楊軍平 王娟

摘要：經濟社會的發(fā)展離不開經濟研究與管理工作，數據可以準確反映整個社會的經濟運行情況，因此，經濟數據必須具備真實性、可信性和時效性，能夠為我國的經濟發(fā)展提供信息保障。數據挖掘技術正是為了統計經濟統計工作更好的開展而出現的。本文首先從統計數據挖掘與經濟研究的關系及其應用與發(fā)展兩個方面簡要分析，接著就這一新技術在經濟統計工作中的重要意義和應用范圍進行了探討，以供相關人士參考和交流。

關鍵詞：數據挖掘;經濟研究與管理;統計數據

分類號：F273.4

引言：

準確的提取數據信息，提高經濟工作效率是統計數據挖掘重要的研究課題，數據挖掘技術的最大優(yōu)勢就是能夠從大量的數據中發(fā)現有用的信息并利用多種算法和分析軟件對數據進行分析和處理，從而解決經濟管理中的實際問題，數據挖掘和經濟統計調查工作的結合對于促進經濟研究與管理工作的發(fā)展具有非常重要的作用。

一、淺析統計數據挖掘在經濟研究與管理中的作用

1.什么是數據挖掘？

數據挖掘（Data Mining）是采用數學的、統計的、人工智能和神經網絡等領域的科學方法，如記憶推理、聚類分析、關聯分析、決策樹、神經網絡、基因算法等技術，從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢，并用這些知識和規(guī)則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。當然除了以上所列出的還有時間序列分析等一些其他的功能，數據挖掘的各項功能不是獨立存在的，它們在數據挖掘中互相聯系，發(fā)揮作用。

2.統計數據挖掘與經濟研究和管理之間的關系

數據挖掘技術簡單來說指的就是一種可以從海量信息數據中，快速、精準鎖定所需有用信息數據的技術。在未進行數據挖掘之前，雖然信息數據量較為龐大，但其中有許多信息數據并不完整，甚至存在諸多錯誤信息數據，而通過使用數據挖掘技術，則可以將其中新穎的、有價值的信息數據準確提取出來，通過對此類精心篩選出的信息數據進行深度處理，從而為經濟研究和管理工作提供真實可靠的數據支持。在經濟研究與管理的過程中運用數據挖掘技術，可以幫助統計人員快速從眾多未加工的經濟數據中篩選出有價值的統計數據，并對其進行深入處理與再加工，為相關工作人員分析經濟形勢、判斷經濟走向、制定經濟決策決議等提供重要數據參考[1]。此外，由于數據挖掘技術并不只是一種簡單的數據分析工具，其可以深入結合信息使用者的實際需求，特別是在我國經濟不斷發(fā)展下，經濟數據信息量驟增，其對于經濟統計技術的要求也越來越高，將數據挖掘技術運用在經濟統計當中，能夠有效保障信息評估的可靠性，實現數據處理成效的進一步優(yōu)化。在運用數據挖掘技術完成對經濟數據的深入挖掘與分析處理下，建立起相應的數據庫，可以在更好地融合各種數據信息的基礎上，為經濟管理活動需求提供高質量服務，有效減輕統計人員的工作負荷。

二、統計數據挖掘在經濟研究與管理中的應用與發(fā)展

1.數據挖掘在經濟研究與管理中的應用

數據挖掘技術在經濟研究與管理中的應用可以大致的分為兩個方向，分別為描述方向和預測方向。描述方向主要包括聚類和描述變量或數據間相關關系的各種算法，聚類是將相關關系較大的變量或個體聚為一類，預測方向主要包括分類和回歸，分類的主要工作是“貼標簽”，具體算法有決策樹、人工神經網絡、遺傳算法、SVM、樸素貝葉斯模型等?；貧w不同于分類的是分類是對離散型數據做預測而回歸是對連續(xù)型數據做預測，回歸模型包括線性回歸、多項式回歸、Lasso回歸、嶺回歸等。聚類在經濟研究與管理中最為常見，為了提高調查精度，在抽樣調查中可以先將調查對象聚類，再從不同類中分別抽取樣本，抽樣調查中的分層抽樣和整群抽樣都可能用到聚類方法。降維方法也廣泛的應用于經濟研究與管理中，由于統計調查進行一次需要花費大量的人力和物力，所以在統計調查中指標一般較多且詳細復雜，這就需要數據挖掘中的降維技術將相關性大的變量合并在一起，從而使數據分析更為簡便清晰，主要的降維方法有主成分法、因子分析法等?，F階段降維算法與評價算法相結合已應用于經濟評價中，正是由于對數據的大量收集、數據算法的產生、經濟數據庫的出現、先進的計算機技術、對數據進行精深統計方法計算的能力、數據訪問速度的提升等一系列東西的出現，使得數據挖掘技術的作用越來越廣泛[2]。由于經濟研究與管理中中數據的實用性和準確性的需要，數據挖掘技術也開始慢慢在經濟研究與管理中中大展身手。

