數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用

王曉麗

摘 要 我國的社會經(jīng)濟(jì)正在快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)可以表現(xiàn)出整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，為未來的發(fā)展和調(diào)控給予有效的數(shù)據(jù)支持。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)通常都比較大，而且部分?jǐn)?shù)據(jù)可能存在問題，以前的統(tǒng)計(jì)只是進(jìn)行表面的計(jì)算，并沒有深入分析。而現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的發(fā)展是快速的，本文主要對經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢進(jìn)行分析，并且概述了其應(yīng)用情況。

關(guān)鍵詞 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì) 數(shù)據(jù)挖掘 統(tǒng)計(jì)方法

經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)需要對龐大數(shù)據(jù)庫內(nèi)的信息進(jìn)行整理和分析，但是由于數(shù)據(jù)較多、比較復(fù)雜，簡單的統(tǒng)計(jì)方法沒有辦法實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)分析，無法將所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的整理和分析，提高數(shù)據(jù)的真實(shí)性和質(zhì)量，還能更加輕易地找出實(shí)用性的信息，對相關(guān)單位有十分大的意義。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念及功能

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），就是從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息中挖掘出有利用價(jià)值的信息。通常，這些大量的復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息都被認(rèn)為是隨機(jī)的、模糊的、不完全的、有噪音的，完全沒有進(jìn)行處理的信息。然而經(jīng)過挖掘之后，這些原本看似沒有任何利用價(jià)值的信息，就會呈現(xiàn)出一種新穎、有效、潛在有用的狀態(tài)，最終為人們的生活與生產(chǎn)提供便利。這種信息數(shù)據(jù)的處理變化過程，就常常被稱作數(shù)據(jù)挖掘。它也可以理解成是在一些觀察數(shù)據(jù)或事實(shí)的集合中找正確模式的決策支持過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面極其廣的交叉學(xué)科，可以簡單地將它認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)信息轉(zhuǎn)換的一個(gè)過程，同時(shí)它還包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘主要功能有：預(yù)測模型、分類、數(shù)據(jù)聚類、數(shù)據(jù)總結(jié)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)等。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用和特點(diǎn)來看，它具備的優(yōu)點(diǎn)是：具有自動找出有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息的功能；能夠處理大量的數(shù)據(jù)信息；反映數(shù)據(jù)信息快速有效；能夠有效地對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與評判，描繪過去和未來。

二、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢

（一）數(shù)據(jù)有效性高

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對整體數(shù)據(jù)的深層次加工，而且使用者可以根據(jù)自身的要求和目的，在長期積累的數(shù)據(jù)庫中找到有用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下表現(xiàn)為兩種形式，一種是對原有的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行有效的管理，另外一種是對現(xiàn)有形成的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際的分析。分析的方式也有所不同，可以從數(shù)據(jù)管理的形式出發(fā)，在這個(gè)過程中對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，將原本復(fù)雜而又混亂的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行正確的管理，保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的安全性和使用數(shù)據(jù)時(shí)的搜索便利性。

（二）較強(qiáng)的綜合應(yīng)用性

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)系統(tǒng)化的工具，可以滿足人們對數(shù)據(jù)的各種需求，由于各個(gè)經(jīng)濟(jì)部門所管理的領(lǐng)域不同，方式和目的都存在較大的差異，所以對需求的數(shù)據(jù)形式和方式都會存在差異，需要進(jìn)行不同的數(shù)據(jù)處理，這也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢之一，不僅可以使不同的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)部門滿足自己的需求，得到自己所需要的信息，而且可以用不同的形式表達(dá)統(tǒng)計(jì)后的數(shù)據(jù)，還可以通過對數(shù)據(jù)的來源和統(tǒng)計(jì)方式進(jìn)行評估，判斷是否有足夠的正確性。而且這些數(shù)據(jù)還可以自動進(jìn)行格式的轉(zhuǎn)換，滿足實(shí)際的格式要求，可以進(jìn)行正常的錄入，保證經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的正常進(jìn)行。

（三）較強(qiáng)的數(shù)據(jù)整合性

很多經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)部門都還在使用傳統(tǒng)的方法，收集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)都存在一定的局限，不能夠觸及數(shù)據(jù)的整體，可能會重復(fù)分析一些數(shù)據(jù)，降低統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量和效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以整合整個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，使所有的信息都可以被分析。特別是在一定的宏觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，保證各數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，在整合過后有更加充分的資源。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用

