大数据背景下经济统计的机遇与挑战
大数据时代经济统计现状及趋势分析
大数据时代经济统计现状及趋势分析在大数据时代，经济统计已经成为一个重要的领域。
本文将就大数据时代经济统计的现状和趋势进行分析。
从数据来源、技术应用、数据质量到数据隐私保护，全面探讨大数据时代经济统计的挑战和前景。
一、数据来源大数据时代，数据来源越来越多元化。
传统的经济统计主要依靠调查问卷和统计报表，但这种方式收集的数据有时候会受到回忆偏差、主观意识和样本选择的影响，数据的准确性和完整性受到质疑。
与之相应，大数据的兴起为经济统计提供了更加丰富的数据来源。
例如，通过互联网上的搜索引擎、社交媒体和在线购物平台，可以收集用户的行为数据和消费习惯，这些数据能够反映出社会经济的实时状况，帮助经济统计更准确地把握经济走势。
二、技术应用大数据技术的快速发展为经济统计提供了新的可能性。
传统的经济统计借助于计算机的辅助，但是对于海量、高维度的数据处理仍然存在难题。
而大数据技术的应用则能够实现大规模数据的高速处理和分析。
例如，数据挖掘算法可以从大数据中发现隐藏的经济模式和规律，帮助经济统计部门更好地理解和解读经济数据。
同时，人工智能技术的进步也为经济统计的自动化分析提供了支持，能够减少人工的投入，提高经济统计的效率和准确性。
三、数据质量大数据时代，数据质量成为一个重要问题。
大数据中存在着各种各样的数据噪声和不一致性，这会对经济统计的结果造成一定的影响。
为了确保数据质量，需要建立完善的数据质量管理机制。
首先，要确保数据的准确性和完整性，避免因为脏数据或遗漏数据而导致统计结果的偏差。
其次，要加强数据的标准化和清洗工作，统一数据标准，减少数据的冗余和重复。
此外，对于数据源的选择和验证也要做到严谨，确保数据的可靠性和真实性。
四、数据隐私保护在大数据时代，隐私保护成为一个亟需解决的问题。
大数据所涵盖的个人隐私和商业敏感信息非常庞大，这为数据的使用和共享带来了挑战。
经济统计部门需要确保在利用大数据进行统计分析时，充分保护数据使用者和数据提供者的隐私权益。
经济运行大数据
经济运行大数据一、背景介绍经济运行大数据是指通过收集、整理和分析大量经济相关的数据，以揭示经济运行的规律和趋势，为决策者提供科学依据，推动经济发展和社会进步。
随着信息技术的快速发展和大数据技术的成熟应用，经济运行大数据已经成为各国经济研究和政策制定的重要工具。
二、数据收集与整理经济运行大数据的收集主要依靠各种信息系统和传感器设备，包括但不限于以下几个方面：1. 经济指标数据：包括国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、工业产值、贸易额等宏观经济指标的数据。
2. 企业数据：通过企业报表、财务数据等方式收集企业的经营状况、产能利用率、利润等数据。
3. 金融数据：包括银行贷款、信用卡交易、股票交易等金融活动的数据。
4. 人口数据：包括人口数量、年龄结构、教育水平等人口统计数据。
5. 社会舆情数据：通过互联网、社交媒体等渠道收集社会舆情数据，如民众对经济政策的评价、消费者满意度等。
收集到的数据需要经过清洗、整理和标准化处理，以保证数据的准确性和可比性。
同时，为了保护个人隐私和商业机密，对敏感数据进行脱敏处理，确保数据安全。
三、数据分析与应用经济运行大数据的分析和应用是利用各种统计分析方法和机器学习算法，从大数据中挖掘出有价值的信息和规律，为经济决策和政策制定提供支持。
1. 经济趋势分析：通过对历史数据和当前数据的比较和分析，揭示经济发展的趋势和周期，预测未来的经济走势，为经济政策调整提供参考。
2. 区域经济分析：通过对不同地区的经济数据进行比较和分析，找出区域经济发展的差异和原因，为区域经济发展战略的制定提供依据。
3. 产业结构分析：通过对各个产业的数据进行分析，了解各个产业的发展状况和趋势，为优化产业结构、推动产业升级提供支持。
4. 消费者行为分析：通过对消费者数据的分析，了解消费者的购买偏好、消费习惯等，为市场营销和产品设计提供指导。
5. 金融风险分析：通过对金融数据的分析，发现潜在的金融风险，预测金融市场的波动，为金融监管和风险控制提供支持。
经济统计学前沿知识点总结
经济统计学前沿知识点总结1. 大数据时代下的经济统计学随着互联网的兴起，数据的规模和种类不断增加，这使得经济统计学面临着新的挑战和机遇。
