基層統(tǒng)計人員是統(tǒng)計工作的基礎(chǔ)力量，其素質(zhì)與能力直接影響統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量和決策的科學(xué)性。本文探討了基層統(tǒng)計人員應(yīng)具備的基本素質(zhì)與核心能力，包括統(tǒng)計軟件操作技能、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能力、與上級部門的溝通能力等。通過分析這些素質(zhì)與能力的重要性，本文旨在為基層統(tǒng)計人員的職業(yè)發(fā)展提供參考，并為提升統(tǒng)計工作質(zhì)量提出建議

基層統(tǒng)計人員應(yīng)具備的素質(zhì)

統(tǒng)計學(xué)的基本知識

統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識作為基層統(tǒng)計人員工作的基石在統(tǒng)計流程中占有重要地位，從資料的搜集、整理到分析、判讀，各個環(huán)節(jié)都需要堅實的統(tǒng)計學(xué)理論作支持。數(shù)據(jù)收集階段，統(tǒng)計學(xué)知識有助于基層統(tǒng)計人員制定出科學(xué)、合理的調(diào)查方案，比如對抽樣方法的理解對于保證所搜集資料的代表性至關(guān)重要。簡單隨機(jī)抽樣、分層抽樣和整群抽樣的不同方式，適合不同調(diào)查場景。如果要調(diào)查某市居民的消費習(xí)慣，鑒于該市各地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平及消費特點會有差別，基層統(tǒng)計人員就會利用分層抽樣的知識按地區(qū)、收入水平和其他因素對城市居民進(jìn)行等級劃分，再在各個等級上進(jìn)行隨機(jī)抽樣，使采集的數(shù)據(jù)能更加真實地反映城市居民總體消費狀況。通過統(tǒng)計學(xué)上樣本量計算公式并綜合考慮調(diào)查精度要求及總體方差，統(tǒng)計人員可以確定適宜樣本數(shù)量。

數(shù)據(jù)整理環(huán)節(jié)也依賴于統(tǒng)計學(xué)的基本知識，統(tǒng)計人員要將采集的原始數(shù)據(jù)歸類、編碼、匯總。深入了解數(shù)據(jù)的各種計量尺度，例如定類尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度，可以幫助我們更準(zhǔn)確地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和處理。如性別、專業(yè)等屬定類資料，只可分類統(tǒng)計；而收入、年齡等屬定比數(shù)據(jù)，能進(jìn)行較復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算。了解數(shù)據(jù)的各種分布模式，例如平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等，可以助力統(tǒng)計專家迅速掌握數(shù)據(jù)的核心趨勢，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析和評估。

數(shù)據(jù)分析階段，統(tǒng)計學(xué)知識給基層統(tǒng)計人員帶來大量分析工具與方法。描述性統(tǒng)計分析有助于統(tǒng)計人員歸納總結(jié)資料，并通過均值、標(biāo)準(zhǔn)差和頻率分布的計算來顯示其基本特點。但推斷統(tǒng)計分析可根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷預(yù)測總體特征。如用假設(shè)檢驗判斷某總體參數(shù)與期望是否一致，或用回歸分析探索變量間的相互關(guān)系等。假定基層統(tǒng)計人員希望對一定區(qū)域內(nèi)居民收入和消費支出關(guān)系進(jìn)行研究，采用線性回歸分析方法建立了居民收入和消費支出回歸模型，對模型參數(shù)進(jìn)行估計與檢驗，便可確定二者間的定量關(guān)系，并為有關(guān)決策奠定基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)處理和分析能力

