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淺談大數據統計分析在煙草行業的應用與思考
2020年12月15日來源:煙草在線專稿作者:雷平平

  摘要:隨著經濟與技術的快速發展,各行各業都融入了互聯網大數據技術,煙草行業的統計分析因為大數據技術的應用,使地方性煙草行業在短時間內得到了快速的發展,并且這些數據的存在能夠實現資源的共享,為企業未來的發展鋪墊道路。

  關鍵詞:大數據;煙草統計;應用思考

  前言

  當下時代數據不再是簡單的“數+量”的關系,與傳統意義上的數據相比,大數據的“大”與“數據”都有了新的含義,絕不僅僅是體量的問題,更重要的是數據的內涵問題;蛟S,“大”與“數據”根本就不能分開,只有把“大數據”當作一個整體概念來理解才有意義。那么從統計學的角度,我們該如何來理解大數據?作為擁有海量數據的煙草行業,在今后的統計工作中該如何順應信息時代的發展、如何適應統計工作的新變化、如何以全新的方式開展統計工作?近些年來,煙草行業面臨著較為復雜的市場環境,如何利用海量的煙草統計數據在保持產品質量的同時提高企業效率,成為煙草行業急需解決的難題。隨后出現的“云計算”,更使我們進入了一個新的時代——大數據時代。作為當前最流行之一的詞匯,“大數據”逐漸滲透到了包括煙草行業在內的各個領域,大數據技術與具體行業的深入結合,將會使企業生產效率得到明顯的提升,企業管理者的思維方式得以轉變,相應的企業管理和經營模式也將會迅速得到更新。

  一、大數據背景下做好煙草企業統計工作的意義

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  當前煙草商業企業建立了包括生產經營決策管理系統、客戶信息管理系統等系統,基于多年的信息化建設已經積累了海量數據,同時每天還不斷有新的各種數據產生,但這些數據都是局限于煙草行業系統內部數據。在大數據背景下,流媒體數據、網絡在線文本、經濟數據、社交數據拓寬了數據來源的渠道,各類信息咨詢業也發展迅速,這些行業外數據將變得越來越豐富,并成為煙草企業非常重要的數據來源。

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  煙草商業行業各信息系統的數據大多屬于結構化數據,結構化數據的分析相對簡單,只要設計好研究模型(即各研究變量之間的假設關系),從數據庫中直接提取相關數據就行了。但在大數據時代,煙草商業企業面對的數據類型不僅包括結構化數據,還包括半結構化數據和非結構化數據,并且這些非結構化數據的收集、存儲、處理、分析與應用方面均比結構化數據要復雜的多。

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  在大數據時代,數據分析的架構發生了變化:以前進行數據分析時,是以程序為核心,把散落在外面的數據,交由計算機程序來處理和分析。而大數據背景下的分析則是以數據為核心,外面放了很多的硬件和程序,依據不同的需要對應不同的處理程序,產生出個性化、并可隨著時間推移的實時分析結果。另外,深處在大數據時代中的人們,已經認識到大數據將數據分析的認識從“向后分析”變成“向前分析”,并且大數據時代數據分析技能更加精確化、細分化和專業化,對統計人員的數據分析技術和能力也提出了更高的要求。

 。ㄋ模┙y計方法變得更加多樣

  傳統統計方法設計是針對研究問題而收集數據,提出假設,再進行統計檢驗和推斷,并且考慮到成本、效率、精度等諸多因素,傳統方法中統計調查更多采用抽樣調查,其邏輯關系遵從問題驅動。而大數據強調的是全體數據,樣本=總體,總體特征一般不再需要根據分布理論進行推斷,其邏輯關系遵從數據驅動。在大數據時代,由于有足夠的數據,足夠的變量,可以采用人工智能等來進行數據挖掘和知識發現,廣泛開展各種探索性研究,其結論與發現是通過數據分析獲得的,也就是數據驅動,用數據決策和用數據創新。

 。ㄎ澹┙y計思維將變得更加多元

  大數據背景下的數據分析需要思維進行轉變,統計思維的變革是大數據時代的一個必然結果,《大數據時代》在大數據時代的思維變革中這一章節中提出了三個最顯著的變化:一是不是隨機樣本,而是全體數據,即樣本等于總體;二是不是精確性,而是混雜性,不再追求精確性,這一特性誕生了新的數據庫設計,也使得數據庫的設計要求發生了根本變化;三是不是因果關系,而是相關關系,相關分析比因果分析更重要,它強調“是什么”,而不是“為什么”。這些觀點迫使我們對現有的統計研究思維進行反思:統計研究對象的基礎變了,統計思維也要跟著變化。

  二、煙草統計在發展過程中存在的問題

  我國煙草企業統計工作離我國制定的目標和統計使命的要求,還有很長的一段路要走。主要表現在:

 。ㄒ唬┎糠譄煵萜髽I缺少統計原始記錄和相關臺賬,依法統計意識有待加強。

  在現實煙草企業經濟活動中,一些企業統計指標體系不完整,財務制度不健全,統計基礎相當薄弱,甚至于連最基本的統計職能部門、統計工作崗位都沒有明確的設立,企業生產、銷售等原始記錄和統計臺賬往往由財會人員或其他部門的人員代填代報。依照法律統計的意識淡薄,統計數據的虛報、瞞報、纂改的現象也時有發生。填報統計數據的隨意性,造成統計數據質量不高,進而導致煙草企業統計的現有指標體系與管理、決策需求相脫節。

