田田 山東省慶云縣常家鎮(zhèn)人民政府

眾所周知，經(jīng)濟統(tǒng)計學屬于郁悶綜合性學科，與數(shù)學、統(tǒng)計及經(jīng)濟學等聯(lián)系緊密，是圍繞大量數(shù)據(jù)采用整理、分析與建模等方法，發(fā)掘經(jīng)濟領(lǐng)域數(shù)據(jù)規(guī)律。當前，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，現(xiàn)代統(tǒng)計學還處于探索中，經(jīng)濟學理論探究沒有數(shù)學成就大。然而實際上，統(tǒng)計與分析應(yīng)用方面，對企業(yè)甚至整個社會大環(huán)境而言是非常重要的。因而，深入探究經(jīng)濟統(tǒng)計中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用具有非常重要的意義。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵及應(yīng)用優(yōu)勢

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵

社會經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，海量數(shù)據(jù)信息不斷涌現(xiàn)，而在經(jīng)濟統(tǒng)計工作中，面對龐雜的數(shù)據(jù)信息如何有效處理是面臨的重要問題。當前，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法明顯無法滿足數(shù)據(jù)用戶使用需求，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)造了條件。其不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)量方法，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法是從數(shù)據(jù)分析表面入手簡單分析各項數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析與處理的深度與廣度不足。在龐大數(shù)據(jù)信息庫中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)科學搜索到價值與品質(zhì)高的數(shù)據(jù)信息，再分析并處理這些信息滿足用戶使用需求。社會經(jīng)濟發(fā)展中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可解決經(jīng)濟統(tǒng)計難題，便于數(shù)據(jù)使用用戶充分應(yīng)用此類數(shù)據(jù)。另外，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可有效改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，使得數(shù)據(jù)使用效率不斷提高，進一步增強了數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢

（1）該技術(shù)有很強的綜合能力。眾所周知，經(jīng)濟發(fā)展與數(shù)據(jù)統(tǒng)計之間聯(lián)系緊密，兩者之間相輔相成且相互影響。因而社會經(jīng)濟發(fā)展中必須要重視數(shù)據(jù)統(tǒng)計的應(yīng)用。參考數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，企業(yè)管理部門有效制定決策制度。因各部門細化與管理方式不同，使得各類數(shù)據(jù)有不同的統(tǒng)計需求、類型與數(shù)據(jù)形式，導致企業(yè)無法順利進行各項運營管理活動。因而，經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，自由轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)形式，滿足各部門實際工作需求，為經(jīng)濟發(fā)展提供推動力。（2）數(shù)據(jù)統(tǒng)計效果強。經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用是非常重要的，其可從龐大數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計分析經(jīng)濟數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)從無序變?yōu)橛行?，?shù)據(jù)科學性與有效性得到了保障。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，一定程度上還可深入發(fā)掘數(shù)據(jù)庫中價值高的信息，充分發(fā)揮經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)作用，使得數(shù)據(jù)信息管理效率明顯提高，獲得更加真實而有效的經(jīng)濟統(tǒng)計信息，為順利進行經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計活動奠定了良好的基礎(chǔ)。（3）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有明顯的適用性且范圍廣。經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可應(yīng)用于各部門以此有效整合相關(guān)數(shù)據(jù)信息，符合統(tǒng)計需求，為企業(yè)提供有效的參考數(shù)據(jù)順利開展各項經(jīng)濟活動。所以，積極推廣數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)充分發(fā)揮其作用顯得尤為重要。

