摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，大数据技术在商贸统计工作中的应用，为商贸领域带来了新的机遇和挑战。文章通过对大数据技术的特点和优势进行分析，探讨了大数据技术在商贸统计工作中的应用现状，指出了大数据技术在商贸统计工作中应用存在的问题，并提出了相应的解决对策，以提高大数据技术在商贸统计工作中的应用水平，充分发挥大数据技术在商贸统计工作中的优势。
关键词：大数据技术,商贸统计,应用,问题,解决对策
随着全球经济的快速发展和信息技术的不断进步，商贸领域的数据量呈现出爆炸式增长的趋势。传统的商贸统计方法已经无法满足现代商贸发展的需求，大数据技术的出现为商贸统计工作带来了新的机遇和挑战。大数据技术具有数据量大、数据类型多样、处理速度快、价值密度低等特点，可以有效地解决商贸统计工作中数据采集、存储、分析和可视化等方面的问题。因此，研究大数据技术在商贸统计工作中的应用具有重要的现实意义。
一、大数据技术的特点和优势
（一）大数据技术的特点
大数据技术具有显著的特点。首先，数据量大是其最为突出的特征。在商贸领域，每天都会产生海量的交易数据、客户信息、市场动态等数据资源。这些数据的规模庞大到传统的数据处理技术难以应对。其次，数据类型多样。商贸统计工作中不仅涉及结构化的数字数据，如销售额、库存数量等，还包括大量的非结构化数据。再次，大数据的产生和更新速度极快。商贸活动中的交易行为、市场变化等不断产生新的数据，要求大数据技术能够快速地处理和分析这些实时数据，以便及时为商贸决策提供支持。最后，大数据的价值密度相对较低，虽然数据量巨大，但有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过复杂的数据挖掘和分析技术才能提取出有用的知识。
（二）大数据技术的优势
大数据技术为商贸统计工作带来诸多优势。其一，提高了数据采集的效率和准确性，通过传感器、物联网等技术手段，能够实时、自动地采集商贸数据，减少了人工采集的误差和时间成本。其二，增强了数据存储的能力和可靠性，分布式存储技术可以将海量数据分散存储在多个节点上，即使部分节点出现故障，也不会影响整体数据的可用性。其三，提升了数据分析的深度和广度，借助数据挖掘、机器学习等先进技术，可以从大规模数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，为商贸决策提供更有价值的信息。其四，改善了数据可视化的效果和交互性。利用可视化技术，将复杂的数据以直观、易懂的形式展示出来，方便决策者快速理解和把握商贸动态。
二、大数据技术在商贸统计工作中的应用现状
（一）数据采集
在商贸统计工作中，大数据技术极大地拓展了数据采集的渠道和范围，通过与物联网技术的深度融合，在物流、仓储等环节部署传感器，实现对货物运输状态（如位置、温度、湿度等）的实时监测，获取了更为精确、全面的基础数据，为商贸流通统计提供了有力支撑。在商贸场所，利用物联网设备实现各类设备的互联互通，实现销售数据、库存数据的自动化采集。此外，统计部门还利用网络爬虫技术从互联网抓取大量商贸相关数据，丰富了数据来源，有助于深入了解市场动态及行业趋势，为宏观经济分析提供多维度数据参考。
（二）数据存储
大数据技术为商贸统计工作提供了高效可靠的数据存储解决方案，分布式存储技术的应用，使数据分散存储于多个节点，极大地提高了存储容量与可靠性。即使部分节点出现故障，整体数据的可用性依然能够得到保障，确保了商贸统计数据的完整性和稳定性。借助云存储服务，政府统计部门无需大规模投入硬件设备及维护资源，即可实现数据的高效存储［1］。同时，云存储服务提供商提供的数据备份、恢复及安全防护功能，进一步增强了数据的安全性，确保商贸统计数据在存储过程中的保密性、完整性和可用性，为数据的长期保存和后续分析奠定了坚实的基础。
（三）数据分析
