祝 旭

（湖南工業(yè)職業(yè)技術學院，湖南 長沙 410208）

近些年來，現代化的信息技術在各個行業(yè)領域均得到廣泛應用，其中云計算和大數據逐漸成為研究熱點，促進了云計算的發(fā)展和提升。隨著大數據時代的來臨，數據便使資源這一理念得到了廣泛認可，在這一背景下，如何科學利用大數據，彰顯大數據的價值，以促進社會經濟發(fā)展，逐漸成為時代發(fā)展的要點。在信息技術飛速發(fā)展的當下，云計算及大數據在此背景下應運而生，逐漸發(fā)展成為互聯(lián)網行業(yè)嶄新的發(fā)展方向。因此，探討云數據分析在經濟統(tǒng)計中的應用顯得尤為重要。

1 大數據分析與云計算技術之間的關聯(lián)

伴隨著科學技術水平的顯著提升，國內外關于云計算的相關研究也日臻成熟和完善，設置了多種基于云計算的服務項目。在大數據處理流程中，數據分析作為其中至關重要的組成部分，旨在分析數據的價值，具體工作步驟建立在龐大復雜的大數據之上，需要以獲得相應的數據為前提，否則便會給數據分析工作造成阻礙和干擾。關于數據分析的來源呈現出多樣化，既可以源自本企業(yè)，又可以源自互聯(lián)網與企業(yè)之間的融合數據。

在互聯(lián)網技術得到廣泛應用和普及的當下，數據呈爆炸性增長態(tài)勢。鑒于這一背景，承載數據分析的平臺需要具備強大的工作性能，以適宜當今時代發(fā)展的需求，深度挖掘數據背后潛藏的價值。云計算技術的應運而生，符合當今時代發(fā)展的需求，對提升大數據分析的精準性和效率具有積極作用，能夠有效彰顯數據價值。另外，云計算在一定程度上能夠大幅度增強大數據分析的延伸性，有效減少用來存儲數據以及用來計算、分析的成本，有利于促進云計算技術的廣泛應用和推廣，即使是中小學企業(yè)，也可以利用該技術進行大數據分析，以了解相關產品的市場定位及行情。

大數據技術和云計算技術并不是完全對立，或毫不相關的，實際上，大數據技術是以云計算技術為基礎，是對云計算的延伸和拓展。大數據技術包含了多個方面的內容，在多個行業(yè)領域得到廣泛應用，如數據存儲、數據處理、數據應用等。要想促進大數據分析與云計算技術的有效整合，需要借助良好的信息技術水平，良好的通信寬帶設施，以及完善的云資源，為原始數據順利移動到云環(huán)境之中創(chuàng)造必要條件，讓資源池具備彈性拓展的能力。

綜合上述要點，基于云計算技術的大數據分析技術具備多種優(yōu)勢，其在具體應用中卓有成效。首先，大數據技術能夠有效應用基于云計算技術的虛擬化環(huán)境，依據日常業(yè)務的實際情況，開展科學有效的資源分配工作，對大數據分析的功能及平臺進行延伸和拓展。其次，大數據技術能夠利用粒度分析技術，對數據進行深入分析，在了解數據本身價值的基礎上，深度開發(fā)數據背后潛在的價值。另外，該技術在行業(yè)領域的有效應用，有助于大幅度降低用于大數據分析的成本，讓各方資源得到合理配置，實現資源的充分利用，逐步提升工作效率和水平。綜合來說，致力于研究大數據服務的相關科研人員，需要將關注點放在如何提升數據分析功能，以及怎樣提升數據分析能力上，不要將關注的重點完全放在如何有效增強平臺的基本性能上，以逐步提升數據分析功能，切實滿足用戶的工作需求，研發(fā)更加高效的大數據分析技術類的服務項目[1]。

2 關于經濟統(tǒng)計中云數據分析的應用情況

從實質上來說，數據挖掘歸根結底是一種具有交叉性的科學技術，在運用該技術時，需要遵守相應的工作流程，涉及前期的數據資料準備環(huán)節(jié)、數據挖掘環(huán)節(jié)，以及結果評價分析，在數據分類以及數據預測方面得到廣泛應用。數據挖掘需要構建相應的模型，將數據總結、聚類等工作步驟科學應用于其中，通過分析數據的波動及走向，查看數據是否存在異常以及未來發(fā)展趨勢。這環(huán)節(jié)的工作有利于深度挖掘數據的價值，將數據篩選及預測統(tǒng)計工作落實到位，從而為使用者提供科學準確的參考依據和結果，從數據挖掘工作的內容和屬性上來看，這部分工作與經濟統(tǒng)計所涉及的相關工作十分契合。

