【摘要】我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，使得各行各業(yè)的經(jīng)濟(jì)管理更加規(guī)范有序，也更加精細(xì)化。但隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)總量的增大與經(jīng)濟(jì)因素的復(fù)雜，原有的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析方式已不能滿足日益發(fā)展經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的需要。所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，文章主要探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用，通過(guò)分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在統(tǒng)計(jì)工作中的適用性等，指出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的重要作用。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)；宏觀數(shù)據(jù)庫(kù)；決策樹(shù)方式

現(xiàn)代社會(huì)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大作用，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的順利完成能夠指導(dǎo)政府、企業(yè)接下來(lái)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。目前的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)自身存在大量的數(shù)據(jù)信息，信息間又具有復(fù)雜的聯(lián)系。所以經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的實(shí)施人員，只能對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)理論進(jìn)行分析，無(wú)法對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行深入挖掘。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)填補(bǔ)了這方面的技術(shù)缺失，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是新型的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，不僅能夠?qū)?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)理論進(jìn)行分析，而且能夠處理大量的數(shù)據(jù)信息，并且將這些信息以簡(jiǎn)潔明了的形式表現(xiàn)出來(lái)；而且它還能將原有的資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，指出材料中存在的疏漏之處。綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相較于其他經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方式而言，具有更加便捷全面的經(jīng)濟(jì)分析表現(xiàn)。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指的是從大量的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料中，快速的找到自身能夠使用的有效信息的技術(shù)。這種技術(shù)是對(duì)原有數(shù)據(jù)的一次深層加工與開(kāi)發(fā)，從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中找到對(duì)自身有用的信息后，還要將其進(jìn)行分析整合，最終將所需要的數(shù)據(jù)信息清楚排列在讀者的面前。原始的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息數(shù)據(jù)，具有信息量大、信息復(fù)雜程度高、關(guān)聯(lián)性差、各種信息隨機(jī)出現(xiàn)、數(shù)據(jù)信息時(shí)常出現(xiàn)錯(cuò)誤等多方面的特征，而要從這樣龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)中找到對(duì)自身有用的信息是非常困難的。數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的信息若不能被合理的挑選并加以運(yùn)用，那么數(shù)據(jù)庫(kù)本身就會(huì)失去其原有的作用。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是涉及多種學(xué)科的復(fù)合技術(shù)形式，主要包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等多種學(xué)科，但其主要的應(yīng)用方面還是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)龐大雜亂的原始數(shù)據(jù)分析總結(jié)的方式，能夠使那些與所需數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)較為密切的原始數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行提取，提取完成后就會(huì)對(duì)其按照一定的順序排列，最終形成數(shù)據(jù)提取者所需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、模式識(shí)別系統(tǒng)、模糊概念技術(shù)等多種知識(shí)系統(tǒng)結(jié)合而成，這些知識(shí)系統(tǒng)都為行業(yè)尖端的知識(shí)體系。只有擁有強(qiáng)大的運(yùn)算、篩選、整合能力，才能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行有效分析、提取與整理。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本特點(diǎn)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點(diǎn)，具有以下幾方面：（1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中所含的數(shù)據(jù)信息巨大，其能夠處理的數(shù)據(jù)信息也非常大，信息處理可達(dá)到GB，TB的級(jí)別。（2）對(duì)于那些不確定想要查詢(xún)什么信息的用戶(hù)，只要用戶(hù)輸入簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就能夠從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中找到與用戶(hù)所搜索信息聯(lián)系最為緊密的資源，并將他們按照聯(lián)系的密切程度依次排列。（3）數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)中大量的信息進(jìn)行分析，找出各種信息的內(nèi)在關(guān)聯(lián)；還能夠?qū)⑦\(yùn)用關(guān)聯(lián)挖掘與各方面相關(guān)的數(shù)據(jù)，表明前一階段經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的發(fā)展?fàn)顩r，還能預(yù)測(cè)未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的發(fā)展走向。（4）對(duì)于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)的局面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)一方面擴(kuò)大自身數(shù)據(jù)庫(kù)以滿足大范圍搜索的需求，另一方面提高數(shù)據(jù)檢索的精確程度，使用戶(hù)能夠快捷的從大量數(shù)據(jù)中找到自身最需要的數(shù)據(jù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在統(tǒng)計(jì)工作中適用性分析

