数据挖掘技术在经济统计中的应用

伴随着社会的发展,我国的经济水平已经达到了一定的高度,同时,也形成了一个非人脑可分析的复杂的经济关系体系。经济统计需要先进的技术和高效率的数据处理手段,现代统计分析技术的应用已经成为了时代发展的必然。本文首先对数据挖掘技术的主要内容和发展历程进行了介绍,并分析了数据挖掘技术在经济统计中应用的优势,并就几种应用方法进行了分析。数据挖掘技术作为现代统计分析技术之一,在经历统计中的应用具有很大的优势,同时由于其自身特点,可以一定程度上提升数据深加工的效率。时代在发展,面对当前这个庞杂繁琐的经济统计体系,高效率的先进现代化处理手段的应用已经成为了一种趋势,这些技术的应用会改善我国当前数据庞杂繁琐难以“深加工”的现状。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用管窥

随着我国改革开放的不断深入,社会经济迅速发展和进步,国民生产总值逐年增加。在社会经济迅速发展的大环境下,利用现代统计技术对经济状况进行分析显得十分必要。数据挖掘技术成为经济统计的首选,被广泛应用于社会的方方面面。本文主要分析了数据挖掘技术在经济统计中的应用,以此来推动社会经济的发展。     

试析数据挖掘技术在经济统计中的应用

我国社会经济体制的变更推动着我国社会经济的快速发展,2016年我国国民生产总值已达74万亿,同时在社会经济活动当中,因为不同类型经济发展因素的影响,逐渐形成了一种比较复杂的经济关系体制,经济的快速发展已经开始超过了人类大脑可以分析和理解的范围。因此我们需要对当代先进的统计技术加以有效应用,来对经济发展的趋势进行分析。在我国最近几年的统计学发展过程中,数据挖掘技术慢慢发展成为了经济统计和分析的全新形式,在社会的统计活动当中得到广泛应用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用研究

随着经济的高速发展,我国国民生产总值也实现了跨越式增长,社会经济活动是由不同经济因素共同作用的经济关系整体,经济运行结构也已经超出了人脑理解和分析的领域。因此,要分析技术对经济体系的影响,并对其展开深度解读和整合。其中,数据挖掘技术的应用范围最广。本文对数据挖掘技术的内涵和优势进行了集中分析,并有效阐释了数据挖掘技术在经济统计中的应用路径,旨在为研究部门提供更加直观的数据分析结果和技术建议。     

关于数据挖掘技术在经济统计中的应用

在我国,经济统计工作的进行是为了有效地反映经济发展状况,为决策者提供有效决策的依据。因此,统计部门在进行经济统计时必须重视经济统计信息的准确性和可靠性。数据挖掘技术就是为保证经济统计工作的正常运行而存在的,本文主要是对数据挖掘技术本身以及在经济统计中的应用进行分析,证明数据挖掘技术在经济统计中应用的有效性。     

数据挖掘技术在住房信贷风险防范中的应用

本文研究的是数据挖掘在住房信贷风险中的应用,随着信息技术的发展,大量的数据充斥在人们的生活中,只靠人工挑选数据中的大量有用知识已经成为了不可能,数据挖掘技术由此应运而生,用以提炼隐含在其中的、不为人知的、但又是潜在有用的信息和知识。住房贷款已经成为我国银行贷款业务的一个重要组成部分,而住房贷款的风险问题也日益加重。本文先是对数据挖掘技术产生的背景、定义以及数据挖掘的方法加以简单介绍,然后分析了我国住房信贷业务风险的现状,然后分别运用数据挖掘的统计方法中的分类分析预测、时序模式分析、孤立点挖掘几个技术对住房贷款的不同时期、不同方面进行风险防范处理,达到减少信贷风险,防止骗贷行为产生,保障银行信贷资产安全的目的。     

试析数据挖掘技术在经济统计中的应用

随着我国经济的发展,经济统计过程中会出现大量的、杂乱的、来源广泛的数据。作为下一经济活动的基础,数据的利用非常重要,因此为经济发展制定针对性的决策是社会各界关注的重点,统计部门也越来越重视经济统计信息的真实性与可靠性。面对这样复杂的经济关系整体,传统的数据统计与处理方法显得异常薄弱,难以对深层次的数据进行智能分析,导致存在于数据中的联系和价值被忽视,且对于虚假数据不具有较好的鉴别能力。因此,借助现代化的技术实施经济分析成为社会发展的必然趋势,数据挖掘显示出其巨大的优势,本文从实际应用的角度出发,分析数据挖掘技术的特点及其在实际经济统计中的应用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

近些年来经济发展速度快,工作量也大幅度增加。工作中面临的统计数据更是有很大的数量。因此经济统计工作便成为了十分重要的工作内容。要做好经济统计工作,就需要正确的认识到这个工作的重要性。同时还要深刻的认识数据挖掘技术,并且了解数据挖掘技术的特点。然后才可以将经济挖掘技术更好地应用在经济统计中。本文分析了技术挖掘技术的内涵和特点,然后探讨了数据挖掘技术在经济统计中的应用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

