張震

【摘要】在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展下，各種數(shù)據(jù)信息的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超越了人們所能夠收集的極限。面對(duì)這種情況，相關(guān)研究人員正在不斷進(jìn)行探索，在如何利用龐大數(shù)據(jù)挖掘出有用的信息方面、如何創(chuàng)造出有用的信息挖掘技術(shù)、如何才能創(chuàng)造出有用的價(jià)值等方面已經(jīng)有所成就?？萍既藛T研發(fā)出的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠讓使用者在使用這項(xiàng)技術(shù)時(shí)，讓數(shù)據(jù)變得更加整潔利落。所以，本文就將針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)涵特點(diǎn)進(jìn)行分析，并探究其在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì);應(yīng)用探究

前言：在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，想要收集一些準(zhǔn)確有用的信息，需要通過一些技術(shù)知識(shí)的支持，統(tǒng)計(jì)學(xué)就能夠幫助人們?cè)诮?jīng)濟(jì)社會(huì)中，篩選一些有用的信息。在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中，通常會(huì)收集數(shù)據(jù)的運(yùn)行信息，并將有用的信息整理到數(shù)據(jù)庫(kù)中。由于數(shù)據(jù)有空值與噪聲，這對(duì)于數(shù)據(jù)的收集會(huì)起到阻礙作用，但是為了讓數(shù)據(jù)有效準(zhǔn)確，在挖掘數(shù)據(jù)前需要進(jìn)行預(yù)處理工作。

1. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的內(nèi)涵及特點(diǎn)分析

1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)涵

數(shù)據(jù)挖掘，就是數(shù)據(jù)的深加工，對(duì)數(shù)據(jù)信息精細(xì)化的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用是，面對(duì)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)深層次的開發(fā)，并在眾多的數(shù)據(jù)庫(kù)中，整理出自身需要的數(shù)據(jù)，對(duì)自身有用的數(shù)據(jù)，將一些零散的數(shù)據(jù)、一些不完整的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整化。因?yàn)閿?shù)據(jù)具有隨機(jī)性與噪聲性，所以在眾多的數(shù)據(jù)中很容易出現(xiàn)模糊的數(shù)據(jù)。但是通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠深度挖掘數(shù)據(jù)中的有用信息，并且能夠?qū)?shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)一步地提煉，讓數(shù)據(jù)變得更加清晰更加有用。

在利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理信息時(shí)，需要在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)等其它學(xué)科的技術(shù)進(jìn)行輔助。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也是一種具有學(xué)科交叉的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠被廣泛地應(yīng)用在統(tǒng)計(jì)學(xué)科中，能夠讓收集到的數(shù)據(jù)更有利于統(tǒng)計(jì)分析，能夠提高使用者在數(shù)據(jù)分析時(shí)的效率，讓整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程更加簡(jiǎn)便化。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有三個(gè)方面的特點(diǎn)：第一，數(shù)據(jù)本身就蘊(yùn)藏有效信息，只是會(huì)被眾多數(shù)據(jù)信息隱藏起來。所以，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，需要處理的信息量也是非常巨大的，通?？梢钥吹接肨B或是GB來形容大數(shù)據(jù)。第二，在成功建立起數(shù)據(jù)庫(kù)后，可以通過關(guān)鍵詞的方式，搜索有用數(shù)據(jù)，這樣可以查找到不少關(guān)于自身需要的信息，可以進(jìn)一步縮小信息的搜索范圍，讓數(shù)據(jù)收集變得更加高效。第三，由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的信息在不斷擴(kuò)充，信息庫(kù)所要儲(chǔ)存的信息量也就越來越大，這就要求信息庫(kù)也需要不斷擴(kuò)充容量滿足信息生產(chǎn)的需求。除此之外，為了方便使用者更快尋找到所需信息，需要提高對(duì)信息搜索的準(zhǔn)確性。

2. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

2.1 預(yù)處理方法運(yùn)用

數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清理等三個(gè)部分。數(shù)據(jù)變換就是通過不同方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)能滿足數(shù)據(jù)挖掘的需求。在數(shù)據(jù)變換中包括兩點(diǎn)的內(nèi)容，即數(shù)據(jù)規(guī)?；c數(shù)據(jù)泛化。在數(shù)據(jù)規(guī)模化中還可以深入地劃分為最大化規(guī)范、零均值規(guī)范、最小化規(guī)范等。而數(shù)據(jù)泛化是將高層次的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低層次的數(shù)據(jù)，其中需要關(guān)注連續(xù)性方面的問題。

