數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用探究

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1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用探究　　一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念與產(chǎn)生過程　　隨著信息技術(shù)的發(fā)展，采集的數(shù)據(jù)量的急劇加大，此時產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘，它就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。在對大量的數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理過程中，從而提取得到對一些決策數(shù)據(jù)的支撐。　　數(shù)據(jù)挖掘是一個由數(shù)理統(tǒng)計到人工智能，進而到機器學(xué)習(xí)的逐步演變、變化過程。它是一門交叉的學(xué)科，是一門涉及廣泛的學(xué)科，是一門在社會的發(fā)展歷程中不斷

2、前進變化的學(xué)科。它所涉及到的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人機智能、知識庫系統(tǒng)、知識獲取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)、模式識別、信息檢索等，并且在跟著發(fā)展的需要、學(xué)科的進步變化而不斷發(fā)展、向前?！　∮捎跀?shù)據(jù)量之大，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法主要是對沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息，只會使得效率低下，同時，對于問題的解決也在大打折扣，處理的結(jié)果不理想，傳統(tǒng)的這種方法沒有找到數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣只是看到過去，不能很好的預(yù)測未來，對所要探索的目標不能得出想要的結(jié)論；而數(shù)據(jù)挖掘是將所得到的信息是對前者的補充，得到未知的潛在的東西，是在原有的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)那些沒法預(yù)料的、不是

3、靠感官所能察覺的，甚至是一些與生活所違背的，它更是人工智能和統(tǒng)計分析的結(jié)合，是對傳統(tǒng)技術(shù)的進一步拓展，由于對數(shù)據(jù)分析要求的進一步提高，也正是這一些特征才使得數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果而更加有意義與價值?！　《?、數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)與在經(jīng)濟統(tǒng)計中的應(yīng)用　　正是由于對于數(shù)據(jù)的大量收集、先進的計算機技術(shù)、數(shù)據(jù)算法的產(chǎn)生、超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)、數(shù)據(jù)訪問速度的提升、對數(shù)據(jù)進行精深統(tǒng)計方法計算的能力等等一系列東西的出現(xiàn)，從而一步步使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用越來越廣泛。對于經(jīng)濟統(tǒng)計準確性與實用性的需要，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才開始慢慢滲透到經(jīng)濟統(tǒng)計工作中。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法

4、有：　　統(tǒng)計分析方法，數(shù)據(jù)庫字段項之間存在兩種關(guān)系，函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系，即能用函數(shù)公式表示的確定性關(guān)系與不能用函數(shù)公式表示，但仍是相關(guān)確定性關(guān)系。即利用統(tǒng)計學(xué)原理對數(shù)據(jù)庫中的信息進行分析。本文由.L.收集整理　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，是一種模擬人腦信息加工過程的智能化信息技術(shù)。就像人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程一樣，經(jīng)過輸入、分析、輸出的過程，而在經(jīng)濟統(tǒng)計過程中得到實際應(yīng)用。它為我們提供了一種完整的、準確的處理過程，使得經(jīng)濟運行模式就像人在接受處理信息的過程一樣而形象化、具體化、實用化，更好地取得經(jīng)濟過程中各個部分之間的聯(lián)系，從而獲得對經(jīng)濟問題的分析，獲得

5、處理辦法。　　決策樹是一種用于預(yù)測模型的算法，是基于統(tǒng)計理論的非參數(shù)識別技術(shù)，通過對大量數(shù)據(jù)的有目的分類，找到有價值、潛在的信息。正是由于分類速度快，描述簡單，特別適合對經(jīng)濟運行過程中出現(xiàn)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理工作?！　〈旨碚摰姆椒ǎ且环N研究不精確、不確定知識的數(shù)學(xué)工具，是通過對上下近似集來出來不確定問題。它算法簡單，易于操作；不需要給出額外信息；簡化輸入信息的表達空間。對于不確定的經(jīng)濟因素提供了一種思維方法，正是通過這種近似原則，使得經(jīng)濟決策更加的與需求所接近，為最大利益化的獲得給予有力支撐?！　∵z傳算法，是一種根據(jù)生物自然選擇與遺傳

6、機理的隨機搜索算法，其思路是根據(jù)社會問題，在指定對象的人群中去采集信息，通過對隱含信息的整合、分析，進而得到結(jié)果。它具有隱含性、易于和其它模型結(jié)合，可以對隱含數(shù)據(jù)進行采集，而后把挖掘出的數(shù)據(jù)加以分析，進而得到應(yīng)用。經(jīng)濟問題是一個發(fā)展變化的問題，內(nèi)部有著千絲萬縷的聯(lián)系，參照遺傳算法，我們就可以通過源頭開始，一步步向下延伸，去提取數(shù)據(jù)，進行整體分析，這樣就把經(jīng)濟問題具體化、直接化、目標化，使得問題的研究更加直觀，把隱性的表現(xiàn)化，促使經(jīng)濟統(tǒng)計工作更加簡單、直白?！　∪?、數(shù)據(jù)挖掘流程在經(jīng)濟統(tǒng)計中的體現(xiàn)　　定義問題，對于經(jīng)濟問題，要定義出所要探究

7、的問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。1.數(shù)據(jù)準備，選擇數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)預(yù)處理。即對所要探究的經(jīng)濟問題所涉及到的數(shù)據(jù)進行采集，做好前期的一些處理工作，使得數(shù)據(jù)得到簡化，為后續(xù)工作的順利進行做準備。2.數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和數(shù)據(jù)的特點選擇相應(yīng)的算法，利用人工智能、統(tǒng)計等方法，去發(fā)掘出有用的信息。3.結(jié)果分析，對上述得到的結(jié)果進行分析、評估，進而通過這一步驟去調(diào)整上面的方法，使得結(jié)果更加貼切。4.知識的運用，將得到的結(jié)果應(yīng)用到實際經(jīng)濟問題中去，進而實現(xiàn)經(jīng)濟的良好運行與發(fā)展?！　∷摹⒔Y(jié)束語　　經(jīng)濟的發(fā)展結(jié)果使得各部分之間的聯(lián)系更加的緊密，所包含的內(nèi)容更加

8、的復(fù)雜化，這使得經(jīng)濟統(tǒng)計工作的難度進一步加大，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是通過發(fā)覺事物內(nèi)部之間的聯(lián)系、去揭示那些隱含的、潛在的、未知的但是卻意義重大的東西，而使得經(jīng)濟統(tǒng)計工作能夠得以有效運行。通過采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使