传统的经济统计学方法已经不能满足对大规模、多样化数据的处理和分析需求。
因此，如何利用大数据技术来解决经济统计学中的问题成为了新的研究方向。
例如，利用数据挖掘技术来发现经济规律、利用机器学习算法来预测经济发展趋势等都是当前研究的热点问题。
同时，大数据时代下的数据隐私和安全问题也成为了研究的焦点。
2. 统计学与经济分析的整合统计学和经济学是两个相对独立的学科，但二者在现实世界中常常交叉。
随着信息技术的发展，统计方法在经济分析中的应用越来越广泛，二者的整合也变得越来越重要。
例如，在金融市场中，统计学方法被广泛应用于风险评估和投资决策中；在宏观经济领域，时间序列分析和空间数据分析等统计方法也被广泛应用于经济预测和政策制定中。
因此，二者的整合成为了经济统计学的一个重要研究领域。
3. 空间数据分析与经济统计学传统的经济统计学方法往往忽视了地理因素对经济发展的影响，尤其是在城市化和区域经济发展方面。
随着空间数据分析技术的发展，人们开始意识到空间数据对经济统计分析的重要性。
空间数据分析可以帮助人们理解经济现象在地理上的分布规律，发现地理位置对经济发展的影响，并且可以为政府制定更合理的区域经济政策提供参考依据。
因此，空间数据分析与经济统计学的结合成为了当前研究的热点之一。
4. 非参数统计方法在经济统计学中的应用在传统的经济统计学方法中，往往假设数据符合某种特定的分布，然后利用参数统计方法进行分析。
然而，在实际经济数据中，往往很难满足这种假设，因此非参数统计方法的应用变得越来越重要。
非参数统计方法不依赖数据的分布假设，能够更灵活地处理各种类型的数据，因此在经济统计学中得到了广泛的应用。
例如，在风险评估和投资决策中，非参数统计方法被应用于对风险进行更准确的评估；在经济发展预测中，非参数统计方法可以更灵活地处理各种类型的经济数据，提高预测的准确性。
大数据背景下的统计发展-2019年文档
大数据背景下的统计发展前言伴随着我国经济水平的提高，计算机、网络信息技术的不断发展和高速普及。
大数据时代的到来，给世界的各个行业的统计工作带来了挑战。
大数据时代的海量数据不仅数据类型和来源形式都区别于传统统计工作中的数据类型和形式，而且其数据的新型模式也给世界的各行业的统计工作带来了发展的机会。
由此，本文笔者针对大数据时代对我国的统计工作带来的影响，提出了相应的意见，并作出如下论述：、大数据的含义和特征一）大数据的含义最早的IT 行业的相关数据库领域提出了有关大数据的相关概念，其认为大数据是指其数据量的额度很大以及数据的来源形式和结构都是多样化的，其处理方式需要新型模式的处理系统，才能使整个海量多样化的数据信息资产具有强大的决策力和洞察力。
从传统的数据的分类来看，“大数据”是指大量的数据信息无法应用传统的工具和流程进行处理和分析。
到目前为止，还没有权威的机构对大数据进行科学规范的定义，但是大数据时代的到来对社会的各个行业的统计工作和流程产生了强烈的冲击。
二）大数据的特征1.数据的巨大容量数据的级别发生跨级，由TB 级别直接升级到PB 级别。
大数 据的海量的额度是传统的统计容量不可比拟的。
据相关的数据显 示，近几年， 世界的整体信息量的储存的速度要快于世界经济的 发展速度。
计算机的信息数据的处理速度则快于世界的经济发展 速度。
2. 数据的多样类型数据。
3. 数据的价值的密度低都进行着了大量的信息记载，但是，车内出现打闹现象。
其车内 录像的相关视频所提供的有价值的信息就是大量的视频数据中 的仅一两秒与打闹信息相关的数据内容。
4. 数据的处理速度快大数据时代的数据处理挖掘技术与传统的区别很大， 其数据 的来源和承载方式是不同的，例如：电脑、手机、互联网等，这些载体的处理模式和方式与传统的方式有很大程度的不同二、大数据时代对统计工作的影响一）大数据时代对经济统计的影响 数据的来源形式和数据结构类型都具有多样性。
大数据时代统计学面临的机遇与挑战
大数据时代统计学面临的机遇与挑战一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经悄然来临，数据量的爆炸式增长和类型的多样化给统计学带来了新的机遇和挑战。
本文旨在探讨大数据时代下统计学所面临的机遇与挑战，分析统计学的变革趋势，并展望未来的发展方向。