所謂的數(shù)據(jù)集成就是將不同的數(shù)據(jù)集合在一起，以便形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)總體。在數(shù)據(jù)集成中需要關(guān)注，數(shù)據(jù)集成的準(zhǔn)確性與確保數(shù)據(jù)能夠集成這兩個(gè)問題。由于社會(huì)信息量的不斷增長(zhǎng)，提供數(shù)據(jù)的源頭也越來越多。數(shù)據(jù)不僅可以從官方中獲得，也可以從個(gè)人中獲得，還可以從社會(huì)主體中獲得。在這些不同的數(shù)據(jù)來源中，經(jīng)常會(huì)面對(duì)數(shù)據(jù)冗余問題與模式集成問題。數(shù)據(jù)冗余就是存在多余的數(shù)據(jù)，所以為了讓數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的信息合理化，就需要讓數(shù)據(jù)保持最少化，將多余重復(fù)的信息剔除。模式集成就是實(shí)體在識(shí)別時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)的問題。對(duì)于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的挖掘來說，這是一種經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的深加工，能夠讓呈現(xiàn)出的結(jié)果更加清晰明了，更加簡(jiǎn)便化。

所謂的數(shù)據(jù)清理就是將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，將一些無用數(shù)據(jù)或是不全面的數(shù)據(jù)剔除。在剔除這些無效數(shù)據(jù)時(shí)，通常會(huì)使用頻率統(tǒng)計(jì)法、平滑法、預(yù)測(cè)法以及均值法等四種不同的方法。在實(shí)際的數(shù)據(jù)清理中，針對(duì)不同的情況需要使用不同的方法。比如，在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中如果存在大量的空值與噪聲數(shù)據(jù)，就可以采用均值法或平滑法。均值法與平滑法的不同點(diǎn)在于，在使用時(shí)平滑法是通過加權(quán)平均數(shù)進(jìn)行的，在效果上，平滑法能夠讓數(shù)據(jù)更具真實(shí)性。而均值法在使用時(shí)是通過均值彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的空缺進(jìn)行的，這樣也同樣可以得到準(zhǔn)確性高的數(shù)據(jù)。

2.2 決策樹方法

決策樹是能夠快速分類信息的方法，在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中使用能夠得到比較高的效率，因?yàn)闆Q策樹能夠讓數(shù)據(jù)有一個(gè)更加直觀的呈現(xiàn)。如果想要讓收集到的數(shù)據(jù)更具有價(jià)值，就盡可能地讓數(shù)據(jù)收集方法變得更加規(guī)范，讓數(shù)據(jù)的分析能夠進(jìn)行系統(tǒng)性的分析。在挖掘數(shù)據(jù)的程序中，除了數(shù)據(jù)分析之外，同樣重要的是數(shù)據(jù)輸出。因?yàn)橥ㄟ^決策樹輸出數(shù)據(jù)的是會(huì)在實(shí)際過程中使用的數(shù)據(jù)，所以這種輸出數(shù)據(jù)的質(zhì)量也可以說是在使用過程時(shí)的效率問題。尤其對(duì)于經(jīng)濟(jì)的決策管理者而言，需要強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)作為支撐，才能夠?qū)?jīng)濟(jì)進(jìn)行有效調(diào)控。

在使用決策樹對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，需要先從分析數(shù)據(jù)的基本模型與數(shù)據(jù)分類兩個(gè)方面，建構(gòu)一個(gè)完整的決策樹結(jié)構(gòu)。在構(gòu)建決策樹時(shí)要求做到精簡(jiǎn)，在數(shù)據(jù)分類時(shí)需要同決策樹的根部開始到樹枝結(jié)束，在這種遞歸方式的分類中，需要在開展樹枝時(shí)同步完成。在使用決策樹的實(shí)際過程中，一方面需要注意數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)方面的問題，另一方面，數(shù)據(jù)分類中的問題也是不可以忽視的。成功構(gòu)建決策樹后，應(yīng)該要根據(jù)實(shí)際使用，展開調(diào)查工作，讓決策樹更貼合實(shí)際的使用。如果想要在實(shí)際使用決策樹的過程中，讓決策樹停止運(yùn)行可以從兩個(gè)方面考慮：第一，就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)中的所有數(shù)據(jù)都被歸分在同一類別。第二，在分類屬性中，已經(jīng)不可以再次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。

3. 結(jié)論

根據(jù)上文論述的內(nèi)容，可以知道在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析中，如果能夠有效利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將會(huì)使得數(shù)據(jù)信息的價(jià)值最大化，還能夠提高信息的收集效率，讓使用者感受到技術(shù)帶來的便利。所以，如果能夠在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中有效應(yīng)用預(yù)處理方法與決策樹方法，將會(huì)讓經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)揮到最大價(jià)值。

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