改善工業統計數據質量的措施分析研究

榮俊萍

［摘 要］工業統計數據是政府決策部門進行宏觀調控的重要依據，通過改進工業統計數據質量，能夠更加準確地了解各行業的發展狀況和趨勢，從而幫助企業作出正確的戰略決策，提升競爭力。因此，研究人員要深入分析工業統計數據的重要作用，嘗試基于區塊鏈技術以及AI技術提高工業統計數據質量，進而在此基礎上建立完善的社會監督機制，加強數據核查和質量監管，促進數據質量持續提升。

［關鍵詞］工業統計數據；區塊鏈；人工智能

［中圖分類號］F4文獻標志碼：A

隨著信息技術的發展，新的數據分析方法和技術手段不斷涌現，為工業統計數據質量的提高提供了更多的可能性。通過采取新的思路和措施，如區塊鏈技術、人工智能等，可以有效地提高工業統計數據的質量，為政府決策和產業發展提供更加可靠的數據支持。

1 工業統計數據的重要作用

1.1 政府決策

工業統計數據是政府制定宏觀經濟政策和產業政策的重要依據之一。政府根據工業統計數據可以了解不同行業的發展狀況及趨勢，從而制定更加精準的政策。例如，在“十三五”規劃中，我國提出了推動制造業高質量發展的目標，制定了一系列相關政策，其中就涉及工業統計數據［1］。政府通過對工業統計數據的分析，了解到制造業存在傳統產業升級、智能化改造、人才培養等問題，因此采取了一系列措施，如加強制造業創新能力培育、推動智能制造等，促進了我國制造業的發展。同時，工業統計數據也是政府制定宏觀經濟政策的重要依據之一。

1.2 企業發展

工業統計數據對于企業發展具有重要作用。通過對工業統計數據的分析，企業可以了解到不同行業的市場規模、需求變化、競爭格局等信息，從而作出合理的戰略決策，提升企業的競爭力和盈利能力。例如，在汽車行業中，政府發布的工業統計數據顯示，新能源汽車的銷量呈現快速增長趨勢。因此，一些傳統汽車企業開始向新能源汽車領域轉型，推出了一系列相應產品。同時，這些企業還注重提高生產效率以及質量水平，優化供應鏈管理，降低成本，從而提升了企業的競爭力。此外，工業統計數據還可以幫助企業了解產品結構、生產效率、管理水平等方面存在的問題，引導企業進行優化調整和改進［2］。例如，在某些行業中，企業可能面臨著生產效率低下、管理不善等問題。通過工業統計數據的分析，企業可以找到問題所在，并采取相應措施進行優化調整，從而提高企業發展水平。

1.3 社會管理

工業統計數據對于社會管理具有重要意義。政府可以通過對工業統計數據的分析，了解到各類行業的經濟狀況、就業情況、環境污染等方面的變化，從而制定相應的政策和措施。例如，在環保領域中，政府通過對工業統計數據的分析，發現許多企業存在環保問題，導致環境污染嚴重?；诖?，政府采取了一系列措施，如加強環境監管、推動綠色低碳發展等，促進了環保事業的發展。此外，工業統計數據還可以幫助政府加強對企業的監督管理，防范虛報、漏報等違規行為。

2 改善工業統計數據質量的新思路

2.1 基于區塊鏈技術構建去中心化的工業數據共享平臺

區塊鏈技術是一種分布式賬本技術，其主要特點是去中心化和不可篡改性。它通過網絡中的節點共同維護一個分布式的賬本，每個節點都可以進行交易驗證和記賬，并將交易記錄保存在區塊鏈上。區塊鏈的去中心化和不可篡改性特點，使它具有非常高的安全性和可信度。

在具體實踐中，基于區塊鏈技術的去中心化工業數據共享平臺構建流程如下。

2.1.1 確定平臺目標和應用場景

在開始構建去中心化工業數據共享平臺之前，需要明確平臺的目標和應用場景。根據不同的行業和需求，可以選擇不同的應用場景，如工業物聯網、供應鏈金融、智慧城市等。

2.1.2 設計平臺架構

在確定平臺目標和應用場景后，要設計平臺的技術架構，包括區塊鏈類型、節點數量、智能合約

等［3］?？梢赃x擇公有鏈、聯盟鏈或私有鏈來構建區塊鏈平臺，并根據平臺的規模和需求確定節點數量。同時，需要設計相應的智能合約來實現數據交互和權限控制等功能。

2.1.3 準備數據

在開始構建去中心化工業數據共享平臺之前，需要進行數據準備工作，包括數據采集、清洗、處理和加密等。需要遵循相關的數據分類和標準化規范，保證數據的真實性和可靠性。同時，需要對敏感數據進行加密處理，確保數據的安全性。

