据情况之下必须了解到如何对于数据进行更新、做好调用，这是应对数据变化的新型思维。
二、大数据时代下统计调查改进路径
（一）強化抽样调查与大数据研究融合
不管是在大数据研究领域内，还是在后续的数据应用领域内。关于成本和收益问题，都是其考察的重点。对于研究所有人的平均收入，当前情况下，我们也有着两种基本方案。即整体性研究和抽样性研究数据库，这是进行整体性研究的一大基础。在国家人口统计中心内，其储存的数据具备一定的完整性，它也能够支撑该研究内容的进行。当然也有的数据库进行抽样调查，在抽样过程中其目的是解决运行方面的时间、空间问题。如果其没有数据库或者本身的成本太高，那么抽取的一个小样本也可以反映出该城市的平均收入状况。在调查过程中，可以采用抽样研究方法。例如在社会调查和市场研究领域之内，其大数据就是应用好云计算、大计算等模式发现运行价值，做好预测分析的一项重要技术。在抽样技术融合发展领域内的应用变得十分的关键，摆脱低层次简单查询，进行大量的数据统计分析。在大数据统计之内，有关大数据内容、大数据要素都必须对其进行分析，这些大数据之中多还有小数据。在两者应用过程中，这并不会出现任何的矛盾因素，要促进两者之间的共同融合。
（二）提升统计调查人员综合素养
统计人员综合素养直接决定着后续统计数据的获取质量，它也会影响到统计结果以及研究结果是否具有其可靠价值。为完成统计人员职业素养提升首先必须要求所有的调查统计人员都必须具有足够的职业道德素养，保持对于高质量数据材料的获取，确保其数据内容统计的真实性以及数据分析过程的有效性，为后续正确做出决策发展提供理论奠基。第二，也必须强化相应调查人员的专业训练。在保证实施质量过程之中，确保对于每一个调查环节都进行预先检测，减少环节漏洞。第三，也必须强化统计工作调查的质量监管，对于每一次统计工作内容都必须进行明确分工，了解到每一位工作人员在工作岗位上应负责的位置。最后，还必须加强统计法律和规章制度的同步执行建设。为获取高质量统计数据做出保障，提升统计人员本身的法治观念。
（三）提高统计调查决策能力
统计调查活动是一项具有创新性的调查活动，在统计调查活动开展过程中这能够培养相关人员的统计调查能力，使其训练思维得以提升。在应用好各调查服务过程中，真正能够提出相应的创业决策内容。调查人员可根据自己的需要选择合适的调查备件，对于调查方法、数据方法、报告形式进行展示，发挥出统计调查活动的主动性、全面性。参与调查的一些人员也必须做好全面展示，调查人员应参与到调查项目的策划、实施等各个环节之内。自主选择相应的调查方法，并在调查过程中将自己的应用能力、创新能力发散出来，这能够保证调查过程的全面性，另一方面也会独立于项目内容产生。对于项目调研做出分析，在调查实践领域之内，找出其清晰线索。这会激发出调查人员的工作热情，使其重视问题的产生、处理。加强调查人员本身的思考实践，让调查过程服务于后续的调查活动。由于这时候调查人员的实践能力较强，他们懂得相应的专业知识，在实施调查过程中能够促进创业决策。
（四）提升统计调查专业水平
强化统计调查实践要从做好统计调查水平提升开始做起，对于统计调查内容进行高质量监管也具有着其重要的发展意义。在调查问题之前要对相关理论方法做出分析，对调查内容应从实际情况出发，进行定量分析与定性分析结合。对于各种分析过程，要做到灵活运用。其得出的结论不仅仅有事实依据，更应该有各类职称内容。结合相关理论，应用专业知识对其进行支撑。在调查实践过程中，它可以完成调查者沟通能力、创新能力、科研能力等与调查过程有关的一系列能力提高。调查统计过程是一项周期性的工作，这需要从采集数据、研究文献、吸收前人经验开始做起。一个调查方案选用的正确与否也会直接决定后续的调查结论，在调查方案设计过程中，应对于后续所要取得的调查结果进行分析。了解好调查结论选取的可行性、科学性。在问卷设计方面、提纲设计方面、座谈会设计方面，都对于重要方法进行选择。确定合适样本，必要时采用抽样设计方案。
三、结语
大数据处理解释应用与传统的数据统计和调查有着很大的差别，但是两者却又相互影响、共同作用。面对大数据时代下统计数据新认识与统计调查路径的改进途径，必须了解到统计人员素养提升重要性。采用抽样调查与大数据研究融合，提升统计专业水平，做好统计决策与统计创新。了解大数据时代统计内容发现的特征，在融合信息技术进行统计调查时注意大数据思维变化。认识大数据思维特性，做好大数据收集，对于现有的统计工作进行管理创新。
參考文献：
[1]黄小敏. 浅析大数据时代下统计数据的新认识与统计调查改进路径[J]. 产业创新研究， 2020， No.49（20）：102-103.
[2]杨炜明. 大数据背景下研究生数据分析能力培养的路径探索与实践[J]. 才智， 2020.
[3]涂现峰. 大数据时代统计学课堂教学中数据分析思维培养探究[J]. 科技风， 2021， No.441（01）：165-166+175.
[4]孟姣. 浅析大数据时代统计模式变革[J]. 科技创新导报， 2019， v.16;No.495（27）：253-254.
作者：陈超
一、文秘、后勤：
(1)协助进行各项会议的组织，并做好记录，负责会议的服务工作和其他活动的安排，协助站领导做好接待工作;
(2)负责文件资料的记录、整理、打印、接收、装订、传阅、送签等，对公司网站发布的信息进行汇总、通传;
(3)工作总结与工作计划;
(4)作业区安排的其他工作任务。
二、职工培训：
(1)年度培训计划实施台帐;
(2)员工适应性培训记录;
(3)专业培训、特殊工种培训整理和上报;
(4)作业区职工培训计划与记录;
(5)作业区安排的其他工作任务。
三、数据统计：
(1)脱水作业区每月、每季度、每年度经济活动分析;
(2)脱水作业区脱矿量、水份、电量、电费、脱矿水、材料备件费用、外委检修项目明细核对、统计;
(3)作业区安排的其他工作任务。
1、参加委员会会议，制定本项安全社区计划和目标。
2、开展安全促进项目，负责制定相关实施细则。
3、保证数据统计的安全与完善，在工作过程中做好相关资料记录工作。
1 2011年10月金融统计数据报告
字号 大 中 小文章来源：沟通交流 2011-11-11 15:05:06
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一、广义货币增长12.9%，狭义货币增长8.4%
10月末，广义货币(M2)余额81.68万亿元,同比增长12.9%;狭义货币(M1)余额27.66万亿元,同比增长8.4%;流通中货币(M0)余额4.66万亿元,同比增长11.9%。当月净回笼现金566亿元，同比多回笼359亿元。
二、当月人民币贷款增加5868亿元，外币贷款增加65亿美元
10月末，本外币贷款余额56.85万亿元，同比增长15.9%。月末人民币贷款余额53.50万亿元，同比增长15.8%，分别比上月末和上年同期低0.1和3.5个百分点。当月人民币贷款增加5868亿元，同比多增175亿元。分部门看，住户贷款增加1307亿元，其中，短期贷款增加331亿元，中长期贷款增加976亿元;非金融企业及其他部门贷款增加4548亿元，其中，短期贷款增加2787亿元，中长期贷款增加2370亿元，票据融资减少701亿元。月末外币贷款余额5304亿美元，同比增长24.4%，当月外币贷款增加65亿美元。
三、当月人民币存款减少2010亿元，外币存款增加70亿美元
10月末，本外币存款余额80.87万亿元，同比增长13.4%。月末人民币存款余额79.21万亿元，同比增长13.6%，分别比上月末和上年同期低0.6和6.2个百分点。当月人民币存款净下降2010亿元，同比少增3618亿元。其中，住户存款净下降7272亿元，非金融企业存款增加860亿元，财政性存款增加4190亿元。月末外币存款余额2626亿美元，同比增长9.4%，当月外币存款增加70亿美元。
四、银行间市场利率平稳
10月份银行间市场人民币交易累计成交14.17万亿元，日均成交7875亿元，日均成交同比下降8.8%。
10月份银行间市场同业拆借和质押式债券回购月加权平均利率均为3.75%，与上月基本持平。(完)
注1：当月数据为初步数。
注2：贷款余额已扣除2011年3月份核销历史政策性财务挂账924亿元。 注3：货币供应量已包括住房公积金中心存款和非存款类金融机构在存款类金融机构的存款。
