數(shù)據(jù)挖掘技術在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應用

農(nóng)林 東營市統(tǒng)計局

數(shù)據(jù)挖掘技術是近些年出現(xiàn)的一種新型經(jīng)濟統(tǒng)計分析方法，雖然該技術的某些使用性能仍需改進，但目前其應用已對高效經(jīng)濟統(tǒng)計產(chǎn)生了積極作用。數(shù)據(jù)挖掘技術的穩(wěn)定性、高效準確性能讓工作人員更輕松地完成相關工作，深入分析數(shù)據(jù)，總結更多對經(jīng)濟分析有價值的信息，提高其在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應用價值。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術的重要性

數(shù)據(jù)挖掘是指更深層次地評估分析收集的信息數(shù)據(jù)，總結可以用于指導實際工作的信息資料。在經(jīng)濟統(tǒng)計中，由于經(jīng)濟數(shù)據(jù)信息量龐大，且各種信息數(shù)據(jù)之間具有復雜的關聯(lián)性，數(shù)據(jù)來源具有一定的不確定性，有時無法提供全面準確的數(shù)據(jù)資料。面對這些未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)信息，如果不能對其進行有效分析，將無法發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的重要價值。利用數(shù)據(jù)挖掘技術，對其展開深層次的評估分析，去除不確定的數(shù)據(jù)信息，能為后期的工作提供可信賴的數(shù)據(jù)資料，使工作人員更加快捷高效地利用資源。數(shù)據(jù)挖掘還有另一種含義，即將實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)與結論對比參考，以制定更加符合經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律的決策。

在數(shù)據(jù)化時代背景下，應用數(shù)據(jù)挖掘能使經(jīng)濟統(tǒng)計中的具體問題信息化。該過程對各學科的技術要求較高，主要內(nèi)容有開展相關技術準備工作、建立數(shù)據(jù)庫的基本理論、識別各類數(shù)據(jù)信息、快捷統(tǒng)計分析及總結數(shù)據(jù)、預估潛在數(shù)據(jù)價值、預判某些風險因素、明確呈現(xiàn)重要數(shù)據(jù)信息，更好地發(fā)揮經(jīng)濟統(tǒng)計的重要作用。在很多地區(qū)經(jīng)濟管理部門的管理方式與統(tǒng)計模式都比較傳統(tǒng)，難以為經(jīng)濟管理活動提供服務。在實際運用過程中，對數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作造成了很大的影響，導致工作效率低下，工作質(zhì)量不高，甚至影響數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作的整體進步。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應用.

只有合理分析有價值的數(shù)據(jù)信息，才能得出更符合經(jīng)濟規(guī)律的結論。在數(shù)據(jù)信息搜集環(huán)節(jié)，受各種因素的影響，可能導致數(shù)據(jù)信息不準確，數(shù)據(jù)中包含與經(jīng)濟基本規(guī)律相違背的內(nèi)容。在經(jīng)濟統(tǒng)計中，數(shù)據(jù)的預處理極為關鍵，也是數(shù)據(jù)挖掘技術在經(jīng)濟統(tǒng)計中應用的重要表現(xiàn)，具體包含以下內(nèi)容。

（一）數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理是經(jīng)濟統(tǒng)計分析過程中常用的技術手段，其能完善數(shù)據(jù)信息欠缺的資料，去除與實際經(jīng)濟情況相差較大及與經(jīng)濟規(guī)律相違背的內(nèi)容，提高收集數(shù)據(jù)內(nèi)容的整體質(zhì)量。目前，廣泛使用的技術方式為均值法、平滑分析法、數(shù)據(jù)預估法以及概率統(tǒng)計分析。這些方法需要結合經(jīng)濟統(tǒng)計的實際情況使用。對于干擾數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)信息不完整的情況，一般使用均值法或數(shù)據(jù)預估方法。平滑分析法是在均值法的基礎上平均一定的數(shù)據(jù)，然后再將其形成一組新的數(shù)據(jù)。例如，在統(tǒng)計企業(yè)產(chǎn)值時，企業(yè)未提供年度經(jīng)營數(shù)據(jù)信息，此時就可以使用數(shù)據(jù)預估及均值法，匯總企業(yè)近五年的數(shù)據(jù)，再求均值，進而預估企業(yè)本年度的實際經(jīng)營情況，得出與企業(yè)實際經(jīng)營相符合的經(jīng)濟統(tǒng)計結果。

