隨著傳統產業的轉型升級，由信息技術革命帶動的、以高新技術產業為龍頭的、包括利用計算機和互聯網等現代信息技術進行交易的各類商務活動日益活躍，為傳統產業打破發展瓶頸找到了突破口，并產生了大量多維度、高頻率、可追蹤的交易數據，為客觀認識現實世界提供了豐富的資源，也對傳統的統計分析框架提出了挑戰。數據作為國家的基礎性戰略性資源，正發揮著引領全局、覆蓋全面、貫穿始終的獨特作用，引導著技術、物質、資金、人才、服務等資源各盡其用，在此背景下，需要完善統計體系，以及時反映經濟運行狀態，使決策部門的政策制定有據可依，助推我國經濟健康發展。
[“互聯網+”下的數據新特征]
國家現有統計制度主要通過分層、多階段、概率比例抽樣的方法獲取調查樣本，各有關部門以聯網直報方式向國家統計局獨立自行報送相關數據，通過進一步整合得到頻率和指標較為固定的結構化數據。伴隨著社會媒體、移動終端和傳感設備等新工具的普及應用，包括文檔、圖片、音頻、視頻等在內的非結構化數據大量涌現，進一步拓寬了統計分析的數據廣度及深度。具體來說，日益豐富的海量數據呈現如下特征：
第一，由低頻數據轉向高頻數據?；ヂ摼W特別是移動互聯網的發展，網民數量和聯網設備快速增長，加快了信息化向社會經濟各方面的滲透，促進數據在不同機構及個體之間加速流動，提高了數據的時效性，并使數據量級不斷翻新，來勢兇猛。
第二，由低緯數據轉向高緯數據。隨著獲取、存儲、管理、分析等數據處理能力的提升，可獲得的數據維度不斷多樣化，并且同一主題在不同業務中的表現相互印證，為征信提供便利。
第三，數據的可追蹤性增強。傳統數據大多采用抽樣調查法獲取，代表性不足，數據頻率低，操作周期長，而互聯網為我們高頻率追蹤個人行為提供了可能，便于根據用戶特征進行組合分類，通過用戶畫像實現服務創新、精準營銷及供應鏈優化等。
第四，由結構化數據轉向非結構化數據。互聯網的發展加速了數據的非結構化趨勢，綜合使用傳統調查方法和文本挖掘、爬蟲等新技術獲取異源甚至異構數據，為多角度驗證數據的全面性和可信性提供便利，同時也對數據處理能力提出更高要求。
第五，數據由高價值密度轉向低價值密度。數據體量越大，數據噪音也越大，導致數據價值密度降低，增加數據的處理難度，但對其進行深度挖掘可能得到的價值也更大。
面對“互聯網+”下的數據新特征，我們需要不斷提高數據的收集、存儲、分析等能力，使用、云計算等新技術手段進行深度挖掘，充分發揮互聯網下的數據優勢，實現數據由大規模到高價值的轉變。
