數據挖掘在統計工作中的應用前景分析

趙慧

摘 要：社會經濟的迅猛發展，使得統計工作越來越重要。面臨龐大的統計數據量和提升數據質量的要求，結合數據挖掘的功能、特點和優勢，使得數據挖掘技術應用到統計工作中將發揮更多潛在的功能價值，因此將數據挖掘技術應用到統計工作中就顯得尤為必要。該文主要分析了數據挖掘與統計學的關系，闡述了統計工作中應用數據挖掘技術的適應性，對數據挖掘技術在統計工作中的應用前景進行了相關研究。

關鍵詞：數據挖掘技術 統計工作 應用

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）05（b）-0007-02

隨著信息社會的高速發展，大數據、物聯網、云計算的興起與普及，信息產生和傳播的速度與數據量迅速增快，在政府統計工作中，能夠通過信息手段從龐大的數據量中獲取更多更有效的信息，成為一個國家提升國民競爭力與國民素質的重要手段之一。

信息社會經濟的迅猛發展離不開統計。在整個政府的體系結構中，統計部門起著舉足輕重的作用，統計部門的數據將作為整個政府決策的一種依據。在當前信息技術迅猛發展的變革中，將日趨完善的信息技術應用到統計工作中，例如：數據挖掘技術，可以使統計工作在信息社會的發展進程中，發揮出更強大的作用，為政府決策提供更為有利的依據。

1 數據挖掘與統計學

數據挖掘是一個年輕的領域。從技術上講，數據挖掘集人工智能、統計學、數據庫管理、數據倉庫、可視化、并行計算、決策支持為一體，利用數據庫、數據倉庫技術存儲和管理數據，利用統計學方法和人工智能分析數據[1]。對數據挖掘技術在統計工作中應用的研究，可以使統計學適應大數據時代數據量的變化，挖掘出更多更有意義的數據信息。

1.1 數據挖掘是智能化統計

由于計算機技術的迅猛發展，數據存儲能力的無線增加及大數據的推廣應用，統計學方法也得到了迅速發展和完善。與此同時，各行各業都面臨“數據爆炸”與“知識匱乏”并存的嚴峻形勢，數據挖掘技術使得統計學與計算機技術相結合，從而從數據海洋中獲取更多的信息。數據挖掘與統計學都是研究處理數據的藝術，具有相通性。統計學通過建模等從數據的特征出發去研究和發現其中有用的信息，而數據挖掘也是挖掘數據的特性，以期挖掘出更多更有意義的數據，因此，統計工作中應用數據挖掘是十分有必要的，數據挖掘可以說是統計工作借助于信息技術的發展延伸[2]。

1.2 數據挖掘的新特征推動統計學進一步發展

在數據的基礎上建立模型并對模型分析是統計學家的主要工作，但是，對模型的闡述和分析并不深入，建立模型之后再進行數據分析是極為重要的。而數據挖掘的出現，可以對數據集采用不同的數據挖掘技術，可以是決策樹或者神經網絡或者聚類分析，從而處理數據集達到更好地預測效果。數據挖掘處理數據有以下特征：數據量大且維數高、數據結構復雜化、數據類型多樣化等，數據挖掘的各種特征推動統計工作結合計算機技術進一步發展。

2 統計工作中應用數據挖掘技術的適應性分析

（1）綜合應用型強。數據挖掘技術是一種能滿足統計數據者特性數據需要的、綜合應用型強的技術手段，不斷促進統計工作向應用深度和范圍廣度上擴展。

（2）實際有效性高。數據挖掘具有穩定的工作性能，是一種目的明確的數據深加工技術，不僅能對統計工作的數據進行分析整理，更能通過聚類分析、神經網絡等技術手段挖掘更深層次更有用的信息，在實際的統計工作應用中展現出的實際有效性很高。

（3）技術適用性高。統計工作需要強大的數據庫，這為數據挖掘技術應用在統計工作中提供了平臺，數據挖掘技術在此整合，保證統計工作信息的有效性、精確性，可以獲得更深層次的信息資源。