2.1.4 構建節點網絡

去中心化工業數據共享平臺需要構建節點網絡來維護平臺的運行和管理。節點數量的多少，取決于平臺的規模和需求。在構建節點網絡時，需要注意節點的分布和管理，確保網絡的穩定性和安全性。同時，需要設計相應的管理策略，包括獎勵和懲罰機制等，鼓勵用戶積極參與數據共享。

2.1.5 制定數據共享協議

為了保證數據共享的順利進行，需要制定相應的數據共享協議，明確數據的使用范圍、數據分配方式、數據使用條件等內容。同時，需要制定相應的獎勵和懲罰機制，鼓勵企業積極參與數據共享。

2.1.6 開發智能合約

在去中心化工業數據共享平臺中，需要開發相應的智能合約，實現數據的上傳、共享和訪問等操作。同時，需要設計相應的權限控制機制，確保只有具備相關權限的用戶才能夠訪問特定的數據內容。

2.1.7 測試和上線

在完成去中心化工業數據共享平臺的構建后，需要進行測試和上線。測試需要對平臺的各項功能進行測試和驗證，確保其穩定性和安全性。上線前需要進行相應的認證和合規審批，確保平臺符合相關法律法規和標準要求。

2.1.8 維護和管理

去中心化工業數據共享平臺的維護和管理是一個長期的過程。需要對節點網絡進行監控和管理，及時修復漏洞和處理異常情況［4］。在具體實踐中，相關工作人員需要定期開展數據備份和安全審計，確保數據的安全性和可靠性。

2.2 運用AI技術進行數據清洗、預處理和精細化分析

隨著數據規模的不斷增長，數據清洗、預處理和精細化分析成了企業獲取準確數據并作出正確決策的重要環節。而人工處理這些大量數據是非常耗時且易出錯的。因此，運用AI技術進行數據清洗、預處理和精細化分析已經成為一種趨勢。

2.2.1 數據清洗

數據清洗是指對數據進行去噪、去重、填充缺失值等操作，以保證數據的準確性和可靠性。AI技術可以通過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）等方法實現數據清洗。

第一，去噪。去噪是指從數據中去除無效或錯誤的信息。AI技術可以通過自然語言處理（NLP）技術對文本數據進行去噪。例如，可以使用正則表達式來刪除HTML標簽，去除數字、符號和停用詞等。第二，去重。數據去重是指將相同和相似的數據合并，去除重復數據。AI技術可以通過基于文本相似度的算法，將相似的文本數據合并。例如，可以使用余弦相似度算法來計算文本之間的相似度，將相似度高的數據進行合并。第三，填充缺失值。數據清洗還需要填充缺失值。AI技術可以通過機器學習等方法預測缺失值并進行填充。例如，可以使用支持向量回歸（SVR）或隨機森林（Random Forest）等算法對缺失值進行預測和填充。

2.2.2 數據預處理

數據預處理是指對數據進行標準化、歸一化等操作，以便于后續建模和分析。AI技術可以通過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）等方法實現數據預處理。第一，標準化。數據標準化是指將不同尺度和量綱的數據轉化為標準單位，以便于比較和分析。AI技術可以通過機器學習等方法，對數值型數據進行標準化。例如，可以使用Z-score標準化方法，將數據轉化為均值為0、方差為1的分布。第二，歸一化。數據歸一化是指將數據轉化為［0，1］區間內的數值，以便于建模和分析。AI技術可以通過機器學習等方法，對數值型數據進行歸一化。例如，可以使用最小-最大規范化方法，將數據轉化為［0，1］區間內的數值。

2.2.3 精細化分析

精細化分析是指對數據進行更深入的挖掘和分析，以發現隱藏在數據背后的規律和價值。AI技術可以通過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）等方法實現精細化分析。第一，文本挖掘。文本挖掘是指從大量文本數據中發現隱藏在其中的信息，如情感、主題、實體等。AI技術可以通過自然語言處理（NLP）技術實現文本挖掘。例如，使用情感分析算法對文本數據進行情感識別，了解用戶對產品或服務的態度和情感傾向；使用主題模型算法從大量文本數據中發現隱藏的主題，并了解用戶的需求和興趣。第二，預測建模。預測建模是指基于歷史數據，預測未來趨勢和結果。AI技術可以通過機器學習等方法對歷史數據進行分析和建模，預測未來的結果。例如，可以使用回歸分析、決策樹、神經網絡等算法對銷售數據進行預測，了解未來業績的可能性和趨勢。第三，聚類分析。聚類分析是指將數據按照相似性進行分組，發現數據之間的關系和規律。AI技術可以通過機器學習等方法對數據進行聚類分析。例如，可以使用k-means算法，將數據按照相似性進行分組，了解不同群體之間的差異和聯系，為后續營銷和推廣提供參考。第四，異常檢測。異常檢測是指從大量數據中發現異常值和離群點，了解數據的異常情況和可能的原因。AI技術可以通過機器學習等方法對數據進行異常檢測。例如，可以使用孤立森林算法發現數據中的異常值和離群點，并了解其可能的原因和影響。

