大數據技術在經濟分析領域中的應用

摘" "要：科技創新是驅動社會經濟發展的重要因素，在網絡工程技術、計算機通信技術、人工智能技術不斷優化與深度融合的背景下，大數據技術應運而生并得到了普及應用。面對數據體量大增、數據類型的多元異構發展，經濟分析的開展難度進一步提高。而大數據技術因具備強大的數據分析與數據挖掘功能，在經濟分析領域展現出了良好的應用優勢。基于此，分析經濟分析領域中大數據技術的應用方式及應用核心，闡述大數據技術在經濟分析領域的應用方向，并結合大數據技術在經濟分析領域應用面臨的挑戰，提出針對性的優化對策，旨在以大數據技術為驅動，保障經濟分析工作的優質、高效開展，從而推動社會經濟高速發展。

關鍵詞：大數據技術；經濟分析；數據應用

中圖分類號：TP39" " " "文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2023）15-0075-03

大數據時代背景下，多重技術融合應用推動了技術應用體系更新，為社會進步及經濟發展提供了充足的動力源泉。作為新興技術之一的大數據技術，具備功能強大、應用便捷的優勢，能夠深入挖掘數據之間的內在關聯，并能分析出數據變化規律，因此在經濟分析領域占據著重要的地位。在大數據技術支持下，可實現經濟數據的規模化分析，能夠提升經濟分析結果可靠性，還能增強經濟分析規劃的合理性，減少經濟分析資源浪費，能夠實現經濟分析結果的高效利用，并能推動經濟分析平臺建設、助力經濟分析體系完善。因此，分析大數據技術在經濟分析領域的應用具有重要意義。

一、經濟分析領域中大數據技術的應用方式及應用核心

經濟分析是經濟學領域的關鍵工作，傳統經濟分析以定性分析為主，在大數據技術支持下，經濟分析以數字統計方法為依據逐步向定量分析的方法發展。由于經濟分析過程中涉及大量數據，應用大數據技術分析時，可依托計算機的支持實現數據信息的全面采集與安全存儲。在大數據技術支持下，逐步構建了計算機信息網絡，可將各類經濟數據的格式統一上傳到數據庫中儲存。在大數據技術支持下，經濟分析領域構建了實時性、歷史性兩種數據庫。可通過對比分析實時數據庫及歷史數據庫中的數據，實現經濟發展趨勢的精準預測[1]。經濟分析領域當中，主要是運用數據挖掘算法統計相應數據，此種大數據技術應用方法是分別統計每個樣品數據，并不是抽取其中部分樣本實施統計，因而得到的經濟分析結果精準度更高。立足大數據層面分析，經濟模型可視作一種關聯規則挖掘算法，以關聯規則構建為基礎，在置信度、提升度等各項指標均符合規定標準后，以數據索引為支持，通過預處理剔除數據庫中的冗余及無價值數據，便可得到關聯規則分析結果。在此過程中，計算機需要識讀經濟指標，在機器學習算法等相匹配的算法有效利用下保障數據分析的準確性。

二、大數據技術在經濟分析領域的應用方向

（一）在投資決策分析方面的應用

投資決策作為經濟分析中的重要環節，決定著項目投資成功率，是投資成本能否回收的關鍵因素。實體經濟以及金融理財等各項投資活動開展中，均需要通過經濟分析為投資決策提供數據支持。如果經濟分析不夠精準，可能導致做出錯誤投資決策，造成投資成本無法有效回收，進而引發投資風險。為保障投資決策制定的準確性，可利用大數據技術展開投資前的經濟分析，以便了解投資對象的經濟現狀、盈利能力，并分析投資方案的可行性及合理性，還可對投資項目的收益進行預測分析，以便為投資方案的修正、實施決策提供依據。利用大數據展開投資決策分析工作，能夠增強投資決策的及時性、科學性，能夠分析出投資方案的缺陷問題，可識別出低效益、高風險的投資項目，結合市場發展情況，準確判斷出投資項目可行性，進而把握投資機會、合理規避投資風險，保障各種類型投資活動的成功開展。

（二）在經濟風險分析方面的應用

經濟活動開展過程中，往往潛藏著一定的風險隱患，因而各單位需要通過科學的經濟風險分析，及時識別出風險隱患，從而為經濟風險的合理轉移、有效控制提供數據依據。目前，金融行業、企事業單位均需要通過科學的經濟分析為經濟風險的預防控制提供保障。區別在于，前者要結合金融行業發展規律，結合市場變化分析預測與防控經濟風險，而企事業單位則需要從自身經營的角度展開分析，以有效辨識并防控經濟風險[2]。各單位在經濟風險識別分析的過程中，均可應用大數據技術，打造一個先進的風險預測體系。可針對易出現經濟風險的關鍵環節，針對性開展潛在風險隱患識別與分析工作。在此過程中，需要以大數據技術為支持，通過各類數據的全面收集，建立囊括各類風險信息的數據庫，在風險指標科學設置的基礎上，運用大數據技術自動化完成風險的識別與分析過程。可將分析得到的風險數據與風險指標進行對比分析，若是其與提前設定的風險閾值較為接近，則會立即發出預警提示，可為經濟風險的轉移與控制提供充足的時間，從而降低經濟風險發生所產生的不利影響。

（三）在資金賬款分析方面的應用

任何經濟活動的開展均會涉及資金流動，而在資金流動的過程中，可能受到多方面因素的影響，出現資金鏈條斷裂、資金流通不暢等風險，會對經濟活動的順暢開展產生不利影響。基于此，經濟分析領域當中，需要將現金流量分析作為重點內容，并且重點關注應收賬款的管理分析，以有效防范現金流下降、賬款回收不及時等風險隱患。這兩個經濟分析環節中，大數據技術也具備較高的應用價值。在大數據技術支持下，可針對性分析經濟活動中資金的具體流向，分析資金支出額度是否存在異常，可對現金流量的變動情況進行實時性、動態性的追蹤與監控，一旦現金流量比設定的安全閾值更低，即可通過數據分析及時發現并采取有效的調整與控制措施。在應收賬款分析方面，可依托大數據分析出賬款的具體規模、回款期限超期時間，并能分析出欠款客戶或單位的債務償還能力，可針對性評估出應收賬款是否存在壞賬風險，針對風險較高的應收賬款，應及時采取恰當、有效的催收措施，防止壞賬生成影響經濟效益。

（四）在營銷數據分析方面的應用

產品或服務營銷是經濟活動開展的重要環節，決定著經濟活動能否帶來高額收益。因此，還需要將大數據技術用于營銷數據分析層面，以便于通過大數據技術的強大分析能力，精準判斷客戶需求，分析出適宜的營銷方向與方式。利用大數據技術進行營銷數據分析時，需要構建專門的營銷管理平臺，以便于及時、有效獲取客戶反饋信息，同時可在大數據技術支持下精準做到營銷產品或服務的市場定位分析，從而掌握客戶的個性化需求，以此實現精準營銷[3]。營銷管理中應用大數據技術，能夠以經濟分析結果為依據制定適合的營銷方案，在精準營銷的基礎上獲取更高的經濟效益。同時，還可通過大數據技術應用調整營銷管理環節，節約成本投入，通過付出最低成本獲取最高經濟收益。此外，大數據技術還可用于維系與客戶間的關系。例如可通過分析客戶消費頻次、支付方式等信息，在數據信息整合分析的基礎上判斷出客戶行為偏好及消費習慣，從而進行客群歸類，針對性展開營銷推送或營銷服務，可增強營銷的精準性，提升客戶對營銷服務滿意度，進而通過二次消費促進經濟收益增長。

（五）在財務數據分析方面的應用

基于信息時代背景下的經營運作外在環境發生了改變，大數據技術的應用，為整合與利用信息數據推動經濟發展創造了機會。財務管理作為經營管理的重要內容，同時也是經濟分析的重點所在。大數據技術的應用能夠推動財務管理模式的更新，并能增強財務管理工作效率，可得出更加精準、可靠的財務數據分析結果，提升財務信息報告的準確性、可用性。從經濟學角度分析，財務管理的優化對于企業的經濟效益提升具有顯著推動作用，因而可將大數據技術運用到財務管理活動開展過程當中，也可將之用于內部財務數據審計分析環節，通過大數據技術快捷、高效、精準完成規模化財務數據的統計與分析，為財務報告的準確性、完整性編制奠定基礎。可靠的財務數據可為財務管理決策、戰略發展決策的制定提供可靠支持，同時也可作為投融資實施的基本依據，可基于準確的數據分析，提升經濟活動開展的順暢性，進而獲得更高的經濟收益。

（六）在資源配置數據分析方面的應用

資源配置有效性是決定經濟活動開展穩定性、順暢性的關鍵所在，在資源效率最大化的基礎上，能夠降低經濟活動開展成本，進而取得更高的經濟效益。基于此，在資源配置方面，也可利用大數據技術展開相應的數據分析，進而實現各項資源的合理調配[4]。例如，以單位自身資源應用特征為依據，利用大數據技術編制人力資源配置可行性方案，或是以此技術為支持分析內部人力資源變動數據，在此基礎上針對性實施人力資源配置方案的合理優化。在資源變動預測方面，大數據技術還具備一定應用優勢，由于人才具備可流動性，若不提前預測可能因人才斷層而導致經濟活動無法順利開展。而利用大數據技術可根據以往的人力資源變動數據預測出人才流動趨勢，并可針對性調整人才引進機制，可為經濟活動開展提供充足人力支持。除此之外，大數據技術還可應用于工程建設材料、生產原料等其他資源的統計及分析過程，可通過準確的數據分析得出資源利用率及閑置率，并能合理調控降低資源浪費現象，有效節約經濟成本，還能通過資源高效利用提高經濟活動開展效益。

三、大數據技術在經濟分析領域應用面臨的挑戰及優化策略

（一）大數據技術在經濟分析領域應用面臨的挑戰

數字經濟時代背景下，數據發布主體呈現多元發展趨勢，因而數據可靠性、真實性的辨識難度提升，并且經濟相關數據信息量持續增長，也會導致信息提取與處理難度進一步加大。雖然各行業、各單位逐步完成了數據庫構建，然而由于經濟數據有著傳播路徑多、傳送時效高的特點，其存儲與利用過程中存在一定的安全隱患，若是數據信息完整性不足或精準性較低，可能會對經濟分析結果的準確性與可用性帶來不利影響。此外，經濟分析過程中需要設定多個經濟指標，而指標設置過程中需要以多種信息數據作為支持。因此，經濟分析工作的開展需要能夠集中處理多種數據的軟件或平臺作為支撐。然而經濟分析過程中，經濟數據分析處理平臺并未構建完善，因而經濟分析結果的可靠性難以保障。

（二）基于大數據技術的經濟分析優化策略

1.正確認識大數據技術，構建良性分析環境。將大數據技術應用于經濟分析領域，對于信息來源途徑拓展、信息收集全面性提升具有重要促進作用，同時還能增強經濟分析的精準性與高效性。面對當前階段經濟數據體量不斷增大、數據類型日趨復雜的境況，為實現有價值數據的快速提取，保障經濟分析的精準性，相關單位需要深入了解大數據技術，對大數據技術的發展趨勢、應用方向、利用價值展開全面分析。相關部門需為大數據技術應用于經濟分析領域提供充足的政策、法律及經費扶持，并給予相應的大數據應用引導，以便營造一個各單位高度重視、積極主動應用大數據技術的良性環境，通過環境安全性建設，確保經濟數據的準確提取與安全利用，從而提升經濟數據的真實性。

2.打造大數據分析平臺，提升大數據技術研究深度。計算機算法研究人員是經濟分析的重要技術支持，在經濟分析領域應用大數據技術時，技術人員需要加強與算法研究人員的溝通交流，正確把握計算機算法及經濟分析之間的內在關聯，結合經濟發展形勢，利用適合的計算機算法，實現經濟數據的全面收集與科學處理，進而奠定大數據分析平臺的創建根基。同時，經濟分析過程中，大數據技術的研究應隨時代發展而逐步優化。面對當前經濟分析領域大數據技術融合度不深的問題，需要在國外先進技術引進與吸收的基礎上，推動大數據技術研究的深入開展，并結合我國經濟分析實際情況，實現大數據技術的合理調整，打造出契合本國國情、符合應用單位實際情況的經濟數據分析平臺，確保經濟分析結果的準確性[5]。

3.增強大數據分析能力，加強經濟分析數據安全管理。經濟數據安全保護是經濟分析過程中的重要工作。應用大數據技術過程中，需要結合實際情況進行數據收集，合理延展經濟數據收集途徑，以增強數據獲取的完整性與全面性。數據收集過程中，需要著力強化大數據存儲能力，將數據信息安全管理作為重點。同時，需要強化制度保障，通過制定完善性經濟數據處理制度，對數據處理操作進行規范，從而降低經濟數據泄露風險。經濟數據處理制度建立時，需要將行業發展環境納入考量，采取統一化的方式進行關鍵性數據安全管理，做好重要數據的加密處理，并科學設定經濟數據管理流程，以增強經濟數據管理的安全性。除此之外，大數據技術應用人員還需要加大數據庫信息保護力度，防止數據庫中數據被篡改或盜取而導致經濟數據分析結果失真或泄露。

四、結束語

數字經濟時代背景下，大數據技術逐漸應用于經濟分析領域，推動了經濟分析從定性分析向定量分析的轉變，可在數據挖掘算法支持下，快速梳理經濟規律、精準把握經濟發展趨勢。目前，大數據技術已在投資決策、經濟風險、資金賬款、營銷數據、財務數據、資源配置數據等多個經濟分析環節得到了有效應用。然而經濟分析應用過程中存在著數據真實性難保證、數據安全保護面臨威脅、數據處理平臺不完善等問題，需要通過構建良性分析環境、打造大數據分析平臺、加強經濟分析數據安全管理三個方面保障大數據技術科學應用，從而真正發揮出經濟分析領域大數據技術的應用價值。

參考文獻：

[1]" "農曼莉.基于大數據技術的宏觀經濟分析應用研究[J].大眾投資指南，2021（13）：11-12.

[2]" "劉昕宇.大數據背景下基金交易風險分析及其投資價值分析[J].中小企業管理與科技（上旬刊），2021（4）：79-80.

[3]" "駱亮，胡喬，尚毛毛.基于大數據領域的經濟監測預測能力的研究[J].大眾科技，2021，23（2）：17-19.

[4]" "曹允超.大數據時代宏觀經濟分析面臨的機遇與挑戰[J].中外企業家，2020（11）：105.

[5]" "陳子揚.大數據技術在經濟分析領域的應用[J].中國市場，2020（4）：192-193.

[責任編輯" "劉" "瑤]