數(shù)據(jù)挖掘技術在經濟統(tǒng)計中的應用

洪鵬飛

摘要：新時期背景下，社會經濟發(fā)展速度明顯加快，有關經濟的數(shù)據(jù)與信息內容不斷累積，在海量數(shù)據(jù)當中有效地提取價值程度較高的信息，借助數(shù)據(jù)信息的提取與分析，為經濟發(fā)展提供了有價值的參考依據(jù)。其中，數(shù)據(jù)挖掘技術就可以在數(shù)據(jù)庫當中找到一定價值的隱藏事件，在人工智能、預測以及統(tǒng)計等諸多科學技術的作用下，能夠為經濟決策奠定堅實基礎。文章將數(shù)據(jù)挖掘技術作為重點研究對象，闡述其在經濟統(tǒng)計中的具體應用，希望有所幫助。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術；經濟統(tǒng)計；應用

經濟數(shù)據(jù)本身的發(fā)展性以及信息量的龐大性都十分明顯，所以作為統(tǒng)計數(shù)據(jù)工作人員在使用數(shù)據(jù)信息的時候，僅被局限在數(shù)據(jù)數(shù)字信息分析以及使用方面，并未對數(shù)據(jù)信息當中所蘊含的重要統(tǒng)計資料展開深入地挖掘。針對數(shù)據(jù)挖掘技術而言，其屬于全新統(tǒng)計方法，最明顯的優(yōu)勢就是可以橫向與縱向地開發(fā)信息數(shù)據(jù)，并且在實踐中實現(xiàn)了研究領域的延伸，能夠進一步挖掘數(shù)據(jù)信息，并在基礎數(shù)據(jù)中獲取價值性較高的數(shù)據(jù)信息，并為社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)工作的開展提供有價值的參考依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術概述

（一）基本內涵

通過對數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，可以集中整合并深度處理數(shù)據(jù)信息，確保深層次開發(fā)項目優(yōu)化更加全面，實現(xiàn)系統(tǒng)升級。而在實踐操作方面，數(shù)據(jù)挖掘技術即可在相對復雜的數(shù)據(jù)庫當中對數(shù)據(jù)信息進行提取，以實現(xiàn)集中整合與分析的目標，并在大量數(shù)據(jù)信息當中對數(shù)據(jù)信息實用性展開深入挖掘。近年來，在經濟活動逐漸頻繁的背景下，信息量不斷增加，組成結構更加復雜，以上是原生態(tài)信息最明顯的特征。所以，為了綜合管理信息價值，必須針對其實施精細化研究，以免信息的價值被限制亦或是浪費。如果信息與數(shù)據(jù)價值得不到發(fā)揮，必然會對牽制數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計工作產生不利的影響。在這種情況下，處理數(shù)據(jù)的過程中，各部門將數(shù)據(jù)挖掘技術進入其中，并系統(tǒng)化地分析雜亂原始數(shù)據(jù)信息，最終整合成具備現(xiàn)實意義的數(shù)據(jù)形態(tài)，全面優(yōu)化數(shù)據(jù)提取的效果與應用的效果，并對其實施深入加工與綜合處理，進一步升級數(shù)據(jù)挖掘的水平。

（二）優(yōu)勢所在

對數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用的過程中，可以收集并整理數(shù)據(jù)信息，有效地落實數(shù)據(jù)的深層次分析。

首先，數(shù)據(jù)挖掘技術的有效性相對明顯，因技術結構屬于深加工技術，且目的性明顯，特別是在實際應用的范圍之內，可以統(tǒng)計并解讀長期累積的數(shù)據(jù)信息，以保證使用人員可以對數(shù)據(jù)深層次意義以及使用價值形成系統(tǒng)化地了解。現(xiàn)階段，對數(shù)據(jù)實踐應用方面，不僅可以高效管理累積經濟數(shù)據(jù)信息，同樣可以通過多個角度分析既有經濟數(shù)據(jù)應用的目的性。站在經濟數(shù)據(jù)管理方面層面，既有信息統(tǒng)計單元與數(shù)據(jù)分類都屬于基礎環(huán)節(jié)，可以對科學化以及系統(tǒng)化歸類要求整合并科學化地分析混亂數(shù)據(jù)庫信息內容，保證統(tǒng)計數(shù)據(jù)管理高效性以及使用的便利性得以全面優(yōu)化。在此基礎上，針對經濟數(shù)據(jù)處理與再加工過程，數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及分析的主要目標就是重新加工原有數(shù)據(jù)所組成的內容，保證數(shù)據(jù)價值有效發(fā)揮的基礎上，為管理人員實際的需求提供最大化地經濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)服務。

