在初级经济师备考的强化阶段第三个月，对于“数字经济对统计调查的影响”这一新增考点的把握至关重要，尤其是其中的大数据采集方法和数据质量控制方面。
一、数字经济与统计调查概述
随着数字经济的蓬勃发展，传统的统计调查面临着巨大的变革。数字经济涵盖了很多新兴的领域，如电子商务、共享经济、数字金融等。这些领域的特点是数据量巨大、数据产生速度快、数据类型复杂多样。传统的统计调查方法往往难以适应这种变化，所以需要借助新的手段来进行有效的统计调查。
二、大数据采集方法
（一）传感器采集
1. 知识点内容
- 传感器是一种能够感知环境信息并将其转换为电信号或其他形式数据的设备。例如，在工业生产中，温度传感器可以实时监测生产环境的温度，压力传感器可以监测管道内的压力。这些传感器采集到的数据可以反映生产过程的运行状态。
- 在环境监测方面，空气质量传感器能够采集空气中的污染物浓度，如PM2.5、PM10等数据。
2. 学习方法
- 理解不同类型传感器的功能和工作原理。可以通过观看一些科普视频或者实际的设备演示视频来加深印象。同时，要结合实际案例进行分析，比如某个大型工厂如何利用传感器网络来实现对整个生产流程的监控和数据采集。
（二）网络爬虫
1. 知识点内容
- 网络爬虫是一种自动提取万维网信息的程序。它可以按照一定的规则遍历网页，抓取网页中的文本、图片、链接等信息。例如，在统计电商平台的销售数据时，可以通过编写网络爬虫程序来获取商品的销售数量、价格、用户评价等信息。
- 不过，在使用网络爬虫时需要注意遵守法律法规和网站的使用规则，不能进行非法的爬取行为。
2. 学习方法
- 学习编程语言，如Python中的Scrapy框架或者BeautifulSoup库来实现简单的网页数据爬取。可以从一些简单的网页开始练习，如新闻网站或者小型论坛。同时，要深入研究相关的法律法规，明确数据获取的合法边界。
（三）数据接口获取
1. 知识点内容
- 很多企业和平台会提供数据接口，允许合法的用户或机构获取相关数据。例如，一些金融数据提供商通过API接口向用户提供股票价格、汇率等数据。这种方式获取的数据通常具有一定的规范性和准确性。
2. 学习方法
- 了解不同平台的数据接口文档，掌握如何进行身份验证、请求数据的格式以及如何处理返回的数据。可以通过实际操作一些公开的数据接口来进行练习，如一些免费的天气数据接口或者交通数据接口。
三、数据质量控制
（一）数据准确性控制
1. 知识点内容
- 数据准确性是指数据是否真实地反映了所描述的对象或事件。在大数据采集过程中，由于数据来源广泛，可能会出现数据错误的情况。例如，传感器故障可能导致采集到的数据不准确，网络爬虫可能会抓取到错误的信息。
- 为了保证数据准确性，需要对数据进行清洗，去除重复、错误或者不完整的数据。
2. 学习方法
- 学习数据清洗的工具和方法，如使用Excel的数据筛选功能或者Python中的Pandas库进行数据清洗。同时，要建立数据验证机制，对采集到的数据进行逻辑检查，比如检查销售数据是否在合理的范围内。
（二）数据完整性控制
1. 知识点内容
- 数据完整性是指数据在各个方面都是完整的，没有缺失的部分。在统计调查中，如果数据不完整，可能会导致分析结果的偏差。例如，在进行人口普查时，如果某些人口信息缺失，可能会影响到对人口结构等方面的准确判断。
- 可以通过数据补全技术来提高数据的完整性，如利用均值填充、回归填充等方法。
2. 学习方法
- 掌握数据补全算法的原理和应用场景。通过实际案例进行练习，比如对一个存在缺失值的数据集进行完整性修复，并对比修复前后的数据分析结果。
（三）数据一致性控制
1. 知识点内容
- 数据一致性是指在不同的数据源或者数据集中，相同的数据应该保持一致。例如，在企业的不同部门可能都有客户信息，但这些客户信息应该是一致的，不能出现同一个客户在不同部门的年龄或者地址等信息不一致的情况。
- 可以通过建立数据标准和数据同步机制来保证数据的一致性。
2. 学习方法
- 研究企业的数据管理规范和数据同步技术，如数据库的事务处理机制。同时，要关注实际企业在数据一致性管理方面的案例，从中学习经验。
总之，在初级经济师备考过程中，对于数字经济对统计调查影响中的大数据采集方法和数据质量控制这两个新增考点要深入学习。通过理解知识点内容并掌握有效的学习方法，能够在考试中更好地应对相关题目，同时也有助于提升自身对数字经济时代统计工作的认识。
喵呜刷题：让学习像火箭一样快速，快来微信扫码，体验免费刷题服务，开启你的学习加速器！