在商贸统计中借助大数据分析技术，深度挖掘商贸数据中的价值。利用数据挖掘技术，从庞大而复杂的商贸数据中发现潜在的规律和关联，为制定宏观商贸政策提供数据依据。通过机器学习技术，基于历史数据构建预测模型，对商贸领域的市场趋势、消费需求等进行预测分析，为政府决策提供前瞻性参考［2］。在客户行为分析方面，深入剖析消费者的购买偏好、消费习惯等特征，为政府引导企业优化产品结构、提升服务质量提供数据支持，促进商贸领域的供需平衡和结构优化，推动商贸经济的健康发展。
（四）数据可视化
数据可视化技术在商贸统计工作中发挥了重要作用，统计部门运用图表可视化技术，将复杂的商贸统计数据以直观、易懂的形式呈现出来，使政府决策者能够迅速把握商贸领域的整体态势和发展脉络。地理信息可视化技术则将商贸数据与地理位置信息相结合，直观展示不同区域的市场销售情况、产业分布格局等，为政府制订区域商贸发展规划、优化资源配置提供有力的决策辅助，提升了政府在商贸领域宏观调控的科学性和精准性。
三、大数据技术在商贸统计工作中应用存在的问题
（一）数据采集与共享问题
商贸统计包含批发、零售、住宿、餐饮四大行业，由于行业壁垒及各类统计数据众多，导致在商贸统计中运用大数据技术时，面临着数据采集与共享的难题。以批发和零售行业为例，商品种类繁杂，包括建材、中西药品、石油制品、衣食住行等各类商品，其数据来源广泛且分散，数据格式和标准难以统一，这使得数据采集工作困难重重，且采集到的数据准确性和时效性难以保证［3］。同时，各行业之间的数据共享也存在诸多障碍，缺乏统一的数据共享机制和规范，不同企业或机构出于数据安全和商业利益等考虑，对数据共享持谨慎态度，导致数据难以在商贸统计中得到有效整合和利用，限制了大数据分析在商贸统计中的全面应用。
（二）数据质量问题
在商贸统计中运用大数据技术时，数据质量问题凸显。一方面，由于数据来源极为广泛，包括企业内部系统、电商平台、社交媒体等，不同渠道的数据格式、标准各异，如企业销售系统中的数据可能以特定的编码格式记录商品信息，而电商平台的数据则有不同的分类方式，这使得数据整合难度大增［4］。另一方面，数据的准确性难以保证，人为录入错误、传感器故障等都可能导致数据出现偏差，如在库存统计中，若员工录入错误的库存数量，会影响企业对市场需求的判断。数据的时效性也是关键问题，商贸领域变化迅速，若数据不能及时更新，如商品价格变动未能及时反映在统计数据中，就会使决策失去准确性和及时性。
（三）基层统计人员能力问题
在商贸统计领域，大数据技术的深入应用对基层统计人员的能力提出了更高要求，然而当前基层统计人员在适应大数据分析技术方面面临诸多困境。一方面，基层统计人员的专业背景多集中于传统统计学或商贸相关专业，大数据相关知识储备严重不足，较少接触到数据挖掘、机器学习等前沿技术，对大数据技术的理论基础和算法原理理解有限，难以将其有效应用于商贸统计工作。另一方面，基层统计人员的实践操作能力也有待提升，大数据分析工具和平台具有一定的复杂性，需要具备一定的编程能力和数据分析技能才能熟练运用。但基层统计人员在日常工作中多依赖传统统计软件，对新型大数据分析工具如Python、R语言等的掌握程度较低，在数据处理、模型构建和结果解读等方面存在困难，无法充分发挥大数据分析技术在商贸统计中的优势，制约了大数据技术在商贸统计领域的广泛应用和深入发展。
（四）法律法规不完善问题
当前大数据在统计工作中应用的相关法律法规尚不完善。在数据采集方面，缺乏明确规范和标准，可能未经用户同意采集个人数据，侵犯用户隐私权，如某些电商平台在用户不知情的情况下收集用户浏览记录等信息。对于数据的所有权和使用权界定不清，在数据共享和交易过程中易引发纠纷，如企业之间进行数据交易时，可能因权属不明确而产生争议。在数据安全方面，现有法律法规对大数据环境下的安全要求不够具体全面，在应用大数据技术进行商贸统计时面临法律风险，阻碍了大数据技术在商贸领域的健康发展。
四、大数据技术在商贸统计工作中应用的解决对策
（一）加强数据采集与共享