我们将从数据获取与处理的挑战、统计分析方法的创新、以及大数据在各个领域的应用等方面展开论述，以期为统计学的未来发展提供有益的参考和启示。
在大数据时代，统计学的应用领域得到了极大的拓展，不仅在经济、金融、社会科学等传统领域发挥着重要作用，还在生物信息、医疗健康、环境科学等新兴领域展现出强大的生命力。
然而，大数据的复杂性和不确定性也给统计学的理论研究和应用实践带来了新的挑战。
因此，如何适应和利用大数据时代的机遇，克服其中的挑战，成为统计学面临的重要课题。
本文将从多个角度对大数据时代统计学的机遇与挑战进行深入剖析，以期为统计学的未来发展提供有益的借鉴和指导。
二、大数据时代统计学的机遇在大数据时代，统计学面临着前所未有的机遇。
这一变革为统计学的发展和应用提供了广阔的空间和无限的可能性。
大数据的丰富性为统计学提供了更为充足的数据资源。
传统的统计学往往受限于数据样本的大小和代表性，难以进行全面的分析和预测。
然而，在大数据时代，海量的数据资源使得统计学家能够获取更为全面、细致的信息，从而进行更为准确和深入的统计分析。
大数据的多样性为统计学提供了更为丰富的分析维度。
在大数据的支持下，统计学家可以从多个角度和层面进行数据的分析和解读，挖掘出更多的信息和价值。
这种多维度的分析方式不仅有助于揭示数据背后的规律和趋势，还可以为决策提供更为全面和科学的依据。
大数据的实时性为统计学提供了更为及时的信息反馈。
在传统的统计学中，数据的收集和处理往往需要耗费大量的时间和精力，导致分析结果具有一定的滞后性。
然而，在大数据时代，数据的实时更新和处理使得统计学家能够及时地获取和分析数据，从而对市场变化、社会动态等进行实时的监测和预测。
大数据时代经管类专业经济统计学课程改革研究
大数据时代经管类专业经济统计学课程改革研究一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据作为一种新型的数据资源，为各行各业提供了前所未有的数据处理和分析能力。
在这个背景下，经管类专业的经济统计学课程面临着巨大的变革压力。
传统的经济统计学课程在大数据时代的应用和发展中逐渐暴露出一些问题，如教学内容与方法的滞后性、实践性不足等。
对经济统计学课程进行改革，以适应大数据时代的需求，具有重要的现实意义和理论价值。
大数据时代的到来使得经济统计学课程的教学内容需要进行更新和优化。
传统的经济统计学课程主要关注统计数据的收集、整理、分析和解释，而在大数据时代，经济统计学课程需要关注数据的挖掘、分析、预测和应用等方面，以满足大数据时代对数据处理和分析能力的需求。
大数据时代的到来使得经济统计学课程的教学方法需要进行创新和改进。
传统的经济统计学课程主要采用课堂讲授、案例分析等教学方法，而在大数据时代，经济统计学课程需要采用更加灵活多样的教学方法，如在线教学、实践教学、项目式教学等，以提高学生的实践能力和创新能力。
大数据时代的到来使得经济统计学课程的实践性需要得到加强。
传统的经济统计学课程在实践环节设置较少，学生很难将所学知识应用于实际工作中。
在大数据时代，经济统计学课程需要加强实践环节的设计和实施，如实习实训、课题研究、创新创业等，以培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
大数据时代的到来使得经济统计学课程的国际化需求日益凸显。
随着全球化的发展，经济统计学课程需要关注国际视野和跨文化背景下的数据处理和分析能力，以满足国内外市场的需求。
对经济统计学课程进行改革，以适应大数据时代的需求，具有重要的现实意义和理论价值。
本研究旨在探讨大数据时代经管类专业经济统计学课程的改革方向和策略，为相关教育机构和教师提供参考和借鉴。
1. 大数据时代的到来对经管类专业经济统计学课程的影响随着大数据时代的到来，经管类专业经济统计学课程面临着前所未有的挑战和机遇。
2014年高级统计师资格考评结合考试
2014年高级统计师资格考评结合考试高级统计实务试卷真题及答案1．本试卷有两部分，共9道题，满分150分。
2．在你拿到试卷的同时将得到一份专用答题卡，所有试题务必在专用答题卡上作答，在试卷或草稿纸上作答不得分。
3．用2B铅笔填涂答题卡首页的准考证号；答题以及需要填写姓名、准考证号码的地方用黑色签字笔书写。
4．答题时请认真阅读试题，对准题号作答。
第一部分必答题第一题（25分）简述大数据背景下我国统计工作面临的机遇和挑战。
