浅谈经济分析中数据挖掘的方法

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1、浅谈经济分析中数据挖掘的方法【】在经济时代，数据的重要性是不言而喻的。通过大量实践，总结一些数据挖掘的应用方法，并在本文中用生动实例介绍给读者，有着抛砖引玉的作用。　　【关键词】数据挖掘经济分析推理预测软件　　　　一、数据挖掘及其作用　　数据挖掘(DataMining，DM)，又称为数据库中的知识发现(Kno=131.79×13.1%×2-22.27=12.37亿元。表明外地资金在本地当年投放12.37亿元左右。　　分析实例四，金融危机与菜农的关系：美国金融危机后?圯中国涉外企业十分困难，大多处于关停状态?圯大量农民工返乡?圯

2、返乡后自己种蔬菜（再说也无法买到原来吃的蔬菜）?圯以往这些农民工日常消费的蔬菜没有人消费，形成消费链断裂?圯河南菜农的蔬菜卖不出去?圯河南菜农生产过剩。事实上，根据国新办于2009年2月2日上午10时举行新闻背景吹风会，离开本乡镇外出就业的农民工的总量大概是1.3亿人，大约有15.3%的农民工因全球金融危机而失去了工作，或者没找到工作。据此推算，全国大约有2000万农民工失去工作，或者还没有找到工作而返乡了。假设每个农民工日均消费1市斤蔬菜，返乡农民工有2000万，就意味着菜农每天有2000万斤蔬菜卖不出去。　　（三）大海捞针

3、——筛选方法　　可以通过Excel的筛选命令，从众多的数据中筛选出需要的信息。　　分析实例五，异地贷款统计：在《银行业非现场监管信息系统》中，没有对异地贷款信息专门统计，给异地贷款风险监管带来难度，可是，银行业《风险预警系统》给我们提供了丰富的客户信息资源。《风险预警系统》中包含了哪个银行在什么地方对哪个企业授信多少、发放贷款多少，以及现在贷款的质量怎么样等48项信息。当银行与企业不在同一个地方时，贷款就衍变为异地贷款，考察全省汇总数据，我们很快发现，可以用筛选方法，将异地贷款统计出来。方法是：分别用筛选命令，筛选出注册地在本

4、地各县区的所有客户，并将其汇总在同一张Excel表中，再删除本地银行机构的客户信息，剩下的就是外地银行在本地客户的贷款信息。反之，也可以筛选出本地银行在外地客户的贷款信息。　　（四）专业软件——技术方法　　通过《银行业非现场监管信息系统》的查询方法和分析模型，进行“时间序列分析”和“同质同类比较分析”，可以挖掘出更多有用的监管信息；通过Excel中强大的函数库，可以获得更多的统计分析结果；通过《马克威分析系统》等专业分析软件，可以从海量信息和数据中寻找规律和知识，建立起概念模型，为决策者提供科学的决策依据。　　分析实例六，20

5、09年全国贷款总额预测：根据2002年至2009年一季度贷款余额和全年贷款总量，以及2010年一季度的贷款余额，可以用回归分析预测出2010年贷款总量。如表二所示：　　表二金融机构人民币信贷收支表（单位：亿元）　　表中用回归分析预测函数FORECAST预测了2010年的全年贷款总量将达到47.9万亿元，FORECAST(x，known_y's，known_x's)中的x是2010年一季度贷款余额；known_y's是2003至2009年的贷款总量，是因变量；known_x's是2003至2009年一季度贷款余额，是对应的自变量

6、。在本例中，函数表达式是FORECAST(B11,C3:C10,B3:B10)。　　在表中，如果计算同比增加量，2010年全年同比增加贷款7.96万亿元左右。如果以时间作为自变量，全年各项贷款余额作为因变量，画出全年贷款余额折线图和三阶趋势线，我们发现，决定系统R2=0.997，接近于1，表示线性拟合程度较高。　　考虑到出口减少，外汇储备下降，货币生成机制发生变化，企业更加依赖银行贷款等因素，贷款余额将远不止45万亿元，事实上，2010末贷款余额达到了50.9万亿元，这说明这个回归分析预测函数准确率还是很高的。