Статистическая обработка представляет собой сложный многоступенчатый процесс, от уровня научной организации которого решающим образом зависит качество накапливаемых статистических данных, результаты их обработки и осмысления.
Многолетняя практика статистической работы выделила в этом процессе следующие основные этапы:

• 1) разработка методологии изучения массовых явлений;
• 2) обоснование системы показателей для характеристики изучаемых явлений (процессов);
• 3) организационно-методическая подготовка;
• 4) сбор статистических данных (статистическое наблюдение);
• 5) сводка и группировка;
• 6) обработка и анализ статистических данных;
• 7) обоснование выводов и формулировка предложений.

Описанная последовательность этапов статистической работы сложилась в условиях, когда все операции по сбору и обработке статистических данных выполнялись вручную или с применением простейших средств механизации вычислений. Даже создание машинно-счетных станций при статистических органах не могли серьезно повлиять на общую схему организации статистического исследования. Однако, как показывает опыт, создание автоматизированных систем сбора и обработки информации вносит определенные изменения в традиционную схему организации статистического исследования. Меняется состав работ и методы их выполнения. Существенным для их разграничения становится признак возможности автоматизации (т.е. машинного пополнения) того или иного этапа. Появляются новые виды работ.
Во-первых, вслед за сбором данных (или одновременно) выделяется этап подготовки данных к машинной обработке (например, шифровка данных, нанесение их на специально подготовленные машинно-читаемые документы).
Во-вторых, возрастает значение и происходит относительное обособление комплекса работ по проверке достоверности данных. Контроль по полному объему должен осуществляться на всех этапах прохождения статистической информации. В первую очередь это относится к проверке достоверности данных, полученных после этапов наблюдения, и подготовке к машинной обработке, также и формирование массивов данных. Этот контроль может также быть в большей мере автоматизирован.
В-третьих, обособляется и становится центральным звеном в системе сбора и обработок данных функция хранения и поиска данных. Создаются банки данных, системы управления банками данных. Появляется возможность быстрого отыскания многократного использования в различных расчетах разных показателей, получаемых в разных отрезках времени и из разных источников.
В-четвертых, все поддающиеся автоматизации работы (например, сводка и группировка) могут рассматриваться как внутренние машинные подразделения единого этапа обработки данных, в рамках которого они стыкуются с аналитическими работами (расчетами). В то же время в качестве отдельного особого этапа статистического исследования выделяется анализ результатов обработки, который во всех случаях полностью остается прерогативой человека, исследователя, статистика.
Таким образом, под влиянием АСОД складывается новая, отличная от традиционной структура статистической работы, отражающая разделение функций между человеком и машиной

В новых условиях для полного использования возможностей, предоставляемых ЭВМ, необходимо изменение в принципах организации обработки статистических данных. К традиционным добавляются новые принципы.
1) Система и способы наблюдений, система обработки данных, методы расчета всех показателей во всех звеньях общества должны быть подчинены требованиям народно-хозяйственного целого для всей страны, всех звеньев. Это диктуется естественными требованиями к статистике и единству ее составных частей, т.е. всех статистических работ.
2) Создаваемая в стране автоматизированная система государственной статистики (АСГС) или системы информатизации в стране в части фактической информации должна обеспечивать методологическое, организационное и в определенной системе техническое единство всех автоматизированных систем сбора и обработки данных (АСОД), независимо от форм подчинения и форм собственности.
3) Основным направлением совершенствования обработки статистических данных является ее интеграция. Под интеграцией обработки статистических данных понимается процесс взаимной связи отдельных статистических работ, обеспечивающих комплексное использование собираемых данных при решении большого числа задач, и максимальное извлечение из них полезной информации. Между статистическими работами устанавливаются параллельные (когда в двух и более работах используются одинаковые данные) и последовательные связи (когда результаты одних работ используются в качестве исходных данных для выполнения других статистических работ). Появляется возможность увязки разрозненных статистических работ в единую интегрированную систему обработки статистических данных.
Промежуточным этапом (или даже отдельным принципом обработки) является развитие и взаимная увязка статистических работ по определенной проблеме в рамках целевого комплекса статистических работ. Например, комплекс статистических работ по изучению доходов и потребления населения, развития форм собственности.
4) Интеграция обработки статистических данных требует создания определенных предпосылок: выделение и организацию особой подсистемы хранения и поиска данных. Основными элементами этой подсистемы является система баз и банков данных, система управления базами данных, логические схемы баз и банков данных, комплекс оконечных устройств, терминалов для выдачи данных на экран, в виде печатных таблиц, языков запросов.
Для эффективной реализации этого принципа обработки данных важное значение имеет систематическое обновление хранимых данных и их актуализация. Под актуализацией принимается приведение данных за прошлые периоды к сопоставляемости с новейшими данными виду (при изменении методов исчисления показателей, программ статистических наблюдений, цензов и тому подобное).
5) Для статистического изучения совокупности взаимосвязанных показателей разрабатываются аналитические программы. В таких программах может быть представлено совместное использование методов анализа динамики, структуры, балансовых методов, оценки влияния факторов и др. и применение математических методов и людей. Тем самым достигается многократное использование исходных данных, использование результатов предыдущих этапов обработки в последующих. Однако при этом необходимо обеспечить получение дополнительной полезной информации. Такие программы должны исходить из определенной иерархии взаимосвязанных задач статистического исследования.