数据挖掘技术在经济统计中的应用探究

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1、数据挖掘技术在经济统计中的应用探究数据挖掘技术在经济统计中的应用探究　　一、数据挖掘技术的基本概念与产生过程　　随着信息技术的发展，采集的数据量的急剧加大，此时产生了数据挖掘，它就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。在对大量的数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理过程中，从而提取得到对一些决策数据的支撑。　　数据挖掘是一个由数理统计到人工智能，进而到机器学习的逐步演变、变化过程。它是一门交叉的学科，是一门涉及广泛的学科，是一门在社会的发展历程中不断

2、前进变化的学科。它所涉及到的内容包括数据库技术、人机智能、知识库系统、知识获取、神经网络、统计学、模式识别、信息检索等，并且在跟着发展的需要、学科的进步变化而不断发展、向前。　　由于数据量之大，传统的统计分析方法主要是对没有明确假设的前提下去挖掘信息，只会使得效率低下，同时，对于问题的解决也在大打折扣，处理的结果不理想，传统的这种方法没有找到数据之间的内在联系，这样只是看到过去，不能很好的预测未来，对所要探索的目标不能得出想要的结论；而数据挖掘是将所得到的信息是对前者的补充，得到未知的潜在的东西，是在原有的基础上发现那些没法预料的、不是

3、靠感官所能察觉的，甚至是一些与生活所违背的，它更是人工智能和统计分析的结合，是对传统技术的进一步拓展，由于对数据分析要求的进一步提高，也正是这一些特征才使得数据挖掘的结果而更加有意义与价值。　　二、数据挖掘的相关技术与在经济统计中的应用　　正是由于对于数据的大量收集、先进的计算机技术、数据算法的产生、超大规模数据库的出现、数据访问速度的提升、对数据进行精深统计方法计算的能力等等一系列东西的出现，从而一步步使得数据挖掘技术的作用越来越广泛。对于经济统计准确性与实用性的需要，数据挖掘技术才开始慢慢渗透到经济统计工作中。数据挖掘技术的主要方法

4、有：　　统计分析方法，数据库字段项之间存在两种关系，函数关系和相关关系，即能用函数公式表示的确定性关系与不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系。即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。本文由.L.收集整理　　神经网络方法，是一种模拟人脑信息加工过程的智能化信息技术。就像人的神经网络的过程一样，经过输入、分析、输出的过程，而在经济统计过程中得到实际应用。它为我们提供了一种完整的、准确的处理过程，使得经济运行模式就像人在接受处理信息的过程一样而形象化、具体化、实用化，更好地取得经济过程中各个部分之间的联系，从而获得对经济问题的分析，获得

5、处理办法。　　决策树是一种用于预测模型的算法，是基于统计理论的非参数识别技术，通过对大量数据的有目的分类，找到有价值、潜在的信息。正是由于分类速度快，描述简单，特别适合对经济运行过程中出现的大规模数据的处理工作。　　粗集理论的方法，是一种研究不精确、不确定知识的数学工具，是通过对上下近似集来出来不确定问题。它算法简单，易于操作；不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间。对于不确定的经济因素提供了一种思维方法，正是通过这种近似原则，使得经济决策更加的与需求所接近，为最大利益化的获得给予有力支撑。　　遗传算法，是一种根据生物自然选择与遗传

6、机理的随机搜索算法，其思路是根据社会问题，在指定对象的人群中去采集信息，通过对隐含信息的整合、分析，进而得到结果。它具有隐含性、易于和其它模型结合，可以对隐含数据进行采集，而后把挖掘出的数据加以分析，进而得到应用。经济问题是一个发展变化的问题，内部有着千丝万缕的联系，参照遗传算法，我们就可以通过源头开始，一步步向下延伸，去提取数据，进行整体分析，这样就把经济问题具体化、直接化、目标化，使得问题的研究更加直观，把隐性的表现化，促使经济统计工作更加简单、直白。　　三、数据挖掘流程在经济统计中的体现　　定义问题，对于经济问题，要定义出所要探究

7、的问题，确定数据挖掘的目的。1.数据准备，选择数据，数据预处理。即对所要探究的经济问题所涉及到的数据进行采集，做好前期的一些处理工作，使得数据得到简化，为后续工作的顺利进行做准备。2.数据挖掘，根据数据的类型和数据的特点选择相应的算法，利用人工智能、统计等方法，去发掘出有用的信息。3.结果分析，对上述得到的结果进行分析、评估，进而通过这一步骤去调整上面的方法，使得结果更加贴切。4.知识的运用，将得到的结果应用到实际经济问题中去，进而实现经济的良好运行与发展。　　四、结束语　　经济的发展结果使得各部分之间的联系更加的紧密，所包含的内容更加

8、的复杂化，这使得经济统计工作的难度进一步加大，而数据挖掘技术就是通过发觉事物内部之间的联系、去揭示那些隐含的、潜在的、未知的但是却意义重大的东西，而使得经济统计工作能够得以有效运行。通过采用数据挖掘技术，使