（三）經(jīng)濟調(diào)查分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作用

經(jīng)濟調(diào)查分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用主要表現(xiàn)為描述與預測作用。其中前者主要是劃分數(shù)據(jù)以及應(yīng)用相關(guān)公式分析對比數(shù)據(jù)，類聚是分類處理相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分類分析法則包含典型的數(shù)據(jù)分析方法，其是通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)典型特點再對比分析。分類與回歸是兩種主要預測方法，其中分類是將數(shù)據(jù)化分成不同類型再處理，可選用貼標簽與各種算法。而回歸法不同于分類，其是分析連續(xù)數(shù)據(jù)，其包含線性與多項回歸等分析方法。聚類則屬于一種分類管理，數(shù)據(jù)統(tǒng)計前為了提高統(tǒng)計效率，分類處理所收集的數(shù)據(jù)，通過分類有機劃分數(shù)據(jù)信息，部分數(shù)據(jù)對經(jīng)濟統(tǒng)計沒有作用分類過程中就會被淘汰；而有的數(shù)據(jù)則被分到一類繼續(xù)用于分析研究。例如，群眾消費情況研究脫出中，可分類管理收入不同的群體，參考經(jīng)濟收入及消費水平進行合理分類，做好各層次群體實際消費水平的統(tǒng)計。此外，經(jīng)濟統(tǒng)計中，降維方法的效果也是非常明顯的，經(jīng)濟統(tǒng)計所需的時間、人力與物力成本比較高，且包含很多統(tǒng)計數(shù)據(jù)與指標，應(yīng)用降維技術(shù)檢索處理。降維方法比較多，比如主成分降維以及因子分析等方法。經(jīng)濟統(tǒng)計中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用日益廣泛，尤其是銀行信貸風險調(diào)查中取得了很好的應(yīng)用效果。

二、經(jīng)濟統(tǒng)計中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具體應(yīng)用

（一）應(yīng)用于調(diào)查數(shù)據(jù)預處理

經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計活動中，經(jīng)濟數(shù)據(jù)預處理是比較常用的處理方法。數(shù)據(jù)預處理根本原因在于挖掘技術(shù)自身受很多經(jīng)濟條件影響，無法完全代替經(jīng)濟系統(tǒng)收集作用，只是智能化分析基礎(chǔ)信息并在統(tǒng)計調(diào)查工作中獲得復雜數(shù)據(jù)。處理內(nèi)容涉及很多種類，比如處理不規(guī)范、處理錯誤以及處理差距大的數(shù)據(jù)信息。本質(zhì)上來講其都屬于“數(shù)據(jù)清洗”，具體方法包含插值法與均值法等，如果數(shù)據(jù)存在明顯異常且數(shù)量比較少就可直接刪除。

（1）搜集到的數(shù)據(jù)并非是完整的，有的數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，有的由噪音，甚至還有的數(shù)據(jù)出現(xiàn)空值。作為一種基礎(chǔ)處理方法，數(shù)據(jù)預處理手段可體前對經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息進行處理。實際工作中，其主要由數(shù)據(jù)清理、集成及變換等內(nèi)容構(gòu)成。

數(shù)據(jù)清理。其主要指經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息中，采取有效方法去掉不完整的、有噪音與空值的信息。通常，主要方法為均值、平滑、預測與頻率統(tǒng)計等四種方法。實際工作中要根據(jù)實際情況合理選用數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計分析方法。經(jīng)濟統(tǒng)計工作中，數(shù)據(jù)存在噪音抑或是數(shù)據(jù)點是空值，可選用均值法清理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中噪音與空值，也可選用平滑法處理。其不同于均值法，平滑法是通過加權(quán)平均數(shù)代替均值法平均數(shù)，其充分考慮數(shù)據(jù)對結(jié)果權(quán)重造成的影響。該統(tǒng)計方法的應(yīng)用利于獲得更加真實的計算結(jié)果。均值法是利用均值完善數(shù)據(jù)，以此獲得更加準確的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析結(jié)果。兩種方法有不同的特點，具體要結(jié)合實際情況合理選用數(shù)據(jù)處理方法。

