“Великі дані” як джерело інформації та інструментарій для офіційної статистики: потенціал, проблеми, перспективи
Ключові слова:
“великі дані”, джерела інформації, статистичний інструментарій, офіційна статис тика, інформаційні технологи.Анотація
Розглянуто питання, пов’язані з потенційною можливістю використання в офіційній (державній) статистиці так званих “великих даних”. Висвітлено їх переваги, серед яких своєчасність, широке охоплення певних частин цільових сукупностей, скорочення витрат на їх отримання. Окреслено проблеми, які необхідно вирішувати при використанні “великих даних”. Наведено аргументи щодо наявності у прикладній та в офіційній статистиці прототипів інструментів, які за належного їх розвитку та адаптації дадуть можливість розв’язати основні з указаних проблем.
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
1. Maier-Shenberher, V., & Kuker, K. (2014). Bolshie dannye. Revoliutsiia, kotoraia izmenit to, kak my zhyvem, rabotaem i my slim [Big data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think ]. Moscow: Mann, Yvanov i Ferber [in Russian].
2. Frenks, B. (2014). Ukroshchenie bolshykh dannykh: kak izvlekat znaniia iz massivov informatsii spomo- shchiu hlubokoi analitiki [Taming the Big Data: How to extract knowledge from data arrays using deep analytics]. - Moscow: Mann, Yvanov i Ferber [in Russian].
3. Handbook on Data Quality Assessment Methods and Tools (2007). European Commission, Eurostat. ec.europa.eu. Retrieved from http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/statmanuals/files/Handbook_on_data_ qual_assess_tools.pdf [in English].
4. Pfeffermann, D. (2015). Methodological Issues and Challenges in the Production of Official Statistics. Journal of Survey Statistics and Methodology, Vol. 3, 4 425-483 [in English].
5. Endo P. T, Rodrigues, M., Goncalves, G. E., Kelner, J., Sadok, D. H., Curescu, C. et al. (2016). High availability in clouds: systematic review and research challenges. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. journalofcloudcomputing.springeropen.com. Retrieved from http://journalofcloudcom- puting.springeropen.com/articles/10.1186/s 13677-016-0066-8 [in English].
6. Sarndal, C.-E., Swensson, B., & Wretman, J. (1992). Model Assisted Survey Sampling. New York: Springer [in English].
7. Google Trends, www.google.com. Retrieved from https://www.google.com/trends/ [in English].
8. Barcaroli, G., Scannapieco, M., Scarno, M., & Summa, D. (2015). Using Internet as a Data Source for Official Statistics: a Comparative Analysis of Web Scraping Technologies, www.academia.edu. Retrieved from http://www.academia.edu/20268756/Forecasting_skyrocketing_unemployment_with_big_data [in English].
2. Frenks, B. (2014). Ukroshchenie bolshykh dannykh: kak izvlekat znaniia iz massivov informatsii spomo- shchiu hlubokoi analitiki [Taming the Big Data: How to extract knowledge from data arrays using deep analytics]. - Moscow: Mann, Yvanov i Ferber [in Russian].
3. Handbook on Data Quality Assessment Methods and Tools (2007). European Commission, Eurostat. ec.europa.eu. Retrieved from http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/statmanuals/files/Handbook_on_data_ qual_assess_tools.pdf [in English].
4. Pfeffermann, D. (2015). Methodological Issues and Challenges in the Production of Official Statistics. Journal of Survey Statistics and Methodology, Vol. 3, 4 425-483 [in English].
5. Endo P. T, Rodrigues, M., Goncalves, G. E., Kelner, J., Sadok, D. H., Curescu, C. et al. (2016). High availability in clouds: systematic review and research challenges. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. journalofcloudcomputing.springeropen.com. Retrieved from http://journalofcloudcom- puting.springeropen.com/articles/10.1186/s 13677-016-0066-8 [in English].
6. Sarndal, C.-E., Swensson, B., & Wretman, J. (1992). Model Assisted Survey Sampling. New York: Springer [in English].
7. Google Trends, www.google.com. Retrieved from https://www.google.com/trends/ [in English].
8. Barcaroli, G., Scannapieco, M., Scarno, M., & Summa, D. (2015). Using Internet as a Data Source for Official Statistics: a Comparative Analysis of Web Scraping Technologies, www.academia.edu. Retrieved from http://www.academia.edu/20268756/Forecasting_skyrocketing_unemployment_with_big_data [in English].
##submission.downloads##
Опубліковано
2016-12-20
Як цитувати
Sarioglo V. Н. (2016). “Великі дані” як джерело інформації та інструментарій для офіційної статистики: потенціал, проблеми, перспективи. Статистика України, (4(75), 12–19. вилучено із https://su-journal.com.ua/index.php/journal/article/view/157
Номер
Розділ
Articles
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
