隨著改革開(kāi)放的不斷深入，我們國(guó)家的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)都有了前所未有的發(fā)展。因?yàn)楦鞣N經(jīng)濟(jì)資料的復(fù)雜特性，常規(guī)的統(tǒng)計(jì)資料只能對(duì)其作簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)上的解析，很難將其深度的價(jià)值發(fā)掘出來(lái)。目前，人們對(duì)其進(jìn)行的開(kāi)發(fā)和使用的方式比較簡(jiǎn)單，已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì)對(duì)其使用的需求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種由科學(xué)技術(shù)發(fā)展所產(chǎn)生的一種新的統(tǒng)計(jì)手段，它的優(yōu)勢(shì)是可以將數(shù)據(jù)的水平和垂直兩方面進(jìn)行利用，大大地?cái)U(kuò)展對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行利用的領(lǐng)域，因此可以獲得更多的、有深度的、有意義的信息，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政策的制訂提供更加真實(shí)、更加有效的基礎(chǔ)。一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義一般而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指的是對(duì)大量的數(shù)據(jù)信息展開(kāi)細(xì)致的建模，進(jìn)而發(fā)掘出具有實(shí)用意義的信息的一個(gè)過(guò)程。所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)歸根結(jié)底就是一個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等組成的，可以隨社會(huì)的發(fā)展而持續(xù)改變的學(xué)科。面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，用常規(guī)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行處理不僅不能有效地處理這些海量的信息，而且還可能導(dǎo)致一些統(tǒng)計(jì)學(xué)上的錯(cuò)誤。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是將所獲得的信息，從其中發(fā)掘出一些具有實(shí)際應(yīng)用前景的信息。而對(duì)于數(shù)據(jù)的高度解析性，更能體現(xiàn)出它的實(shí)用價(jià)值。數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)是一個(gè)將數(shù)據(jù)進(jìn)行高效轉(zhuǎn)化的方法，它的具體步驟可以歸納為：從數(shù)據(jù)的收集到數(shù)據(jù)的發(fā)掘到數(shù)據(jù)的分析。其中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮著重要的作用，其具有多種的功能，包括對(duì)模型的預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)的類(lèi)聚或者分類(lèi)等，以及聚焦檢測(cè)、銜接分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)手段。所以它具有許多特性和功能，首先，它可以對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分析；二是它可以從大量的數(shù)據(jù)中找到有用的信息；三是能夠?qū)Y料中的有用資訊加以剖析與判斷；四是能夠即時(shí)、迅速地反映某些功效及功能的資訊。資料開(kāi)采的一般程序?yàn)椋嘿Y料準(zhǔn)備、資料挖掘、資料分析。在這種全流程中，對(duì)資料的發(fā)掘是最重要的。其主要的作用是聚類(lèi)、預(yù)測(cè)、分析等。從其功能和特征上分析，該方法的優(yōu)勢(shì)在于：可以實(shí)現(xiàn)對(duì)重要數(shù)據(jù)的自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)；具有對(duì)海量數(shù)據(jù)的能力；其反應(yīng)速度快，效率高；可以高效地對(duì)資料資料進(jìn)行解析判斷，勾畫(huà)出過(guò)往與將來(lái)。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)(一)綜合應(yīng)用能力強(qiáng)資料探勘不是一種具體執(zhí)行程序，而是一種整體作業(yè)體系，以滿(mǎn)足使用者的資訊需要為特點(diǎn)。在我國(guó)，經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展的今天，各行業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，因此，在我國(guó)的發(fā)展中起到至關(guān)重要的作用。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，各種管理部門(mén)所擁有的權(quán)限、管理的方式和領(lǐng)域都存在著很大的差異，所以他們對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的需求也存在著很大的差異，所以這就對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的要求更高。不僅必須滿(mǎn)足管理層對(duì)資料的需求，而且必須有能力把統(tǒng)計(jì)資料轉(zhuǎn)換成各種表達(dá)方式。由于其具有的廣泛性，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在廣泛、廣度上得到進(jìn)一步的提升。(二)實(shí)用性很強(qiáng)數(shù)據(jù)采掘技術(shù)是一項(xiàng)深度處理技術(shù)，它在一定程度上具有目標(biāo)清晰的特點(diǎn)。