經濟統計中大數據分析的應用研究

金鑫

摘要：隨著現在經濟的迅速發展，信息技術得到長足的發展。在大數據背景下，高精尖技術漸漸被各行各業重視和應用，這也促使高精尖技術的性能不斷提升，當前的發展需要將云計算手段和大數據分析進行科學的整合，從而提高其工作性能。但是以往的數據已經過時，不能夠有效提高工作效率，而且沒有進行深度挖掘的價值，對促進經濟水平的提升沒有太大意義。鑒于此，文章詳細論述了經濟統計中對大數據分析的應用，旨在能夠為相關業界人士提供有價值的借鑒與參考，進而為行業的健康繁榮可持續發展貢獻應有之力。

關鍵詞：經濟統計;大數據;分析;應用

在經濟飛速發展的時候，越發成熟的信息技術被各行各業使用，其中大數據和云計算成為了焦點，被著重研究。隨著信息技術被重用，大數據時代來臨，數據便成為了一種非常重要的資源，被大家認可。所以研究大數據的特征，了解大數據的使用方法，發揮大數據的作用成為了當前研究的要點。信息技術得到重用，發展飛速，云計算和大數據應運而生，成為互聯網行業發展的新方向，所以研究大數據的應用非常有必要。

一、大數據背景下經濟統計的思維變化

隨著信息技術的不斷發展，大數據帶給經濟統計工作新的思維模式、新的工作要求。從數據認識到數據收集，再到數據分析，在大數據時代都發生了較為顯著的變化，強調經濟統計的新思維。因此，在筆者看來，大數據背景下經濟統計的思維變化，主要體現在以下幾個方面。

（一）數據認識的變化

大數據時代，海量信息數據成為了經濟統計的資源庫，這也就為統計工作的全面開展，提供了有效的數據保障。數據在傳統經濟統計工作的思維視域中，被定義為經濟指標數值，而在大數據時代，數據的類型結構更加復雜，有半結構、非結構等類型，不同的數據樣本其結構類型不同，其在經濟分析中的效力也隨之不同。為此，對于數據認識思維的變化，是強化大數據在經濟統計中有效應用的基礎。

（二）數據收集的變化

數據收集是數據分析的基礎，并以數據分析為目的。為此，在經濟統計中，要基于調查方案，嚴格落實各環節的數據收集工作。數據收集決定了數據應用分析的質量，更是確保經濟統計分析效率的關鍵所在。在大數據時代，經濟統計的思維變化，應注重數據收集工作的轉變，要以數據收集工作為重點，做好數據的各項收集、挑選工作。

（三）數據分析的變化

在傳統統計思維的視角中，經濟統計以“定性+定量+定性”的方式，進行經濟統計數據的分析。這樣的統計分析思維，能夠在定性分析中實現較好的定量統計，但在“數據不足”的情況之下，經驗式的數據分析成為判斷的主體。這樣就難以實現經濟統計的科學準確性。大數據時代，為統計分析提供了海量數據，數據不足的問題得以解決，讓分析更加定向、精準，而非傳統的推斷式分析。因此，數據分析的思維變化是大數據時代數據價值的體現，更是轉變統計分析方法，提高經濟統計分析價值的內在要求。

二、大數據和云計算之間的關系

伴隨著信息技術的發展，國內外對云計算的研究也越來越成熟，建設了很多以云計算為基礎的服務。在處理數據的時候，數據分析是一個非常重要的部分，能夠分析出該數據的價值，進行數據分析的前提是獲得相應的數據，只有真實有效的數據才能夠將數據分析工作順利地進行下去。數據可以從很多地方獲取，例如本校數據或者互聯網上其他高中傳上去的數據。

現在互聯網發展越來越快，數據量急速增長。為了能夠記錄越來越多的數據，記載數據的平臺需要有足夠強大的功能，如果硬件設施不到位，必然會被時代淘汰，喪失了去更深一步挖掘數據的價值的機會。云計算能夠被重用，是因為它符合現在信息技術發展的需求，能夠對大數據進行精準而又高效的分析，發揮出數據的作用。不僅如此，云計算還能將數據分析進行延伸，降低了數據存儲量，節約了成本。這一優點讓中小學企業都能使用該技術對大數據進行分析，來了解相關產品的市場行情。

大數據技術就是以云計算技術為基礎，進行技術延伸發展來的技術。大數據技術內容更多，如數據存儲、數據處理、數據應用等，能夠被更多的行業應用。要想整合大數據分析技術和云計算技術，要有良好的信息技術水平、過硬的硬件設施和完善的云資源，讓原始數據轉移到云環境中，具備彈性拓展的能力。

綜上所述，大數據分析技術比云計算技術更具有優勢，能夠使用更多功能。首先，大數據技術能夠使用云計算技術的虛擬化環境，根據平常的業務情況，科學地分配資源，對數據分析功能進行延伸和拓展。其次，大數據技術能夠對大數據進行更深層次的分析，挖掘出數據更深的價值，這種技術在很多領域的應用降低了進行數據分析的成本，實現了資源的優化配置，提高了資源的利用率，提升了工作效率和工作水平。總而言之，研究大數據技術，可以將重點放在挖掘數據更大價值和提高技術分析能力上，不要太過注重增強平臺的基本性能。爭取提高數據分析能力，給學生帶來更好的教育。

