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。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

如今,经济统计尚且普遍存在数据库庞大、复杂且数据质量低下等亟待解决的问题。究其根本,对于数据的统计、处理方法仍然停留于报表分析统计的层面,深层次的智能性处理分析十分缺乏,使得潜在于数据间的联系及价值易被忽略,同时虚假数据鉴别水平较低。针对这些问题,我们探讨了数据挖掘技术在经济统计中的相关应用,旨在为相关引用提供一定借鉴。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

如今,经济统计尚且普遍存在数据库庞大、复杂且数据质量低下等亟待解决的问题.究其根本,对于数据的统计、处理方法仍然停留于报表分析统计的层面,深层次的智能性处理分析十分缺乏,使得潜在于数据间的联系及价值易被忽略,同时虚假数据鉴别水平较低.针对这些问题,我们探讨了数据挖掘技术在经济统计中的相关应用,旨在为相关引用提供一定借鉴.     

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

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。     

数据挖掘技术在高职院校教学评价中的应用研究

教学质量监控是教学管理的重要环节之一,教学评价的准确性可以有效提升教学质量。传统的高职院校对教学评价往往是将学生、教学督导等方面的评价内容进行简单的数据统计,缺乏对教学评价数据准确的分析,难以对教学质量的提高提供有力的参考价值。教学质量的提升需要对教学评价的全部数据进行整理和分析,并研究教学评价的方法。对高职院校教学评价的现状进行了分析,探讨分析了数据挖掘的方法和算法,提出了数据挖掘技术在高职院校教学评价中的应用途径。     

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。     

关于数据挖掘技术在经济统计中的应用

随着我国社会经济的快速发展,当前我国的国民生产总值已经达到63万亿这样一个惊人的数字,同时社会经济活动也因为各种经济因素的影响形成了一个复杂的经济关系整体,经济发展已经超出了人脑理解分析的范畴,借助现代统计分析技术进行经济分析成为一种必然选择。近年来数据挖掘技术成为经济统计活动的新宠,其在社会经济活动中的应用引起了社会各界的广泛关注。本文将从应用的角度出发,结合数据挖掘技术在经济统计活动中应用的实际,对数据挖掘技术在经济统计中的应用进行简要分析。     

经济异常数据的挖掘方法与处理研究

数据挖掘是一门新兴技术,随着社会经济的发展,数据挖掘与处理愈发显得重要了。在社会经济现象分析中发现统计来的数据有异常现象。而这些异常数据对社会经济现象起了很大的作用。正确挖掘数据、处理数据,有利于正确认识现象规律,对指导经济发展具有重要意义。     

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。     

浅谈数据挖掘对航空数据统计工作的创新

数据挖掘技术是一门全新的信息处理技术,其能够从海量的数据中根据设定的挖掘目标来挖掘有价值的信息。航空公司在运营过程中需要涉及众多数据统计的工作,将数据挖掘技术应用在其中就能够有效提升数据统计工作效率,使得数据价值最大化。文章主要以航空公司客户关系管理工作为例,针对数据挖掘技术对航空数据统计工作的创新进行探析。     

探究数据挖掘技术在CRM中的应用

随着科学技术的发展和经济的进步,产品不断换代和升级,客户享有越来越多的选择权,而企业在市场中的竞争面临重大的挑战。如何通过数据挖掘技术发现潜在价值的客户,保留已有价值客户以及提升客户的价值,对于提高企业在市场中的竞争实力,促进企业发展具有重要的意义。本文阐述了数据挖掘的任务及功能,介绍了CRM的概念、内涵及体系结构,从挖掘潜在客户、获取新客户、提升现有客户价值以及留住可能流失的客户四个方面论述了数据挖掘技术在CRM中的应用,进而从确定与分析目标、数据选择与准备、模型构造以及模型评估四个方面分析了数据挖掘在CRM的具体实施,为数据挖掘技术在CRM中的应用提供科学的有效指导。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

数据挖掘技术是一门专业涉及面广泛的交叉学科.在经济统计中,数据挖掘技术主要有概念分层,关联规则和决策树方法.     

数据挖掘预测技术在CIQ2000中的应用

从数据挖掘预测功能的角度介绍了数据挖掘技术,并阐述了各种预测方法在CIQ2000中的应用。数据挖掘在对CIQ2000中的各项数据的发展趋势所做出的分析、判断和推测等方面具有重要的意义和广泛的应用前景。     

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。     

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。