虽然社会经济和技术在不断发展,但在经济统计方面仍然存在数据库复杂且繁冗,数据质量不高等问题。这主要是由于缺乏对数据处理方法等缺乏深层次的分析和探索,导致数据价值的缺失。本文主要从数据的预处理步骤、数据挖掘在经济统计中的体现、数据挖掘技术在经济系统中的可行性分析,以及数据挖掘领域中的关联规则和决策树四个方面进行简要的分析。     

浅谈数据挖掘技术在经济统计中的应用

经济社会的发展离不开经济统计工作,统计数据可以准确反映整个社会的经济运行情况。其次,以得到的经济统计信息为前提,国家会进行相应的政策调整。因此,经济数据必须具备真实性、可信性和时效性,能够为我国的经济发展提供信息保障。数据挖掘技术的出现正是为了统计经济统计工作更好的开展而出现的。本文就这一新技术在经济统计工作中的重要意义和应用范围进行了探讨。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着计算机及互联网应用越发普及,电子商务逐渐成为了人们交易活动的新型方式.数据挖掘技术属于一种先进的信息处理技术,可以从海量的数据信息中发现规律,对客户在Web上所进行的浏览行为进行分析,从而让企业更加了解客户需求,开展针对性的电子商务活动,实现客户与企业双赢.从概述数据挖掘技术,分析电子商务数据挖掘数据源,探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用.     

数据挖掘中的统计方法及其应用研究

随着我国科学技术的迅速发展,数据挖掘技术也得到了很大的提高,数据挖掘技术中最基本的方法便是统计方法,而随着统计技术的提高也产生了许多新兴数据挖掘技术。因此,为了给数据挖掘研究者提供有价值的建议与实际研究经验,推动数据挖掘技术的进一步发展,进行数据挖掘中统计技术应用深入研究十分必要。本文介绍了数据研究的意义以及现状,并且对数据挖掘中涉及的几种典型统计方法与技术及其实际应用进行了着重分析研究。     

医疗产业发展视角下数据挖掘技术在医院信息分析中的应用

数据挖掘技术已经成为医疗产业发展的重要组成部分,提高了医院的医疗水平。文章通过对数据挖掘技术在医院信息分析中的应用过程,研究其在医院信息分析中的应用,以期优化医疗资源,提高医院的服务质量。     

基于Multi-Agents技术的区域经济分析的数据挖掘探究

本文阐述了区域经济分析的数据挖掘流程,在充分认识到区域经济系统特征的基础上,提出一个基于Multi-Agents的区域经济分析的数据挖掘应用框架,并采用JADE技术去描述和实现区域经济系统的数据挖掘过程,将区域经济系统抽象成为一个相互协作的Multi-Agents系统,提高经济数据挖掘过程的智能化水平。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用研究

经济统计中会收集经济运行数据,把这些数据收录在数据库中,数据有一定的空值和噪声,这些不利于数据的挖掘,因此为了保证数据挖掘的准确性,需要对数据预处理。文章主要研究的是对数据挖掘技术在经济统计中的内涵及特点分析,并且提出挖掘技术在经济数据中的应用,以此来保证经济数据中有用价值的使用。     

信息化对农业经济增长影响的回归分析

随着我国社会的不断发展以及经济水平的逐渐提高,我国的信息化技术也得到了新的发展和提升。在21世纪,信息化技术作为提高国民经济增长的主要助力,已经成为当前各个领域的重要组成部分。我国作为一个农业生产大国,信息化技术在我国农业生产中的应用,在极大程度上加快了其最终的经济增长速度。本文将就信息化在我国农业经济增长中起到的影响进行回归分析,以期能够为我国今后的农业经济发展提供有效理论参考意见。     

基于数据挖掘技术的统计工作创新研究

统计工作在社会服务与企业发展中都发挥着重要作用,随着信息技术的快速发展,大数据技术为统计工作带来了新的机遇和挑战,面对这种环境如何发挥大数据优势,应用数据挖掘技术做好统计工作是相关部门亟待思考的一个问题。下面论文以此为基础探讨数据挖掘技术下统计工作的创新路径。     

数据挖掘中的线性回归技术及R语言实现

统计方法有成熟的数学基础,可以很好地对数据进行解释,在数据挖掘中有着大量的运用;本文简单探讨了线性回归分析技术在数据挖掘中的应用及R语言实现。     

大数据在政府统计中的应用

我国步入信息时代以后,基于计算机应用技术和网络云计算技术的大数据已经成为政府办公中重要的应用技术之一。其中在政府统计工作中的应用尤为明显。文章详述了现阶段大数据技术在我国政府统计工作中的应用现状,剖析大数据统计在应用中面临的困难和瓶颈,最后政府在统计工作中应用大数据技术优化方案。     

试论人力资源管理中数据挖掘技术的应用

随着社会经济的发展,人力资源成为当今社会发展最为重要而又十分紧缺的资源。计算机技术作为人力资源管理的重要工具,在具体管理工作中其重要性日益凸显,但即便如此,人力资源管理工作中也还存在着较多不足,如数据的分析和建模等。数据挖掘技术逐渐受到重视,并被广泛应用于人力资源管理中去。本文简单阐述了数据分析的概况,重点分析了人力资源管理中数据挖掘技术的应用,最后就数据挖掘技术使用的现状和前景进行了分析。