三、云數據分析在經濟統計中的應用情況

數據挖掘歸根結底是一種具有交叉性的科學技術，是有自己一套工作流程的，在進行相關操作時必須要遵守其作業流程，如數據準備、數據挖掘以及數據分析結果等。數據挖掘在數據的分析中得到了廣泛應用。科學合理的將數據總結工作以及數據聚類工作應用到相應的模型中，是數據挖掘的主要工作內容。數據是否存在異常或者數據將來的發展態勢主要通過對數據波動以及數據走向分析來判斷的，這個環節的工作對深度挖掘數據價值是非常有利的，將數據篩選及預測統計工作落實到位，從而為使用者提供科學準確的參考依據和結果，從數據挖掘工作的內容和屬性上來看，這部分工作與經濟統計所涉及的相關工作十分契合。現代社會的數據信息量在科學技術水平的顯著提高的同時，呈現出井噴式增長，各類數據算法層出不窮，為云計算與大數據分析的發展奠定了必要基礎，促進了數據統計等功能的推廣和應用。在大數據分析和云計算技術有機結合下，經濟統計結果的準確性、經濟統計結果的有效性得到了長足進步，所以研究分析云數據在經濟統計工作的具體應用是十分有必要的。

（一）統計分析法

處在經濟數據庫中的每個字段之間不僅僅包含函數關系，還有諸多的非函數關系，我們稱之為其他關系。經濟數據中字段之間的關系有的可以用函數關系來表達，有的則無法準確表達之間存在的何種關系。為了解決這一難題，將統計方法應用到數據庫信息當中，這樣一來就可以對數據庫的數據進行深度分析研究。

（二）神經網絡

神經網絡技術是指分析加工數據信息的流程是通過模擬人腦分析信息的過程來實現的，是一種智能分析技術。通過神經網絡技術可以對數據庫中的統計數據進行深度分析，這種分析數據的方式大大提升了數據統計工作的效率和統計工作的準確度。神經網絡技術利用自身分析數據的全面性特征可以較清晰準確的反應出數據之間的關聯程度，如果數據之間存在經濟學上的關聯問題，通過云計算輔助技術就可以行之有效的處理數據之間的問題。

（三）決策樹法

針對經濟統計的方法有很多種，其中一些特殊的經濟統計方法需要建立與之對應的模型才能更好的進行分析工作，決策樹法便是建立經濟統計分析模型的一種特殊情況，該方法的理論支撐是統計理論，該模型中大量應用了非參數識別方法，特別是在分析處理了龐大的數據信息并找出其價值數據方面的功能較為強大，繼而為相關使用者提供參考依據。該技術具有分類迅速、操作簡潔等突出優勢，適用于數據繁雜龐大的項目。

（四）粗集理論法

粗集理論法主要特點是操作非常便捷，粗集理論法屬于數學處理范疇，其計算結果的準確性不是很高，針對性也沒有其他方法那么高，為了克服這個困難，采用操作簡便的上下近似集的方式進行分析后得到了理想效果。對于某些不確定的經濟要素，該方法作為一種新型的分析方式，采用另辟蹊徑的思維模式，確保經濟決策的可靠性，符合當下云計算的發展背景。

（五）遺傳計算法

這種計算方式參照了生物界自然選擇機制和遺傳機制的隨機算法，可以針對特定的學生，采集特定的數據信息，具有隱含特征，在進行經濟統計學工作的時候，可以和其他學科科學互相結合，對隱含的數據進行分析歸納整理。經濟問題變化頗多，是在時時刻刻變化著的，內部有著非常多的關聯，使用遺傳算法進行分析數據也能夠達到挖掘深層次信息，提高經濟統計工作水平的目的。經濟問題非常復雜，處理起來非常繁瑣，所以在進行數據分析之前，要弄清楚經濟統計的目的，提前準備數據，來保證數據的完整性、充足性和完善性。

四、結語

一言以蔽之，以云計算環境為基礎的大數據分析平臺處理龐大復雜數據信息必須有行之有效的軟件和硬件配套設施才能實現，只有這樣才能將云計算優點淋漓盡致的顯現出來。云計算作為保障數據分析及處理工作有效開展的關鍵，是數據分析工作有效開展必不可少的要素。云計算技術與大數據進行有機結合后，科學合理的應用到經濟統計工作中，為提升經濟統計工作的效率和準確程度提供了強有力的技術支撐。總而言之，經濟統計應該適應新的時代環境，在大數據的思維模式中，創新統計理念、優化統計方法，發揮大數據在經濟統計中的重要作用。在筆者看來，經濟統計的創新，應轉變思想觀念，形成新的統計思維。通過完善數據庫建設、推進經濟統計分析模式構建、統計數據的分析應用，進一步落實大數據在經濟統計中的有效應用，以更好地適應新時代的發展需求，實現更好的經濟效益。

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（作者單位：遼寧省有色地質一六隊有限責任公司）