隨著當前社會經濟發(fā)展水平的顯著提升，以及科學技術水平日新月異的進步，數據信息量呈現出爆炸性的增長態(tài)勢，越來越多現代化的信息技術及數據算法逐漸被研發(fā)出來，為云計算與大數據分析的發(fā)展奠定了必要基礎，促進了數據統(tǒng)計等功能的推廣和應用。在經濟統(tǒng)計環(huán)節(jié)，為了提高經濟統(tǒng)計結果的精準性和有效性，在其中運用云計算及大數據分析技術顯得十分必要。縱觀當前經濟統(tǒng)計中云數據分析的應用情況，主要應用方式為以下方面[2-3]。

（1）統(tǒng)計分析方法。經濟數據庫中所包含的每個字段項之間均包含了函數關系或其他關聯(lián)，在數據之間，既有能夠用函數關系來表示，又有無法表示的關聯(lián)，這種情況就需要確定性關系來表示。鑒于這一情況，針對數據庫中的數據信息，可以將統(tǒng)計分析方式應用于其中，以開展深度研究和分析。（2）神經網絡法。通過模擬人腦分析信息的方式，對數據信息進行加工分析，這種智能化數據分析手段被稱為神經網絡法。借助這一方式，人們可以在輸入信息之后，對信息進行分析和研究，并得到相應的分析結果。在處理相關信息時，這種操作方式具有工作效率高、準確性強、可信賴性佳等突出特點，數據具有完整性和全面性，方便后期利用，清晰明確地反饋數據之間的關聯(lián)。一旦發(fā)現數據之間存在經濟問題，可以對該問題進行全面系統(tǒng)的分析，并輔以云計算技術，采用科學有效的處理方法，讓問題得到妥善解決。（3）決策樹方法。經濟統(tǒng)計具有多種多樣的方法，針對一些特殊情況，需要建立相應的模型，以有效解決問題，而決策樹便是用來預測及分析的模型中的一種，以統(tǒng)計理論作為理論支撐，將非參數識別方法應用于其中，通過對龐大的數據信息進行分析處理，找出其中具有價值的信息，以為相關使用者提供參考依據。該技術具有分類迅速、操作簡潔等突出優(yōu)勢，適用于數據繁雜龐大的項目。（4）粗集理論方法。該技術歸屬于數學范圍，所取得的結果不夠精準確定，針對不確定性的問題，采用上下近似集的方式進行分析，具有操作簡單的特點。對于某些不確定的經濟要素，該方法作為一種新型的分析方式，采用另辟蹊徑的思維模式，確保經濟決策的可靠性，符合當下云計算的發(fā)展背景。（5）遺傳計算法。該方法將生物自然選擇性和遺傳機制之中隨機搜索的算法融合其中，針對特定人群，獲取相應的信息數據，具備隱含特征，在經濟統(tǒng)計工作中，能夠與其他模型科學結合，對隱含數據進行歸納整理。經濟問題具有多變性，處于持續(xù)變化之中，內部具有千絲萬縷的關聯(lián)，利用遺傳算法對問題進行延伸和拓展，有利于挖掘內部潛藏的信息，逐步提升經濟統(tǒng)計工作水平。

根據經濟問題的特點可知，經濟問題不僅具有緊密的內部關聯(lián)，還具有一定的復雜性和繁瑣性。故而，在經濟統(tǒng)計環(huán)節(jié)，將數據挖掘技術合理應用其中時，要在定義層面將進行經濟統(tǒng)計的目的了解清楚，確保數據的充足性和完善性。在此基礎上開展數據分析及處理工作，歸納總結有價值的信息，并切實應用到實際經濟問題之中，以有效解決問題，促進社會經濟發(fā)展。

3 結語

在應對大數據問題時，大數據分析技術逐漸成為解決問題的主要途徑?；谠朴嬎悱h(huán)境，大數據分析平臺須具備相應的軟硬件設施，營造良好的網絡環(huán)境，針對龐大的數據信息，開展有條不紊的分析處理工作，以彰顯數據信息的價值，顯示云計算技術的優(yōu)點。云計算作為保障數據分析及處理工作有效開展的關鍵，是數據分析工作有效開展必不可少的要素。在經濟統(tǒng)計環(huán)節(jié)，云計算與大數據分析科學整合，合理配合，有助于優(yōu)化經濟統(tǒng)計的工作模式，提升經濟統(tǒng)計工作的準確性和有效性，以促進社會經濟發(fā)展，提升國民經濟發(fā)展水平。