數(shù)據(jù)處理與分析能力作為基層統(tǒng)計人員掌握統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識后的一項重點應(yīng)用能力，直接影響統(tǒng)計工作質(zhì)量及結(jié)果有效性。在處理數(shù)據(jù)過程中，統(tǒng)計工作人員首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和初步處理，在實際采集的資料中常會出現(xiàn)多種問題，有較好的數(shù)據(jù)處理能力，統(tǒng)計人員能用合適的方法來解決上述問題，對缺失值，統(tǒng)計人員可根據(jù)資料的特征及分析目的選擇適當(dāng)?shù)奶钛a(bǔ)方法進(jìn)行處理，例如均值填補(bǔ)、中位數(shù)填補(bǔ)及回歸填補(bǔ)。對重復(fù)數(shù)據(jù)，可以精確地識別和刪除，保證了其準(zhǔn)確性與唯一性。對不正確的數(shù)據(jù)，可以采用邏輯判斷與數(shù)據(jù)驗證規(guī)則相結(jié)合的方法加以糾正。比如在某公司的銷售額統(tǒng)計數(shù)據(jù)上，就發(fā)現(xiàn)了一些明顯不正常的數(shù)據(jù)，經(jīng)過和該公司的進(jìn)一步交流和驗證，查找出了不正確的原因，并對其加以改正，保證了數(shù)據(jù)的真實可靠。對于基層統(tǒng)計人員來說，需要具備數(shù)據(jù)分析的能力，能夠利用各種分析手段和工具，從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息。在前文所述描述性統(tǒng)計分析與推斷統(tǒng)計分析方法之外，我們還要掌握一些先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析，因子分析，時間序列分析。聚類分析能把特征類似的數(shù)據(jù)對象歸到一個類別，有利于統(tǒng)計人員找出潛在的結(jié)構(gòu)與規(guī)律。比如在消費者行為數(shù)據(jù)分析中，利用聚類分析可將消費者劃分為不同人群，并根據(jù)不同人群的特征制定出對應(yīng)的營銷策略。通過因子分析，我們能夠從大量的變量中篩選出幾個關(guān)鍵的公共因子，這不僅簡化了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還揭示了變量間的深層聯(lián)系。時間序列分析可應(yīng)用于對數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，例如以某區(qū)歷年用電量資料為基礎(chǔ)，利用時間序列分析方法對未來用電量進(jìn)行預(yù)測，可供電力部門進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度時參考。

統(tǒng)計軟件操作技能

目前市面上的統(tǒng)計軟件種類繁多，比如SPSS， SAS， Excel等，每一種都各具特色，適用場景也各不相同?；鶎咏y(tǒng)計人員至少要精通一個主流的統(tǒng)計軟件，以適應(yīng)工作的需要。以SPSS為例，其界面友好，操作方便，適用于初學(xué)者及統(tǒng)計分析需求并不特別繁雜的作業(yè)場景?；鶎咏y(tǒng)計人員使用SPSS可以很方便地完成數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)清洗、描述性統(tǒng)計分析、假設(shè)檢驗、相關(guān)性分析等常用的統(tǒng)計任務(wù)，在問卷調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方面，利用SPSS數(shù)據(jù)錄入功能將調(diào)查問卷的所有數(shù)據(jù)精確地輸入到系統(tǒng)中，再利用其描述性統(tǒng)計功能對調(diào)查問卷進(jìn)行統(tǒng)計分析，迅速計算各指標(biāo)均值，標(biāo)準(zhǔn)差和頻率，對調(diào)查數(shù)據(jù)基本特性有直觀認(rèn)識。運用SPSS中交叉表分析功能可分析出不同變量間的相互關(guān)系，例如分析出不同性別和年齡群體在特定產(chǎn)品滿意度上的差異。

SAS是一個強(qiáng)大的統(tǒng)計分析軟件，對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)及復(fù)雜的統(tǒng)計分析任務(wù)有其優(yōu)越性?；鶎咏y(tǒng)計人員面對海量企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)或者社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，利用SAS能夠通過編寫程序進(jìn)行高效數(shù)據(jù)處理與分析。如使用SAS中宏編程功能可對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理以提高效率；利用其先進(jìn)的統(tǒng)計分析模塊進(jìn)行繁雜的回歸分析，生存分析等，為企業(yè)決策及政策制定提供了深度數(shù)據(jù)分析支持。

Excel雖為通用辦公軟件，卻也有一些統(tǒng)計分析功能。基層統(tǒng)計人員通常利用Excel對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與統(tǒng)計分析。比如利用Excel中的SUM， AVERAGE， COUNTIF這些函數(shù)功能就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)求和，求均值和計數(shù)這些基本操作；利用數(shù)據(jù)透視表，可將海量的數(shù)據(jù)迅速總結(jié)分析并產(chǎn)生各類統(tǒng)計報表。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的能力

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)類型較多，數(shù)據(jù)處理速度較快，價值密度較低。基層統(tǒng)計人員必須首先熟練掌握大數(shù)據(jù)采集與存儲技術(shù)，就數(shù)據(jù)采集而言，除常規(guī)調(diào)查方式之外，還要學(xué)習(xí)使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和傳感器技術(shù)來獲取多種數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)。比如利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取社交媒體平臺、電商網(wǎng)站中的用戶行為數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)等，為市場分析與決策提供更加豐富的數(shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域，深入了解分布式存儲技術(shù)，例如Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS），可以使大量的數(shù)據(jù)在多個節(jié)點上進(jìn)行分散存儲，增強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲的穩(wěn)定性和擴(kuò)展性。

