巧用Python语言python定时任务

巧用Python语言python定时任务

　python神经网络 近期，国家统计局福建调查总队组织业务骨干研究探索Python语言在居民收支调查工作中的应用，设计构建了基于Python语言的全省收支调查数据多元审核、“数库+智库”分析挖掘两大功能体系，为调查工作赋智能、提质效。

　　 福建总队基于国家住户调查平台内嵌的Python开放式自定义模块，针对需求清单逐条落实程序实现方案，二次开发编制省内共享的审核汇总公式。截至目前，已在全国通用审核程序基础上增加审核功能项，并及时根据基层反馈意见进行功能优化调整，完善审核功能，并逐步将各市县习惯使用的iHaps、Excel、自编小程序等传统审核功能向平台Python迁移，实现省内各级调查队基础数据审核渠道集中化、流程规范化、操作自动化、内容精细化、输出高频化，有力推动居民收支调查资源整合，显著提升工作质效。

　　 针对需求清单中暂不适宜通过内嵌二次开发实现的功能，福建总队进一步利用Python编程定制独立封装审核程序，形成相互补充的多元数据审核体系。针对跨期记账频次大幅波动、连续长时间未记账、条目重复相似度高等异常判断功能进行独立程序编写封装，快速实现账页数据批量化、标准化处理，从复杂数据结构中提炼住户记账习惯特征、精准识别记账行为异常问题，确保调查数据质量。同时，将部分传统上使用Sas、Stata等统计软件完成的省级数据处理及审核功能整合嵌入Python辅助程序，实现一键导入输出、自动列表比对查验，将手动操作流程压缩至最简，有效降低人工审核误差。

　　 福建总队还积极探索利用Python语言在数据挖掘和统计建模领域的特长，紧扣民生热点、聚焦重点群体，活用“数库”资源多维度深化分析研究，加大微观数据开发利用和展示力度，不断推动调查工作从“数库”向“数库+智库”转变。一方面，按需选择Pandas、Numpy等工具对微观账页、问卷数据进行清洗提取、匹配关联，并针对研究目标使用爬虫抓取、Tushare库等获取相关民生政策数据，整合建立分析数据资源库。另一方面，尝试使用Statsmodels等工具，在数据资源库基础上进行建模计算及可视化输出等探索研究，发掘提炼海量数据背后隐含的规律信息，提升服务对象统计获得感，有效发挥收支调查在民生福祉监测、民生形势研判、服务福建经济社会高质量发展中的“智库”作用。郑能达