（2）數(shù)據(jù)集成。其簡單來講就是數(shù)據(jù)搜集，分類整理地區(qū)內(nèi)所有經(jīng)濟生產(chǎn)總值并集中討論，這就是應(yīng)用數(shù)據(jù)集成思想的過程。比如，應(yīng)用該思想計算省級單位國民生產(chǎn)總值與區(qū)級國民生產(chǎn)總值。實際工作中，對于常見問題與處理方法主要為：首先模式集成。當前，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平不斷提高，應(yīng)用計算機發(fā)掘數(shù)據(jù)是比較常見的模式。因數(shù)據(jù)庫間涉及并列與包含等復雜關(guān)系，怎樣判斷同名文件夾內(nèi)容是否相同，集成模式是十分必要的，以此創(chuàng)造便利條件。另一方面，冗余問題。其是根據(jù)相關(guān)關(guān)系判定的，具有一定關(guān)系的具體對象，公式中代入方差等決定性因素，判斷r值與1、0之間的關(guān)系，越接近于1絕對值，相關(guān)性就越大。反之密切度就越小，比如我國房價與人民工資水平間的關(guān)系，就可采用這一方法進行研究。

（3）數(shù)據(jù)變換。其主要指采取相應(yīng)的方式方法將數(shù)據(jù)變換為滿足信息挖掘要求的數(shù)據(jù)。其主要包含數(shù)據(jù)規(guī)范化與泛化兩種。其中泛化主要指應(yīng)用高層次數(shù)據(jù)代替低層次數(shù)據(jù)。其包含數(shù)據(jù)連續(xù)性。當前處理方法無法對數(shù)據(jù)進行連續(xù)處理，使得數(shù)據(jù)離散。其具體是利用區(qū)間劃分，以標號代替部分數(shù)據(jù)保持數(shù)據(jù)連續(xù)性。實際計算過程中應(yīng)盡可能縮減數(shù)據(jù)搜集梁，此過程也是概念分層。

（二）應(yīng)用決策樹方法

統(tǒng)計工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，首先應(yīng)系統(tǒng)化分析相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)完成分析后進行輸出。采用該方法劃分數(shù)據(jù)類型，構(gòu)建決策樹結(jié)構(gòu)具有非常重要的意義。首先，分析數(shù)據(jù)基本模型，再選用訓練集構(gòu)建決策樹，精簡處理數(shù)據(jù)決策樹。其次，合理劃分決策樹，從根部開始劃分數(shù)據(jù)，然后是樹干與樹丫等部分的數(shù)據(jù)分類，直到所有輸入的數(shù)據(jù)符合要求。

應(yīng)用決策樹進行數(shù)據(jù)分類時，首先要構(gòu)建完整的決策樹結(jié)構(gòu)。（1）構(gòu)建分析輸出基本模型，借助訓練集構(gòu)建一顆決策樹并做好精簡。（2）對完成構(gòu)建的決策樹做好數(shù)據(jù)分類，從其根本開始想樹干、樹丫延伸逐步分類，所輸入的數(shù)據(jù)與條件設(shè)置相符合后才能停止，此過程也屬于遞歸過程，逐步輸入數(shù)據(jù)。實際工作中應(yīng)用決策樹方法時其停止條件主要有：即一個節(jié)點所有數(shù)據(jù)都屬于同一類別，此時數(shù)據(jù)停止；另一方面，沒有分類屬性可繼續(xù)再次分割數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘預測與分類中，可應(yīng)用決策樹分類方法解決實際遇到的問題。構(gòu)建結(jié)束后，根據(jù)用戶使用需求，用戶適當?shù)卣{(diào)整構(gòu)建完成的決策樹，確保決策樹分類數(shù)據(jù)信息符合用戶使用需求，減小決策樹數(shù)據(jù)輸出變化，增強其穩(wěn)定性，保障信息質(zhì)量。

比如某地企業(yè)每年上報數(shù)據(jù)構(gòu)建序列模式，獲得企業(yè)當年預測值。對比企業(yè)上報數(shù)據(jù)與預測值得到差別率。假若該差比率高于20%，則企業(yè)為A類；差別率在10%-20%之間，就是B累；低于10%屬于C類。結(jié)合企業(yè)規(guī)模變化率與可能出現(xiàn)的經(jīng)營事件構(gòu)建決策樹。假若企業(yè)上報數(shù)據(jù)與預測值間差距比較大，就要將其做好主要調(diào)查對象。

