随着传统产业的转型升级，由信息技术革命带动的、以高新技术产业为龙头的、包括利用计算机和互联网等现代信息技术进行交易的各类商务活动日益活跃，为传统产业打破发展瓶颈找到了突破口，并产生了大量多维度、高频率、可追踪的交易数据，为客观认识现实世界提供了丰富的资源，也对传统的统计分析框架提出了挑战。数据作为国家的基础性战略性资源，正发挥着引领全局、覆盖全面、贯穿始终的独特作用，引导着技术、物质、资金、人才、服务等资源各尽其用，在此背景下，需要完善统计体系，以及时反映经济运行状态，使决策部门的政策制定有据可依，助推我国经济健康发展。

　　“互联网+”下的数据新特征

　　国家现有统计制度主要通过分层、多阶段、概率比例抽样的方法获取调查样本，各有关部门以联网直报方式向国家统计局独立自行报送相关数据，通过进一步整合得到频率和指标较为固定的结构化数据。伴随着社会媒体、移动终端和传感设备等新工具的普及应用，包括文档、图片、音频、视频等在内的非结构化数据大量涌现，进一步拓宽了统计分析的数据广度及深度。具体来说，日益丰富的海量数据呈现如下特征：第一，由低频数据转向高频数据。互联网特别是移动互联网的发展，网民数量和联网设备快速增长，加快了信息化向社会经济各方面的渗透，促进数据在不同机构及个体之间加速流动，提高了数据的时效性，并使数据量级不断翻新，大数据来势凶猛；第二，由低纬数据转向高纬数据。随着获取、存储、管理、分析等数据处理能力的提升，可获得的数据维度不断多样化，并且同一主题在不同业务中的表现相互印证，为大数据征信提供便利；第三，数据的可追踪性增强。传统数据大多采用抽样调查法获取，代表性不足，数据频率低，操作周期长，而互联网为我们高频率追踪个人行为提供了可能，便于根据用户特征进行组合分类，通过用户画像实现服务创新、精准营销及供应链优化等；第四，由结构化数据转向非结构化数据。互联网的发展加速了数据的非结构化趋势，综合使用传统调查方法和文本挖掘、爬虫等新技术获取异源甚至异构数据，为多角度验证数据的全面性和可信性提供便利，同时也对数据处理能力提出更高要求；第五，数据由高价值密度转向低价值密度。数据体量越大，数据噪音也越大，导致数据价值密度降低，增加数据的处理难度，但对其进行深度挖掘可能得到的价值也更大。

　　2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。面对“互联网+”下的数据新特征，我们需要不断提高数据的收集、存储、分析等能力，使用大数据、云计算等新技术手段进行深度挖掘，充分发挥互联网下的数据优势，实现数据由大规模到高价值的转变。