在大數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理至關(guān)重要?；鶎拥慕y(tǒng)計工作人員必須利用如Hive、Spark等大數(shù)據(jù)處理工具，對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)化和整合。Hive作為一種以Hadoop為平臺的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以把結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)保存到HDFS中，并且提供了一種與SQL相似的查詢語言，便于統(tǒng)計人員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。通過Hive的使用，統(tǒng)計人員能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的去重、缺失值處理和格式轉(zhuǎn)換。Spark作為一種速度快、通用型大數(shù)據(jù)處理引擎，在內(nèi)存計算方面有其優(yōu)越性，可以極大地提高數(shù)據(jù)處理速度。使用Spark中的DataFrame、RDD這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，統(tǒng)計人員能夠有效地并行計算、分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。

對于基層統(tǒng)計人員來說，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)同樣必須把握的一個重點，機(jī)器學(xué)習(xí)算法是大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)之一，基層統(tǒng)計人員應(yīng)了解常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如分類算法（決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、聚類算法（K-Means聚類、層次聚類等）和回歸算法（線性回歸、邏輯回歸等），并能夠運用這些算法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。如通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶消費數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶消費行為預(yù)測模型來預(yù)測其未來消費趨勢等，從而為企業(yè)市場營銷、產(chǎn)品研發(fā)等提供決策支持。另外，基層統(tǒng)計人員也要熟練掌握大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，在大量數(shù)據(jù)面前，怎樣把分析結(jié)果直觀易懂地展示出來是關(guān)鍵。借助Tableau和PowerBI這些大數(shù)據(jù)可視化工具，統(tǒng)計人員能夠把繁雜的數(shù)據(jù)變成柱狀圖、折線圖、地圖以及其他多種可視化圖表，來幫助決策者迅速了解數(shù)據(jù)背后所隱藏的內(nèi)容。

與上級溝通能力

與上級部門進(jìn)行有效的溝通對于基層統(tǒng)計人員來說至關(guān)重要，而良好的溝通能力則有利于保障統(tǒng)計工作順利進(jìn)行，促進(jìn)工作效率及質(zhì)量的提升。從事統(tǒng)計工作的基層統(tǒng)計人員需及時將工作進(jìn)展情況及結(jié)果報告上級，這就需要有明確而精確的表達(dá)能力，能把繁雜的統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分析結(jié)果用簡單明了的形式展現(xiàn)在上司面前?；鶎咏y(tǒng)計人員報告工作進(jìn)展后，應(yīng)按預(yù)定工作計劃及時間節(jié)點詳細(xì)描述工作完成情況，主要包括已經(jīng)做的工作、正在做的工作及存在的問題與困難。比如，當(dāng)一個季度的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計后，基層統(tǒng)計人員報告工作進(jìn)展時應(yīng)注明數(shù)據(jù)收集進(jìn)度，完成數(shù)據(jù)清洗及初步分析，以及數(shù)據(jù)收集中碰到的企業(yè)配合度不高，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題，并提出了解決方法與建議?；鶎咏y(tǒng)計人員向上級部門報告統(tǒng)計成果時應(yīng)重點突出，重點數(shù)據(jù)與結(jié)論并重，既要報告資料的具體值，又要深入地分析資料，說明其背后的成因及發(fā)展趨勢。

基層統(tǒng)計人員在匯報工作的同時，還要同上級部門協(xié)調(diào)交流工作情況。上級部門一般都根據(jù)工作的需要對基層統(tǒng)計提出了一些新要求、新任務(wù)?；鶎咏y(tǒng)計人員必須認(rèn)真聽取上級有關(guān)部門的指示，正確理解工作要求與目標(biāo)。接到新的工作任務(wù)后，要與上級部門及時交流，摸清工作背景、目的及重點，確定工作方向及思路。同時，基層統(tǒng)計人員應(yīng)將工作中存在的實際困難與問題反饋給上級，取得上級的支持與協(xié)助。

基層統(tǒng)計人員應(yīng)具備的素質(zhì)和能力，是確保統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要的因素。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策背景，基層統(tǒng)計人員需不斷提高專業(yè)素養(yǎng)、技術(shù)能力以及溝通協(xié)調(diào)能力等，并在此基礎(chǔ)上發(fā)展職業(yè)道德和創(chuàng)新精神?；鶎咏y(tǒng)計人員通過培訓(xùn)和實踐的強(qiáng)化，能更好地滿足新時期統(tǒng)計工作發(fā)展的需要，為經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展提供更加優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支持 。

（責(zé)任編輯" 莊雙博）