（一）預(yù)處理技術(shù)

在實(shí)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程中，最初期的方法就是預(yù)處理技術(shù)，對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的初步處理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也是一種分析和整合基礎(chǔ)信息的技術(shù)，會受到基礎(chǔ)信息本身很大的限制，不可能隨意對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理。所以在進(jìn)行全面性的主要過程之前，必須首先對所有的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，才能使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)施得更加完美。具體的預(yù)處理應(yīng)該包括數(shù)據(jù)中的不準(zhǔn)確、不真實(shí)的數(shù)據(jù)，以及不同的數(shù)據(jù)之間可能存在的較大差異等，這都會對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生影響。在預(yù)處理中實(shí)行數(shù)據(jù)清理就是對有問題的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，也包括不同的方法、不同的形式，要結(jié)合實(shí)際的情況和實(shí)際的數(shù)據(jù)需求選擇最合適的處理方法，分析出最高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

（二）決策樹技術(shù)

決策樹技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中一種十分常見的方法，通過對數(shù)據(jù)建立合適的決策樹，從而可以直接、迅速地反映整個(gè)數(shù)據(jù)的具體分布情況。完成一個(gè)全面的決策樹通常分兩步，首先要根據(jù)大致的信息建立一個(gè)簡單的決策樹，并配置一個(gè)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)簡單的輸出分析。然后對構(gòu)建完成的決策樹進(jìn)行完善，對不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，根據(jù)不同數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和狀態(tài)，從樹的根部到枝干，依次輸入不同的數(shù)據(jù)，直到輸完所有的數(shù)據(jù)完成分類后停止。當(dāng)出現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)都屬于同一類或者沒有辦法進(jìn)行分類時(shí)就要立即停止分類，然后進(jìn)行下一步的工作。在建立和完善整個(gè)決策樹的模型后，就要根據(jù)使用者實(shí)際使用的數(shù)據(jù)信息和要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行剪切，將不必要的數(shù)據(jù)或者無用的信息丟掉，從而再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)可以更加快速，可以更加準(zhǔn)確地得到所需要的信息，減少因?yàn)閿?shù)據(jù)過多而在數(shù)據(jù)輸出時(shí)出現(xiàn)問題的可能性，降低其產(chǎn)生的起伏影響。

（三）遺傳算法

它是一種根據(jù)生物遺傳機(jī)理和自然選擇的隨機(jī)搜索算法，其主要思路是依據(jù)特定的社會問題，然后在指定對象中去采集相關(guān)信息，最后通過歸整、分析隱含的信息，進(jìn)而得到結(jié)果。經(jīng)濟(jì)問題不是固定不變的，相反它是一個(gè)不斷發(fā)展變化的問題，內(nèi)部的聯(lián)系千絲萬縷，改變其中一項(xiàng)其他的也會相應(yīng)改變。按照遺傳算法的步驟，從源頭開始，一步步向下探索，去提取信息數(shù)據(jù)，對整體進(jìn)行分析，這樣就能把經(jīng)濟(jì)問題目標(biāo)化、具體化、直接化，使得在研究問題時(shí)可以更加直觀，把隱性的信息表現(xiàn)出來，使得經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作更加直白、簡單。

（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一種高強(qiáng)度模擬人腦加工信息過程的智能現(xiàn)代信息技術(shù)。它和人的神經(jīng)運(yùn)動過程一樣，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入，然后進(jìn)行精準(zhǔn)的分析，最后輸出。其在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)過程中得到了實(shí)際的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法提供了一種準(zhǔn)確的、完整的處理經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的過程，使得經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式和人在處理信息的過程很相像，一樣實(shí)用化、形象化、具體化，使經(jīng)濟(jì)過程中各個(gè)部分之間能取得更好的聯(lián)系，從而獲得對經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)問題的處理辦法。

四、結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中占有重要的地位，也是未來統(tǒng)計(jì)工作的一種趨勢。它可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)更深的分析處理，提升分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量，可以幫助決策者做出更好、更穩(wěn)定的發(fā)展決策，帶來更大的效益。我們一定要及時(shí)更新傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法，擴(kuò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用范圍，從而提高統(tǒng)計(jì)的效率，減少統(tǒng)計(jì)時(shí)的成本支出。

（作者單位為汾西礦業(yè)集團(tuán)中興煤業(yè)公司）

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