其次，數(shù)據(jù)挖掘技術并非是單純分析數(shù)據(jù)的工具，同樣也能夠與使用主體的信息需求相適應?，F(xiàn)階段，國內各部門在運作過程中都會形成諸多經濟統(tǒng)計信息，而信息內容也是經營人員作出經濟管理決策不可或缺的基礎條件。因為管理部門所涉獵的經濟領域與經營管理范圍存在一定的差異，且經濟管控的權限也不同，在這種情況下，要求各部門能夠與自身狀況相互結合，構建系統(tǒng)處理體系與數(shù)據(jù)解讀的方式。伴隨數(shù)據(jù)信息量的不斷增加，數(shù)據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)與處理信息途徑的要求也隨之提高，需要保證數(shù)據(jù)被換算成多元化呈現(xiàn)方式，進而在計算方式與信息來源等方面，實現(xiàn)信息評估可靠程度的提高，確保進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的效果。

最后，宏觀數(shù)據(jù)庫的構建為數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果的優(yōu)化奠定了堅實的基礎，借助多元化經濟統(tǒng)計體系的運用，能夠為經濟管理活動需求提供必要的服務，盡量規(guī)避統(tǒng)計工作重復性的出現(xiàn)。對各種統(tǒng)計系統(tǒng)加以整合，確保數(shù)據(jù)信息更好地融合。由此可見，在宏觀數(shù)據(jù)庫形成的基礎上，可以為數(shù)據(jù)的優(yōu)化提供必要的發(fā)揮平臺，進一步優(yōu)化統(tǒng)計信息完整程度。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術在經濟統(tǒng)計中的應用

（一）預處理方面

應用數(shù)據(jù)挖掘技術的過程中，在對預處理方法運用的時候，可以智能分析所提取出來的基礎信息。而數(shù)據(jù)挖掘結構本身卻會受經濟信息影響，難以構建數(shù)據(jù)收集機制，所以，在實際應用方面，數(shù)據(jù)信息的預處理是不容小覷的管理機制與控制措施。通過經濟統(tǒng)計預處理，可以統(tǒng)籌劃定并分析數(shù)據(jù)差距、不真實性以及不正確性。而數(shù)據(jù)清理的過程則是處理基礎數(shù)據(jù)問題的過程，可以選擇使用均值法清理方法、平滑方法或者是預測方法。

其中，在選用均值法數(shù)據(jù)處理的過程中，可以均值處理基礎數(shù)據(jù)當中的噪聲數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)點空值，以保證數(shù)據(jù)庫可以借助屬性均值填充并補足數(shù)據(jù)方面的空白。只有在確保數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)在基礎數(shù)據(jù)分析結構方面足夠到位，才能夠使統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)更加具有實效性與完整性。而在分析數(shù)據(jù)點取值方面，一般會選擇使用的Ci=■Cj/k方式。

而在選用平滑法對數(shù)據(jù)進行處理的時候，即可統(tǒng)一化地計算基礎數(shù)據(jù)空值和噪聲數(shù)據(jù)，并與加權平均數(shù)處理機制相互結合，進一步分析所提取數(shù)據(jù)的影響權重值，以確保實際計算的結果更為真實?？梢赃x用Ci=■WjCj/■Wj公式針對數(shù)據(jù)點取值展開分析。在公式當中，Wj代表了Cj點實際權值。

