劉輝　劉迎迎　朱濤

摘要：大數(shù)據(jù)是通過(guò)快速獲取、處理、分析以從中提取價(jià)值的海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù)。目前人類(lèi)已經(jīng)處于“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生對(duì)傳統(tǒng)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)和分析產(chǎn)生了巨大沖擊，同時(shí)也提供了重大機(jī)遇，如何利用大數(shù)據(jù)支持國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)與分析成為當(dāng)前國(guó)家和個(gè)基層國(guó)庫(kù)關(guān)注的重點(diǎn)。本文從大數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)分析轉(zhuǎn)變?yōu)榍腥朦c(diǎn)，提出應(yīng)以大數(shù)據(jù)思維開(kāi)展國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析，接著從大數(shù)據(jù)的全流程管理具體闡述國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)中對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用，最后為有效提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用，提出了相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì) 大數(shù)據(jù) 分析與預(yù)測(cè)

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析轉(zhuǎn)變

（一）樹(shù)立大數(shù)據(jù)思維

“大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)言家”維克托認(rèn)為：世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)將開(kāi)啟一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，一直以來(lái)所延續(xù)的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析思想已變得陳舊且落后。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析思維應(yīng)當(dāng)在大數(shù)據(jù)背景下加以轉(zhuǎn)變。一是關(guān)于大數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查工作的思想。抽樣調(diào)查是目前統(tǒng)計(jì)分析工作中的重要調(diào)查方式，但應(yīng)該清醒地認(rèn)識(shí)到，傳感器、網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)提供了可能，抽樣調(diào)查方式越來(lái)越多的被大數(shù)據(jù)取代成為必然。二是大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)思想：允許數(shù)據(jù)存在不精確性?？v觀目前的各類(lèi)數(shù)據(jù)，一方面，數(shù)據(jù)來(lái)源不斷擴(kuò)展，另一方面數(shù)據(jù)處理方法飛速發(fā)展，我們應(yīng)該把重心放在統(tǒng)計(jì)分析效率上，而不是一味地追求數(shù)據(jù)的精確性上。三是大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系的思想，由驗(yàn)證因果向?qū)で箨P(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變。統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告是統(tǒng)計(jì)工作的下游產(chǎn)品，對(duì)決策的意義常常大于常規(guī)報(bào)表。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，統(tǒng)計(jì)分析也將發(fā)生轉(zhuǎn)變，在做好因果分析的基礎(chǔ)上向?qū)で箨P(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變，原因分析更加精準(zhǔn)和深刻，對(duì)策建議更具參考價(jià)值。

（二）被動(dòng)統(tǒng)計(jì)到主動(dòng)分析，從人工統(tǒng)計(jì)到智能統(tǒng)計(jì)

在這樣一個(gè)信息爆炸的大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)論政府機(jī)構(gòu)還是社會(huì)公眾都可以通過(guò)多種途徑獲取信息，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析部門(mén)也不例外，更應(yīng)該變被動(dòng)為主動(dòng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的一些重大問(wèn)題尤其是關(guān)系到可持續(xù)發(fā)展的重要問(wèn)題，做好數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，提高發(fā)展質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。涂子沛指出人類(lèi)使用數(shù)據(jù)的巔峰形式，是通過(guò)數(shù)據(jù)賦予機(jī)器“智能”。大數(shù)據(jù)在包括國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)用的終極形式就是分析智能化。

（三）從事后統(tǒng)計(jì)向事前預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變

統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告是統(tǒng)計(jì)工作的重要產(chǎn)品，完整的進(jìn)度性常規(guī)分析應(yīng)該包括對(duì)未來(lái)一定時(shí)期數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。但由于小數(shù)據(jù)和信息量的局限，預(yù)測(cè)一般很少作為報(bào)告的重點(diǎn)，多是在假定發(fā)展條件、相關(guān)政策不變的情況下對(duì)未來(lái)情況做出的粗略研判，影響了統(tǒng)計(jì)對(duì)決策的參考價(jià)值。而大數(shù)據(jù)的核心就是將數(shù)學(xué)算法與海量的數(shù)據(jù)有效結(jié)合，來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，將有利于統(tǒng)計(jì)報(bào)告實(shí)現(xiàn)由單一的事后分析，向注重事前預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變。

二、大數(shù)據(jù)在國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析全流程應(yīng)用的探討

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)浪潮帶來(lái)了一場(chǎng)新的革命，面對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新形勢(shì)新要求，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析要學(xué)會(huì)積極的運(yùn)用大數(shù)據(jù)的思想和方法，來(lái)應(yīng)對(duì)各種新挑戰(zhàn)。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析要積極主動(dòng)建立大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機(jī)制，破解新常態(tài)下面對(duì)的各種問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)工作的創(chuàng)新與發(fā)展。本文重點(diǎn)分析國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析全流程下大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

