云數據分析在經濟統計中的應用研究

【摘要】隨著社會經濟的不斷發展，信息技術水平得到了全面提升，而且在大數據作用下，云計算手段變得多樣化，作用效果極為明顯。本文對大數據分析和云計算技術之間的關系進行總結，并從數據挖掘、統計學分析和神經網絡法、決策樹法和粗集理論方法、遺傳計算法四方面，論述了云數據分析在經濟統計中的應用。

【關鍵詞】云數據分析?經濟統計?遺傳計算

前言：近年來，現代化信息技術在各個行業領域之中得到了廣泛應用，其中研究熱點主要集中在云計算和大數據上，讓云數據分析工作成為了可能，并得到了大多數人的認可。在信息技術發展過程中，云計算和大數據技術得到了更多完善機會，為互聯網行業發展提供新的契機，同時提升了云數據分析工作的重要性。

1大數據分析和云計算技術之間的關系

1.1相關數據的融合

截止到目前，隨著科學技術水平的不斷提升，國內外有關云計算的研究項目越來越多，研究理論也朝著成熟化方向發展，為了將作用效果呈現出來，很多新的云計算服務項目得到了應用和設計。站在實際大數據處理角度來說，整個數據分析操作顯得十分重要，該過程主要是將數據價值表達出來，而且該類研究操作主要是建立在復雜的數據分析之上，進而是對相關數據內容進行獲取操作，避免為后續數據分析工作帶來阻礙。一般來說，數據分析來源較多，除了來自自身企業發展之外，也可以是互聯網和企業之間的數據融合，幫助大數據分析和云計算技術建立直接聯系。

1.2呈現相同的數據價值

互聯網技術應用得到了全面普及，這也促使信息數據量的攀升。在此過程中，整個數據分析平臺的建設，可以展示出更加強大的工作性能，這與當今時代發展需求相適應，為后續數據價值的挖掘創造有利條件。在此過程中，人們提升了對云計算技術的重視程度，這與當今時代發展需求相符，能夠將大數據分析結果的準確性提升，并強化其工作效率。除此之外，在云計算技術的作用下，可以將大數據分析的延伸性呈現出來，控制好存儲數據過程中的計算和分析成本，這樣一來，云計算技術同樣會得到大面積推廣和應用，即使是在資金實力有效的中小企業中也會應用該項技術開展大數據分析操作，清晰實際產品的市場定位。

1.3大數據技術是云計算技術的基礎所在

總的來說，大數據和云計算兩項技術之間并不是完全的對立關系，大數據技術能夠成為云計算技術的基礎，實現對相關數據分析的全面延伸和拓展操作。從大數據技術應用中可以看出，該項技術涉及到很多內容，應用范圍和應用領域也較廣，如數據處理、數據應用等等。另外，研究人員想要促進大數據分析和云計算技術的充分結合，信息技術水平的提升顯得十分重要，相關企業還要投入更多的通信寬帶設施，確保云資源得到全面完善。此種情況之下，原始數據可以順利移動到云環境之中，為后續工作的執行創造有利條件，資源擴展能力也會進一步表達出來。

2基于云計算技術的大數據分析優勢

2.1能夠建立虛擬化環境

在大數據技術執行過程中，能夠與云計算技術形成充分融合，這也是虛擬化環境建設的前提條件。除此之外，相關工作人員可以根據實際業務內容，讓資源分配工作顯得更加合理完善，這也是對整個大數據分析功能和平臺的有效拓展過程。有利大數據技術的幫助，粒度分析技術作用也會更好的呈現出來，強化對數據的分析能力，將數據自身價值有效突顯出來，確保數據價值的深入性開發，讓虛擬化環境顯得更加完善。

2.2降低大數據分析成本

整個云計算技術應用，可以實現對大數據分析成本的進一步控制，之后借助于各方資源的有效配置，為資源的充分利用創造有利條件，強化其工作效率和工作水平。整體來看，在大數據研究過程中，主要是為科研人員提供相應服務，此種情況之下，人們需要將實際關注點集中在數據分析功能的提升上，以及數據分析能力的完善，確保平臺建設效果不受任何因素影響，實現數據分析功能的有效優化，滿足工作人員的基本工作需求，并強化對大數據分析技術服務項目的研究力度。

2.3強化數據管理效果

站在實際大數據分析角度來說，數據管理和數據質量顯得尤為重要，相關工作人員可以借助于標準化工具，實現對相關數據信息的有效處理和分析，并以預先定義結果為主體，強化其質量。如果能夠在大數據時代下開展技術革新操作，則數據管理和質量屬于是其中的重要工作目標所在。另外，在大數據時代發展之中，能夠為現代技術的實施提供全面的數據支撐，但在此過程中，如果數據質量和管理效果無法得到保證，信息價值也無法突顯出來。

