数据挖掘技术在经济统计中的运用

数据挖掘技术在经济统计中的运用

周姝

重庆市璧山区普查中心

摘要：随着社会经济的飞速发展，各行业之间的经济交往日益频繁，产生了大量的信息，利用数据挖掘技术对企业进行有效的数据甄别，可以为企业的经济决策提供依据。本文以此为基础，从数据挖掘技术的内涵和优越性出发，分析了数据挖掘技术在国民经济统计学中的运用。

关键词：数据挖掘技术；经济统计数据；有关应用

前言

在过去经济统计中，庞大的数据量易产生统计偏差，从而出现统计工作准确性不高，数据质量无法得以保证的现象，所以我们必须要灵活的运用数据挖掘技术，使其发挥出最大的作用。

一、数据挖掘技术的简要概述

数据挖掘技术，是一种能够快速、准确地锁定所需信息和数据的技术。在没有数据挖掘的时代，数据量虽然大，但是很多都是残缺不全、存在许多错误的，利用数据挖掘技术，就可以将这些有价值的信息精确的抽取出来，然后进行深入的分析，因此，可以说数据挖掘技术为数据的处理工作奠定了坚实的基础。同时，利用数据挖掘技术进行经济统计分析时，可以快速地将海量经济数据中有用信息进行分析、再加工，为相关单位分析经济形势、判断经济走向、制定经济决策提供依据。另外，由于我国的经济高速发展，信息数量极速增长，因此，将数据挖掘技术用于经济统计，可以保证数据的可信度，并使数据处理效率进一步得到优化。再者，利用数据挖掘技术对经济数据进行深度挖掘和分析，并通过整合数据，为经济管理活动提供优质服务，从根本上避免了重复统计，从而能有效减轻统计人员的工作负担[1]。

二、数据挖掘技术在经济统计中应用的可行性分析

（一）适用范围广

数据挖掘是一种多学科的综合分析技术，它不是一种简单的数据分析工具。数据挖掘技术是以系统特性为基础，能够满足用户不同的需要。随着社会的飞速发展，企业经营单位每日都要查阅大量的经济数据，为企业经营决策提供参考。但是，由于不同的行业，工作权限、工作方式和需要的信息要求不一样，使得他们所需要的数据形式和内容存在很大的差别。这大大增加了经济统计工作的困难，因为统计人员不但要对资料的内容进行甄别，还要对资料的格式进行调整，并对资料来源的可靠性和精确性进行分析。利用数据挖掘技术，通过大数据、云计算等先进技术，将数据统计与经济管理各方面的数据融合，并根据企业的实际需要，对数据进行分析，以指定的形式输出，从而简化数据的处理和统计工作。因此，数据挖掘技术具有广泛的应用和强大的功能，能够很好地适应经济统计的复杂需求[2]。

（二）处理效率高

由于受行政机关的职权限制，部分经济统计工作开展过程中存在一些障碍，数据丢失、遗漏等问题时有发生，因此，难以为经济工作的开展提供科学的参考。数据挖掘技术是一种高效的数据采集技术，通过对数据进行全面的分析与处理，并运用大数据与云计算技术深入地发掘经济数据，以计算机代替传统的手工操作，为经济管理工作提供了全面、真实、可靠的数据，这大大提高了数据处理的效率。

（三）数据质量佳

数据挖掘技术是一种深度数据处理技术，它具有很强的针对性。因此，数据挖掘技术有两种方法可以用于经济统计，一是以历史经济数据为对象，提高数据统计的效率;二是以已有的经济资料为研究对象，进行有针对性的资料处理，以获取所需要的资料。数据挖掘是将数据进行综合、归类，使数据更清晰，用户更方便。数据挖掘从数据所包含的信息价值出发，对数据进行重新处理，使数据的内容和格式更加符合用户需要，从而为企业的经济管理和决策提供依据。因此，利用数据挖掘技术，可以为经济管理部门提供有针对性的数据资料，从而使企业的经营决策更加准确。

三、经济统计中数据挖掘技术的应用分析

（一）数据预处理

在运用数据挖掘技术进行经济统计时，必须对现有的经济数据进行预先的分析，这些数据都是初步的，包含了一些错误和不完全的数据。经济数据的预处理，最基本的目标就是将经济数据中不相关的数据迅速筛选出去，只留下关键数据。比如，在一个区域的经济统计中，通过对该区域内所有企业每年的基本经济数据进行汇总，然后利用平均方法对其进行预处理，即先将所有的数据都进行平均化，然后利用数据库中所有的数据来弥补数据的不足，从而保证数据的准确性[3]。

（二）选择数据挖掘工具

随着市场经济不断发展变化，经济数据的种类越来越多，因此，在运用数据挖掘技术进行经济统计之前，必须要选择合适的数据挖掘工具，才能保证数据挖掘工作的实施。就当前技术发展来看，主要有三大类:一是通用型挖掘工具，这是在市场上应用最广泛、技术最成熟的一种，它可以应用到各种经济统计中，例如: SASEnterprise等；二是综合数据挖掘工具，这是一种具有多功能决策支持的工具，它经常被应用到企业管理报表、员工信息等工作中；三是面向特定应用工具，这部分工具目前仍在发展成熟过程中。

（三）建立决策树

在完成了对经济资料的预处理之后，就需要建立决策树。在建立决策树时，首先要利用集合来构造初始的决策树，然后利用特定的决策树进行简单的构造。其次，要运用决策树对相关资料进行准确的归类和深度的剖析。根据决策树的基本属性，依次向下，直到所有的数据都符合条件。当两个分割点的数据都是一样的时候，该算法就会自动结束，从而使决策过程顺利。在经济统计中，根据各年份企业上报的资料，利用数据挖掘技术，对各地区实际情况进行数据对比，得出差异率。

（四）进一步调查

在运用数据挖掘技术进行区域经济统计时，根据当地企业历史数据，充分考虑到企业规模变动情况，并结合企业实际情况，确定是否存在过重要的业务活动。当数据挖掘的结果表明，公司规模变动幅度很大，但没有超出合理区间时，就不需要进一步研究，以获得更为可靠、有效的经济信息。但当数据挖掘的结果表明，企业规模变动的差异性大于规定值，或者企业规模变动的差异性很小，或者公司以前确实发生过重要的业务活动时，那么就需要经济统计学家进行下一步的调查和分析，这样才能更好地掌握企业的经济状况。只有这样，才能促使各地区的经济指标更精确、更有效，进而达到推动地区经济长期稳定发展的目标。

*结语

总之，数据挖掘技术可以对数据进行深入的分析和处理，并将其引入经济统计中，使其更好的应用于经济统计。数据挖掘技术能有效、迅速地将有关经济数据进行整合，并充分利用这些数据，以改善统计的质量，防止数据失真、统计方法不当等弊端，从而使经济统计工作整体价值与效率得到提高。

参考文献

[1]纪艳凤.经济统计中数据挖掘技术应用[J].今日财富(中国知识产权),2022(10):58-60.

[2]李晶. 经济统计中数据挖掘技术应用研究[N]. 财会信报,2022-06-30(004).

[3]宋佳苗.关于数据挖掘技术在经济统计中的应用[J].信息系统工程,2021(05):80-81+84.