2.3 引入社會監督機制，加強數據核查和質量監管

數據是企業和政府決策的基礎，而質量不好的數據會導致錯誤的決策，給企業和社會帶來巨大的損失。因此，引入社會監督機制，加強數據核查和質量監管顯得尤為重要。

2.3.1 引入社會監督機制

社會監督機制是指通過公眾和第三方組織對企業和政府進行監督和評估，以確保其行為合法、公正和透明。在數據質量監管方面，可以引入社會監督機制，讓公眾和第三方組織參與數據質量監管，發現和糾正數據質量問題。

第一，公眾參與。公眾是企業和政府數據使用的主體，應該有權利和義務參與數據質量監管?？梢酝ㄟ^建立投訴渠道和舉報機制，讓公眾對企業和政府提供的數據進行監督和評估，發現數據質量問題并提出改進建議。

第二，第三方評估機構。第三方評估機構可以獨立、客觀地對企業和政府提供的數據進行評估和監督?？梢酝ㄟ^建立評估標準和指標體系對數據質量進行評估，并向企業和政府提供改進建議［5］。

2.3.2 加強數據核查和質量監管

第一，制定數據質量標準。制定數據質量標準是確保數據質量的前提?？梢愿鶕煌袠I、領域和應用場景，制定相應的數據質量標準和指標體系。例如，可以制定數據準確性、完整性、一致性和時效性等方面的指標。

第二，建立數據核查機制。建立數據核查機制是防止錯誤數據流入系統的重要措施?？梢酝ㄟ^建立數據審核崗位，對數據源進行核查，防止錯誤數據流入系統。同時，也可以使用自動化工具，如數據清洗平臺和數據驗證工具，對數據進行自動化核查和清洗。

第三，實施數據質量監管。實施數據質量監管是確保數據質量的重要手段?？梢圆捎帽O控、檢測等方式，對數據進行實時監管和診斷，發現數據質量問題并及時處理。例如，可以使用數據質量管理工具，對數據進行全面的監管和管理。

第四，加強內部培訓和意識普及。加強內部培訓和意識普及是提高數據質量的關鍵環節?？梢酝ㄟ^組織內部培訓、舉辦數據質量論壇等方式提高員工的數據質量意識和水平。同時，也可以通過宣傳和公開透明的數據公示等方式提升企業和政府對數據質量的重視程度。

3 結語

提高工業統計數據質量已經成為企業發展和政府決策制定面臨的一個重要問題。隨著科技的不斷發展，應當采用各種先進的技術手段和管理方法來改善工業統計數據的質量。本文介紹了一些具體的措施，如建立數據標準規范、加強數據核查與監管、引入社會監督機制等。這些措施都有助于提高工業統計數據的準確性、完整性和可靠性。在具體實踐中，相關工作人員需要根據不同行業和領域的特點和需求，采取相應的措施和方法，并引入社會監督機制，讓公眾和第三方評估機構參與到數據質量監管中，共同維護數據質量和社會公正。

參考文獻

［1］陳嘉源，易暢言，王然，等. 工業無線可充電傳感網的數據收集及充電優化［J/OL］. 小型微型計算機系統：1-10［2023-05-29］. http：//kns.cnki.net/kems/detail/21.1106.TP.2023.511.1453.027.html.

［2］崔濤，李青，潘濤. 柏林工業大學科研數據管理服務中心建設及啟示［J］. 圖書館工作與研究，2023（4）：48-56.

［3］辛勇飛. 中國數據治理規則體系構建：現狀、挑戰與展望［J］. 人民論壇·學術前沿，2023（6）：6-12.

［4］陳林. 中國工業統計的理論體系與制度變遷——兼議中國工業企業數據的部分系統性誤差［J］. 經濟科學，2019（4）：69-80.

［5］薛鈺. 我國工業統計的主要問題及對策［J］. 中國經貿導刊，2011（4）：79-80.