（三）應(yīng)用遺傳算法

其是根據(jù)生物自然及遺傳機理，隨意抽取的一種算法。實際應(yīng)用過程中要綜合考慮各類問題，加強被指定群體信息數(shù)據(jù)采集，整合分析隱含信息前提下獲得最終結(jié)果。因該算法具有明顯的隱含性，因而可與其他模型結(jié)合起來使用采集隱含數(shù)據(jù)。然后對現(xiàn)有挖掘的數(shù)據(jù)信息進行深入分析，并應(yīng)用于實踐中。此過程中，因經(jīng)濟問題并非停止不變的，其內(nèi)部聯(lián)系復雜，參考遺傳算法，從源頭向下延伸獲得有效的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)信息從整體上進行分析，保障經(jīng)濟問題更加而具體，確保相關(guān)人員直觀地處理問題，有效解決各類隱性問題。在此基礎(chǔ)上，確保順利進行統(tǒng)計工作。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)未來發(fā)展趨勢

未來社會發(fā)展中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用將更具有效、綜合與適用性特點。為了系統(tǒng)化認識數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)價值，本文將從以下幾方面發(fā)展趨勢進行探究研究，希望未來發(fā)展中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠充分發(fā)揮其作用，為統(tǒng)計工作可持續(xù)發(fā)展目標的實現(xiàn)提供推動力。

（一）信息管理有效性

對于數(shù)據(jù)信息應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行深層次加工，有效開展統(tǒng)計工作。其有明顯的目的性，且實際應(yīng)用中，統(tǒng)計數(shù)據(jù)長期積累過程中深處理加工基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。實際應(yīng)用時要結(jié)合用戶數(shù)據(jù)使用需求，從不同角度對所用數(shù)據(jù)信息進行分析，分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息，對原有數(shù)據(jù)庫進行科學整理。利用該形式，還可提高數(shù)據(jù)信息管理效率。

（二）數(shù)據(jù)分析綜合性

從本質(zhì)上來講，作為一項系統(tǒng)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并非單一化的數(shù)據(jù)分析，可滿足不同使用者的不同信息需求。近些年，我國社會經(jīng)濟保持快速發(fā)展勢頭，此種情況下經(jīng)濟管理中統(tǒng)計分析社會內(nèi)部經(jīng)濟相關(guān)發(fā)展數(shù)據(jù)。此過程中要注意，不同數(shù)據(jù)信息有不同的管理權(quán)限及處理權(quán)限，所以面對多元化需求，相關(guān)經(jīng)濟管理部門要合理低統(tǒng)計分析經(jīng)濟管理內(nèi)容，促使數(shù)據(jù)信息順利轉(zhuǎn)換為不同數(shù)據(jù)形式，根據(jù)信息來源與統(tǒng)計計算方法，對其可靠性做出科學評估，從而獲得更加準確的數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息。

（三）技術(shù)適用性強

國內(nèi)經(jīng)濟管理部門，職權(quán)管理工作表現(xiàn)的不夠集中，各類經(jīng)濟管理部門對數(shù)據(jù)信息需求量及類型也有明顯的不同。很多地區(qū)，對于統(tǒng)計活動，各經(jīng)濟管理管理實施的傳統(tǒng)方法有明顯的局限性，難以利用經(jīng)濟管理活動為其提供高品質(zhì)的服務(wù)。實踐工作中，重復性統(tǒng)計或統(tǒng)計不完全的問題也是比較常見，直接影響到經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析的有效性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可有效避免該問題，確保獲得的數(shù)據(jù)信息更加準確，整合處理數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，保障數(shù)據(jù)資源的豐富與多樣性是十分必要的。

四、結(jié)束語

綜上所述，現(xiàn)代社會發(fā)展中，經(jīng)濟發(fā)展速度健康，行業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘有了更多的要求。同時互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，為數(shù)據(jù)處理提供了新的渠道，更是對統(tǒng)計行業(yè)帶來的一次挑戰(zhàn)，有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠為行業(yè)順利開展各項工作創(chuàng)造便利條件，從根本上推動社會經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展。