【答案解析】一是大数据可以丰富统计工作的数据来源。
政府或市场调查主体主动收集、运用行政记录补充、图片、视频等非结构化数据的出现为政府统计提供了新的数据源；二是大数据可以验证统计工作的数据质量。
大数据的多角度全面性为传统的统计指标数据提供了验证和补充，在很大程度上强化了政府统计对数据质量的控制。
大数据时代，通过物联网和互联网设备自动记录的数据，降低了数据出错的概率。
另外，大数据验证和补充了传统的官方统计数据，从而有利于提高统计数据质量。
三是大数据可以让我们对事物更加深刻的认识。
运用大数据，可以将不同的数据整合在一起。
例如沃尔玛的啤酒和尿布的故事。
或者从海量的数据中发现异常的数据，可以进行全面的分析。
社会网络的应用。
例如微博。
挑战：一个是人的挑战。
统计+计算机+行业二是传统思维的挑战。
传统的统计分析基于概率论三是技术方面的挑战。
现有存储和分析技术；非结构化的数据85%以上四是大数据提供了政府统计的分析思路。
简述国民经济核算体系中资产负债表的基本框架，分析当前我国编制资产负债表的难点。
【答案解析】资产负债表的主栏包括三个部分：（1）非金融资产项目，反映国内各机构部门、经济总体的非金融资产总规模及构成情况；（2）金融资产与负债项目，其中，国内金融资产与负债项目，反映国内各机构部门、经济总体的金融资产与负债的状况及机构部门之间的债权债务关系；国外金融资产与负债项目，反映国内各机构部门与国外部门由于资本往来和金融交易形成的资产负债存量状况；储备资产项目，反映国家对外支付能力；（3）资产负债差额项目，反映各机构部门和经济总体的资产与负债相抵后的净值。
2014年高级统计师考试高级统计实务与案例分析真题
2014年高级统计师考试高级统计实务与案例分析真题(总分：175.00，做题时间：180分钟)一、简述题(总题数：6，分数：100.00)1.简述大数据背景下我国统计工作面临的机遇和挑战。
（分数：25.00）___________________________________________________________ _______________________________正确答案：(大数据具有三大特征：一是数据量大；二是数据种类多、结构复杂；三是对数据的实时性要求非常高。
在大数据背景下，我国统计工作面临以下机遇和挑战。
（1）大数据背景下我国统计工作面临的机遇①大数据拓展了统计调查的空间与范围。
在大数据背景下，大量真实、准确、完整、及时的原始数据更容易获得。
运用高科技手段进行数据搜集和数据挖掘工作，可以大幅减少统计调查负担，减少报表填报，缩短数据生产时间，从而提高统计工作的效率。
②大数据将推动统计信息化建设进程。
要运用大数据，需要过硬的软件和硬件技术，更新工具，改善技术方法，提高数据挖掘分析能力，这对统计的信息化建设提出了更高的要求，从而将推动我国统计信息化建设进程。
③大数据有利于提高数据质量。
在大数据时代，可通过物联网和互联网设备自动记录数据，降低了数据出错的概率。
此外，随着数据存储技术的发展，我们可以获得更多、更优质的数据。
优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。
（2）大数据背景下我国统计工作面临的挑战①传统统计方法受到冲击。
大数据时代，流媒体数据、网络在线文本、数字化的行政商业记录拓宽了数据信息收集的渠道，各类信息咨询业也发展迅速。
要想适应新时代的要求，目前统计调查的工作方式需要进行变革。
②统计工作亟需提高处理数据的能力。
相对于传统统计，大数据时代的数据分析技能更加精确化、细分化和专业化，这对统计人员的数据分析技术和能力也提出了更高的要求。
综上所述，在大数据背景下，我国统计工作应及时变革，积极应对大数据时代的机遇和挑战。
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大数据背景下经济统计的机遇与挑战
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经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的，不同时期，面对不同的客观需要不断发展自身，以满足人们研究和社会管理的需求。
