数据挖掘技术在经济统计中的应用分析

胡凯歌

（太原学院财经系 山西 太原 030032）

1 引言

我国市场经济处于稳步提升的状况，逐年呈现爆炸性增长态势，经济统计数据库拥有庞大规模的数据，经济市场的繁荣景象必定会增加经济数据信息变得更加繁杂，经济市场对于经济统计工作的高效与准确自然提出了更高的要求。因此，如何提升经济统计的整体水平，创新经济统计的方法与模式，已然成为我国经济统计相关部门不断探索的重点。数据挖掘技术的出现为经济统计工作带来了新的领航方向，可以对经济统计工作中涉及到的海量数据进行资源整合，并且可以在最快时间内准确地挖掘、分析、选择出对经济统计工作有价值的数据信息，从而使数据的质量得到提高，获取信息也更加广泛与准确[1]。由此可以看出数据挖掘技术在经济统计中占比越来越高，值得我们给予充分的关注与重视。

2 数据挖掘技术概述

数据挖掘是数据库与人工智能领域的研究重点，又被称之为数据库中的知识发现，是一门多学科交叉的技术。所谓数据挖掘，即是从模糊、随机的海量实际应用数据中提取、挖掘出对人们具有一定价值数据的过程，主要基于人工智能、模式识别、可视化技术、统计学、神经网络等。数据挖掘技术简单来说就是一种从大量繁冗的数据出提取出有价值信息的一种技术手段，可以对相关数据进行自动化、智能化的分析，并进行整合、归纳与推理，可以为企业的决策者提供科学的数据依据，帮助其及时调整市场经营策略，做出正确决策[2]。……