（二）集成化結構方面

應用數(shù)據(jù)挖掘技術以后，即便是同一地區(qū)數(shù)據(jù)信息，如果統(tǒng)計主體與標準不同，也一定要采用相應的數(shù)據(jù)集成體系，保證數(shù)據(jù)集成效果得以優(yōu)化，增強數(shù)據(jù)統(tǒng)計的準確程度，而這同樣也是數(shù)據(jù)挖掘技術始終追求的目標。

一方面，應深度整合模式集成結構。因經濟活動當中的數(shù)據(jù)量較大且種類相對復雜，所以有必要系統(tǒng)且深入地處理經濟數(shù)據(jù)信息集成結果及其數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)模式。其中，使用數(shù)據(jù)挖掘技術的時候，為對比分析std-id與std-no，需游俠地對比含有元數(shù)據(jù)模塊，確保實體識別效率得到保障，滿足質量標準要求。

另一方面，應深入分析人冗余的問題，因數(shù)據(jù)挖掘技術從本質上來講就是深加工數(shù)據(jù)的過程。在這種情況下，要想確保經濟統(tǒng)計價值完整，就必須保證技術模型處于最簡的狀態(tài)，并針對正相關關系數(shù)據(jù)實時集中化精簡性地操作，綜合考慮冗余屬性，細化處理問題數(shù)據(jù)。其中，以人均國民生產總值為例，數(shù)據(jù)信息主要是利用國內生產總值與人口屬性進行計算并得出，所以數(shù)據(jù)必須要經過精簡操作，借助公式，即rA.B=■判定冗余屬性。在公式當中，■、■主要表示的屬性就是A與B屬性平均值。對于σA與σB而言，則表示兩種不同屬性標準方差。如果存在rA.B>0的情況，那么兩種屬性是呈正相關關系的。如果存在rA.B=0的情況，那么兩種屬性并不存在直接的關系，也就是說兩者是互相獨立的。如果存在rA.B<0的情況，那么兩種屬性就是呈負相關關系的，而且rA.B絕對值越大，就越證明兩者的關系緊密。

（三）決策樹方面

對數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用的過程中，需要針對其展開系統(tǒng)化地分析以及總結，以確保數(shù)據(jù)的輸出效果更加完整，并且輸出的形式和經濟管理人員所制定的決策需求相適應。值得注意的是，決策樹屬于快速且能夠對數(shù)據(jù)信息進行直觀分類的措施，并且形成數(shù)據(jù)模型，深化處理數(shù)據(jù)信息。

其中，應借助訓練集對決策樹進行構建，并結合具體問題以及參數(shù)要求科學合理地構建具有可行性的分析策略，并且在短時間內輸出數(shù)據(jù)分析的模型。與此同時，要通過既有決策樹來分類數(shù)據(jù)信息，保證遞歸過程優(yōu)勢的有效發(fā)揮，并且在決策樹樹根的位置發(fā)展至樹干與樹丫等，最終會輸出與分類條件相適應的數(shù)據(jù)。但應當注意的是，分類條件要求相對嚴格，在節(jié)點全部數(shù)據(jù)都隸屬相同類別的情況下，就處于最常見的停止條件，而另外一種則是在具備分類屬性的情況下，在二次分割輸入數(shù)據(jù)的時候，即可停止進行分類。在整個過程中，借助決策樹實施經濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中，應定期采取剪枝操作程序，盡可能規(guī)避起伏影響，有效增強數(shù)據(jù)的實效性與穩(wěn)定性。

（四）遺傳算法方面

所謂的遺傳算法就是將生物自然與遺傳機理相互結合，隨意抽取算法。在實踐應用方面，綜合考慮社會問題，有效采集被指定人群的信息，在隱含信息整合與分析的基礎上獲取最終的結果。因遺傳算法具有一定的隱含性，所以能夠與其他模型有效結合，對隱含數(shù)據(jù)加以采集。隨后，深入分析既有挖掘數(shù)據(jù)信息，并應用在實踐中。需要注意的是，經濟問題是發(fā)展變化問題，所以內部的聯(lián)系十分復雜，將遺傳算法作為重要參考依據(jù)，即可在源頭處向下延伸，并有效地獲取數(shù)據(jù)，整體分析數(shù)據(jù)信息，即可保證經濟問題更為直接與具體，確保相關工作人員在處理問題方面也更為直觀，切實地表現(xiàn)出隱性的問題。這樣一來，即可保證統(tǒng)計工作更為直接與簡單。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術未來發(fā)展前景

