BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Beręsewicz Maciej (Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu), Szymkowiak Marcin (Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu)
Tytuł
Dig Data w statystyce publicznej - nadzieje, osiągnięcia, wyzwania i zagrożenia
Big Data in Official Statistics - Hopes, Achievements, Challenges and Risks
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2015, nr 2 (48), s. 9-22, tab., rys., bibliogr. 15 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Big Data, Statystyka publiczna, Internet, Źródła informacji
Big Data, Public statistics, Internet, Information source
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
W artykule opisany został aktualny stan wykorzystania tzw. big data w statystyce oficjalnej. Przedstawione zostały doświadczenia wybranych - krajowych urzędów statystycznych w praktycznym zastosowaniu danych pochodzących od operatorów telefonii komórkowej, czujników ruchu, z portali społecznościowych czy danych transakcyjnych na potrzeby statystyki publicznej. Sformułowane zostały również szanse, wyzwania i zagrożenia, jakie stoją przed urzędami statystycznymi w wykorzystaniu tego typu informacji w nurcie statystyki publicznej.(abstrakt oryginalny)

The main purpose of the article is to describe the state of the art in using big data in official statistics. The article presents selected examples of how data from mobile operators, sensors, social media or scanners are used by national statistical offices. The authors also identify chances, challenges and risks related to the use of big data in the field of official statistics.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Beręsewicz M., 2015, On the representativeness of Internet data sources for the real estate market in Poland, Austrian Journal of Statistics, 4(2).
  2. Cavallo A., 2013, Online and official price indexes: Measuring Argentina's inflation, Journal of Monetary Economics, 60(2), 152-165, doi:10.1016/j.jmoneco.2012.10.002.
  3. Daas P.J.H., Puts M.J., Buelens B., Hurk P.A.M. van den, 2015, Big Data as a Source for Official Statistics, Journal of Official Statistics, 31(2), s. 249-262.
  4. Eurostat, 2014, Feasibility Study of the Use of Mobile Positioning Data for Tourism Statistics, Consolidated Report Eurostat Contract No 30501.2012.001- 2012.452, 30.06.2014.
  5. Griffioen R., de Haan J., Willenborg L., 2014, Collecting clothing data from the Internet, Statistics Netherlands, Den Haag.
  6. Pfeffermann D., 2015, Official Statistics for the Next Decade - Methodological Issues and Challenges, referat wygłoszony na konferencji NTTS 2015, 10-12 marca 2015, Bruksela.
  7. Porter A.T., Holan S.H., Wikle C.K., Cressie N., 2014, Spatial Fay-Herriot models for small area estimation with functional covariates, Spatial Statistics, 10, s. 27-42.
  8. Puts M., Daas P., Teenekes M., 2015, High frequency road sensor data for official statisitics, referat wygłoszony na konferencji NTTS 2015, 10-12 marca 2015, Bruksela, dostęp online: http://www. cros-portal.eu/sites/default/files//Presentation%20S13AP4.pdf.
  9. Swier N., 2015, Using Web Scraped Data to Construct Consumer Price Indices, referat wygłoszony na konferencji NTTS 2015, 10-12 marca 2015, Bruksela, http://www.cros-portal.eu/sites/default/ files//Presentation%20S6AP3.pdf.
  10. Szreder M., 2015, Big data wyzwaniem dla człowieka i statystyki, Wiadomości Statystyczne, Główny Urząd Statystyczny, sierpień, Warszawa.
  11. Teenekes M., Marco P., 2015, High Frequency Road Sensor Data for Official Statisitics, referat wygłoszony na konferencji NTTS 2015, 10-12 marca 2015, Bruksela, http://www.cros-portal.eu/sites/ default/files//Presentation%20S13AP5.pdf.
  12. UNECE 2014, Big Data for Official Statistics, Technical Workshop Report, http://www1.unece.org/ stat/platform/pages/viewpage.action?pageId=102664009.
  13. Vicente M.R., López-Menéndez A.J., Pérez R., 2015, Technological Forecasting & Social Change Forecasting unemployment with internet search data: Does it help to improve predictions when job destruction is skyrocketing ?, Technological Forecasting & Social Change, 92, 132-139.
  14. doi:10.1016/j.techfore.2014.12.005. Vosen S., Schmidt T., 2011, Forecasting Private Consumption: Survey-based Indicators vs. Google Trends, Journal of Forecasting, 578(1), s. 565-578.
  15. Witkowski J., 2014, Statystyka oficjalna wobec wyzwań globalnych, Wiadomości Statystyczne, nr 4 (635), Główny Urząd Statystyczny, Polskie Towarzystwo Statystyczne.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/ekt.2015.2.01
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu