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浅谈数据挖掘技术在经济统计中的应用

浅谈数据挖掘技术在经济统计中的应用

我国经济统计发展历程中,通过不断的积累,现在经济统计数据已经变得非常庞大,统计数据使用者在使用统计数据时,仅限于对数理知识的采用,对统计资料不会进行深入挖掘。统计数据资料库的功能也只是对经济数据资料进行整理,并进行保存。由于统计资料数量多,同时又涵盖了诸多方面的数据,如果只靠过去的统计方式,根本没有办法实现对数据的分析工作。数据挖掘技术作为新型的统计方法,其优越性表现在无论是对数据的纵向开发,还是对数据的横向开发,其范围都得到了延伸,并且通过数据挖掘,可以从基础数据中得到更多有用的信息,能够更好的满足社会各界对统计数据的需求。
  一、数据挖掘技术的内涵、运用和特性
  数据挖掘从字面上可以理解为对数据进行深层次的开发,找出有用的数据信息。一般情况下,经济统计数据的特点是量大、复杂,并带有很强的随机性,部分数据不完整等特点。这些信息经常以原生态的形式保持在数据库中,其使用价值得不到更好的发挥。二数据挖掘技术能够对这些数据继续整理开发,最终形成可用的数据形态,更方便数据使用者对数据的提取和应用。而对数据进行整理开发的过程被叫做数据挖掘。同时,数据挖掘还可以认为是在对数据进行观察或是作为参照物,最终找到适宜的决策的过程。
  数据挖掘实现了数据信息的转化,其所涉及的技术领域非常广,主要包括数据库知识、模式识别系统、模糊概念等;数据挖掘的运用可以分为三步:准备、挖掘、整理分析。这一过程的重心是数据的挖掘;数据挖掘的特性是能够主动的继续价值数据的发现整理,然后进行综合处理;通过对大量信息的处理,明确的放映出数据信息的实用性和有效性。
  二、数据挖掘技术在统计工作中的适用性分析
  1.较高的有效性
  新兴起来的数据挖掘技术的应用时间并不是很长,但是其在经济统计领域的应用受到了良好的效果,其稳定的工作性能,不仅能够对经济统计数据进行分析整理,更能深层次地开发出更多的有用信息,在实际的应用中展现出较高的有效性。
  2.综合应用性强
  数据挖掘技术已经被广泛地应用在统计工作中的多个领域,并且发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅是一种综合应用性强的技术手段,同时又能满足统计数据使用者的特定数据需要。因此,数据挖掘技术能够对经济统计数据进行定向的整理和开发,为数据使用者提供更好的服务。
  3.宏观型的数据库有利于数据挖掘技术的应用
  当前,我国的经济统计大多还是采用传统的经济统计方法,统计收集的数据信息不能形成有机整体,在对数据进行管理过程中,出现了很多问题。因此。经济统计工作需要能够提供数据整理开发的新技术。宏观经济统计数据库,为数据挖掘技术的开展提供了平台。数据管理系统的经济统计信息要正确无误,然后经本文由论文联盟.Ll.收集整理过数据挖掘技术的整合,就能得到更丰富的数据资源。
  三、数据挖掘技术的运用
  数据挖掘技术的特性决定了其对经济统计数据整理的重要性,经济统计所得到的数据信息要求必须有实用性和真实性,数据挖掘技术的特性正好满足了经济统计工作的需要。数据挖掘的过程主要包括以下四种方法:
  1.预处理方法
  首先,要对统计数据进行预处理。由于经济统计信息在收集过程中存在一些问题,导致收集到的数据存在缺失和模糊现象,这种有缺憾的数据信息不能作为数据挖掘的基础,因此一定要对数据挖掘对象进行事先的处理。其中包括对基础数据中不正确、不真实、不准确和偏差较大的数据进行甄别。
  2.集成化处理方法
  其次,要对统计数据进行集成化处理。经济统计过程中,会出现对多个数据源进行重叠统计的现象,这就要求对数据进行挖掘之前,要有一个统一整理的过程,即数据的集成化处理。数据集成在统计中被广泛的使用。经过数据集成处理的统计信息更加全面,更加真实,可以作为数据挖掘基础信息。

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