■ 谢娟

　　在主要畜禽监测调查过程中，及时有效地进行畜禽监测样本村排查以及数据对比分析，不仅有助于精准识别畜禽养殖业的发展趋势，还能及时发现畜禽养殖过程中存在的问题与风险，为政府制定政策措施、预防疾病传播、优化资源配置等提供科学依据。因此，有必要进一步加强畜禽监测样本村排查及数据对比分析。

　　强化审核保质量

　　保证源头数据质量是畜禽监测样本村排查及数据分析对比的核心任务，而全覆盖审核又是保证数据质量的核心屏障。在审核中，要注重突出四个“强化”。

　　一是强化对基层报表的审核力度，细化各项报表审核内容和要点，精准审核每一个指标，如生猪存栏、生猪出栏等核心数据。

　　二是加大重点指标审核，重点关注变动幅度较大、与总体生产形势不符的指标，如养殖户大量异常出栏、存栏莫名减少等特殊变化，应进行多方核实。

　　三是强化跟踪溯源，针对发现的问题抓实整改优化，确保数据上报流程各环节规范，排查时如发现数据变动原因模糊或与生产实际情况不符的，应再次逐一开展点对点核实，全面摸排，掌握实际情况。

　　四是强化归纳总结，形成与地方畜禽发展情况相适应的易错数据审核预警机制，将易错数据审核预警贯穿到工作全流程，不仅能有效提高基层基础数据质量，也能提升数据审核质效。

　　优化技术强分析

　　科学的数据审核技术有助于提升基层工作人员生产力，能将散杂的数据串联起来，建立逻辑体系，发现数据审核过程中的隐性问题。

　　要建立信息化样本村数据管理库，整合样本村当期生产数据与历史数据信息，运用科学的统计方法和数据分析工具，分层、分类、分周期进行分析评估。对比分析是掌握样本村生产发展规律不可或缺的技术手段，通过对比当期数据与历史数据、不同区域数据以及不同生产模式数据，能够及时发现数据间的关联性、差异性和规律性。如不同样本村之间是否都存在生猪存栏减少、规模缩减等情况，不同样本村之间是否都存在相同原因退养户等。

　　要将扁平的数据进行立体可视化处理。在数据审核过程中，单一、扁平的数据呈现并不直观，且易造成视觉疲劳。而将数据进行可视化处理，通过建立柱状图、折线图、散点图等方式，便于业务员开展数据对比、分析生产趋势和筛选奇异值。

　　要积极探索人工智能赋能分析研究的可行路径。人工智能拥有超强的算力，在数据处理、分析方面具有得天独厚的优势，将其引入数据分析流程，能有效提升数据分析的全面性与科学性。但在使用过程中要对有关信息进行脱敏处理，严格按照统计法要求，对涉及的国家秘密、工作秘密、商业秘密、个人隐私和个人信息严格保密。

　　深度分析挖成果

　　统计调查工作的落脚点是统计分析，这就要求业务员能在精准做好数据解读工作的基础上，以专业视角和钻研精神对总体数据展开深层次的挖掘与分析。

　　要做好统计分析，从小处着眼、由局部洞察整体，凭借对样本村数据的精细梳理与深度研判，敏锐捕捉畜牧业养殖环节潜藏的各类问题，进而精心打磨出兼具全面性、准确性与深刻性的分析报告。

　　要提升分析深度，为政府科学决策、行业合理规划提供有力支撑，为畜牧业的稳健发展铺就坚实的基石，助力其在政策引领与科学布局下，迈向高质量发展的新阶段。（作者单位：国家统计局文山调查队）