观音镇统计基础工作检查总结
县统计局：
根据你局《关于开展农村统计调查基础工作检查的通知》精神，结合我镇统计工作实际，对统计基础工作和数据质量进行了全面检查，现将情况总结如下：
一、统计基础工作及制度建设
1.统计人员坚持认真学习《统计法》及工作中的有关规定，按时按规定参加统计工作会议，
2.对统计工作有安排、有落实，每年召开统计工作会议，对统计信息员进行培训;规章制度上墙并严格执行在统计工作中。
3.坚持实事求是，严格统计执法。认真做好统计调查、评估，按时按规定上报各种报表和表册，不闭门造车，对统计数据的来源做到平时抓和专门抓相结合，保证数据的真实性、可靠性。
4.认真搞好档案管理。将三年来的统计资料装订成册，整理归，档，建有统计台帐。
二、存在主要问题
1.统计台帐欠规范，报表数据存在笔误、漏项、合计错误和报表不整洁、档案不规范现象。
2.统计工作压力大，任务较多，各项普查、调查任务不断加重，统计人员力不从心。
三、下一步工作打算：
严格执行统计法，对检查出存在的问题于2011年9月底前全面完善;对今年各项指标任务的完成情况进行质量核实，保证任务完成，质量达到标准;按时、按质、按量完成统计业务工作。
四、几点建议
1.建立健全统计逐级培训制度。
2.加强农村统计工作制度的完善，充分考虑到基层实际情况，简化统计指标设置，避免指标重复。
二0一一年九月二十五日
人口和计划生育主要统计数据分析
做好人口计生工作是落实科学发展观的基本要求，准确的人口统计数据是政府履行经济社会管理职能，提供公共服务的主要依据，是人口计生科学决策、规范管理、优质服务的工作前提。为客观反映全区人口和计划生育工作现状，为领导科学决策提供依据，现将2011年10月至2012年4月全区人口计生主要统计数据分析如下：
一、基本情况
2012年4月，全区有总人口158.35万人，其中已婚育龄妇女32.79万人。2011年10月至2012年4月，全区上报出生人口5762(含往年出生未报人口1997人，漏统率为34.66%)人，其中一孩4778人，二孩919人，多孩65人，一孩率为82.92%。符合政策生育4929人，违法生育833人，符合政策生育率为85.54%。上报死亡人口3396人，死亡率
2.14‰ 。人口出生率为3.64‰(其中当年人口出生率为
2.38‰)。人口自然增长率为1.49‰。女性初婚4771人。现孕4703人。本期施行各种计划生育手术4404例，比去看同期减少400余例，其中避孕手术3204例，取出宫内节育器501例，补救手术699例。
二、主要问题
截止2012年4月底，我区报表数据信息存在较多问题，
部分乡镇基础信息缺失大，缺项多，逻辑性不强，有的完全失实，导致生成的计生统计报表不具有代表性，不能客观反映当地的人口计生工作水平，具体表现在：
(一)部分乡镇符合政策生育率虚高，当年人口出生率严重偏低。一是符合政策生育率高于90%的有5个乡镇，分别是xx镇、xx乡、xx乡、xx乡、xx乡，其中xx乡高达94.45%。二是当年人口出生率低于2‰的有21个乡镇，特别是xx乡(总人口2.63万)上报当年出生22人，当年人口出生率仅0.84‰。与我区前几年人口出生率达10‰比较，这些乡镇上报信息极不符合现行生育规律，可能存在严重的出生人口漏报。
(二)现孕漏报或虚报严重。一般情况下，现孕占当年出生的50%左右。截止4月底，一是有6个乡镇不足30%，特别是xx镇仅为1%。二是系统显示全区怀孕10月以上未生育人数达2374人，其中xx乡高达112人怀孕10月以上仍未生育。这些乡镇存在严重的现孕漏报、虚报或数据逻辑问题。