數(shù)據(jù)挖掘技術在未來發(fā)展的過程中，將更具有效性、綜合性以及適用性的特征。為系統(tǒng)化地了解數(shù)據(jù)挖掘技術的價值，下文將通過以上三方面的發(fā)展趨勢展開進一步地探討與研究，以期在后期發(fā)展方面，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術的重要作用，推進經濟統(tǒng)計工作的全面可持續(xù)發(fā)展。

（一）有效性

數(shù)據(jù)挖掘技術能夠針對數(shù)據(jù)信息實施深層加工，也是統(tǒng)計工作的重要基礎，其目的性明顯且在實際應用方面，在長期統(tǒng)計數(shù)據(jù)積累的同時，可以深處理并加工基礎數(shù)據(jù)。而在實踐方面，以數(shù)據(jù)使用人員實際要求為基礎，站在多個分析角度應用數(shù)據(jù)信息，能夠統(tǒng)計并分類數(shù)據(jù)中所蘊含的數(shù)據(jù)信息，使得原有混亂數(shù)據(jù)庫得到科學化與系統(tǒng)化地歸類整理，借助這一形式，也使得數(shù)據(jù)信息管理更加便利與高效。

（二）綜合性

針對數(shù)據(jù)挖掘技術而言，從本質上來講是系統(tǒng)化數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具，但并非是單一性數(shù)據(jù)分析，能夠對使用人員針對類型不同信息的需求得到滿足。近年來，在國內社會經濟發(fā)展的背景下，經濟管理部分也要針對社會內部經濟發(fā)展數(shù)據(jù)展開統(tǒng)計與分析。需要注意的是，數(shù)據(jù)信息所具備的管理權限與處理權限存在明顯差異，所以經濟管理部門應結合多樣化需求下的經濟管理內容展開統(tǒng)計與分析，以保證數(shù)據(jù)信息有效地轉換為多元化數(shù)據(jù)形式，遵循信息來源與統(tǒng)計信息計算方式，科學化地評估其可靠性，確保數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息更加準確。

（三）適用性

對于國內經濟管理部門而言，在職權管理工作方面的表現(xiàn)十分分散，且各類型經濟管理部門對于數(shù)據(jù)信息需求量與類型也存在明顯的差異。在大部分區(qū)域，諸多經濟管理部門針對統(tǒng)計活動傳統(tǒng)實施的路徑都彰顯出局限性，無法借助經濟管理活動為其提供高質量服務。而在實踐工作中，也很容易出現(xiàn)重復性統(tǒng)計亦或是不完全性統(tǒng)計的問題，對經濟數(shù)據(jù)分析有效性產生了直接的影響。而將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于其中，則能夠規(guī)避以上問題，并確保所得到的數(shù)據(jù)更加準確，并整合處理數(shù)據(jù)挖掘技術，確保數(shù)據(jù)資源的豐富性與多樣性。

四、結語

綜上所述，在現(xiàn)代經濟管理過程中，經濟統(tǒng)計活動價值明顯提高，所以需要深入分析基礎數(shù)據(jù)主體才能夠與市場實際需求相互結合，并構建有效性較強的經濟決策。在實踐方面，需對系統(tǒng)化數(shù)據(jù)挖掘技術加以利用，在確保數(shù)據(jù)質量的基礎上，不斷優(yōu)化經濟建設實際效率，最終達到數(shù)據(jù)深加工的目的。而在經濟統(tǒng)計活動實施方面，需科學合理地運用應用措施，以保證數(shù)據(jù)挖掘技術得以進一步優(yōu)化。

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（作者單位：浙江財經大學）