随着大数据时代的到来，面对海量的数据，经济统计必然面临新的机遇和挑战。
经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。
从其发展的历史可以看到，一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求；另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广，也不断丰富经济统计的方法和内容。
这两者之间也有着相辅相成的关系，他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性
随着大数据时代的到来，每天产生的数据越来越多，我们对于数据的接触也越来越方便，可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。
这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。
在这种情况下，对于经济统计不仅会提出更高的要求，也会给提供更多的机遇。
大数据背景下的经济数据特征分析
1.数据统计刻度变小
由于技术手段的限制，历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计，如年、月等。
随着大数据时代的到来，我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。
实际上，已经存在对于股票交易数据的分时统计了，而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。
2.样本群体扩大
从以往来看，搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作，所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。
随着互联网的发展和信息技术的普及，对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。
3.样本信息扩大
大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息，而只能针对一些关键信息进行统计。
随着现在对于数据统计成本的降低，我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计，而且对于非关键信息也可以进行统计，这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。
当然，这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义，不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。
4.数据的优良性得到改善
在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性，很多是由于历史的原因造成的。
随着对于数据存储技术的发展，我们可以获得更
多、更优质的数据。
其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。
大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储，降
低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。
5.宏观与微观统计关系更加密切
现在看来，对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的，但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标，而忽略了大多数
微观个体产生的经济信息，且两者之间的关系也相对复杂，我们不能
很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。
随着
大数据时代的到来，统计样本数量和层次的增加，将会使得宏观统计
更加具有现实的微观基础，使得宏观统计的准确信以及与微观统计的