（一）數(shù)據(jù)源：建立國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)池

目前國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析所用數(shù)據(jù)主要通過(guò)“3T”系統(tǒng)產(chǎn)生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和監(jiān)管類(lèi)數(shù)據(jù)，通過(guò)收集各類(lèi)型政策文件、影像資料、領(lǐng)導(dǎo)講話、內(nèi)網(wǎng)信息等形成綜合性數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)未達(dá)到支撐大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)當(dāng)建立“數(shù)據(jù)池”這一基礎(chǔ)工程，通過(guò)人行內(nèi)部數(shù)據(jù)整合、銀行和其它機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)接入、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)抓取和引入等多渠道擴(kuò)充基礎(chǔ)信息源和數(shù)據(jù)庫(kù)，為國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析的大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

一是加速整合現(xiàn)有國(guó)庫(kù)數(shù)據(jù)。我國(guó)國(guó)庫(kù)匯集了各級(jí)政府財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和各級(jí)國(guó)庫(kù)管理數(shù)據(jù)，包括從中央到縣鄉(xiāng)的各級(jí)機(jī)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括稅務(wù)、海關(guān)、財(cái)政、銀行等部門(mén)處理的各類(lèi)收支退存等國(guó)庫(kù)資金運(yùn)行數(shù)據(jù)，涵蓋面極廣。但現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源存在著部門(mén)隸屬、無(wú)法共享等問(wèn)題，大數(shù)據(jù)要求建立統(tǒng)一、高效、共享的國(guó)庫(kù)業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)池，就必須打破現(xiàn)有藩籬，盡早實(shí)施“國(guó)家金庫(kù)工程”，完善內(nèi)部數(shù)據(jù)源。

二是擴(kuò)大國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)源。最重要的是打通各級(jí)政府及其下屬各部門(mén)之間的數(shù)據(jù)傳輸通道，實(shí)現(xiàn)政府辦公、工商行政、招商引資、外貿(mào)出口、仲裁訴訟等政府活動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)接入共享。其次是實(shí)現(xiàn)一行三會(huì)、商業(yè)銀行、行業(yè)協(xié)會(huì)、企業(yè)實(shí)體等生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的持續(xù)傳輸和報(bào)送。最后是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的重要載體，也是數(shù)據(jù)收集的快捷途徑，通過(guò)各類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，門(mén)戶(hù)以及行業(yè)網(wǎng)站，可以收集海量數(shù)據(jù)來(lái)增加國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集的前置性和時(shí)效性。

（二）數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)：軟件與硬件結(jié)合

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)來(lái)源非常廣泛且類(lèi)型多樣化，需要存儲(chǔ)和分析挖掘的數(shù)據(jù)量也是十分龐大的，因此數(shù)據(jù)展現(xiàn)和處理的高效性以及可用性十分重要。因而，大數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)應(yīng)當(dāng)通過(guò)先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)，并結(jié)合線下需求采取人工收集等傳統(tǒng)方法，以補(bǔ)足系統(tǒng)無(wú)法收集的數(shù)據(jù)的遺漏。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)的采集應(yīng)當(dāng)在國(guó)庫(kù)大數(shù)據(jù)資源池基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建云計(jì)算應(yīng)用平臺(tái)，統(tǒng)籌整合各直屬?lài)?guó)庫(kù)大量分散的數(shù)據(jù)和軟硬件資源，通過(guò)應(yīng)用云計(jì)算平臺(tái)的資源和功能，以提升和優(yōu)化整體效能，從而實(shí)現(xiàn)全國(guó)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析的大集成、大整合以及大應(yīng)用。對(duì)于其他橫向聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，比如一些保密性較強(qiáng)的科學(xué)研究數(shù)據(jù)和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，則可以與研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)建立合作關(guān)系，使用特定系統(tǒng)接口等相關(guān)方式采集數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，在通過(guò)完善的物理存儲(chǔ)技術(shù)和云計(jì)算平臺(tái)等軟硬件設(shè)施的基礎(chǔ)上，按國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)層級(jí)建立分級(jí)倉(cāng)儲(chǔ)式數(shù)據(jù)中心，以人行總行為總庫(kù)，各項(xiàng)業(yè)務(wù)與非業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)達(dá)到匯總存儲(chǔ)，各級(jí)行通過(guò)內(nèi)部接口或云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳下載，同時(shí)本級(jí)行建立分中心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)倉(cāng)，采集本級(jí)區(qū)域內(nèi)縱向和橫向數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)。同時(shí)按照保密和信息安全等要求，實(shí)施分級(jí)授權(quán)和設(shè)置防火墻、實(shí)時(shí)加密存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和卷標(biāo)存儲(chǔ)加密等技術(shù)。

