引言

随着信息技术的不断发展和数据量的快速增长，数据分析和提取已成为经济统计领域的重要任务。数据挖掘技术可以通过揭示海量经济数据集中隐藏的关联性和模式，为经济决策提供准确、全面的数据支持，常用于经济统计领域。早期经济统计中，大量数据容易出现统计误差，难以保证统计工作数据的准确性和质量。因此，必须灵活运用数据挖掘技术，最大限度地发挥其影响。

1 数据挖掘技术概述

1.1 内涵

数据挖掘技术主要是指利用适当的挖掘工具从大量复杂的数据中筛选和处理有价值的信息。它是一种强大且可靠的数据处理技术。如今，数据挖掘技术功能齐全，具有预测、搜索等基本功能，可以简化业务流程，提高数据整理、分类和统计的效率。同时，员工可以整合相关信息，在此基础上建立数据库，获得对当前市场经济的预测，帮助市场决策。因此，利用数据挖掘技术进行经济统计研究，可以对原始数据进行处理，避免原始数据的模糊性和随机性，提高数据应用的效果。在统计层面，该技术可以从转换后的数据网络中提取、处理和应用有价值的信息，包括数据准备、挖掘、分析等。

1.2 主要工具

为了从大数据中提取有价值的数据，必须谨慎选择挖掘工具，以提高数据分析和处理的效率，保证数据的准确性。现在有通用工具、综合工具、专用工具等，可供报表使用的工具有很多，可以有效提高业务统计的效率，满足财务信息的需求。通用工具是当今最常用的数据挖掘工具，可以满足大多数公司的统计研究需求。员工经常使用SAS Enterprise等软件来组织和分析数据，可以有效提高工作效率。一体式工具也比其他工具更常见，最常被专注于实时在线分析且具有较高处理要求的公司使用。因此，它们通常用于财务成本的集中管理和监控。常用的软件有KDI和HNC。前者适合零售业，后者主要用于调查金融欺诈数据。

1.3 特点

当前，随着科学技术的发展，数据挖掘技术在经济统计领域的应用领域不断扩大。数据挖掘技术主要具有以下特点： (1)数据量大。数据挖掘技术可以提取大量数据，通常以 TB 或 GB 为单位。因此，该技术能够处理复杂的大量数据，这些数据也需要进行彻底的处理和排序。 (2)提取关键词。如果用户不确定自己需要什么信息或者无法利用数据库进行高效搜索，可以直接输入关键词进行高效搜索，有效提高了信息搜索的效率。 （3）财务信息不断增加。随着合作经济的快速发展和经济信息的增加，经济统计数据库的数量不断增长。

2 数据挖掘技术在统计工作中的适用性分析

2.1 综合应用性强

数据挖掘是一种多学科的复杂分析技术而不是简单的数据分析工具。数据挖掘技术可以根据系统的特点满足用户的不同需求。随着社会的快速发展，金融单位每天必须获取大量的金融信息，作为金融决策的参考框架。然而，不同行业由于工作许可、工作方式和所需信息要求的差异，所需信息的形式和内容差异很大，这显着增加了业务统计的复杂性。统计学家不仅要整理数据内容，还要改变数据格式并分析数据源的可靠性和准确性。利用数据挖掘技术和大数据、云计算等先进技术，整合统计、财务管理等数据，根据实际业务需求对数据进行分析，并以特定格式打印、保存数据，方便处理和统计工作。因此，数据挖掘技术应用范围广泛、功能强大，能够很好地适应业务统计的复杂需求。

2.2 高处理能力

由于当局权力有限，一些统计和财务报表变得困难，数据丢失和删除等问题也很常见。数据挖掘是一种强大的数据采集技术，对数据进行全面的分析和处理，利用大数据和云计算技术获取深入的财务数据，在财务管理研究中用计算机代替传统的手工操作，大大提高数据处理效率。 。

2.3 更高的效率

数据挖掘是一种高度集中的深度数据处理技术。因此，在经济统计中使用数据挖掘技术有两种方式。一是利用历史金融数据，提高数据的统计力，二是利用现有的金融数据作为研究对象，进行有针对性的数据处理，以获得必要的信息。数据挖掘是对数据的综合和分类，使其更容易理解并且对用户有用。为公司的决策奠定基础。因此，利用数据挖掘技术可以为财务部门提供有针对性的信息和更准确的决策。