3云數據分析在經濟統計中的應用

3.1數據挖掘

在數據挖掘技術實施過程中，可以展示出明顯的交叉性技術特點，一般情況下，數據挖掘手段在實際應用時需要經歷以下幾個步驟，即數據資料準備、數據挖掘結果的有效分析等等，在實際功能展示上，與數據分類和屬于預測工作結果存在直接關系，這也是對工作模型構建的本質所在，相關工作人員可以通過數據總結和聚類等操作，將數據之中的異常情況呈現出來，并對趨勢和走向進行全面預測。在上述功能展示過程中，與實際數據挖掘和數據特征基本保持一致，為使用者提供有效的數據篩選和預測統計執行方向，這些都是與經濟統計相關的數據功能展示過程。現階段，隨著社會經濟以及科學技術的不斷發展，信息數據量提升度異常明顯，再加上計算機和數據算法的推動，讓云計算和大數據分析工作的開展越來越完善，為了將經濟統計的精準度和可靠度呈現出來，相關部門和工作人員需要對云計算和大數據挖掘技術手段和內容提高重視程度。

3.2統計學分析和神經網絡法

站在統計學分析角度來說，主要分析對象集中在經濟數據庫之中，一般情況下，不同字段項之間會呈現出明顯的函數關系和其他關系。換句話說，各個函數之間需求擁有能夠表示的函數關系，以及不能表示的函數關系，將其關系確定性呈現出來，為后續統計分析工作的開展創造有利條件，并針對相關的數據信息開展深層次分析操作。對于神經網絡法的應用，主要是為人體大腦分析信息進行全面的信息加工和模擬，進而將智能信息挖掘手段和效果表達出來。此時，在具體輸入信息分析處理上，神經網絡方式能夠呈現出巨大作用，這也是維護企業正常發展的基礎所在。另外，當信息經過該種方式處理之后，準確性和可靠性特點均能得到展示，并強化數據完整性，這也是數據關系明確的根本意義所在。例如，倘若數據之間存在相應的經濟性問題，相關工作人員需要對其進行全面分析，之后與云計算手段相結合，實現相關問題的全面處理。

3.3決策樹法和粗集理論方法

站在實際經濟統計角度來說，工作人員需要提前建立起相應的數據分析模型，決策樹的構建便是其中之一，主要是對模型內容進行全面分析和預測操作。站在傳統統計理論角度來說，非參數識別手段的應用顯得尤為重要，確保大量數據信息得到針對性分離和整理操作，并尋找相關的價值信息和潛在內容，為后續企業決策提供方向和參考。除此之外，決策樹法在應用時，能夠將實際數據分類操作速度提升，并將其數據優勢表達出來，讓大規模繁雜數據得到全面處理。對于粗集料理論的應用，具備明顯的不確定性，而且還隸屬于數學知識范疇。與此同時，粗集理論法可以借助于上下近似集，實現對不確定性問題的全面分析，而且該種算法形式比較簡單，操作效果極佳。與此同時，工作人員在分析操作時，并不需要參考額外的信息內容，最大限度的對輸入表達空間進行簡化。總的來說，由于一些不確定因素的存在，粗集理論將更多獨特思維結合在一起，讓經濟決策與需求內容相結合，進而為企業帶來更多的經濟效益。

3.4遺傳計算法

在遺傳計算法應用過程中，主要是以生物自然選擇性為主體，在遺產機制之中開展隨機搜索操作，該種計算算法思路與實際社會問題存在直接關系，可以對特定的人群信息進行收集和整理，進而將隱含信息針對性特點表達出來，得到最終結果。站在該種遺傳算法應用角度來說，所展示出來的隱含特征極為明顯，能夠將具體的經濟統計工作與其他模型結合在一起，確保隱含數據得到充分采集，整理好之后供企業及相關部門應用。從實際信息數據分析中能夠看出，相關問題處于時刻變化的狀態，但內部關聯性極強，工作人員可以借助于遺傳算法，實現相關問題的有效研究和延伸，獲取到更多的潛在分析數據。

總結：綜上所述，基于云計算技術的大數據分析操作，已經成為了大數據問題處理的重要手段之一，而且在云計算環境建設之中，工作人員需要對綜合條件進行參考，如硬件環境、軟件環境等等，幫助人們呈現出數據的內在價值。如果沒有云計算技術的幫助，數據處理精確度也無法得到突顯，二者屬于相互扶持關系。

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作者簡介：陸健美（1986.08--），男，湖北襄陽人，漢族，本科，現有職稱：研發專家，研究方向：大數據金融分析。