在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)與運(yùn)用的進(jìn)程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠根據(jù)用戶(hù)的需要，對(duì)長(zhǎng)期積累起來(lái)的大量數(shù)據(jù)展開(kāi)深度的加工，它的加工方式有兩種：一種是對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的管理，從經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的管理視角出發(fā)，在具體的應(yīng)用中，利用對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)與歸類(lèi)，對(duì)大量混亂的數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行科學(xué)性、系統(tǒng)性的處理，從而達(dá)到提高數(shù)據(jù)的效率的目的。另一種是對(duì)已有數(shù)據(jù)的針對(duì)性進(jìn)行研究，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的目的指導(dǎo)下，對(duì)原來(lái)的信息進(jìn)行內(nèi)容、關(guān)系和形式上的加工，以確保所得的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)信息可以更好地滿(mǎn)足相關(guān)部門(mén)的需要。(三)技術(shù)適用性強(qiáng)在我國(guó)，各經(jīng)濟(jì)管理機(jī)構(gòu)的職能比較分散，各經(jīng)濟(jì)管理機(jī)構(gòu)之間的要求也不盡相同。在我國(guó)許多地區(qū)和許多經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)，其經(jīng)濟(jì)管理工作仍然采用的是一種比較常規(guī)的統(tǒng)計(jì)方式，存在著一定的缺陷，不能有效地為經(jīng)濟(jì)管理工作的全局服務(wù)。在現(xiàn)實(shí)工作中，往往會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作的重復(fù)和丟失的情況，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作的效率和品質(zhì)產(chǎn)生一定的影響。建立一個(gè)集中性、綜合性的統(tǒng)計(jì)體系，是國(guó)家經(jīng)濟(jì)行政機(jī)關(guān)迫切需要解決的問(wèn)題。如果要確保經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)信息的準(zhǔn)確性，再利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)加以集成處理，就可以得到更精準(zhǔn)、更豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源。三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的可行性研究(一)能為經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)提供有效的服務(wù)根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)報(bào)告調(diào)查結(jié)果顯示，盡管數(shù)據(jù)開(kāi)采技術(shù)發(fā)展的歷史并不久遠(yuǎn)，但其在國(guó)內(nèi)外的研究和運(yùn)用已經(jīng)處于一個(gè)比較成熟的階段。在當(dāng)今世界，尤其是在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中，人們對(duì)數(shù)據(jù)的利用也越來(lái)越重視。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之所以如此快速地發(fā)展，就是因?yàn)槠錇榻?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)提供高效的服務(wù)。而在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的作用也不可忽視。數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作中，需要將一些不太重要的數(shù)據(jù)去掉，對(duì)其中有用的部分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化清理和篩選，以便為數(shù)據(jù)挖掘的工作做準(zhǔn)備。(二)能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的不同需要提供不同的服務(wù)當(dāng)前，最常用的數(shù)據(jù)采集工具有合成型、通用型特點(diǎn)，以及特殊用途的數(shù)據(jù)采集工具。通過(guò)這種整合的手段，既可以為企業(yè)中的經(jīng)濟(jì)體提供高效的管理報(bào)表，也可以對(duì)一般經(jīng)濟(jì)組織中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度挖掘。(三)建立宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)從當(dāng)前形勢(shì)來(lái)看，我國(guó)絕大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作仍以應(yīng)用性為主。大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料都是以一種不集中和不分散的方式存在，沒(méi)有一個(gè)很好的管理體系。在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作中，如果在處理問(wèn)題時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤，將會(huì)直接影響到資料的正確性和精確性。