3 數據挖掘技術在統計工作中的應用前景

數據挖掘的功能主要有自動預測趨勢和行為、關聯分析、粗糙集分析、聚類分析、概念描述、變化和偏差檢測（孤立點檢測）、回歸分析等[3]。所以，非常有必要將日趨完善的數據挖掘技術應用到統計工作中，更深層次更合理地處理統計數據信息。數據挖掘技術在統計工作中的應用主要有以下幾個方面。

3.1 開發數據挖掘系統

統計部門使用的數據格式多種多樣，各個數據挖掘系統不可能對各式各樣的數據庫都具有通用性。同時，統計工作涉及到社會的方方面面，指標多、數據量大，沒有一種完美的數據挖掘系統可以適用各種統計工作的需求，因此，要根據統計工作的實際需要開發出適合的數據挖掘系統，以適應其工作需求。可以開發多維數據挖掘系統、關系數據挖掘系統、空間數據庫挖掘等。例如：基于數據倉庫的數據挖掘系統，其算法能夠解決在數據挖掘中對數據進行預處理耗時的缺點[4]。通過建立數據倉庫能夠避免每次對數據進行抽取、清洗、轉換和裝載的過程，按主題組織存放數據庫，為數據挖掘技術選擇恰當的數據源提供了便利。

3.2 提升數據挖掘質量

統計工作中，數據的質量尤為重要。政府進行科學決策和現代化管理需要準確的統計數據作為依據。在獲取數據來源的質量問題上，國家統計部門極為重視，因此，統計部門的數據集的質量問題就可以很好地保證，這就需要在數據挖掘技術上減少問題，提升數據挖掘效果，從而為決策者提供更為可靠的依據。數據挖掘技術的不斷改進可以提升挖掘信息的有效性和適用性。通過數據挖掘技術在統計工作中的應用挖掘出來高質量的信息，同時又能運用于實際的統計領域。例如：交互式數據挖掘能夠準許用戶對數據進行精確挖掘，數據焦點具備動態改變的特點，從多個角度多個抽象的層次靈活的收集數據、挖掘數據[5]。

3.3 簡化數據挖掘結果

政府統計機構是使用數據的關鍵部門，這也暗示著政府統計工作的新的發展方向，結合數據挖掘技術挖掘出更適合決策幫助的數據信息。數據挖掘出來的結果最終使用者并非是數據挖掘的專家，而是各統計部門的相關人員，因此數據挖掘結果要簡化易懂。

3.4 數據挖掘的保密性和安全性

在數據挖掘的引用中，世界上許多國家的官方統計機構已有研究計劃。比如：由歐洲國家的政府機構設計的SODAS，KESO和SPIN，這些計劃研究提供特定的軟件，開發出具體的數據挖掘工具應用在官方統計中[6]。為充分發揮數據挖掘在政府統計工作中的潛在效益，我國政府統計部門也在研究數據挖掘技術的引入與結合。由于政府統計工作的特殊性，為避免數據泄露，要加強數據挖掘技術應用過程和結果的安全性和保密性。

4 結語

在國家的經濟發展中，統計工作至關重要，隨著數據挖掘技術在政府統計工作中應用的不斷深入，對數據的統計分析也有更高的標準和更高的質量要求。對此，在統計工作中，要提升數據挖掘技術的應用效果，以獲得更高的統計質量結果，進而為統計部門或者政府部門決策提供更為有力的決策依據。在統計工作中充分利用數據挖掘技術，將帶來巨大的經濟效益和社會效益。

參考文獻

[1] 徐雪琪.基于統計視角的數據挖掘研究[D].浙江工商大學，2007.

[2] Pang-Ning Tan，Michale Steinbach，Vipin Kumar. Introduction to Data Mining[M].人民郵電出版社，2006.

[3] 董靜.試析數據挖掘技術在經濟統計中的應用[J].商，2015（31）：227-228.

[4] 王恂.基于數據挖掘技術的統計工作創新研究[J].無線互聯科技，2015（4）：142-143.

[5] 岳悅.淺談數據挖掘技術在經濟統計中的應用[J].經營管理者，2015（30）：198.

[6] 行智國.數據挖局及其在官方統計中的應用前景[J].統計科學與實踐，2003（2）：10-12.