经济统计中数据挖掘技术的应用

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1、经济统计中数据挖掘技术的应用【摘要】随着社会经济的不断发展和变革，传统的数据处理方式已远远不能满足于现状，严重影响着经济的探究与总结等相关问题，直接造成经济决策的失误。基于这种问题，数据挖掘技术的产生给经济统计工作带来了便捷，直接促进了经济统计技术的正常运行。而本文就是通过对数据挖掘技术的含义的解析，进一步阐述了数据挖掘技术在经济统计中的应用问题。【关键词】经济统计数据挖掘技术应用在人们的实际生活中，为满足社会经济对于数据信息的需求，人们通常会做大量的经济数据统计工作，而现有的数据统计分析质量已远远不能

2、满足现在经济发展的需要。基于此，数据挖掘技术应用而生，为经济统计工具带来了新的变化，开启了经济统计工作的新方向。一、数据挖掘技术的含义通常情况下，数据挖掘技术就是从具有大量的、不完全的、模糊的等复杂数据信息中，对大量的数据信息进行详细的模型化处理，从而挖掘出具有利用价值的信息的过程。因此，数据挖掘技术最终是一种人工智能化的演变过程，包括对神经网络、机器学习机数据统计等内容，能够随着社会的发展而不断变化的学科。由于数据量较大，传统的统计分析方法在统计数据方面效率较低，甚至还会出现统计决策的失误。而数据挖掘

3、技术就是将所得到的信息挖掘出未知的潜在的有效信息，在原有基础上发现无法预料的有价值的简单信息。由于数据挖掘技术对数据的分析要求很高，也正是因为这样，才使得数据挖掘技术变得更有实际意义。数据挖掘技术是一种信息有效转换的过程，其步骤可简单概括为，准备数据到挖掘数据再到分析数据的过程。在这个过程中，数据挖掘技术起着关键性作用，其功能多样，有对模型的预测、数据的类聚或者分类等，同时还会涉及聚焦检测、衔接分析、关联规则等一些技术手段。因此，数据挖掘技术有多种特点和作用，一是能够将大量的数据信息得到有效处理；二是能

4、够自动找出有价值的数据信息；三是可以对数据的有效信息进行分析和评判；四是可以将一些有效性功能性的信息及时并快速的反映出来。二、在经济统计中，数据挖掘技术的表现在经济统计中，数据挖掘技术的流程对统计工作有着重要作用。因此，数据挖掘技术应用到实际统计工作中，其首要任务就是定义问题并确定目的，这就需要技术人员在探索所有的经济问题明确的前提下进行数据的选择、采集和预处理，将这些准备工作完成充分。之后才能开展数据挖掘工作,尽可能的利用人工智能、统计方面的知识对数据类型和特点进行选择归类，挑选出合适的模型对数据进行

5、信息的挖掘，最后进行工作的归纳分析，针对所挖掘出的有效性信息进行分析、评估和适当调整，尽可能最大限度的挖掘出有价值的信息，同时将其转化到实际经济问题的解决中去，从而保证经济问题的有效解决。三、数据挖掘技术在经济统计中的应用经济由于统计要求一定的准确性和实用性，而数据挖掘技术恰恰能够起到这样的作用，满足了经济发展的需要，最终能被应用到经济统计工作中。因此，数据挖掘技术在经济统计中的应用十分广发，包括以下几个方面：数据挖掘技术中的统计分析方法可以有效应用到统计工作中。这种统计分析的方法最终是依据统计学原理来

6、分析数据库中的信息，因此，这种方法对于统计学专业人士较为容易。数据挖掘技术中的神经网络方法可以有效应用到统计工作中。这种神经网络方法其实是对人体大脑的信息进行模拟加工的智能化过程，正如人的神经网络一样，需要经过输入、分析和输出。所以，该方法在经济统计工作中比较适用,这主要是因为神经网络方法能够向工作人员提供既完整又准确的处理数据信息的过程，从而使经济运行模式具有形象化、具体化和实用化，最终获得对经济问题的分析，进而获得处理方法。数据挖掘技术中的决策树方法。通常情况下，这种方法主要是对大量的数据进行分析和

7、归类，进而筛选出有价值的简单信息，但这种方法分类速度快，效率高，所以，这种方法常用于预测模型中的算法和处理一些大规模数据的工作。数据挖掘技术中的粗集理论的方法。粗集理论方法是通过对上下近似集而得出不确定问题，是一种研究不确定知识的数学工具。其过程易于操作，算法较为简单，有效确保了经济决策和需求的协调性。数据挖掘技术中的遗传算法。遗传算法的思路主要是在指定对象的人群中进行信息的采集，通过对隐含的信息整合分析后，才能得到结果。因此，遗传算法是一种根随机搜索算法。四、在经济统计工作中，数据挖掘技术有哪些作用在

8、经济统计工作，数据挖掘技术起着重要作用，具体包括以下几个方面:数据挖掘技术能够满足经济统计的不同需要。由于经济的快速发展，数据挖掘技术为了满足发展需要，其挖掘工具也不断出现。目前，人们常见的数据挖掘工具包括通用型工具、综合工具及面向特定应用的工具。市面上所占比例最大的是通用性型工具，它可以满足不同领域的需要，是较为成熟的挖掘工具。而综合工具主要是为了满足商业活动中数据挖掘的需求，能够为商业中的经济活动提供有力帮助。数据挖掘技术可以为经济统计