数据挖掘技术在经济统计的运用

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近几年来，随着我国社会经济的高速发展，经济统计也在不断的发展，据了解，截止到目前为止，我国经济统计所需要统计的数据量十分的庞大，这对数据统计者的要求也越来越高，对于不会进行数据深入挖掘的人来说，其数据统计结果就不够准确。数据量在逐年增多的过程当中，数据的类别也越来越多，这使得以往传统的数据统计方式不再适合当前的数据统计环境和需要了。为了提高数据统计的准确性、全面性，提高数据统计的效率和质量，本文对数据挖掘技术在经济统计中的应用情况进行简要的探析。

一、数据挖掘技术的基本概述

所谓数据挖掘技术，指的是对数据信息进行深入挖掘的一种技术，通过数据挖掘技术能够将复杂的数据库变得更加的简单化，并通过数据挖掘在数据库中找到能够利用的有效数据信息，对这些可利用的有效数据信息进行分析和整理，从而达到能够让庞大、复杂的数据得到充分的利用［1］。从我国目前的经济数据统计信息特点来看，具有数据信息量大、数据信息种类多、数据不完整、随机性强等特点，在这种全新的经济数据信息统计环境下，原有的数据统计方法已经不再适用。如果将数据挖掘技术应用到经济数据信息统计当中，能够将数据库中完整性低、随机性强的数据有效的进行统计和分析，并形成一套能够合理利用的统计数据形态，为数据使用者对数据的应用和提取提供便利。

二、数据挖掘技术应用到经济统计中的优势

将数据挖掘技术应用到经济统计当中，具备以下三个方面的优势：其一，数据挖掘技术具有很强的综合能力。在现今的社会发展中，经济的发展与数据统计是息息相关，密不可分的，经济统计中，不同部门的经济数据统计需求、统计形式也各不相同，在社会经济活动中，有许多个不同的管理部门，这些管理部门在作出某些决策的时候，需要以经济统计数据为基础。但是不同管理部门的管理形式不同，因此对经济统计数据的需求也不一样。将数据挖掘技术应用到经济统计中，能够将数据转化为不同的形式，从而满足不同部门的需求。其二，具有较强的数据实际统计效果。将数据挖掘技术应用到经济数据统计当中，既能够深入进行经济数据的统计，同时又能够深层次的挖掘出数据库中有价值的信息，通过数据挖掘技术，能够对海量的数据进行统计和加工，通过数据挖掘技术，将原本杂乱无章的数据进行科学、有效的、信息化的处理，显著提高数据管理的高效性，通过数据挖掘技术对现有数据的深层加工能够更好的确保经济统计数据的有效性和真实性。其三，数据挖掘技术具有较强的适用性。对经济数据进行统计的主要目的是为经济活动提供数据参考，把数据挖掘技术应用到经济数据统计中能够满足不同管理部门的统计需求，通过数据挖掘技术，能够有效将数据信息进行融合。

三、数据挖掘技术在经济统计中的可行性

其一，数据挖掘技术属于通用工具，并且这种通用工具在市场中有着非常广泛的使用范围，同时也是目前为止较为成熟的一种工具，目前市场上较为常见的数据挖掘技术中的常见工具有SGIMinesel、SASEnterprise、SPSSClementine等多个不同的软件。其二，数据挖掘技术属于一种综合性工具，所谓综合工具，指的是能够满足商业活动的真实、迫切需要的，这类工具通常都是为经济主体提供管理报告，并对数据和普通结构中的相关数据进行在线处理，从综合工具的类型上来看，目前较为常见的主要有CognosScenario、BusinessObjects等［2］。其三，数据挖掘技术属于面向特定应用工具，近几年来，面向特定应用工具的发展速度非常快，从其发展的纵向角度上来看，面向特定应用工具现已经贯穿到了经济统计的各个方面，目前市场上较为常见的面向特定应用工具有KDI、HNC等。

四、数据挖掘技术在经济统计中的应用

1．数据挖掘技术的数据挖掘流程。对于将数据挖掘技术应用到经济统计当中，实现数据挖掘、收集、统计、处理，具有一个特定的数据挖掘流程。这个数据挖掘流程的主要目的是利用数据挖掘算法收集数据库中的相关数据信息，然后围绕这些数据进行预处理，并对其进行多次重复统计和处理，整个数据挖掘技术有非常多的挖掘步骤，数据挖掘只是其中之一，对于数据挖掘收集，其主要的步骤包括定义目标阶段、数据准备阶段、数据挖掘阶段和数据的评估及结果显示阶段这四个步骤。其中定义目标阶段主要是根据数据统计者的要求对数据挖掘目标进行定义，定义目标的适配度对整个数据挖掘的效果和质量有直接的影响，因此需要进行充分、全面的定义挖掘目标；数据准备阶段又包括数据挑选、数据处理和数据变化三个步骤，通过数据挑选和数据处理挖掘出完全符合数据统计要求的相关数据信息；在数据挖掘阶段，首先需要预定算法，然后根据预定算法进行数据的挖掘；最后是评估阶櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅）段和结果的显示，这一阶段是将根据数据使用者要求的数据挖掘出来后进行分析处理，并将最终结果显示出来。2．数据挖掘技术在经济统计中的具体应用。将数据挖掘技术应用到经济统计当中，其具体应用主要包括三个方面。第一，数据的集成化方法为经济数据统计的准确性奠定了基础。随着我国社会经济的飞速发展，我国的经济数据量越来越庞大，数据复杂程度越越来越高，采用数据挖掘技术能够将不同的数据在不同的数据库中进行对比和分析，然后有效的保证数据的识别质量，显著提高数据统计的准确性［3］。第二，将预处理方法应用到数据挖掘当中。数据挖掘技术的主要原理是在原始数据上进行智能化的分析和统计的，在这种情况下，当原始数据出现错误的时候，通过数据挖掘技术所挖掘、统计和处理出来的数据准确性就会受到非常严重的影响。而预处理方法能够先对原始数据中不完整的、缺失的相关数据进行预处理，通过预处理方法清除掉原始数据中不完整的、缺乏的数据，从而显著提高数据挖掘技术最终的处理和统计结果的准确性。第三，在数据挖掘技术中使用回归分析法，通过回归分析法将变量之间的关系清晰的表现出来，从而能够直接对当前商品市场中的占有率、销售额等数据统计情况进行分析，更直观的将变量的具体情况分析出来。

五、结语

总的来说，数据挖掘技术能够自动发现并将有价值的数据收集起来，然后对这些有价值的数据进行统计和分析，显著实现数据统计的有效性、准确性和实用性。将数据挖掘技术应用到经济统计当中，既能够有效的节约经济数据统计的时间、精力和人力，同时又显著提高了经济数据统计的有效性、准确性［4］。

参考文献：

［1］易立．数据挖掘技术在经济统计中的应用分析［J］．时代金融，2016，（5）：15～26．

［2］李荣．关于数据挖掘技术在经济统计中的应用［J］．中国商论，2015，（02）：173～175．

［3］崔丹．数据挖掘技术在经济统计中的应用探索［J］．财经界：学术版，2014，（5）：149．

［4］李爱民．数据挖掘技术在经济统计中的应用［J］．环球市场信息导报，2017，（26）：30．

作者:柴世伟 单位:洛阳市第一人民医院