3 数据挖掘技术中优化经济统计

3.1 数据预处理

数据收集是使用数据挖掘技术的第一步，但收集到的数据并不完整、一致或始终可用。数据的使用必须根据具体情况决定，并且数据的内容可能并不总是可用的。因此，在进一步处理之前需要预处理方法对收集到的数据进行标准化。 (1)数据转换是数据转换工具之一。在搜索过程中，确保转换后的数据始终满足数据挖掘的要求非常重要，可分为高级数据和高级数据。数据泛化意味着存在完全不同级别的数据提取。级别差异不需要解决，但数据一致性问题也需要解决。否则，数据处理容易碎片化，数据规模基本标准化、均值为零，导致数值最小化和最优化。 (2)数据清洗主要是从选取的数据中剔除不符合要求的部分。可以使用以下方法：估计、平均、频率测量和平滑。在数据采集技术的实际应用中，必须根据企业的统计需求精心挑选，才能更好地保证数据处理结果的准确性和效率。 （3）异常检测可以利用统计方法或机器学习算法来检测并快速检测金融数据中的异常情况。这对于防止经济统计数据造假、异常波动等问题具有重要意义。例如，偏差检测可以检测金融统计中可能存在的欺诈行为，提高金融数据的可靠性。

3.2 模式识别与分类

数据挖掘技术在经济统计中的另一个重要应用是模式识别和分类。该领域的技术包括决策树、支持向量机、聚类算法等，可以在经济大数据中找到可能的模式和规律。在模式识别方面，数据挖掘技术可以帮助经济学家更好地理解经济事件的本质。通过分析大量金融数据，数据挖掘算法可以识别数据中隐藏的模式并揭示经济活动的潜在模式。例如，在市场研究中，模式识别可以帮助分析市场行为并了解消费者购买行为的变化。

分类算法可用于将财务数据分为不同类别，以支持董事会的决策。数据挖掘技术可用于经济统计，对纳税人进行分类，了解纳税来源和程度，支持税收政策。此外，构建和训练模型可以自动分类金融资产，为政策精准实施提供数据支撑。

3.3 预测分析

数据挖掘技术在经济统计的预测分析方面也具有巨大的潜力。时间序列分析、回归分析和神经网络等方法可用于构建经济模型并预测未来趋势和变化。在时间序列分析中，数据挖掘技术可以识别经济数据中的季节性、周期性和趋势模式。通过创建适当的模型，可以更准确地预测未来的经济发展。这对于政府、公司和投资者制定长期计划和决策非常重要。回归分析可以通过分析各种因素对经济指标的影响，为决策者提供更全面的信息。例如，回归分析可以用来研究各种因素对通货膨胀、失业等经济指标的影响，从而为宏观经济政策的制定提供更加科学的依据。利用神经网络等复杂模型可以更全面地解决多因素之间的非线性关系，提高模型的预测精度。在经济行业，利用神经网络预测股市走势可以帮助投资者制定更好的投资策略。利用数据挖掘技术进行预测分析，不仅提高了经济决策的科学性，而且有助于及早识别经济风险，为政府和企业提供更灵活的行动计划。

3.4 转换

当谈到数据转换策略时，通常在孤立的数据挖掘技术无法满足应用程序的基本要求时使用它们。在此背景下，需要在数据转换的基础上将相应的挖掘数据转换为适合数据挖掘需求的数据形式。总的来说，实施转型战略的核心在于标准化和通用化。它包括以下三种类型的数据归一化：归一化零均值、最小归一化和最大归一化，数据泛化意味着将高级数据转换为低级数据。在上述传递中，最理想的方式是不断地传递信息。然而，当前的技术水平使得持续交换信息变得困难。因此，应及时明确分层后数据的范围，及时对数据进行逐层转换和处理，旨在通过数据转换减少需要搜索、研究和分析的信息量。

3.5 挖掘漏洞

利用数据挖掘技术检测软件漏洞的目的是有效排查软件开发阶段现有的技术漏洞和错误，以及后期使用阶段可能出现的技术漏洞和错误，然后结合有效的技术措施，确保这些问题得到解决。以最有效的方式进行修复和改进，以提高软件的整体性能和可靠性，使用数据挖掘技术检测漏洞时通常遵循以下步骤。 （1）制定漏洞检测计划并收集漏洞数据。根据用户的基本需求，定义软件测试项目以及相应的计划和漏洞检测计划。对所有软件数据进行广泛的检测、分析和分析，然后将分析结果与漏洞修复、软件漏洞数据识别、数据清理和数据转换相结合。使用适当的技术系统将软件源数据与开发目标进行比较，检查软件错误和漏洞，彻底清理无价值和不相关的数据，对缺失的项目数据进行后续工作，将相关数据的属性转换为数值表示。（2）结合适当的数据模型进行软件漏洞扫描和训练。根据软件开发项目的实际目标，选择合适的研究方法，转化为测试集和训练集。然后并排比较所有结果，找到最聪明、最有效的方法。然后将上述方法结合起来，反复描述、定位和分类软件漏洞。软件漏洞数据库中的信息用于调查未知漏洞并将其与相关规则进行比较。