在数据采集方面，建立行业通用的数据采集标准，明确各类商品数据的关键信息及采集格式，如对建材类商品规定采集产品规格、产地、销售渠道等信息的统一格式。加强数据采集技术研发，利用智能传感器、物联网设备等提高数据采集的自动化和准确性。在数据共享方面，政府应主导建立统一的数据共享平台，制定数据共享规则和流程，明确各行业数据共享的范围、权限和责任，鼓励企业参与数据共享，通过建立合理的数据共享激励机制，如数据共享补贴、税收优惠等，提高企业积极性［5］。加强数据安全保障，在共享过程中采用加密技术、严格的数据访问权限管理等确保数据安全，消除企业后顾之忧，推动各行业数据在商贸统计中的有效共享与应用。
（二）提高数据质量
为提高商贸统计中大数据的质量，可以从以下几个方面入手。首先，建立严格的数据采集标准和规范，明确规定数据的格式、内容要求以及采集方法，确保不同来源的数据能够统一整合，如对于商品销售数据，统一规定包含商品名称、价格、销售时间、销售地点等关键信息的采集格式。其次，采用先进的数据清洗技术。利用数据清理工具去除噪声数据、填补缺失值、纠正错误数据，如通过算法识别并去除重复的网络评论，对缺失的销售数据进行合理的插值估计。再次，加强数据质量监控，建立实时的数据质量监测系统，对采集到的数据进行动态监测，及时发现并解决质量问题，对数据提供方进行质量考核，促使其提高数据质量。最后，开展数据质量管理培训，增强商贸统计人员的数据质量意识和处理数据质量问题的能力，确保在数据采集、存储和分析的各个环节都能重视数据质量。
（三）提升基层统计人员能力
提升基层统计人员能力，是推动商贸统计工作适应大数据时代发展的关键。一方面，加强培训与学习，制订系统的培训计划，针对大数据基础知识、数据挖掘算法、数据分析工具操作等内容展开培训。邀请业内专家进行授课，结合实际案例，深入浅出地讲解大数据技术在商贸统计中的应用，帮助基层统计人员理解并掌握相关技能。鼓励基层统计人员自主学习，提供在线学习资源，如大数据技术的网络课程、专业论坛等，让他们能够根据自身情况灵活安排学习时间，逐步提升知识水平。另一方面，实践锻炼也不可或缺，在实际工作中，为基层统计人员分配大数据相关的工作任务，让其在实践中应用所学知识，积累经验。建立内部交流机制，鼓励基层统计人员分享大数据应用的实践心得，共同解决遇到的问题。通过培训与实践相结合，逐步提高基层统计人员的大数据分析能力，为商贸统计工作的高效开展提供有力支持。
（四）完善法律法规
完善大数据在统计工作中应用的相关法律法规，要加快立法进程。制定专门的大数据法律法规，明确数据的采集、存储、使用和共享等方面的规范和标准，如规定在采集用户数据时必须明确告知用户并获得同意。同时，加大监管力度，建立专门的监管机构，对大数据在统计或其他领域共享、应用进行监督管理，确保在大数据应用过程中遵守法律法规。对违法违规行为进行严厉处罚，维护市场秩序，界定各方在数据上的权利和义务，避免数据纠纷。此外，推动数据共享的规范化，制定数据共享的规则和流程，保障数据在安全、合法的前提下实现共享，促进统计工作的开展。
五、结语
大数据技术在商贸统计工作中的应用，为商贸统计领域带来了新的机遇和挑战，本文通过对大数据技术的特点和优势进行分析，探讨了大数据技术在商贸统计工作中的应用现状，指出了大数据技术在商贸统计工作中应用存在的问题，并提出了相应的解决对策，以促进大数据技术在商贸统计工作中的应用，为商贸领域的发展作出更大的贡献。
参考文献
［1］李雪馨．基于大数据技术的政府统计工作应用研究［J］．现代商业，2019（11）：185-186.
［2］都薇珂．大数据背景下的企业统计分析应用研究［J］．商场现代化，2022（13）：96-98.
［3］赵琳．大数据环境下统计工作存在的问题与优化对策［J］．大众投资指南，2024（15）：51-53.
［4］徐欣．大数据技术在工业经济统计中的应用研究［J］．现代工业经济和信息化，2024，14（2）：164-166.
［5］孙晓静．大数据技术在统计信息化中的运用分析［J］．财经界，2022（25）：78-80.
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jingjilunwen/82033.html