关联性有更大的提高。
利用现代数据机遇，强化经济统计发展
1.利用现代数理技术，充实经济理论
很多的经济理论都是建立在对于现实的高度抽象的基础之上，而且很多变量在现实中很难进行量化和统计。
例如，经济学中的效用的概念，我们很难在现实中去应用效用来精确刻画消费者的偏好，这样的结果就是我们很难把理论很好的与现实结合起来。
随着大数据时代的到来，数据可以做到精确化，我们可以详细跟踪我们所需要研究的对象，通过对能够体现理论模型的数据的采集和统计来对经济理论进行检验。
当然，这个过程中也会产生出现有经济理论尚未解释的现实现象，这样通过我们对于关键信息的把握，可以反过来促进我们对于经济理论研究的充实。
综上所述，对于经济理论的充实是从对现有经济理论的验证和新的经济理论的发现两个层面而言的。
2.提高模型的精确化和持续性
在大数据时代，我们对于某个问题的研究可以更加向其微观层面发展，不需要担心数据的获取，只需要关心如何选取相关统计量的问题。
在社会和经济研究而且由于经济研
中，往往建立很多模型，
究中外部因素的不可控性，大多数模型
无法进行持续的验证和使用，从而对其理论假设的优良性进行合理的评估。
大数据时代的到来，可以在这方面为我们提供新的可能。
在我们的模型构建中我们可以更多的考虑加上可能影响模型的外生环境变量，从而在更长的时期里对于模型背后的理论假设和结论进行观察。
当然，在这个过程中还有很多的其他因素需要考虑，不能盲目地增加模型中的变量，使研究问题的主次变得模糊不清
3.强化统计数据定制化
目前，在经济等研究中对于数据的来源大多数是来自于已有的数据库。
在这个过程中，往往数据使用者涉及到数据的搜集、数据的筛选和数据的整理，在研究过程中这一部分工作非常耗费时间。
大数据时代下，随着数据搜集和处理成本的下降。
可以预想到，在不久的将来，研究者可以向数据直接产生者或者第三方数据要求定制化的数据服务，以便节省对于数据处理和搜集的成本，从而加快研究的速度。
应对经济统计挑战，提高统计质量
1.高质量甄别有效的数据
数据的爆炸式增长，在某种程度上可以扩宽我们对于问题研究的
层次和角度，但是同样这也带来一个关键的问题需要我们去思考，因
为并不是我们在我们的回归模型中添加更多的变量就会有一个好的结果，并不是我们最大限度的把与现实有关的变量加入模型，使模型就
更好的解释现实。
在这个过程中，过犹不及的问题很容易发生，所以
随着研究变量选取范围的不断扩大，如何选取有效的研究变量会成为
研究者思考的关键问题。
因此，如何从“大数据”转变成“优数据”
需要耗费研究者更多的时间。
2.发展统计学理论，给予数据有力的经济支持
随着大量统计数据的增长和研究模型的复杂化，如何提出更多优良的理论去解释新的统计变量所揭示重要经济现实必然会增加研究者在这一方面的努力。
这个过程中也需要更多更新的数理研究模型的提出，从而更好的支持新数据的使用和对现实的解释。
随着中国加入WT龙后，我们面临更多来自外部的竞争，而在社会经济管理效果评价方面，我们也有一些复合国情的统计体系和法则。
面对如何与外部经济题相比较时，因为没有统一或者较高相似度的统计法则，所以在研究中必然存在体制偏差。
因此，对于较高统一度的经济统计体系和法则的要求有很现实的意义。
3.优化数据处理方法
在海量数据中如何能够获得满足要求的数据，如何使得获得的大量数据能够更好的以结构化的形式进行运算，这些都对于数据的处理
方法提出了更高的要求，也对计算机在处理效率方面提出新的要求。
从目前来看，大多数经济研究者都至少能够掌握一门或者多门计算机
语言和几款数据处理软件，这些发展趋势与大数据的处理密不可分。
结论
通过对经济统计在大数据背景下展现出的新特征的描述可以看出，整体而言大数据会使得我们的经济统计更加的深入化和具体化，主要表现在于我们对于样本的大量信息进行统计同时也可以实现对于样本更加详细的层次化抽样研究。
这样的深入化和具体化，反过来给我们的经济研究注入更多活力也带来更多的机遇和挑战，主要表现在对经济研究理论的充实以及模型精确化、持久化方面。
同时，大数据也为数据定制化提供了可能。
其主要的挑战来自于我们将会花费更多的时间去在海量的
数据信息中搜寻合乎理论和有效的数据，即“大数据”与“优数据”之间的权衡取舍，这对于我们对数据的处理能力和效率提出了更高的要求。
综上可以看出，大数据背景下对于经济统计而言机遇与挑战并存。