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較高的有效性

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)原始的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度挖掘，提取對(duì)數(shù)據(jù)擁有者有用信息的技術(shù)。所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有較強(qiáng)的針對(duì)性，能夠在短時(shí)間內(nèi)迅速鎖定想要分析的數(shù)據(jù)目標(biāo)。對(duì)于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的處理，其主要有以下幾種不同的處理方式：首先是將所有的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息通過(guò)優(yōu)化整合，挑選出自身所需要的信息；還有就是針對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息，通過(guò)整合分析得出所需要的結(jié)果。第一種數(shù)據(jù)分析方式從經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)管理的角度出發(fā)的，主要是以固有數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)、分類(lèi)為基礎(chǔ)，在應(yīng)用中將原本混亂的數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行科學(xué)、系統(tǒng)的歸類(lèi)，保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)管理的高效性和使用的便利性；第二種數(shù)據(jù)分析方式是對(duì)現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的再加工過(guò)程，以鮮明的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析目標(biāo)為指引，對(duì)原有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)模型、數(shù)據(jù)內(nèi)容、與主體數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)的部分進(jìn)行修改、刪減、整理，形成針對(duì)數(shù)據(jù)選取目的、簡(jiǎn)潔明了的數(shù)據(jù)組合方式，供企業(yè)管理者與政府職員適當(dāng)?shù)倪x擇使用。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較強(qiáng)的綜合應(yīng)用性

以上分析表明，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為完整的數(shù)據(jù)信息分析系統(tǒng)，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)信息擁有者的不同需求，智能尋找各種有用信息加以分析總結(jié)，得出數(shù)據(jù)信息擁有者想要的結(jié)果。目前現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)所蘊(yùn)含的信息量龐大，企業(yè)部門(mén)又有著各不相同的信息需求。針對(duì)不同的信息需要挑選與整合信息，能夠促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理部門(mén)、政府經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)等不同經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的迅速發(fā)展。但不同的經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域、管理方式、管理權(quán)限間存在的差異，又使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷擴(kuò)充自身的服務(wù)范圍與服務(wù)能力，滿足各方面管理的要求。目前的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但要對(duì)經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)所需要的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行檢索、統(tǒng)計(jì)、分析、總結(jié)，還要將得到的數(shù)據(jù)以管理人員所需要的形式呈現(xiàn)出來(lái)；最終對(duì)這些數(shù)據(jù)形式進(jìn)行處理分析，得出可靠的數(shù)據(jù)分析結(jié)論。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能滿足上述企業(yè)管理人員與政府管理人員的數(shù)據(jù)分析規(guī)定，還能夠輸出最適合的數(shù)據(jù)形式，供企業(yè)與政府相關(guān)部門(mén)人員使用；同時(shí)以上數(shù)據(jù)分析與結(jié)論，還能通過(guò)電腦錄入企業(yè)管理系統(tǒng)中，方便企業(yè)管理人員、高層領(lǐng)導(dǎo)以后的查閱使用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)功能的強(qiáng)大，使其數(shù)據(jù)管理覆蓋面逐漸擴(kuò)大，在處理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息方面取得良好的效果。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的宏觀數(shù)據(jù)庫(kù)

目前企業(yè)與政府經(jīng)濟(jì)管理存在著較多問(wèn)題，其中最主要問(wèn)題為：企業(yè)多個(gè)經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)的管理內(nèi)容有著較大差異，各個(gè)經(jīng)濟(jì)管理部門(mén)間又沒(méi)有緊密的連接，使得管理部門(mén)的數(shù)據(jù)不能交流與共享。同時(shí)我國(guó)的企業(yè)與政府的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，還延續(xù)以往的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方式，統(tǒng)計(jì)到的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息存在著明顯的局限性，不能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)作出真實(shí)可靠的分析。而且多種經(jīng)濟(jì)信息的混雜，不僅造成經(jīng)濟(jì)信息間的交流障礙，也造成多種經(jīng)濟(jì)信息間的重復(fù)率高。這就使得信息統(tǒng)計(jì)方式需要從大量重復(fù)信息中不斷進(jìn)行篩選，最終才能獲得自身所需要的信息。這不僅浪費(fèi)大量挑選信息的時(shí)間，也造成信息選擇上的困難與不準(zhǔn)確。企業(yè)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)若沒(méi)有綜合的信息統(tǒng)計(jì)方式，那么企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理與經(jīng)營(yíng)發(fā)展就要陷入困難的階段。而宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)解決這種難題，宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)包括各種不同類(lèi)型宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)，能夠通過(guò)對(duì)整體經(jīng)濟(jì)信息的分析，給出企業(yè)存在的問(wèn)題以及未來(lái)企業(yè)的發(fā)展方向。宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中融合多種數(shù)據(jù)信息，提供給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)內(nèi)容，完整數(shù)據(jù)的挑選與分析工作。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用

