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摘要：我國社會在發展的過程中，產生大量與經濟相關的數據信息，從大量數據中提取有價值的信息，并對提取的數據進行有效的分析，制定下一步經濟決策，這在較大程度上能夠為我國經濟發展奠定良好的基礎。數據挖掘技術能夠在數據庫中提取有價值的隱藏事件，同時利用人工智能技術為經濟決策提供有效的參考，以此體現出數據挖掘技術在經濟統計中的應用效果。

關鍵詞：數據挖掘技術；經濟統計；應用

前言

我國傳統數據在處理過程中，一般情況下是根據數學統計中的相關知識或相關軟件進行完成，在實際操作中該操作技術相對較為單一，并且缺乏必要的精確性與深度。數據挖掘技術與傳統數據處理技術相比有較大的差異性，能夠對虛假數據進行有效的篩選，以此可有效提高數據質量，對經濟統計水平的提升具有較大的促進作用，在較大程度上也為我國經濟的發展奠定了良好的基礎。

一、數據挖掘技術概述

數據挖掘技術主要是指從較多的數據信息中提取有價值的數據，其中數據庫中的數據具有不完整性，沒有經過篩選與加工，需要對該數據信息進行有效的篩選，此過程中被稱之為數據挖掘。數據挖掘技術包含較大的范圍，比如有數據庫、統計數據以及網絡系統等，有較為廣泛的應用效果。

二、數據挖掘技術應用到經濟統計中的優勢

1.具有較強的綜合能力。隨著我國經濟的發展，離不開數據統計，兩者互補影響，數據統計在其中發揮著較為重要的作用。相關部門在實施重要決策的過程中需要進行經濟數據統計結果的參考，但是部門之間的管理形式有較大的差異性，導致數據類型、形式以及需求有較大的差異性，這在較大程度上使工作無法正常、有序進行。為此，在進行經濟數據統計時，可以通過數據挖掘技術進行數據形式的自由轉換，以此滿足不同部門的需求，從而推動經濟的較快發展。

2.具有實際統計效果。在對經濟數據進行統計的過程中，數據挖掘技術在其中具有較大的作用，在數據庫中對經濟數據實時有效的統計分析，并在此基礎上進行有效加工，以此提高數據運用的有效性以及科學性。此外，數據挖掘技術還能夠對有價值性信息進行有效的探索，以此發揮經濟統計分析作用，這在較大程度上可有效提升數據信息管理效率，最大程度上保證經濟統計信息的真實性與可靠性，從而使經濟數據統計活動有效實施。

3.數據挖掘技術使用范圍較廣。數據挖掘技術在不同管理部門中均能夠進行有效的應用，最大程度上使數據信息進行有效的整合，以此滿足統計需求，使經濟活動的數據參數準確、真實，以此能夠有效提高經濟活動的順利實施，從而將數據挖掘技術的作用發揮到最大化。

三、數據挖掘技術在經濟統計中應用的可行性

我國數據挖掘技術有較好的發展水平，能夠有效提高經濟統計服務，該技術在20世紀發展時間相對比較短，但是21世紀的發展速度相對比較快，國外一些發達國家網絡公司對數據挖掘技術較為關注，并且進行了探索與應用。此外，我國數據挖掘技術也在進行有效的探究，其中各企業間經濟統計系統需要收集經濟統計信息，在此過程中是一個收集與處理的過程。較多數據處于無規律狀態，在較大程度上會對數據統計工作產生較大不利影響，導致工作出現失誤。因此，企業在發展的過程中需要對數據挖掘技術較好的應用，進行經濟數據的有效構建，能夠在較大程度上解決統計中出現的問題，比如統計信息不真實、利用率較低以及審核不正常等，直接導致系統不能正常運行。我國宏觀經濟數據庫中是電子政務中最為基本的數據庫，在較大程度上需要進行有效的建設，并且有較大的使用范圍，比如社會發展、科技教育以及社會經濟發展等，其中需要對數據庫的使用方法實施有效的統一，有利于數據的收集，最大程度上提高數據的精確度。除此之外，還需要把數據挖掘與宏觀數據進行有效的結合，使數據挖掘技術為經濟統計更好的服務，以此方便對相關數據信息進行查找，從而為管理層決策奠定良好的基礎。

