數據挖掘技術(shù)應用于經(jīng)濟統計中的研究論文

　　摘要：數據管理中，由于很大數量的基數產(chǎn)生，而且數據的結構相對復雜，很容易導致數據缺失的問(wèn)題。采用數據挖掘技術(shù)，可以對數據管理中所產(chǎn)生的數據進(jìn)行更深層次加工，以提高數據質(zhì)量。本論文針對數據挖掘技術(shù)應用于經(jīng)濟統計中的研究展開(kāi)研究。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù) 預處理 決策樹(shù) 經(jīng)濟統計

　　數據挖掘技術(shù)作為數據處理技術(shù)，就是針對數據倉庫中的各種數據信息處理中選擇合適的分析工具，以通過(guò)篩選而獲得有用的信息。在經(jīng)濟統計中應用數據挖掘技術(shù)，可以對社會(huì )經(jīng)濟活動(dòng)的運行情況進(jìn)行分析，以使得統計信息能夠滿(mǎn)足社會(huì )各個(gè)領(lǐng)域的需求。

　　一、數據挖掘技術(shù)

　　信息環(huán)境下所產(chǎn)生的數據量逐漸增大，給數據信息的使用者帶來(lái)了困難。在經(jīng)濟統計中，如果對這些信息進(jìn)行處理，并獲得有價(jià)值對信息成為亟待解決的問(wèn)題。面對龐大的屬于局信息，采用數據挖掘技術(shù)，可以通過(guò)對所獲得的數據信息進(jìn)行分析和技術(shù)處理后獲得符合使用標準的數據信息，以滿(mǎn)足使用者的需求。在經(jīng)濟統計中采用數據挖掘技術(shù)，可以提高數據信息質(zhì)量，以使得數據信息能夠更好地為中的社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展服務(wù)。隨著(zhù)數據信息質(zhì)量的提高，數據信息的使用效率也會(huì )提升，而且數據之間的內在關(guān)聯(lián)性也會(huì )被建立起來(lái)。

　　二、經(jīng)濟統計中數據挖掘技術(shù)的應用

　　1.數據挖掘技術(shù)之預處理方法的應用

　　對數據進(jìn)行預處理可以分為三個(gè)部分，即要做好數據清理工作，之后對有用的信息進(jìn)行篩選，對統計數據中所存在的不全面的現象，就要將具有噪聲的信息進(jìn)行去除。經(jīng)濟統計中所獲得的數據信息不同，所采用的數據挖掘技術(shù)也要有所不同。如果在經(jīng)濟統計的過(guò)程中所獲得的數據中，數據點(diǎn)和噪聲都是空值的時(shí)候，在進(jìn)行數據處理的時(shí)候就可以采用均值法或者平滑法。兩者之間的不同在于，均值法是將所獲得的有效數據進(jìn)行平均處理而獲得的數值，而平滑法所使用的是經(jīng)過(guò)加權處理后所獲得的平均數。這種方法對數據對其結果的權重都要予以充分考慮，因此結果與真實(shí)值更加接近。這兩種方法的運用，要根據實(shí)際需要進(jìn)行選擇。還有一種方法是數據集成，就是集合不同的數據而形成集體，在集合數據的同時(shí)，還能夠對數據的準確性予以保證。數據集成在運用的過(guò)程中會(huì )存在一些問(wèn)題，如果存在實(shí)體識別問(wèn)題，由于不同的數據會(huì )以不同的數據模式呈現，就會(huì )出現模式集成問(wèn)題；如果數據較為繁瑣，存在多于的數據而使得數據質(zhì)量較低，就是冗余問(wèn)題的存在。在數據挖掘中，就要將經(jīng)濟統計數據與其他數據之間的關(guān)系精簡(jiǎn)，以使得數據庫中所存有的數據量得到優(yōu)化而提高數據的管理效率和應用價(jià)值。比如，在對于國民生產(chǎn)總值進(jìn)行計算的時(shí)候，就要總體人口的屬性合理利用，還要將國內生產(chǎn)總值計算出來(lái)。對冗余的屬性進(jìn)行判斷的時(shí)候，要將相關(guān)度的對比關(guān)系充分地利用起來(lái)。其中，元組的個(gè)數為n，屬性A的標準方差表示為“σA”，屬性B的標準方差表示為“σB”。如果σA>O，σB>0，就意味著(zhù)屬性A與屬性B之間存在著(zhù)正相關(guān)性，隨著(zhù)屬性A的逐漸增大，屬性B也會(huì )有所增大。如果σA=0，σB=0，就意味著(zhù)屬性A與屬性B之間并不存在相關(guān)性，相互之間并不存在必然的聯(lián)系，兩者是各自獨立存在的。如果σA<0，σB<0，就意味著(zhù)屬性A與屬性B之間存在著(zhù)負相關(guān)性，隨著(zhù)屬性A的增大，屬性B就會(huì )相應地減小。

　　2.數據挖掘技術(shù)之決策樹(shù)的應用

　　對數據采用數據挖掘技術(shù)的時(shí)候，首先要系統性地分析數據，將分析完成的數據輸出。在進(jìn)行數據分類(lèi)的時(shí)候采用決策樹(shù)，就是要將決策樹(shù)的結構構建起來(lái)。首先，對數據的基本模型進(jìn)行分析，之后采用訓練集將決策樹(shù)建立起來(lái)，而且要對數據的決策樹(shù)進(jìn)行精簡(jiǎn)處理。其次，對決策樹(shù)進(jìn)行分類(lèi)，從決策樹(shù)的根部開(kāi)始數據分類(lèi)，之后是樹(shù)干的數據和樹(shù)丫的數據的分類(lèi)，直到所輸入的數據能夠滿(mǎn)足條件。

　　比如，將某地區的企業(yè)在每年所上報的數據建立序列模式，得出企業(yè)當年的預測值。將企業(yè)所上報的數據以及預測值經(jīng)過(guò)比較后得出差別率。如果差別率超過(guò)20%，則企業(yè)為A類(lèi)；如果差別率介于10%至20%之間，則企業(yè)為B類(lèi)；如果差別率低于10%，則企業(yè)為C類(lèi)。根據企業(yè)規模的變化率以及企業(yè)可能發(fā)生的經(jīng)營(yíng)事件將決策樹(shù)建立起來(lái)。差別率采用如下公式：

　　差別率=|上報數據預測值|/上報數據×100%

　　如果企業(yè)所上報的數據與預測值之間存在很大的差距，就要以這些企業(yè)作為主要的調查對象。

　　綜上所述，中國進(jìn)入到進(jìn)一步深化改革開(kāi)放的發(fā)展時(shí)期，要促進(jìn)經(jīng)濟的快速發(fā)展，就要對先進(jìn)的技術(shù)予以充分利用。在經(jīng)濟統計中應用數據挖掘技術(shù)，可以提高數據的有效利用率，以提高經(jīng)濟效益。

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