浅谈数据挖掘技术在经济统计中的应用_刘秀华.pdfVIP

经济视野 浅谈数据挖掘技术在经济统计中的应用 ■刘秀华 葫芦岛电力设备厂 摘 要：经济社会的发展离不开经济统计工作 ，统计数据可以准确反映整个社会的经济运行情况。其次 ，以得到的经济统计信息 为前提，国家会进行相应的政策调整。因此，经济数据必须具备真实性、可信性和时效性 ，能够为我国的经济发展提供信息保障。数据 挖掘技术的出现正是为了统计经济统计工作更好的开展 而 出现的。本文就这一新技术在经济统计工作 中的重要意义和应用范围进 行 了探讨。 关键词：数据挖掘 ；技术 ；经济统计 我国经济统计发展历程中，通过不断的积累，现在经济统计数 技术的整合，就能得到更丰富的数据资源。 据已经变得非常庞大，统计数据使用者在使用统计数据时，仅限于 三、数据挖掘技术的运用 对数理知识的采用，对统计资料不会进行深入挖掘。统计数据资料 数据挖掘技术的特性决定了其对经济统计数据整理的重要性， 库的功能也只是对经济数据资料进行整理，并进行保存。由于统计 经济统计所得到的数据信息要求必须有实用性和真实性，数据挖掘 资料数量多，同时又涵盖了诸多方面的数据，如果只靠过去的统计 技术的特性正好满足了经济统计工作的需要。数据挖掘的过程主要 方式，根本没有办法实现对数据的分析工作。数据挖掘技术作为新 包括以下四种方法： 型的统计方法，其优越性表现在无论是对数据的纵向开发，还是对 1.预处理方法 数据的横向开发，其范围都得到了延伸，并且通过数据挖掘，可以从 首先，要对统计数据进行预处理。由于经济统计信息在收集过 基础数据中得到更多有用的信息，能够更好的满足社会各界对统计 程中存在一些问题，导致收集到的数据存在缺失和模糊现象，这种 数据的需求。 有缺憾的数据信息不能作为数据挖掘的基础，因此一定要对数据挖 一、数据挖掘技术的内涵、运用和特性 掘对象进行事先的处理。其中包括对基础数据中不正确、不真实、不 数据挖掘从字面上可以理解为对数据进行深层次的开发，找出 准确和偏差较大的数据进行甄别。 有用的数据信息。一般情况下，经济统计数据的特点是量大、复杂， 2.集成化处理方法 并带有很强的随机性，部分数据不完整等特点。这些信息经常以原 其次，要对统计数据进行集成化处理。经济统计过程中，会出现 生态的形式保持在数据库中，其使用价值得不到更好的发挥。二数 对多个数据源进行重叠统计的现象，这就要求对数据进行挖掘之 据挖掘技术能够对这些数据继续整理开发，最终形成可用的数据形 前，要有一个统一整理的过程，即数据的集成化处理。数据集成在统 态，更方便数据使用者对数据的提取和应用。而对数据进行整理开 计中被广泛的使用。经过数据集成处理的统计信息更加全面，更加 发的过程被叫做数据挖掘。同时，数据挖掘还可以认为是在对数据 真实，可以作为数据挖掘基础信息。 进行观察或是作为参照物，最终找到适宜的决策的过程。 3.转换方法 数据挖掘实现了数据信息的转化，其所涉及的技术领域非常 再有，要对统计数据根据需要进行转换。经济统计数据的描述 广，主要包括数据库知识、模式识别系统、模糊概念等；数据挖掘的 形式比较单一，为了满足数据信息使用者的需要，就要对数据进行 运用可以分为三步：准备、挖掘、整理分析。这一过程的重心是数据 转换，使其的表现形式具有泛化或是更加规范。这里所说的泛化指 的挖掘；数据挖掘的特性是能够主动的继续价值数据的发现整理， 的是利用更深层次和更加抽象的定义来代替原有的低层数据。 然后进行综合处理；通过对大量信息的处理，明确的放映出数据信 4.决策树方法 息的实用性和有效性。 除却上述四种处理方法外，还有决策树方法，指的是对庞杂的 二、数据挖掘技术在统计工作中的适用性分析 经济数据进行分类，把有利用价值的统计数据提炼出来，这种数据 1.较高的有效性 挖掘形式能够对分析对象进行体现，并能快速的对信息进行分类处 新兴起来的数据挖掘技术的应用时间并不是很长，但是其在经 理，能够解决