孟順堯

摘? 要：在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展背景下，當(dāng)下經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)所需要的數(shù)據(jù)量十分龐大，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)者的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的情況，如果僅僅適用數(shù)理知識的采集，缺少對經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的深入挖掘，就會導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)結(jié)果缺少準(zhǔn)確性。而且統(tǒng)計(jì)數(shù)量也會隨著時(shí)間累計(jì)而不斷增加，數(shù)據(jù)類別也會拓展，基于這種情況，如果依然沿用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模式，并不能解決統(tǒng)計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確的問題，也無法實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種全新的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式，能夠橫向?qū)?shù)據(jù)深入挖掘，更好地滿足社會對于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)果準(zhǔn)確性和科學(xué)分析與決策的需求。本文主要分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);應(yīng)用優(yōu)勢

引言

經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)是現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)管理的主要數(shù)據(jù)提供者，在某種程度上也影響到現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)的建設(shè)。在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中，數(shù)據(jù)提取技術(shù)的應(yīng)用仍然是一個層次化的數(shù)據(jù)處理過程，一旦收集到數(shù)據(jù)，即與數(shù)據(jù)庫相匹配，并從選定的數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，同時(shí)采用有針對性的處理方法來表示，以確保有用的數(shù)據(jù)能夠得到使用。

1、數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵

從表面上看，數(shù)據(jù)挖掘顯然實(shí)際上是深入處理信息數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，由于目前的信息時(shí)代，信息數(shù)據(jù)的變化更加復(fù)雜，需要通過數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)重要數(shù)據(jù)，以便更好地整合信息數(shù)據(jù)。在大型數(shù)據(jù)庫中，不僅數(shù)據(jù)量很大，而且信息數(shù)據(jù)也不完整、模糊、隨機(jī)和嘈雜，這是數(shù)據(jù)挖掘的主要特征之一。因此，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以避免這些特征對數(shù)據(jù)處理的影響，并確定我們需要哪些數(shù)據(jù)信息來完成信息的收集、提取和整合，并改進(jìn)其使用，是一個優(yōu)先事項(xiàng)。然而，在處理信息數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)提取不僅具有這種外觀，而且具有跨領(lǐng)域特點(diǎn)，涉及廣泛的學(xué)科，如統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫使用、電子計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)。作為經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用的一部分，數(shù)據(jù)提取是一種相對較新的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，可以有效地獲取相關(guān)信息，提高數(shù)據(jù)用戶的便利性，迅速找到他們希望使用的數(shù)據(jù)，簡化過程，并在一定程度上提高效率此外，數(shù)據(jù)挖掘是一個深入的數(shù)據(jù)處理過程，需要在數(shù)據(jù)分析方面有很大的自主權(quán)，以便準(zhǔn)確地選擇、處理和合并數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用優(yōu)勢

數(shù)據(jù)提取技術(shù)可為經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)帶來許多好處，與其他活動領(lǐng)域不同，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)涉及大量金融交易，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)涉及若干商業(yè)秘密，因此數(shù)據(jù)安全管理十分重要數(shù)據(jù)挖掘包括八個階段：清理、修改、執(zhí)行挖掘、評估模型等。這是一個反復(fù)的過程，在每個步驟達(dá)到預(yù)期目標(biāo)之前，系統(tǒng)不會進(jìn)入下一個步驟，從而確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的保密性有助于確保經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)各個方面的安全，并避免數(shù)據(jù)分析中不必要的問題。此外，利用數(shù)據(jù)提取技術(shù)作為數(shù)據(jù)庫技術(shù)，有助于確保經(jīng)濟(jì)信息庫的可持續(xù)性和可持續(xù)性，并有助于為今后編制經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而調(diào)動和管理必要的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有較強(qiáng)的搜索和預(yù)測功能，依靠計(jì)算機(jī)手段對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行相關(guān)分析，不僅可以避免傳統(tǒng)手動搜索中容易丟失信息的問題， 但是，它也能有效和迅速地收集人工信息檢索不到的信息，使工作人員能夠迅速和準(zhǔn)確地獲得第一手經(jīng)濟(jì)信息，并預(yù)測經(jīng)濟(jì)信息的變化。