但是只有在構(gòu)建一個(gè)國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)之后，才能找到這些問(wèn)題的有效途徑。只有將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，才能確保所發(fā)掘的信息的正確性和可靠性。在此背景下，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)，既符合實(shí)際的需求，又為經(jīng)濟(jì)政策的制訂提供準(zhǔn)確而重要的依據(jù)。四、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)處理方法在經(jīng)濟(jì)資料的統(tǒng)計(jì)工作中，對(duì)資料進(jìn)行前處理是最基本的手段之一。由于數(shù)據(jù)挖掘是一種在提供基本信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行的智慧分析技術(shù)，它自身受到基本的經(jīng)濟(jì)信息的制約，不能在一定程度上來(lái)取代經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的作用，因此，作為數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息都應(yīng)當(dāng)經(jīng)過(guò)預(yù)處理。目前，常用的數(shù)據(jù)清除技術(shù)有：平均法、平滑法，以及預(yù)報(bào)法。在這些方法當(dāng)中，平均法屬于一種運(yùn)用到現(xiàn)代分析技術(shù)中的模糊概念，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是空值，或是噪音數(shù)據(jù)的情況下，可以使用平均方法來(lái)進(jìn)行處理，也就是，使用數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有這個(gè)性質(zhì)的已經(jīng)知道的屬性的平均來(lái)彌補(bǔ)這個(gè)空白，從而確保數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以在正常的情況下進(jìn)行對(duì)基本數(shù)據(jù)的分析和整理，從而得到一個(gè)相對(duì)來(lái)說(shuō)精度比較高的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。(二)決策樹(shù)方法從當(dāng)前的實(shí)際狀況來(lái)看，由于能夠快速直觀地反映出當(dāng)前的狀況，所以在實(shí)際運(yùn)用中，采用的最多的就是決策樹(shù)。采用這種方式，最重要的是要將決策樹(shù)構(gòu)造好，一般情況下，它可以被分成兩部分：首先，使用培訓(xùn)集，對(duì)一棵決策樹(shù)進(jìn)行并縮減，并在此基礎(chǔ)上，建立一個(gè)可以進(jìn)行輸出分析的模型。其次，對(duì)生成的決策樹(shù)進(jìn)行有效地使用，并進(jìn)行有效的分類(lèi)，該方法是從樹(shù)根到樹(shù)干，再到枝干，直至達(dá)到一定的要求為止。在特定的情況下，終止分裂需要兩種情況：一種情況是某一結(jié)點(diǎn)上的全部資料都?xì)w入相同的類(lèi)型；另外一種情況是不存在用于重新劃分輸入資料的類(lèi)別屬性。在建立一棵決策樹(shù)之后，需要按照用戶(hù)的需求來(lái)“剪枝”，以減少由于使用大量的訓(xùn)練樣本而導(dǎo)致的結(jié)果波動(dòng)。(三)遺傳算法這是一種以生物的遺傳學(xué)機(jī)制和自然選擇為基礎(chǔ)的一種隨機(jī)的搜尋方法，其基本思想是以具體的社會(huì)性問(wèn)題為基礎(chǔ)，再?gòu)木唧w的目標(biāo)中收集有關(guān)的資料，最終將這些資料中所包含的資料進(jìn)行整理、分析，從而得出結(jié)論。經(jīng)濟(jì)問(wèn)題并不是一成不變的，而是一個(gè)發(fā)展和變化的問(wèn)題，有著密切的關(guān)系，任何一種情況發(fā)生變化，其他的情況也就隨之發(fā)生變化。遵循基因算法的程序，從根源出發(fā)，我們就一步一步地往下進(jìn)行探究，從中抽取出一些有用的信息，從而對(duì)整個(gè)過(guò)程展開(kāi)深入的分析。這種方式就可以將經(jīng)濟(jì)問(wèn)題具體化、直接化，讓我們?cè)谶M(jìn)行問(wèn)題的時(shí)候，能夠更加直接，能夠?qū)㈦[藏的東西展現(xiàn)在我們的面前，讓我們的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作變得更加直白、簡(jiǎn)單。(四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種高度仿真人類(lèi)大腦對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理的智能化先進(jìn)技術(shù)。就像人類(lèi)的大腦活動(dòng)，先將信息錄入，再進(jìn)行精確的解析，再將結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)。并將其運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中。神經(jīng)元法為我們提供一種準(zhǔn)確的、完整的處理經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的方法，它讓我們的經(jīng)濟(jì)運(yùn)作模式和人在處理信息的過(guò)程很相似，都是實(shí)用化、形象化、具體化。這樣就可以在不同的工作流程中建立起不同的工作流程，以達(dá)到解決經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)問(wèn)題的目的。(五)數(shù)據(jù)的預(yù)處理沒(méi)有高質(zhì)量數(shù)據(jù)，就必定沒(méi)有高質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。