(三)初婚女性漏报严重。一般情况下，当年初婚人数与当年一孩出生人数基本持平。从目前报表数据看，有7个乡镇不足50%，最低的xx镇和xx五个月初婚人数分别为2人和1人。
(四)死亡人口漏报较为严重。截止4月底，全区死亡
率在2‰以下的乡镇有23个，特别是xx乡死亡率仅0.76‰。
(五)部分乡镇本期手术可能存在漏报。2011年10月至2012年4月，全区共落实措施4404例，其中避孕节育措施3204例，避孕率49.59%，其中16个乡镇本期避孕率低于20%，xx乡5个月来未落实一例避孕措施。
(六)系统内基础信息缺失大，缺项多，逻辑性不强。一是部分乡镇综合措施中长效措施比例不符合实际，特别是xx乡和xx乡，长效措施比例高达98%以上。二是措施逻辑错误多，30个乡镇措施逻辑错误率高于1%，特别是xx乡错误率高达8.62%。三是系统内总人口重复严重，全区总人口重复达8181人，重统率0.52%，最高的xx乡总人口重统率达2.36%。四是总人口身份证重复(乡镇对本区)量大，其中有8个乡镇身份证重复超过500人，分别是xx镇(1517人)、xx镇(1393人)、xx乡(525人)、xx乡(908人)、xx乡乡(950人)、xx乡(1398人)、xx乡(968人)、xx乡(575人)。五是综合措施比例不合理，一般情况下，综合措施占已婚育育龄妇女比例在85%至90%之间，全区7个乡镇高于91%，最高的xx乡高达94.45%。六是部分乡镇存在总人口信息中现居地、户籍地逻辑错误或为空，与户主关系为空或为“其它”的量大。
(七)基础信息资料不齐不全，管理不规范。
三、工作建议
针对存在的问题，各乡镇务必高度重视，认真分析，采取措施。要加强领导，精心组织组级、村级起报单位，在提高报表基础数据的全面性准确性上狠下功夫，，对本地主要统计数据进行清理核对，加强与当地统计、公安、民政、卫生等部门进行信息比对。要坚持每月对系统生成的统计报表数据的真实性和逻辑性进行认真审查，坚持定期解剖制度，并依据调查、解剖和预测数据进行统计质量分析、审查，凡自查发现数据真实性较差的地方，应立即组织进行修正、补报。
(一)认真考虑人口出生率、死亡率的实际性。从全国人口基础信息核查结果看，排除部分流出人口生育无法准时上报的情况下，全区今年人口出生率应达到8‰以上(不含往年出生纳入当年上报的)，死亡率应达到6.5‰以上才符合实际规律。各乡镇要对照年初与区委政府签订的人口计生目标责任书，把工作抓紧抓细抓实，确保目标任务完成。
(二)确保数据的完整性。一般情况下，流出人口应占总人口的20%以上;育龄妇女人数应占总人口数的26-28%;女性初婚人数应占当年一孩出生的85%以上;现孕人数应占当年出生数的50%左右;无孩育妇比在4-8%之间;进入婚龄而未婚妇女占育妇比5-7%。
(三)处理好数据逻辑性问题。全区年终报表时不得有区内重复总人口出现;身份证号缺失控制在5%以内;身份证
性别、出生时间与实际不相符控制在1%以内;应落实措施逻辑错误数控制在0.1%以内;与户主关系缺失、错误控制在5%以内;现居地、户籍地及代码缺失、错误控制在1%以内。
(四)各乡镇务必在6月底前搞好今年上半年统计报表工作，为创国优，迎接省、市半年检查做好工作准备。
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。
上述问题和建议是笔者两年多的工作实践得来的一些 粗浅的认识，难免会有贻笑大方之处，但是对统计事业的责任和直面问题的勇气却是真诚的，如果每个统计工作者都能有一个真诚的心对待统计工作，我想我们的统计数据质量一定会有一个大提高，统计事业也一定会有大发展。
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