3、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的具體應(yīng)用

3.1決策樹對人數(shù)的決策作用

決策樹可以很好地解決日常生活的決策性問題，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。比如：在一家餐廳，管理人員想要確定服務(wù)人員的實(shí)際數(shù)量，以此實(shí)現(xiàn)對服務(wù)人員數(shù)量以及餐廳支出成本與勞動資源的協(xié)調(diào)性管理，統(tǒng)籌規(guī)劃，合理利用，能夠最大限度上節(jié)約資源，同時(shí)，還能確保在飯點(diǎn)時(shí)顧客增多而服務(wù)人員數(shù)量不夠的情況，還可以有效解決這一問題。為此，就需要根據(jù)這家餐廳的顧客量對服務(wù)人員的數(shù)量進(jìn)行有效調(diào)整，以此既能達(dá)到應(yīng)有的服務(wù)效能，還能確保最大的經(jīng)濟(jì)效益。比如：參照餐廳7月份的顧客量的數(shù)據(jù)，構(gòu)建決策樹模型，綜合相關(guān)因素分析，在下雨天雖然也有顧客量到餐廳吃飯，但是相對來說要比平常的顧客數(shù)量有所減少，在天氣晴朗或者特定節(jié)日，顧客數(shù)量會有所增加，這時(shí)通過決策樹的方式對數(shù)據(jù)以及相關(guān)影響要素進(jìn)行綜合把握，對餐廳服務(wù)人員的數(shù)量進(jìn)行確認(rèn)，獲得準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以綜合得出的方案就是對特定時(shí)期雇傭臨時(shí)服務(wù)人員，加強(qiáng)在顧客量增多時(shí)段服務(wù)人員的配備數(shù)量，以此確保經(jīng)濟(jì)效益最大化。

3.2在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中集成化處理應(yīng)用

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，信息的內(nèi)容和來源更加多樣化，相關(guān)內(nèi)容更加復(fù)雜，使得數(shù)據(jù)收集更加困難。數(shù)據(jù)集成主要是整合和分析大量數(shù)據(jù)，這對復(fù)雜數(shù)據(jù)至關(guān)重要。集成處理應(yīng)用程序不僅可以起到整合的作用，而且可以優(yōu)化收集的數(shù)據(jù)、有效地組織詳細(xì)信息、增加數(shù)據(jù)庫的使用空間以及使數(shù)據(jù)庫內(nèi)容更加簡單有效。只有這樣，才能解決數(shù)據(jù)豐富和復(fù)雜的根本原因，提高工作效率，減輕工作人員的工作量，并為有關(guān)部門的工作提供便利。

3.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的相關(guān)規(guī)則是一個重要的主題，是其他技術(shù)的重要組成部分，也是最活躍的研究方向之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則是將一系列大型數(shù)據(jù)中相對有趣的內(nèi)容關(guān)聯(lián)起來，通過有效地關(guān)聯(lián)內(nèi)容來了解內(nèi)容的因果結(jié)構(gòu)，分析收集到的內(nèi)容，以及查找數(shù)據(jù)中不易檢測到的關(guān)聯(lián)事件。在執(zhí)行關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)，可以確定許多公司或關(guān)聯(lián)單位，分析關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)有助于確定關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)部門。一些最常見的關(guān)系是眾所周知的：例如，工業(yè)生產(chǎn)的增加必然會影響生產(chǎn)總量的增加，例如常規(guī)關(guān)系對相互關(guān)聯(lián)規(guī)則有很大影響，對于數(shù)據(jù)挖掘尤其重要。因此，必須在數(shù)據(jù)挖掘過程中研究關(guān)系關(guān)系之間的常規(guī)關(guān)系，以便于數(shù)據(jù)挖掘。

3.4預(yù)處理策略

由于在數(shù)據(jù)收集過程中，所有相關(guān)數(shù)據(jù)都是通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)收集的，而且并非所有收集的數(shù)據(jù)都是有效和完整的，因此有些數(shù)據(jù)可能存在差距、數(shù)據(jù)信息錯誤、數(shù)據(jù)不一致和統(tǒng)計(jì)要求等問題 您必須先預(yù)處理收集的信息，然后才能分析收集的數(shù)據(jù)，并使用預(yù)處理規(guī)則刪除數(shù)據(jù)信息，例如null和sound。 通常有四種預(yù)處理方法：頻率統(tǒng)計(jì)、預(yù)測、平滑和平均。如果收集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，則需要提前使用數(shù)據(jù)處理工具，根據(jù)不同情況處理數(shù)據(jù)信息，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。一般來說，消除數(shù)據(jù)中null值和噪聲的最常用方法是平均方法和拖動方法，當(dāng)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)null值時(shí)，這兩種方法具有很大的應(yīng)用優(yōu)勢，而平均方法通?？梢蕴峁└_的數(shù)據(jù)，而一般來說，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有其自身的優(yōu)點(diǎn)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，有關(guān)數(shù)據(jù)分析員必須選擇最適當(dāng)?shù)姆椒▉硖幚砼c不同數(shù)據(jù)處理情況相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。

結(jié)束語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中發(fā)揮優(yōu)勢作用，并且在諸多領(lǐng)域中也得到了廣泛的普及與應(yīng)用，有助于加強(qiáng)企業(yè)數(shù)據(jù)管理水平和提升經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)對多元數(shù)據(jù)以及不同變化的科學(xué)歸類和高效處理，可見數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方面的重要作用，可以加速推動我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為我國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果，提供有效服務(wù)。

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