（三）數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化處理

國(guó)庫(kù)海量的、不規(guī)則的數(shù)據(jù)無(wú)法提供有效決策支持，只有通過(guò)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)化和規(guī)則化的數(shù)據(jù)，才能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)據(jù)清洗包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值等，是發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)處理殘缺數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)后將有效數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)。

在國(guó)庫(kù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析上，通過(guò)數(shù)學(xué)知識(shí)（概率、統(tǒng)計(jì)、離散化等）建立合理模型，充分利用和挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)容。綜合運(yùn)用開(kāi)源類(lèi)和非開(kāi)源類(lèi)數(shù)據(jù)分析工具包括R、Python、MATLAB、SPSS、EVIEWS等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。具體實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和模型預(yù)測(cè)等功能，并以可視化的結(jié)果予以呈現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)分析包含假設(shè)檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、方差分析、回歸分析、logistic回歸分析、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、判別分析、bootstrap技術(shù)等。數(shù)據(jù)挖掘包含相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘等。模型預(yù)測(cè)包含預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真等。

在統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程中，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)該重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)云應(yīng)用的創(chuàng)新與共享。統(tǒng)計(jì)人員可以根據(jù)業(yè)務(wù)的新要求，在云平臺(tái)數(shù)據(jù)開(kāi)放接口的基礎(chǔ)上，自由構(gòu)建合理的數(shù)學(xué)模型和算法，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用的創(chuàng)新和擴(kuò)展。與此同時(shí)，以算法的方式將統(tǒng)計(jì)人員的智力成果和業(yè)務(wù)知識(shí)固化，當(dāng)經(jīng)驗(yàn)證為可信任應(yīng)用時(shí)，可自動(dòng)進(jìn)入云平臺(tái)的應(yīng)用共享庫(kù)，在得到授權(quán)的前提下，自由使用或補(bǔ)充完善，實(shí)現(xiàn)知識(shí)固化、資源共享。

（四）國(guó)庫(kù)運(yùn)行智能化統(tǒng)計(jì)分析

在云應(yīng)用平臺(tái)上，國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析首先要將日、旬、月和年作為數(shù)據(jù)的時(shí)間維度，將國(guó)庫(kù)收入、國(guó)庫(kù)支出以及國(guó)庫(kù)庫(kù)存等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)的為空間維度，利用云計(jì)算的強(qiáng)大能力，并借助數(shù)據(jù)分析展示工具，預(yù)先計(jì)算處理數(shù)據(jù)?；蛘吒鶕?jù)用戶(hù)事先提交的數(shù)據(jù)挖掘需求自動(dòng)完成相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理。統(tǒng)計(jì)分析人員隨時(shí)可以從兩個(gè)維度上深度挖掘數(shù)據(jù)，并使用QLikView等數(shù)據(jù)分析工具，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的多維度、可視化展示。

二是實(shí)現(xiàn)常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析的智能化生產(chǎn)?？梢酝ㄟ^(guò)完善和豐富大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的分析功能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器式的學(xué)習(xí)，輸入必要的參數(shù)后，系統(tǒng)將自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)提取大數(shù)據(jù)池中的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，進(jìn)而依據(jù)特定的模板輸出分析報(bào)告，最后由分析人員對(duì)輸出的分析報(bào)告進(jìn)行質(zhì)量把關(guān)和進(jìn)一步的補(bǔ)充完善。

三是構(gòu)建統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)模型，提高預(yù)警預(yù)測(cè)水平。不斷進(jìn)行新的分析預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型的探索和構(gòu)建，充分利用國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的海量數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不斷提高預(yù)測(cè)水平。

（五）數(shù)據(jù)展示與反饋

以智能化統(tǒng)計(jì)分析為主的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和可視化的展示提供了支持。簡(jiǎn)要國(guó)庫(kù)運(yùn)行數(shù)據(jù)、系統(tǒng)化運(yùn)行指標(biāo)、國(guó)庫(kù)資金運(yùn)行報(bào)告、國(guó)情和輿情監(jiān)測(cè)報(bào)告、企業(yè)和金融服務(wù)報(bào)告、國(guó)庫(kù)運(yùn)行情況預(yù)測(cè)等為中央銀行、各級(jí)政府部門(mén)制定有關(guān)政策提供統(tǒng)計(jì)信息和參考依據(jù)，充分發(fā)揮國(guó)庫(kù)在國(guó)家預(yù)算執(zhí)行中的促進(jìn)、反映和監(jiān)督作用。同時(shí)建立信息反饋機(jī)制，對(duì)現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果予以反饋，還包括對(duì)未滿足需求提出反饋，豐富和完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，充分發(fā)揮國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)的社會(huì)價(jià)值。