（二）在數(shù)據(jù)挖掘技術中集成化處理應用

（1）模式集成。在模式集成過程中，需要將數(shù)據(jù)信息與實際的經(jīng)濟問題相對應，同時分類匯總各種數(shù)據(jù)格式，要求系統(tǒng)能自主地分析判斷上述內(nèi)容。例如，一些統(tǒng)計單位提供的數(shù)據(jù)格式為“stcl_id”，在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中并未包含此格式的內(nèi)容，這就要求系統(tǒng)能分析其所包含的數(shù)據(jù)信息，總結其數(shù)據(jù)特點并將其集成于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)格式中，實現(xiàn)對多樣化格式數(shù)據(jù)的有效處理。避免后期分析數(shù)據(jù)時，出現(xiàn)資料無法打開或缺失現(xiàn)象。

（2）冗余問題。如果一組數(shù)據(jù)信息的結果會對另一組數(shù)據(jù)產(chǎn)生明顯影響，那么該組數(shù)據(jù)就具有冗余屬性。常見的生產(chǎn)總值就具有明顯的冗余屬性，其數(shù)據(jù)特性受國家總?cè)丝诩敖?jīng)濟發(fā)展價值的影響。因此，在經(jīng)濟統(tǒng)計中，可以通過對具有該屬性的數(shù)據(jù)進行相關聯(lián)信息分析，合理預估經(jīng)濟發(fā)展中難以統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，達到經(jīng)濟統(tǒng)計的目的。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術中運用預處理方法

數(shù)據(jù)挖掘的方式有很多種，其中預處理方法是比較基礎的一種方法，是數(shù)據(jù)發(fā)掘前的收集工作。數(shù)據(jù)挖掘技術需要在基礎信息的前提下進行整理和分析，但是基礎信息的收集并不在其工作范圍內(nèi)，這就需要一種收集方式來彌補數(shù)據(jù)挖掘的前瞻內(nèi)容，而預處理方法恰恰可以做到這一點，所以預處理方法是數(shù)據(jù)挖掘的前提，從而沒有辦法代替預處理方式的功能。預處理方法可以將信息中的出入較大、不正確的內(nèi)容剔除，這種處理方式叫作數(shù)據(jù)清理。數(shù)據(jù)清理有很多種形式，比較常見的是均值法。均值法可以將數(shù)據(jù)有效地填入空缺的數(shù)據(jù)中去，對數(shù)據(jù)挖掘起到很重要的作用。預處理方式以及數(shù)據(jù)清理方式中的均值法都是有效幫助數(shù)據(jù)挖掘的方法，通過具體的操作來提高數(shù)據(jù)的準確性。

（四）數(shù)據(jù)挖掘技術的關聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)挖掘技術的關聯(lián)規(guī)則十分關鍵。在實際應用環(huán)節(jié)，其可以整合分析與數(shù)據(jù)信息相關的屬性，合理反映整個數(shù)據(jù)的特性。例如，在規(guī)律查找數(shù)據(jù)系統(tǒng)信息與各數(shù)據(jù)之間的因果關系時，往往能發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)經(jīng)濟統(tǒng)計的常見問題。使用關聯(lián)規(guī)則進行經(jīng)濟統(tǒng)計，可以在更大范圍內(nèi)搜集信息資料，并實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)處理。根據(jù)行業(yè)內(nèi)某一屬性的具體信息搜集與該屬性相關的其他重要數(shù)據(jù)資料。在經(jīng)濟統(tǒng)計的實際應用中，數(shù)據(jù)挖掘可以合理評估數(shù)據(jù)信息的準確性與質(zhì)量，在此基礎上，關聯(lián)規(guī)則能確定這些數(shù)據(jù)是否具有一致性，并準確篩選錯誤信息，提高經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，在統(tǒng)計某些省份的生產(chǎn)總值時，發(fā)現(xiàn)各產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)信息不足以證明其生產(chǎn)總值有一定的增長，然而該省份提供的生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)明顯高于前一年的數(shù)據(jù)，此時應用關聯(lián)規(guī)則，能發(fā)現(xiàn)員工統(tǒng)計疏忽或地方數(shù)據(jù)信息造假而導致的失誤信息。

三、結束語

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術不僅可以使得數(shù)據(jù)變得更加有深度和廣度，還可以使得數(shù)據(jù)更加準確，出現(xiàn)虛假數(shù)據(jù)內(nèi)容的概率縮小，改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，另一方面還可以深層次地挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，可以有效提高數(shù)據(jù)關聯(lián)度，從而使得數(shù)據(jù)信息更加準確。