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简介

李金昌

发表于《统计研究》2020年第2期，原文15.5千字

长摘要

如今，利用大数据改变生产生活和服务方式、使用大数据发掘商业价值、运用大数据进行科学研究等，都取得了实质性的进展。但是，如何保证大数据应用的质量，是一个重要的基础性问题。大数据质量除了准确性、及时性、完整性、适用性和经济性等要素技术经济管理论文，还包括可得性和可分析性等要素，但准确性依然是最关键的要素。有别于传统数据，其质量问题具有两个明显特征：（1）大数据作为副产品，其各种质量问题是难以事先预见和预防的；（2）几乎所有的大数据都具有极好的及时性、局部的完整性、相对的准确性（生物医学大数据等）和较差的适用性。与传统数据相比，影响大数据质量的因素还包括：（1）无论是其来源还是构成或是形态，都是各式各样的；（2）快速变化性使得截止至任何一个时点的大数据都只是一个样本；并且大数据所体现的特征与未覆盖到部分的特征往往有明显的差异；（3）大数据的非标准化和含义的非单一性，给大数据的应用造成了困难；（4）大数据是由小数据构成的，小数据是否真实可信很难加以分辨、也很难加以核实。为此，大数据应用可能存在以下一些质量问题：（1）与数据使用目的的契合度可能比较差；（2）产生系统性误差的可能性更大；（3）数据的可比性问题可能更为突出；（4）难以追踪审核等其他相关质量隐患。

如何控制大数据应用的质量？一是做好相关理论准备。除了进一步加深理解大数据的内涵和“4V”特征外，重点有三：（1）改变对数据及其来源的认识。一切可记录的事实都是数据，要树立从大数据中有效、充分选择使用数据的意识；（2）改变对总体、个体、变量等的认识。大数据是先有数据后有总体，原有的关于总体、个体和变量的定义方式不再适用；（3）改变对数据分析思路的认识。大数据分析是基于数学运算与挖掘算法相结合的分析，其结果并非都能体现为传统意义上的定量结果，有时候是间接定量或隐性定量的。二是建立大数据应用质量控制方案。（1）事前要对数据使用目的与可供选择使用的数据源进行对应性研究；（2）事中要做好具体的大数据标准化及其与其他数据的衔接等工作；要对数据进行审核与修补；要边使用数据边比较、验证；（3）事后及时评估，包括逻辑性检查和合理性、有效性评估。三是重视对小数据的研究。四是引导大数据企业做好基础性工作。五是加强大数据人才的培养培训。六是建立与大数据应用有关的法律法规。大数据应用还要注意以下几点：一是不要盲目在路灯下面找钥匙；二是不要轻易相信“样本就是总体”；三是不要忘了事物的本来规律；四是不要过分依赖纯定量结果；五是不要迷信数据量越大越好；六是不要陷入“测不准”迷途。

资料来源

《产业经济学年鉴2022》

China Economist （中文刊名：《中国经济学人》）是由中国社会科学院主管、中国社会科学院工业经济研究所主办的面向全球发行的中英文学术期刊。China Economist创刊于2006年3月，始终致力于向全球传递中国经济学与管理学最前沿研究进展，搭建中外学者相互交流的学术平台和研究阵地，向全世界宣传能够代表中国人民根本利益诉求的研究成果，促进国外读者更好地了解中国，不断增强我国的国际影响力和国际话语权。《中国经济学人》先后被EconLit、EBSCO、ProQuest、SCOPUS等全球主流、权威数据库及索引系统收录技术经济管理论文，入选中国社会科学院中国人文社会科学期刊（AMI），是“代表我国人文社会科学英文刊最高水平”的期刊。

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