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。     

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

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。     

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

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.     

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。     

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。     

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

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

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。     

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

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探索

国内市场经济日趋繁荣,也定会增大经济数据的繁杂程度。在当今经济市场上,无疑会对经济统计的准确和高效提出更苛刻的要求。所以,国内经济统计部便需要经济思路全面提高经济统计专业水平、更科学展开经济统计的模式及手段。而数据挖掘新技术则向经济统计行业注入了新的活力,既能够有机整合经济统计中的海量数据资源,又能够第一时间科学、准确地深入展开挖掘、分析,并选出真正存在价值的数据,进而大幅提升数据统计质量,进一步增强信息的准确性、广泛性。所以,在经济统计中,正在逐步推广应用先进的数据挖掘技术。基于此,文章主要从经济统计角度,探讨了数据挖掘技术及其实践应用内容,仅供参考。     

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。     

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.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在网络广告中的应用

随着信息技术的不断发展,网络广告逐渐成为企业产品推广的新途径。通过在其网络广告中灵活的应用数据挖掘技术,对不断完善网络广告有积极的促进作用。因此,网站在其开发建设中要合理应用数据挖掘技术,从而完善网络广告功能,进而获得更大的经济效益。     

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。     

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。