而在現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)程中，因?yàn)樗杉降臄?shù)據(jù)不可避免地會(huì)有缺漏、重要數(shù)據(jù)不全、不一致及包含噪音等問(wèn)題，所以對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理是最重要也是最重要的一步。關(guān)于資料的預(yù)處理，具體如下所示：1.數(shù)據(jù)清除所謂的數(shù)據(jù)凈化，就是用合適的方式，去除其中的缺陷、不一致和噪音，提高整個(gè)數(shù)據(jù)的品質(zhì)。常用的幾種分析法有平均法、平滑法、預(yù)測(cè)法和頻度統(tǒng)計(jì)法。每一種方法所相應(yīng)的現(xiàn)實(shí)狀況都有差異，如果數(shù)據(jù)屬于噪音數(shù)據(jù)或者是一個(gè)空值，那么所要采取的方式就是均值法或者是光滑法。與均值法相比，光滑法強(qiáng)調(diào)的是將k個(gè)不為空的數(shù)據(jù)取權(quán)重平均值來(lái)代替(均值法以k個(gè)不為空的數(shù)據(jù)的平均值來(lái)代替)。利用預(yù)報(bào)方法對(duì)有噪音的資料或空值進(jìn)行最大概率的估計(jì)；預(yù)報(bào)方法是對(duì)資料缺陷進(jìn)行分析的方法。2.資料整合一般來(lái)說(shuō)，這些資料都來(lái)自于來(lái)自于各種資料來(lái)源，而在實(shí)際處理、分析及應(yīng)用的時(shí)候，就需要將這些資料整合成一個(gè)完整的資料，這就是資料整合的過(guò)程。在現(xiàn)實(shí)生活中，統(tǒng)計(jì)部門(mén)首先要通過(guò)各個(gè)地方統(tǒng)計(jì)局，對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的采集，接下來(lái)要進(jìn)行的就是數(shù)據(jù)整合，這就必然會(huì)產(chǎn)生一些問(wèn)題，比如，如何確定來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)可以相互匹配。如果一個(gè)資料的特性可以從其他資料庫(kù)中的資料的特性推斷出來(lái)，那么就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)資料的特性；此外，也就是資料的碰撞乃至排除，這個(gè)問(wèn)題是由于資料來(lái)源的資料會(huì)因?yàn)楸舜碎g的差異而產(chǎn)生互相排斥。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換用某種方法把資料轉(zhuǎn)換為等價(jià)的、適用于資訊發(fā)掘的資料，這就是資料轉(zhuǎn)換，它的內(nèi)容主要包含資料的正?；c一般化兩個(gè)方面。對(duì)資料進(jìn)行歸一化處理，主要有零均值歸一化、極大極小歸一化等；而資料概括，就是以較高層面的觀念代替較低層面的資料。4.資料與觀念的分散與分類(lèi)實(shí)際中的資料是連續(xù)的，目前所知的方法中，能夠?qū)B續(xù)資料進(jìn)行有效分析的并不多。資料的離散性就是用一個(gè)有標(biāo)記的資料取代一個(gè)真實(shí)資料，實(shí)現(xiàn)資料的解連續(xù)性。在概念層面上，提出一種基于信息層級(jí)的概念來(lái)降低信息采集規(guī)模的方法。五、在數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的作用隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，人類(lèi)活動(dòng)的范圍得到了前所未有的拓展，海量信息充斥在我們生活之中，如何挖掘其中的潛在價(jià)值，已成為每個(gè)人都面臨的難題。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)量爆炸式增長(zhǎng)，海量數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著巨大價(jià)值。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，能夠讓企業(yè)對(duì)市場(chǎng)和用戶(hù)有更好的理解和把握。在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，每個(gè)人都是大數(shù)據(jù)的一部分，無(wú)論是企業(yè)、用戶(hù)、政府甚至是普通大眾，都能在海量信息中發(fā)現(xiàn)一些自己不知道的東西。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn)，如何有效地利用大數(shù)據(jù)來(lái)解決企業(yè)發(fā)展中存在的問(wèn)題成為了眾多企業(yè)需要面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、新規(guī)律并將其轉(zhuǎn)化為有用信息或決策經(jīng)驗(yàn)的一種技術(shù)。通過(guò)挖掘互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，不僅能夠讓人們獲取到更多有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，還能為企業(yè)提供更多決策輔助。對(duì)此就可以從網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)痕跡入手，網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中最為常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方式，通過(guò)對(duì)網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)記錄進(jìn)行分析，就可以從中發(fā)現(xiàn)用戶(hù)可能存在的規(guī)律。例如，用戶(hù)通過(guò)搜索引擎在互聯(lián)網(wǎng)上搜索過(guò)產(chǎn)品、服務(wù)、品牌等信息。從訪(fǎng)問(wèn)痕跡中可以分析出用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站時(shí)可能出現(xiàn)過(guò)哪些關(guān)鍵詞或使用哪些關(guān)鍵詞進(jìn)行