目前企業(yè)與政府的經(jīng)濟(jì)管理，主要需要以下幾方面的數(shù)據(jù)資源：首先是真實(shí)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息，其次是經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息要對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有實(shí)際的借鑒作用。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)很好滿足以上兩方面的要求，它不僅能夠挑選出最全面、真實(shí)、有效的數(shù)據(jù)信息，還能針對(duì)信息作出合理的分析。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)日趨完善，具有極強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)適用性，其主要的應(yīng)用方式有以下幾種：

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的預(yù)處理方式

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計(jì)，首先需要做的工作為經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息的預(yù)處理。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息的預(yù)處理也可以簡(jiǎn)單的稱(chēng)為數(shù)據(jù)信息的篩選。企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的數(shù)據(jù)信息具有各種各樣的問(wèn)題，比如：數(shù)據(jù)信息存在錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)信息不夠精簡(jiǎn)、數(shù)據(jù)信息重復(fù)率較高、數(shù)據(jù)信息與事實(shí)差距較大等。數(shù)據(jù)信息存在的多種問(wèn)題，需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)信息預(yù)處理的方面很多，對(duì)于那些錯(cuò)誤率高、冗余度高、重復(fù)率高的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行主動(dòng)過(guò)濾，將各種經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息間差別較大內(nèi)容進(jìn)行處理，最終使數(shù)據(jù)信息符合數(shù)據(jù)使用者的要求。

而處理以上數(shù)據(jù)中錯(cuò)誤率、冗余度與重復(fù)率最常用的方法，有以下幾種：均值法、平滑法和預(yù)測(cè)法，本文重點(diǎn)介紹的數(shù)據(jù)處理方式為均值法。均值法指的是運(yùn)用現(xiàn)代分析技術(shù)中的模糊理念，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)存在的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行空值、噪聲等方面問(wèn)題的處理；通過(guò)用數(shù)據(jù)庫(kù)中所有該屬性已知的屬性均值，來(lái)填補(bǔ)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存在的空白部分。以上處理方式能夠使基礎(chǔ)信息得到較完整方整理，在對(duì)經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)信息整理完畢后，再對(duì)這些按照規(guī)律排布的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出可靠的結(jié)果。均值法的計(jì)算公式為：

Ci=（i-1）∑（i-k）Cj|K （Ci ：當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的取值；Cj：當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)前后不為空的數(shù)據(jù)點(diǎn)；K：當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)所取的參考數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量。）

平滑法是對(duì)不斷獲得的實(shí)際數(shù)據(jù)和原預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)給以加權(quán)平均，使預(yù)測(cè)結(jié)果更接近于實(shí)際情況的預(yù)測(cè)方法，又稱(chēng)光滑法或遞推修正法。數(shù)據(jù)信息處理中的平滑法，主要使用加權(quán)平均的方式考慮各個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)最終結(jié)果的影響。根據(jù)不同數(shù)據(jù)占整個(gè)數(shù)據(jù)體系權(quán)重的高低，整理出最接近真實(shí)情況的數(shù)據(jù)結(jié)果。平滑法的計(jì)算公式為：

Ci=（i-1）∑（i-k）WjCj|（i-1）∑（i-k）Wj （Wj：Cj數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)值。）

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的集成化處理方式

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要根據(jù)不同地區(qū)企業(yè)的不同情況，進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計(jì)。目前我國(guó)不同地區(qū)有不同的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)不同標(biāo)準(zhǔn)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最關(guān)心的問(wèn)題之一。數(shù)據(jù)信息的集成工作，需要在符合社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息真實(shí)性的基礎(chǔ)上進(jìn)行。數(shù)據(jù)集成活動(dòng)需要注意以下幾方面情況：