綜上所述，從全流程看，大數(shù)據(jù)應(yīng)用自數(shù)據(jù)端建立“”數(shù)據(jù)池“”到處理端智能分析在到應(yīng)用端數(shù)據(jù)展示，大致可以通過(guò)下圖（圖1）形象展示：

三、有效提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用的政策建議

（一）從制度層面保障大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的有效開(kāi)展

制定專(zhuān)門(mén)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用法律法規(guī)，在由總行統(tǒng)一部署、統(tǒng)一實(shí)施的基礎(chǔ)上，各地區(qū)分支機(jī)構(gòu)結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際制定特色大數(shù)據(jù)應(yīng)用和發(fā)展規(guī)章制度。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、存儲(chǔ)、挖掘和應(yīng)用等大數(shù)據(jù)處理全流程做出明確安排。一是通過(guò)總行層面的發(fā)文、通知等鼓勵(lì)通過(guò)大數(shù)據(jù)方法加強(qiáng)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析，建設(shè)大數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用平臺(tái)；二是強(qiáng)化大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)所需軟硬件采購(gòu)、數(shù)據(jù)源互聯(lián)互通及模塊化分割等作出具體安排；三是要求大數(shù)據(jù)應(yīng)用所應(yīng)達(dá)到的在信息發(fā)布、統(tǒng)計(jì)報(bào)告、預(yù)測(cè)與預(yù)警等功能上的目標(biāo)和績(jī)效予以明確，充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供統(tǒng)計(jì)分析支持；四是強(qiáng)化信息技術(shù)安全，防止信息泄露、網(wǎng)絡(luò)攻擊、系統(tǒng)失靈等問(wèn)題，明確應(yīng)急處置方案。做到嚴(yán)格立法，有法可依，有章可循。

（二）加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人才投入，滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的軟硬件要求

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施可分為硬件和軟件兩類(lèi)。硬基礎(chǔ)設(shè)施主要包括用于收集、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的信息化系統(tǒng)架構(gòu)；軟件基礎(chǔ)設(shè)施主要包括各類(lèi)數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)軟件以及金融企業(yè)的人力資源。人民銀行應(yīng)通過(guò)專(zhuān)項(xiàng)資金投入等方式構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用的軟硬件設(shè)施和和培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)人才，并通過(guò)持續(xù)培訓(xùn)使全體員工了解并使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析。也可邀請(qǐng)專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案服務(wù)商作為咨詢(xún)顧問(wèn)，整合國(guó)庫(kù)不同生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用行為，加快統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)建設(shè)步伐。

（三）提高大數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力

國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)不斷的加強(qiáng)國(guó)庫(kù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集、儲(chǔ)存、保護(hù)和管理工作，不斷提升統(tǒng)計(jì)分析水平。加強(qiáng)對(duì)國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析中涉及的地方債、營(yíng)改增、房地產(chǎn)、小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)、財(cái)政專(zhuān)戶(hù)、盤(pán)活庫(kù)存等熱點(diǎn)領(lǐng)域可以設(shè)計(jì)建立相應(yīng)跟蹤監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。與此同時(shí)加強(qiáng)改革數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)制度、方法以及程序，研究大數(shù)據(jù)共享制度，為宏觀經(jīng)濟(jì)分析提供便捷、堅(jiān)實(shí)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

建立國(guó)庫(kù)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用機(jī)制是新形勢(shì)下的當(dāng)務(wù)之急。國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析需不斷改革創(chuàng)新，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)的思維，提高大數(shù)據(jù)的意識(shí)和駕馭大數(shù)據(jù)的能力，積極探索新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法和途徑，從而在國(guó)家宏觀決策、服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、服務(wù)國(guó)庫(kù)管理方面，進(jìn)一步提升國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析服務(wù)的能力和水平。

參考文獻(xiàn)：

[1]沈昱池.大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)財(cái)政信息共享的思考[J].地方財(cái)政研究，2015（11）：47-67

[2]陳健慧，趙昕.國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)集中系統(tǒng)建設(shè)[J].金融電子化，2010，03：89-90

[3]中國(guó)人民銀行包頭市中心支行課題組，飛嶺. 做好國(guó)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析工作新思路的探討[J].內(nèi)蒙古金融研究， 2014， 09： 64 -65

[4]石勇.大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用及未來(lái)展望[J].金融電子化，2014（ 7） ： 22-23