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人口统计项目总结报告

总结

我国是一个人口大国，长期以来积累了一套有效的人口统计和管理制度。伴随着人口流动日益频繁，城市人口分布及结构正面临重大变迁。在京津冀一体化快速发展的背景下，北京特殊的地域文化、经济环境以及高铁、航空等交通工具的飞速发展，给人口统计工作带来了巨大的挑战。因此，如何有效摸清人口规模、精确掌握人口流向、及时预警区域人口发展趋势成为人口工作的重点和难点，也凸显了大数据人口动态监测工作的必要性。

大数据建设的关键是高质量的数据基础，没有数据质量就没有一切，只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况，需要在建设大数据的同时关注数据治理，一是建立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等；二是建立用于监控数据从获取、存储、分析、到运用的质量监控体系；三是建立数据问题从检查、反馈到修改的质量改进流程，使问题能够得到及时发现和根本解决。

大数据应用从数据获取、挖掘到运用是一个复杂的、跨部门、跨领域的过程，需要各类专业人员共同协作完成，可考虑组建由多个部门联合参与的大数据研究团队，专门研究大数据带来的销售创新和服务创新，提供大数据应用服务。另外在人才队伍建设方面，一是要加快现有人员的培养，拓展在业务、大数据技术、统计方法上的技能；二是加强与大数据技术领先的互联网公司合作，借鉴先进经验加快人员经验积累；三是加快人才引进，吸引市场上高端的数据人才加入公司团队，有利于快速构建起大数据队伍，并为团队内其他人员的成长提供辅导帮助，带动整个团队的持续发展。

开发过程需关注以下四点内容：

1、多维度分析

因为企业的产品或者业务在现有的环境下受到的印象因素很多，产品好不好，能不能满足用户的需求，市场需求大不大，竞争对手的行为以及用户体验度好不好等都是可以作为大数据分析的切入点，因此需要多维度的对数据进行整理和分析，才能最终找到提高产品性能或者改进业务能力的方法。

2、注意每一种大数据分析工具的适用性

一个大数据分析的过程中，并不是说只要采用一种大数据分析的工具就可以了，因为数据量的不一样，想要得到的数据结果也不一样，不一样的要求对于数据分析的要求不一致，因此适用的大数据分析工具也要是不一样的，如果数据样本的数据多，或者数据样本的质量不高，以及没有应用匹配的大数据分析工具都会影响到最终的数据分析的正确性。

3、正确的整合数据

在收集数据进行预处理放入数据库进行分析这个过程中，要选择好分析的方法，以及按照要求整理整合的数据存放至数据库，并且要求数据之间进行转化，因为数据的格式不一样，我们通常需要将数据进行整合，有的时候可能是几个变量整合为一个，有的时候是一个变量整合为另几个变量，整合好数据才能减少分析结果的误差。

4、数据结果可视化

通过前面的整理和分析，形成了相应可以体现预测趋势的结果，将数据结果可视化，才能提高企业信息的透明度，提高企业效率，帮助企业的业务处理更加的方便快捷。