Детальная информация
Название | Studies in income and wealth. — Big Data for Twenty-First-Century Economic Statistics |
---|---|
Авторы | Abraham Katharine G.; Jarmin Ron S.; Moyer Brian C.; Shapiro Matthew D. |
Выходные сведения | Chicago: University of Chicago Press, 2022 |
Коллекция | Электронные книги зарубежных издательств; Общая коллекция |
Тематика | Big data.; Economics — Statistical methods — Data processing.; Données volumineuses.; Économie politique — Méthodes statistiques — Informatique.; BUSINESS & ECONOMICS / General.; EBSCO eBooks |
Тип документа | Другой |
Тип файла | |
Язык | Английский |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | on1290485460 |
Дата создания записи | 01.01.2022 |
Разрешенные действия
pdf/3104441.pdf | – |
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
|
---|---|---|
epub/3104441.epub | – |
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
|
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
The papers in this volume analyze the deployment of Big Data to solve both existing and novel challenges in economic measurement. The existing infrastructure for the production of key economic statistics relies heavily on data collected through sample surveys and periodic censuses, together with administrative records generated in connection with tax administration. The increasing difficulty of obtaining survey and census responses threatens the viability of existing data collection approaches. The growing availability of new sources of Big Data--such as scanner data on purchases, credit card transaction records, payroll information, and prices of various goods scraped from the websites of online sellers--has changed the data landscape. These new sources of data hold the promise of allowing the statistical agencies to produce more accurate, more disaggregated, and more timely economic data to meet the needs of policymakers and other data users. This volume documents progress made toward that goal and the challenges to be overcome to realize the full potential of Big Data in the production of economic statistics. It describes the deployment of Big Data to solve both existing and novel challenges in economic measurement, and it will be of interest to statistical agency staff, academic researchers, and serious users of economic statistics.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|