 。ǘ┙y計工作方式陳舊,不能適用于信息化背景下煙草企業經濟的發展需要。

  不少煙草企業雖然配備有專門的統計人員,但相關數據仍是從財務部門簡單的照抄過來,缺少對數據的把關和處理,造成數據來源質量不高。其次,統計工具的使用較為單一,專業統計平臺軟件應用仍然偏少,使得工作效率低下。此外,還存在適用環境有限,不能很好處理分布式大數據的情況,數據實時性共享性不足,數據處理質量不高,表現形式難于理解等方面的問題。

  三、大數據在煙草企業統計工作中的思考

  大數據在煙草統計工作中的運用對煙草行業的提升作用十分明顯,可以從以下幾個方面著手,加快煙草行業中大數據的應用步伐。

 。ㄒ唬┮幏稛煵菪袠I統計和數據采集工作

  煙草行業的營銷、物流、生產等環節,無不對大數據的采集工作提出了要求。首先,要科學設置統計方式、數據來源等煙草企業統計指標,規范運用合理的統計模型、大數據匯總和考核體系。其次,升級行業內的信息系統,對大數據的搜集工作進行有效評估,確保工作質量,為大數據采集提供技術保障。

 。ǘ┒嗑S度獲取“大數據”

  在統計工作流程的采集階段,大數據技術的價值在于它根本性地改變了統計工作的工作態勢。對“大數據”進行分析前,首先要有“大數據”,“大數據”從哪里來?一方面我們要從信息系統、統計年鑒、行業管理部門數據、相關行業報告、行業專家意見、市場調查及零售客戶座談會等多種渠道獲取,另一方面還要網羅網絡數據。作為煙草行業企業,如果能對網上煙草行業的評論等相關數據進行收集,建立網評大數據庫,然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題,以此來改進和創新產品,量化產品價值,制訂合理的價格及提高服務質量,從中獲取更大的收益和價值。在大數據時代,數據不僅要從內部系統獲取,更多的還要從外部獲取,因此煙草行業在信息化系統建設時要內外兼顧,實現從局部建設向整體建設、從分散建設向集中建設、從大規模業務建設向數據化運營建設轉變,建立一條貫穿工業—商業—零售戶—消費者的生態鏈,從鏈條的各個環節獲取數據,逐步積累數據。

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  傳統的統計研究分析技術手段已經不能滿足大數據信息數據研究的需要,利用“大數據”促進發展,要建立起與“大數據”理念相匹配的技術平臺。在“大數據”時代,信息系統是其建立、運行和發揮功用的基礎,如果信息支撐無法到位,“大數據”的搜集、應用功能就缺乏“變現”的基礎,而其他各項功能自然也無從談起。目前為止我國煙草企業已經建立了包括專賣系統、營銷系統、物流系統等在內的信息系統,積累了海量數據,為“大數據”的利用提供了數據基礎,但由于各個系統相對獨立,數據格式、存儲形式存在較大差異,且系統之間相互不兼容、數據利用率低、數出多門等問題也在一定范圍內存在,難以利用大數據處理技術進行分析,因此需要構建統一的數據倉庫系統,將企業內分散的原始數據和來自外部的數據匯集在一起,把那些分散孤立的信息數據整合起來,通過加載、清理、轉換,形成一個中心數據集,為企業提供完整、及時、準確的基礎數據。因此,煙草行業應在信息系統的整體建設和高效應用上尋求進一步突破,建立統一的企業數據模型和數據存儲,進行數據的整合與處理,實現全局共享真正為“大數據”發揮價值提供技術支撐。

 。ㄋ模┺D變統計工作重心,提高數據挖掘分析的質量和應用。

  大數據時代,煙草統計數據的挖掘分析,將成為新的工作重心。對煙草企業而言,數據挖掘的基本任務是從煙草企業內部數據以及周邊商業氛圍等外部數據,之后利用數據分析手段,實現趨勢預測。最終形成分析結果圖,為企業降低運營成本、增加盈利能力、實現精準營銷等提供智能服務支持。煙草企業統計人員應根據需要,既要掌握Excel表格處理軟件等傳統統計工具,還要進一步運用包括數據庫、可視化編程、數學建模等現代計算機信息化技術在內的多種手段,對統計數據深入挖掘認真分析,建立最優數學模型,揭示數據之間內在的邏輯關系,對煙草行業的發展趨勢做出預測,幫助企業提取數據中蘊含的商業價值,提高企業的競爭力。

  結束語

  我國的煙草市場還存在著很大的發展空間,同時各大煙草企業在營銷的過程中還因為種種問題限制了經濟的收入,大數據技術的存在未地方性煙草市場的開拓提供了幫助,另一方面互聯網大數據的信息比較完整,能夠對市場的發展變動、消費者消費行為等進行詳細的分析,提供了較大的發展空間,人工進行數據的統計不僅精準度不高,還可能存在錯誤,所以我們應該利用好大數據技術,對煙草行業的市場信息進行及時的補充與更細,對市場營銷的計劃做出適當的調整,對匯總的大量數據進行充分的利用,帶動整個煙草行業的快速發展!

  參考文獻:

  [1]張程.大數據和數據挖掘技術在煙草經營管理中的應用[J].企業改革與管理,2017(20).

  [2]葉宗強,仝新順,秦小康.大數據背景下的煙草物流決策支持系統研究[J].物流工程與管理,2015,37(1):113-115.

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