數據挖掘技術在經濟統計中的應用研究

徐文瑞

摘 要：隨著經濟的高速發展，我國國民生產總值也實現了跨越式增長，社會經濟活動是由不同經濟因素共同作用的經濟關系整體，經濟運行結構也已經超出了人腦理解和分析的領域。因此，要分析技術對經濟體系的影響，并對其展開深度解讀和整合。其中，數據挖掘技術的應用范圍最廣。本文對數據挖掘技術的內涵和優勢進行了集中分析，并有效闡釋了數據挖掘技術在經濟統計中的應用路徑，旨在為研究部門提供更加直觀的數據分析結果和技術建議。

關鍵詞：數據挖掘技術 經濟統計 優勢 應用

中圖分類號：F222 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2017）07（a）-158-02

1 數據挖掘技術內涵

數據挖掘技術能對數據信息進行深度處理和集中整合，并且保證深層次開發項目得以全面優化和系統化升級。在具體實踐操作過程中，數據挖掘技術能從復雜的數據庫中有效提取數據信息并對其進行集中整理和分析，從而在散亂的數據信息中挖掘數據信息的實用性價值。需要注意的是，我國近幾年的經濟活動十分頻繁，信息量較大、組成結構較為復雜等都是原生態信息的主要特征，要想對其價值進行綜合性管理，就要對信息展開精細化研究，否則就會出現信息價值被閑置或者是浪費的問題，信息和數據若是不能發揮其應有的價值，前置數據信息統計工作就會失去意義。基于此，在數據處理過程中，各個部門開始應用數據挖掘技術，將雜亂的原始數據進行綜合和系統化分析，形成具有實際意義的數據形態，確保提取效果和應用效果的最優化，也能對統計數據信息展開深加工和綜合性處理，為數據挖掘水平的全面升級奠定堅實基礎[1]。

2 數據挖掘技術優勢

在應用數據挖掘技術的過程中，不僅能有效對數據進行收集和整理，也能開展數據深層次分析總結。

第一，數據挖掘技術具有較高的有效性，由于技術結構本身是一種深加工技術，具有鮮明的目的性，尤其是在實際應用范圍內，能對長時間積累的數據進行統計和解讀，確保使用者能透過數據表面了解到數據深層次的象征意義和使用價值。目前，在實踐應用數據的過程中，數據挖掘技術不僅僅能對積累經濟數據進行高效化管理，也能對現有經濟數據的應用目的性展開多角度分析。從經濟數據管理的角度出發，固有信息統計單元和數據分類是基礎環節，能利用更加科學且系統化的歸類要求對原本混亂的數據庫信息進行整合和科學化分析，從而一定程度上提高統計數據管理的高效性以及使用便利性。另外，在經濟數據處理和再加工的過程中，數據統計和分析目標是對原始數據組成內容進行重新加工的主要路徑，發揮數據價值的同時，確保經濟統計數據能最大化地服務于管理者的實際需求[2]。

第二，數據挖掘技術不僅僅是對數據進行分析的工具，也是能滿足使用主體信息需求的主要途徑。在我國，不同部門會產生大量的經濟統計信息，這些信息是經營者建立經濟管理決策的重要基礎。由于管理部門涉及的經濟領域以及經營管理范圍并不相同，其經濟管控權限也有所差異，這就需要不同部門結合自身實際情況建構更加系統化的處理機制以及數據解讀方式。正是由于數據信息量的增大，對于數據統計系統和數據處理信息的路徑提出了更高的要求。在方式方法選擇時，既要滿足不同經濟管理部門的實際需求，也要將數據換算為不同的呈現方式，真正從信息來源和計算方式等層面提高信息評估的可靠性，為數據處理效果的全面優化奠定堅實基礎。

第三，建立宏觀數據庫也能有效優化數據統計效果，采取更加多元化的經濟統計機制，服務于經濟管理活動的整體需求，減少統計工作的重復性，整合不同統計系統，實現數據信息融合。因此，建立健全宏觀數據庫能為數據優化提供更加廣闊的發揮平臺，確保統計信息的完整性得以全面升級[3]。

3 數據挖掘技術在經濟統計中的應用

3.1 數據挖掘技術在經濟統計預處理中的應用

3.3 數據挖掘技術在經濟統計決策樹中的應用

在應用數據挖掘技術的過程中，要對數據系統進行深度分析和總結，才能保證數據輸出效果的完整性，且輸出形式符合經濟管理者制定決策的需求。決策樹是一種快速且直觀的數據分類措施，能有效構建數據模型，并對數據展開進一步處理。第一，要利用訓練集建立決策樹，針對具體問題和參數要求建構切實可行的分析措施，從而快速輸出數據分析模型。第二，要利用已經構建完成的決策樹對數據進行分類，充分發揮遞歸過程的優勢，從決策樹的樹根部位發展到樹干、樹丫等，直到輸出數據滿足分類條件。而分類條件的要求也十分嚴格，當節點上所有數據都屬于同一類別是較為常見的停止條件，另一種就是當沒有分類屬性可以對輸入數據展開二次分割時，就能停止分類[7]。需要注意的是，在利用決策樹進行經濟數據統計過程中，要定期對其進行剪枝操作，降低起伏影響的同時，保證數據穩定性和實效性。

4 結語

總而言之，現代化經濟管理中，經濟統計活動的價值在不斷提高，要對基礎數據主體進行深度分析，才能結合市場實際需求建立更加有效的經濟決策，要積極利用更加系統化的數據挖掘技術，保證數據質量的同時，提高經濟建設的效率，實現數據深度加工的目標。在經濟統計活動開展進程中，落實具體應用措施，為數據挖掘技術的全面優化奠定堅實基礎。

參考文獻

[1] 李榮.關于數據挖掘技術在經濟統計中的應用[J].中國商貿， 2015，15（02）.

[2] 辛金國，柯芳，李紹君，等.數據挖掘技術在經濟統計中的應用探索[J].統計與決策，2015，15（09）.

[3] 劉齊宏，李天德，周志斌，等.基于RFID與基因表達式編程的經濟統計時序挖掘[J].四川大學學報（工程科學版），2016，40（05）.

[4] 辛金國，柯芳，李紹君，等.數據挖掘技術在浙江省經濟統計中的應用[J].浙江統計，2015，22（04）.