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近幾年來，隨著我國社會經濟的高速發展，經濟統計也在不斷的發展，據了解，截止到目前為止，我國經濟統計所需要統計的數據量十分的龐大，這對數據統計者的要求也越來越高，對于不會進行數據深入挖掘的人來說，其數據統計結果就不夠準確。數據量在逐年增多的過程當中，數據的類別也越來越多，這使得以往傳統的數據統計方式不再適合當前的數據統計環境和需要了。為了提高數據統計的準確性、全面性，提高數據統計的效率和質量，本文對數據挖掘技術在經濟統計中的應用情況進行簡要的探析。

一、數據挖掘技術的基本概述

所謂數據挖掘技術，指的是對數據信息進行深入挖掘的一種技術，通過數據挖掘技術能夠將復雜的數據庫變得更加的簡單化，并通過數據挖掘在數據庫中找到能夠利用的有效數據信息，對這些可利用的有效數據信息進行分析和整理，從而達到能夠讓龐大、復雜的數據得到充分的利用［1］。從我國目前的經濟數據統計信息特點來看，具有數據信息量大、數據信息種類多、數據不完整、隨機性強等特點，在這種全新的經濟數據信息統計環境下，原有的數據統計方法已經不再適用。如果將數據挖掘技術應用到經濟數據信息統計當中，能夠將數據庫中完整性低、隨機性強的數據有效的進行統計和分析，并形成一套能夠合理利用的統計數據形態，為數據使用者對數據的應用和提取提供便利。

二、數據挖掘技術應用到經濟統計中的優勢

將數據挖掘技術應用到經濟統計當中，具備以下三個方面的優勢：其一，數據挖掘技術具有很強的綜合能力。在現今的社會發展中，經濟的發展與數據統計是息息相關，密不可分的，經濟統計中，不同部門的經濟數據統計需求、統計形式也各不相同，在社會經濟活動中，有許多個不同的管理部門，這些管理部門在作出某些決策的時候，需要以經濟統計數據為基礎。但是不同管理部門的管理形式不同，因此對經濟統計數據的需求也不一樣。將數據挖掘技術應用到經濟統計中，能夠將數據轉化為不同的形式，從而滿足不同部門的需求。其二，具有較強的數據實際統計效果。將數據挖掘技術應用到經濟數據統計當中，既能夠深入進行經濟數據的統計，同時又能夠深層次的挖掘出數據庫中有價值的信息，通過數據挖掘技術，能夠對海量的數據進行統計和加工，通過數據挖掘技術，將原本雜亂無章的數據進行科學、有效的、信息化的處理，顯著提高數據管理的高效性，通過數據挖掘技術對現有數據的深層加工能夠更好的確保經濟統計數據的有效性和真實性。其三，數據挖掘技術具有較強的適用性。對經濟數據進行統計的主要目的是為經濟活動提供數據參考，把數據挖掘技術應用到經濟數據統計中能夠滿足不同管理部門的統計需求，通過數據挖掘技術，能夠有效將數據信息進行融合。

三、數據挖掘技術在經濟統計中的可行性

其一，數據挖掘技術屬于通用工具，并且這種通用工具在市場中有著非常廣泛的使用范圍，同時也是目前為止較為成熟的一種工具，目前市場上較為常見的數據挖掘技術中的常見工具有SGIMinesel、SASEnterprise、SPSSClementine等多個不同的軟件。其二，數據挖掘技術屬于一種綜合性工具，所謂綜合工具，指的是能夠滿足商業活動的真實、迫切需要的，這類工具通常都是為經濟主體提供管理報告，并對數據和普通結構中的相關數據進行在線處理，從綜合工具的類型上來看，目前較為常見的主要有CognosScenario、BusinessObjects等［2］。其三，數據挖掘技術屬于面向特定應用工具，近幾年來，面向特定應用工具的發展速度非常快，從其發展的縱向角度上來看，面向特定應用工具現已經貫穿到了經濟統計的各個方面，目前市場上較為常見的面向特定應用工具有KDI、HNC等。

四、數據挖掘技術在經濟統計中的應用

1．數據挖掘技術的數據挖掘流程。對于將數據挖掘技術應用到經濟統計當中，實現數據挖掘、收集、統計、處理，具有一個特定的數據挖掘流程。這個數據挖掘流程的主要目的是利用數據挖掘算法收集數據庫中的相關數據信息，然后圍繞這些數據進行預處理，并對其進行多次重復統計和處理，整個數據挖掘技術有非常多的挖掘步驟，數據挖掘只是其中之一，對于數據挖掘收集，其主要的步驟包括定義目標階段、數據準備階段、數據挖掘階段和數據的評估及結果顯示階段這四個步驟。其中定義目標階段主要是根據數據統計者的要求對數據挖掘目標進行定義，定義目標的適配度對整個數據挖掘的效果和質量有直接的影響，因此需要進行充分、全面的定義挖掘目標；數據準備階段又包括數據挑選、數據處理和數據變化三個步驟，通過數據挑選和數據處理挖掘出完全符合數據統計要求的相關數據信息；在數據挖掘階段，首先需要預定算法，然后根據預定算法進行數據的挖掘；最后是評估階櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅櫅）段和結果的顯示，這一階段是將根據數據使用者要求的數據挖掘出來后進行分析處理，并將最終結果顯示出來。2．數據挖掘技術在經濟統計中的具體應用。將數據挖掘技術應用到經濟統計當中，其具體應用主要包括三個方面。第一，數據的集成化方法為經濟數據統計的準確性奠定了基礎。隨著我國社會經濟的飛速發展，我國的經濟數據量越來越龐大，數據復雜程度越越來越高，采用數據挖掘技術能夠將不同的數據在不同的數據庫中進行對比和分析，然后有效的保證數據的識別質量，顯著提高數據統計的準確性［3］。第二，將預處理方法應用到數據挖掘當中。數據挖掘技術的主要原理是在原始數據上進行智能化的分析和統計的，在這種情況下，當原始數據出現錯誤的時候，通過數據挖掘技術所挖掘、統計和處理出來的數據準確性就會受到非常嚴重的影響。而預處理方法能夠先對原始數據中不完整的、缺失的相關數據進行預處理，通過預處理方法清除掉原始數據中不完整的、缺乏的數據，從而顯著提高數據挖掘技術最終的處理和統計結果的準確性。第三，在數據挖掘技術中使用回歸分析法，通過回歸分析法將變量之間的關系清晰的表現出來，從而能夠直接對當前商品市場中的占有率、銷售額等數據統計情況進行分析，更直觀的將變量的具體情況分析出來。

五、結語

總的來說，數據挖掘技術能夠自動發現并將有價值的數據收集起來，然后對這些有價值的數據進行統計和分析，顯著實現數據統計的有效性、準確性和實用性。將數據挖掘技術應用到經濟統計當中，既能夠有效的節約經濟數據統計的時間、精力和人力，同時又顯著提高了經濟數據統計的有效性、準確性［4］。

參考文獻：

［1］易立．數據挖掘技術在經濟統計中的應用分析［J］．時代金融，2016，（5）：15～26．

［2］李榮．關于數據挖掘技術在經濟統計中的應用［J］．中國商論，2015，（02）：173～175．

［3］崔丹．數據挖掘技術在經濟統計中的應用探索［J］．財經界：學術版，2014，（5）：149．

［4］李愛民．數據挖掘技術在經濟統計中的應用［J］．環球市場信息導報，2017，（26）：30．

作者:柴世偉 單位:洛陽市第一人民醫院