Machine Learning in der amtlichen Statistik – Ergebnisse und Bewertung eines internationalen Projekts - Florian Dumpert (WISTA – Wirtschaft und Statistik, 2021)
Die High-Level-Group for the Modernization of Official Statistics der Wirtschaftskommission der Vereinten Nationen für Europa hatte für die Jahre 2019 und 2020 ein Machine-Learning-Projekt initiiert. Das Projekt ermöglichte die Durchführung von Pilotstudien, um den Mehrwert maschinellen Lernens in der amtlichen Statistik zu zeigen, sowie Arbeiten an einem Qualitätsrahmenwerk. Die Potenziale von maschinellem Lernen wurden dabei ebenso deutlich wie die Fallstricke und Hindernisse für dessen Einführung. Der Aufsatz beleuchtet die verschiedenen Arbeitsgebiete des Projekts und ordnet die Ergebnisse für die deutsche amtliche Statistik ein. – – The machine learning project of the High-Level Group for the Modernization of Official Statistics of the United Nations Economic Commission for Europe facilitated pilot studies in 2019 and 2020 to demonstrate the added value of machine learning in official statistics, as well as work on a quality framework. The potential of machine learning became clear, as did the pitfalls and barriers to its adoption. The article highlights the different work areas of the project and discusses the results for German official statistics.
Keywords: 519; maschinelles Lernen; Klassifikation; Plausibilisierung; Imputation; Bildanalyse; Qualität; machine learning; classification; data editing; imputation; imagery; quality