本报讯 今年以来，国家统计局青海调查总队坚持创新驱动，积极探索研究Python编程语言在住户调查工作中的应用，以数字化赋能住户调查工作提质增效。

　　青海总队根据各地区原始账页和问卷审核中存在的常见问题，将以往需要人工审核的问题，进行科学分类归纳梳理，形成基础审核“需求库”。结合青海地区住户调查工作地域特点，将不应出现或逻辑易错的记账品类，形成特殊审核“名录库”。根据住户司季度审核反馈易错问题清单，拆解错误问题，完善数据审核覆盖面，形成查缺补漏“追加库”。多库合一，按类区分，为每一条审核项目添加关联编码指标、审核要点、代码实现状态、错误提示等主要信息，便于后续开发、维护以及追踪掌握整体情况。

　　住户调查报表种类繁多、数据量庞大，且问卷、账页数据之间环环相扣、逻辑关系较强，通过人工审核处理不仅需要耗费大量时间和精力，同时很容易出现疏漏，难以实现数据审核全覆盖。青海总队充分挖掘住户调查内外网平台资源优势，推进Python二次综合开发和应用。一是基于Python编程语言的学习经验，逐条拆解平台现有公式，整理形成规则库，便于复用交流分享。二是分类实现对户、人、账、记账预警等多维度、全面综合审核。截至目前，已在全国通用审核程序基础上针对性制作三条审核公式，覆盖审核涉及条目156项，初步实现全省住户调查数据审核方式统一、流程规范、规则精细、操作简易。有效提高审核工作效率，大力减轻基层队人工审核工作量，同时极大地方便对错误问题后续追踪跟进。

　　通过自定义的审核提示，青海总队还将核错、改错过程与业务知识点巧妙地融合起来。聚焦“日审、周清、月结”审核总要求，随时执行公式、即时发现问题，达到及时解决问题的目的。针对性地将一些错误发生原因、解决错误的方法途径、易错易混淆问题小知识融入审核错误提示中，一方面便于基层住户调查业务人员核改问题，提升审核结果的解读效率和核查问题的溯源能力；另一方面在反复修改错误的过程中，潜移默化地学习，系统地掌握有关业务知识。通过“改错+学习”模式，从而达到“错什么改什么、改什么学什么、学什么补什么”的即时化培训效果，全面提升基层业务人员工作能力。王泉博