（1）統計分析法

經濟數據庫字段項之間存在兩種關系，相關關系和函數關系。就是對于數據庫中的信息利用統計學原理來進行分析。

（2）決策樹

決策樹一般用于預測模型，通過對大量復雜無順序的數據有目的分類，找到有價值的信息。同時，正是因為描述簡單，分類速度快，特別適合運用于經濟運行過程中出現的大規(guī)模數據的處理。

（3）遺傳算法

它是一種根據生物遺傳機理和自然選擇的隨機搜索算法，其主要思路是依據特定的社會問題，然后在指定對象中去采集相關信息，最后通過對信息中隱含部分的歸整、分析，進而得到結果。經濟問題不是固定不變的，相反它是一個不斷發(fā)展變化的問題，內部的聯系千絲萬縷，改變其中一項其他的也會相應改變。按照遺傳算法的步驟，從源頭開始，我們就一步步向下探索，去提取信息數據，對整體進行分析[3]，這樣就能把經濟問題目標化、具體化、直接化，使得在研究問題時可以更加直觀，把隱性的表現出來，使得經濟研究與管理中工作更加直白、簡單。

（4）粗集理論法

這是一種探究不確定知識、不精確的數學的工具，它通過上下集比較而出來結果。它易于操作，算法簡單;簡化輸入信息的表達空間;不需要給出額外信息，特別適合分析那些不確定的經濟因素。同時正是因為粗集理論法的這種原則，才能使得其與制定經濟決策的需求更加接近。

（5）神經網絡法

神經網絡法是一種高強度模擬人腦加工信息過程的智能現代信息技術。它和人的神經運動過程一樣，首先進行數據的輸入，然后進行精準的分析，最后輸出。在經濟研究與管理中過程中得到了實際的應用。神經網絡法為我們提供了一種準確的、完整的處理經濟研究與管理中的過程，使得經濟運行模式和人在處理信息的過程很相像，一樣實用化、形象化、具體化。使經濟過程中各個部分之間能取得更好的聯系，從而獲得對經濟研究與管理中問題的處理辦法。

2.數據挖掘在經濟研究與管理中的發(fā)展

（1）能為經濟研究與管理中提供有效的服務

數據挖掘技術雖然經歷的時間不是很長，然而，它的研究與應用水平已達到了一種相對穩(wěn)定的狀態(tài)。隨著科學技術的不斷發(fā)展，數據挖掘技術在各國也普遍受到關注，特別是在經濟研究與管理中領域。數據挖掘技術能夠這樣的的迅速發(fā)展，在很大程度上也是依賴于它對經濟研究與管理中的有效服務。

（2）能夠為經濟研究與管理中的不同需要提供不同的服務

目前，最常見的數據挖掘工具主要有綜合工具、通用型工具、和面向特定應用的工具。綜合工具，不僅能夠為處于商業(yè)中的經濟體提供有效的管理報告，并且還能夠對普通經濟結構中的數據信息經行深入挖掘。通用型工具在市場上占最大比例，其也是在應用方面最為成熟的挖掘工具。面向特定應用工具，從字面來理解，這種工具就是針對特定領域來提供服務的，具有很強的特定性和針對性，它能夠有針對性的對經濟管理中需要的數據進行挖掘和分析。

（3）建立宏觀經濟數據庫，為數據挖掘的應用提供了良好的電子平臺

在目前，全國范圍內的大部分經濟研究與管理部門主要使用的還是應用統計系統。大部分經濟研究與管理中的數據信息都處于一種不相聚分散的狀態(tài)，并沒有形成一套有效的管理系統。經濟研究與管理過程中一旦出現問題，容易導致經濟數據的有效性與準確性受到影響[4]。經濟研究與管理部門可以利用數據挖掘基礎建立其相關的經濟數據庫，當建立了宏觀經濟數據庫以后，以上問題就可以尋找到有效的解決辦法。宏觀經濟數據庫與數據挖掘技術的合理運用，保證經濟研究與管理部門挖掘到的信息的準確性和真實，這不僅滿足了現實中經濟發(fā)展的需要，同時也為經濟決策的制定提供了準確、重要的依據。

三、結束語

數據挖掘技術在現代經濟研究與管理中占有重要的地位，它是未來統計工作的一種重要技術，數據挖掘技術可以實現對數據進行更深層次的分析和處理，且能有效的提升數據分析的質量，以幫助決策者做出更好、更正確的決策。及時更新傳統的經濟統計方法，擴大數據挖掘技術的使用范圍，對提高統計的效率，減少統計時的成本支出具有重要意義。

參考文獻：

[1]劉淑英. 淺談數據挖掘技術在經濟統計中的應用[J]. 經濟研究導刊， 2017， 000（035）：176-177.

[2]趙艦波. 數據挖掘技術在經濟統計中的應用探索[J]. 經濟研究導刊， 2018， No.362（12）：193-194.

[3]徐婧婧. 基于數據挖掘技術的經濟統計研究[J]. 中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會計， 2019（03）：298-299.

[3]邢靜. 數據挖掘技術在經濟統計調查中的應用研究[J]. 現代經濟信息， 2019， 000（010）：132.

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楊軍平，男，1987.02，本科，健康電子

王娟，女，1988.02.06，大學本科，學士學位，軟件開發(fā)