四、數據挖掘在經濟統計中的常用技術

1.決策樹方法。決策樹方法主要是指對數據中有價值信息的發掘，并對此信息實施有效的分類預測，其中預測類型一般情況下有連續型變量與類別型，這在較大程度上是歸納推理算法的基本形式。此外，決策樹一般會通過圖形與規則作為模型形式，在操作方面主要是通過離散值逼近目標函數，以此形成一定的分類規則，這在較大程度上能夠發揮決策樹作用，并在此基礎上體現出其優勢，對一些數據信息實施有效的預測，能夠有效體現出數據的優點。決策樹能夠形成一定的流程圖式結構，在根節點至葉子節點之間對相關實例實施排列，再進行有效的分類預測，以此完成分類操作。葉子節點技能主要是對分類結果進行有效表示，并在此基礎上也能夠對變量實施測試，決策樹分枝主要代表了變量測試結果的可能性，這在較大程度上體現出了分類規則的多樣性。

2.決策樹在人數決策的應用。決策樹能夠解決生活中的一些例子，比如在游泳館中，管理工作人員需要對救生員數量進行確定，主要是因救生員數量、資金支出以及勞動資源之間的合理利用存在一定的關系，對之間的關系實施有效協調，能夠在較大程度上節約資源，同時能夠出現顧客增多而救生員數量不夠的情況發生。這就需要根據游泳館顧客量進行救生員數量的合理調整，以此最大程度上保證最大效益。對6月份15天游泳館情況為數據，進行決策樹模型的構建，由此得出結論：陰天時游泳館顧客數量增加，一些顧客也會在雨天選擇游泳健身。在采用決策樹方法對相關數據進行分類與分析的過程中，還需要對相關參數要點實施有效的把控，能夠對救生人員數量實施有效的確認，其中最好的方案就是雇傭大量臨時人員，尤其是陰雨天氣，救生員數量也需要相應的增加，只有這樣才能最大程度上保證游泳館日常經濟效益。

3.數據集成。數據集成主要表現在以下兩個方面：①模式集成法。隨著我國科技的不斷發展，數據挖掘技術在較多領域中有較好的發展，但是龐大的數據中，數據之間的關系呈現出了較大的復雜性，這就需要通過數據集成模式對同一文件實施科學的整理與識別，這在較大程度上能夠對不同數據之間的關系實施有效的把控；②冗余問題。冗余主要是指對數據之間的相關性實施有效的判定，將具有關聯性的數據通過數學方法，運用到計算公式中，以此對相關值進行判斷，并且在此基礎上判斷該值與1、0之間的關系，若絕對值趨近于1時，表明數據存在較大的相關性，此種計算方法主要應用在收入以及購房價值中，這在較大程度上能夠有效判斷出人們購房能力。結語綜上所述，數據挖掘技術能夠較好的應用在經濟統計中，并且在其他領域中也有較好的應用效果，可有效提高企業經濟效益，同時在此基礎上還能夠進行有效的分類、預測等，由此可以看出，數據挖掘技術在經濟統計中有較高的地位，發揮著較為重要的作用，這對我國經濟統計的較好實施具有較大的促進作用，以此全面促進我國經濟的持續快速發展。

參考文獻：

[1]張永生.數據挖掘技術在經濟統計中的應用[J].現代國企研究,2016(14):15-26.

[2]徐文瑞.數據挖掘技術在經濟統計中的應用研究[J].中國商論,2017(19):158-159.

[3]劉姣.基于數據挖掘技術的統計工作創新相關研究[J].中國管理信息化,2018(6):56-57.

作者：徐婧婧 單位：鄒城市國土資源局