關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用

楊梅冰 梁思思

【摘要】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理活動中存在的數(shù)量基數(shù)大、構(gòu)成復(fù)雜和數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象嚴重等客觀問題而研發(fā)的一種高效的數(shù)據(jù)深度加工技術(shù)，其應(yīng)用于經(jīng)濟統(tǒng)計中有利于企業(yè)等確立正確的經(jīng)濟發(fā)展目標，獲得更大的經(jīng)濟效益，因此進一步加強對其的研究非常有必要?；诖吮疚姆治隽藬?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 經(jīng)濟統(tǒng)計 應(yīng)用

一、經(jīng)濟統(tǒng)計中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的可行性

（一）隨著社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究與應(yīng)用得到很大發(fā)展，已被廣泛的應(yīng)用，其具有很多優(yōu)點，能夠更好的提供服務(wù)于經(jīng)濟統(tǒng)計，因此進一步加強對其的研究非常有必要

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展是從二十世紀九十年代到現(xiàn)在，雖然時間不長，但是發(fā)展速度迅猛，因此也是越來越受到人們的重視。就目前的情況來看，國外對于其關(guān)注度非常高，致力于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用，例如IBM、微軟等等。而其在我國也是得到很大的關(guān)注，我國對于該技術(shù)主要是體現(xiàn)在已經(jīng)為其相繼的建立了相應(yīng)的工作實驗室。

（二）數(shù)據(jù)挖掘工具日益豐富，能夠滿足經(jīng)濟統(tǒng)計的各種需要

為了更好的符合市場發(fā)展需求，數(shù)據(jù)挖掘的工具也是不斷更新，呈現(xiàn)出不同的形式，就目前的情況，數(shù)據(jù)挖掘工具的市場主要由3個部分，包括通用型工具、綜合工具和面向特定應(yīng)用。

1.通用型工具。在我們的現(xiàn)有市場中比較廣泛的應(yīng)用是通用型工具，其實用性非常廣，就目前市場的這種類型工作主要包括：SGI Mineset、SAS Enterprise、SPSSClementine等軟件。

2.綜合工具。綜合工具的主要特點是能夠滿足商業(yè)活動的相關(guān)要求，其主要的目的是能夠及時地提供相關(guān)數(shù)據(jù)情況以及管理報告等，就目前的情況來看，這種類型的工作市場中主要有Cognos Scenario、Business Objects等。

（三）宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫的建立，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用創(chuàng)造了良好的條件

就目前的情況來看，我國的很多部門經(jīng)濟統(tǒng)計中都使用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其主要工作內(nèi)容是采集、處理。但是其還是存在著一些不足，主要是還沒有完全的形成一個整體，從而進行數(shù)據(jù)的管理時候會有很多問題，因此，經(jīng)濟統(tǒng)計工作是需要開發(fā)新的技術(shù)。而宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫剛好能解決好這一問題，其能夠準確的確保經(jīng)濟統(tǒng)計信息，然后在對其進行整理，從而不斷的擴充數(shù)據(jù)資源。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用

在社會經(jīng)濟管理活動中，管理主體對經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的要求主要有兩個：一個是統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真實性；一個是數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息的實用性。單就這兩個經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)要求而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠很好地滿足經(jīng)濟統(tǒng)計工作的需求，是適用性極強的一種經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計技術(shù)，其在具體的經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計活動中主要有以下四種應(yīng)用方法。

（一）預(yù)處理方法

在經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計活動中，最為基礎(chǔ)的一種處理方式就是經(jīng)濟數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。因為數(shù)據(jù)挖掘本身是一種基于提供基礎(chǔ)信息的智能分析技術(shù)，其本身是受基礎(chǔ)經(jīng)濟信息限制的，不可能無中生有代替經(jīng)濟數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的功能，所以所有作為數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息都應(yīng)該進行預(yù)處理。處理的內(nèi)容主要包括：數(shù)據(jù)中不正確、不真實、不準確，以及不同經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息之間差距較大等現(xiàn)象。

對這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在的問題進行處理的過程被稱為數(shù)據(jù)清理，當(dāng)前數(shù)據(jù)清理主要采用的方法有均值法、平滑法和預(yù)測法。其中均值法是現(xiàn)代分析技術(shù)中模糊理念的一種應(yīng)用形式，當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的一個數(shù)據(jù)點是空值或者噪聲數(shù)據(jù)的時候，可以采用均值法進行處理，即用數(shù)據(jù)庫中所有該屬性已知的屬性均值來填補空缺，保證數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析和整理能夠正常進行，得出相對而言準確度較高的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。

（二）決策樹方法

就目前的情況來看，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用過程中使用比較多的方法是決策樹，因為其能夠快速、直接的反映情況。對于該方法最主要的是要構(gòu)建好決策樹，通常情況下回分為2部：1）利用訓(xùn)練集建立并精簡一棵決策樹，同時建立一個模型，能夠進行輸出分析。2）將構(gòu)建完的決策樹充分利用，做好數(shù)據(jù)分類工作，這一分類是一個遞歸的過程，從決策樹的根部開始進入到樹干、枝丫，直到輸入數(shù)據(jù)的分類滿足了某種條件而停止。在具體的應(yīng)用中停止分割的條件有兩個：一個是當(dāng)一個節(jié)點上的所有數(shù)據(jù)都屬于同一個類別的時候；另一個是沒有分類屬性可以對輸入數(shù)據(jù)進行再分割。

在決策樹構(gòu)建完成后，還要根據(jù)使用者的具體要求對決策樹進行“剪枝”，剪枝的主要目的是要降低因為使用訓(xùn)練集而對決策樹本身數(shù)據(jù)輸出產(chǎn)生的起伏影響。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在某省經(jīng)濟統(tǒng)計中的具體應(yīng)用舉例

本文主要是將序列模式和決策樹進行結(jié)合的方法進行經(jīng)濟統(tǒng)計中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析，將其進行分類，從而能夠確定出調(diào)查的對象。

通過某地區(qū)企業(yè)歷年上報的數(shù)據(jù)建立各個企業(yè)的序列模式，通過這個方法能夠計算出一個企業(yè)的預(yù)測值，然后進行分析得到差別率，主要的對象是預(yù)測值和上報的數(shù)據(jù)，最后是將這個差別率進行第一次的分類。根據(jù)分類可以將其分為3種，A、B、C類，其分類的依據(jù)是差別率所占比率，順序為大于等于百分之二十，百分之二十和百分之十之間以及百分之十以下。然后是進行建立決策樹，其主要是從2個方面進行，即企業(yè)的規(guī)模變化率和企業(yè)是否發(fā)生了重大經(jīng)營事件。

如果企業(yè)的規(guī)模變化率非常大，就需要對其進行調(diào)查，如果變化率小，還需要進一步觀察企業(yè)當(dāng)年是否發(fā)生了重大經(jīng)營事件，如果發(fā)生了就要進一步對其進行調(diào)查，如果沒發(fā)生，就不需要再進行。

總之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為新型的經(jīng)濟統(tǒng)計方法，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于經(jīng)濟統(tǒng)計中，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠使經(jīng)濟統(tǒng)計結(jié)果更加準確、清晰，同時期能夠更好地滿足社會需求，因此進一步加強對其的研究非常有必要，需要我們重視。

參考文獻

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