3.6 集成化处理

集成化处理是对通过各种渠道获得的财务数据进行组合，并对财务数据进行后续的详细分析。除了与互联网技术不断发展和国民经济水平相关的国家机构统计活动外，社会各阶层的信息都可以在互联网等信息渠道上看到。来自政府、互联网等渠道的金融数据不可避免地高度碎片化，应用数据的有效分析需要对相关数据进行整合和处理。然而，跨多个渠道的财务数据模型往往并不相同，组织的识别必须基于相关的财务数据。例如，基于数据挖掘技术对经济统计过程数据进行深入研究时，很可能会从相关数据库中获得“skr-no”和“skr-id”数据。由于上述数据非常相似，因此应该比较上述两个数据库的详细信息，以明确它们之间的关系。如果存在一定的相关性，则应尽可能将两类信息整合起来，以减少数据库中的数据量，从而降低管理和分析数据库中数据的难度。

4 运用好数据挖掘技术做好经济统计工作

4.1 建立良好的数据管理体系

建立良好的数据管理体系是做好业务统计的前提和基础。使用数据挖掘技术时，应加强数据集成和标准化，保证数据质量和一致性。同时，应加强数据安全保护，防止数据泄露和滥用。因此，利用数据挖掘技术进行经济统计研究时，需要建立一套完整的数据采集、存储、处理和分析的数据管理系统，保证数据的可靠性和安全性。

4.2 加强跨部门合作和交流

经济统计工作需要多部门、多行业的合作与沟通，全面准确地了解经济发展情况。在应用数据挖掘技术时，还需要加强部门之间的合作与沟通，保证财务信息的交换和整合，提高数据挖掘的效率和准确性。具体可以采取以下措施：一是打造信息交流平台。建立金融数据共享和整合的数据交换平台，可以有效防止数据的多重采集和处理，提高数据提取的效率和准确性。二是加强部委合作。经济统计研究需要跨部门、跨行业的协作和沟通。全面准确报告金融信息需要加强各部委之间的合作与沟通。三是数据挖掘技术的发展。数据挖掘技术处于前沿，为了提高数据挖掘技术的应用水平和效率，需要加强其在各部门和领域的推广和普及。

5结束语

总之，数据挖掘技术可以对数据进行深度分析和处理，并将其融入经济统计中，从而更好地应用于经济统计。借助数据挖掘技术，可以有效、快速地整合和充分利用相关经济数据，提高统计质量，防止数据腐败、统计方法不正确等弊端，从而提高经济统计的整体价值和效率。

参考文献

[1]文天才,刘红萍,邢颖,杨杰.数据挖掘技术在中医四诊研究中的应用[J].辽宁中医杂志,2024,51(1):50-54+I0003.

[2]李阿芳,张言上,张颖,吕佳慧,周琦.数据挖掘技术在计算机档案管理中的应用分析[J].电脑知识与技术,2024,20(3):72-74.

[3]李长君.刍议数据挖掘技术在经济统计中的应用[J].中国管理信息化,2023,26(1):167-171.

[4]孟丽虹.经济统计中数据挖掘技术应用分析[J].中文科技期刊数据库(全文版)经济管理,2023(4):0004-0007.

[5]张昊天.数据挖掘技术在经济统计中的应用研究[J].知识经济,2023(19):90-92.

[6]黄传坤.数据挖掘技术在经济统计中的应用探索[J].中文科技期刊数据库(全文版)经济管理,2023(1):0012-0014.

[7]李文伟.数据挖掘技术在数据统计工作中的应用探究[J].中文科技期刊数据库(全文版)经济管理,2023(8):0023-0025.

[8]赵兴兰,樊能平.数据挖掘技术在电力企业人力资源管理中的应用[J].中文科技期刊数据库(全文版)经济管理,2024(2):0170-0173.

[9]贾培浩,杨关杰.数据挖掘技术在经济统计中的应用探索[J].今商圈,2023(1):0156-0160.

[10]王世梅.数据挖掘技术在经济统计中的应用研究[J].智库时代,2023(32):0043-0045.

作者简介：张洁（1985年--），女，河北邯郸人，本科，高级统计师聘副高，研究方向为经济，统计，审计类。