1.模式集成。目前的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息來(lái)源多種多樣，不僅政府官方會(huì)不定時(shí)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息發(fā)布，更多民間組織也會(huì)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息的發(fā)布。眾多的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)信息使得數(shù)據(jù)識(shí)別工作進(jìn)展困難，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要對(duì)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行識(shí)別；還要從眾多的數(shù)據(jù)信息中，挑選出與數(shù)據(jù)擁有者檢索內(nèi)容關(guān)聯(lián)度緊密的數(shù)據(jù)信息。

2.冗余問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與加工處理的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理冗余問(wèn)題方式為：通過(guò)分析找出與檢索條件相關(guān)度較高的數(shù)據(jù)資料，并將這些資料適當(dāng)?shù)膭h減與整合，成為精簡(jiǎn)的數(shù)據(jù)體系。這種做法目的是使數(shù)據(jù)庫(kù)中的整體數(shù)據(jù)量維持在較低水平，同時(shí)也使降低數(shù)據(jù)庫(kù)中冗余數(shù)據(jù)的最好方式。對(duì)于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)而言，冗余數(shù)據(jù)包括方方面面的數(shù)據(jù)信息。它不僅包含那些真實(shí)程度低、重復(fù)率高、錯(cuò)誤率高的信息，也包含那些能夠用其他形式計(jì)算出來(lái)的數(shù)據(jù)信息。比如：人均國(guó)民生產(chǎn)總值能夠運(yùn)用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、總?cè)丝趯傩詢(xún)烧哌\(yùn)算計(jì)算，所以該信息即為冗余數(shù)據(jù)信息。

（三）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的決策樹(shù)方式

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要在對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析后，輸出符合信息使用者需要的數(shù)據(jù)信息。而決策樹(shù)方式即為輸出數(shù)據(jù)信息的有效形式，決策樹(shù)能夠快速對(duì)所需要信息進(jìn)行分離，然后以樹(shù)狀圖方式表現(xiàn)出來(lái)。決策樹(shù)建構(gòu)過(guò)程包括以下幾方面：將所有的數(shù)據(jù)信息整理，挑選出重要信息建立出決策樹(shù)體系；將所有的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)不同方向?qū)Ω黝?lèi)信息進(jìn)行等級(jí)排布。通過(guò)細(xì)化的等級(jí)排布，挑選出對(duì)信息使用者有用的信息，并進(jìn)行分析總結(jié)。對(duì)決策樹(shù)的類(lèi)別分布，需要在不同分布階段進(jìn)行數(shù)據(jù)挑選工作。決策樹(shù)的數(shù)據(jù)分布完成標(biāo)志為：決策樹(shù)中某一分支上的數(shù)據(jù)輸運(yùn)同一類(lèi)別；決策樹(shù)中的數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到無(wú)可分割的地步。在決策樹(shù)分割完成后，需要對(duì)整個(gè)決策樹(shù)進(jìn)行修剪工作：剪掉那些對(duì)所求目標(biāo)關(guān)聯(lián)度不大的數(shù)據(jù)，使整個(gè)決策樹(shù)體系呈現(xiàn)出統(tǒng)一狀態(tài)。

五、結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)依靠企業(yè)、社會(huì)方面提供經(jīng)濟(jì)信息，通過(guò)精簡(jiǎn)化的處理、分析、總結(jié)，得出企業(yè)發(fā)展所需要的數(shù)據(jù)信息。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)Υ罅啃畔⑦M(jìn)行處理，還能根據(jù)用戶(hù)所需要的形式進(jìn)行不同轉(zhuǎn)換。這種強(qiáng)大的信息轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，依托數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、模式識(shí)別系統(tǒng)、模糊概念技術(shù)等多種知識(shí)系統(tǒng)，形成功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)信息處理體系。但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)仍存在著用戶(hù)界面操作困難、面向群體范圍小、軟件學(xué)習(xí)難度大等多方面問(wèn)題，因此需要不斷對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，才能為用戶(hù)提供更加方便快捷的服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：楊文燕（1992-），女，重慶人，本科在讀，研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。