經濟普查的數據挖掘論文范文

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一、預言型

1分類。分類技術可解決事件的歸類問題，在應用時，不僅可以完成數據分析的任務，還能對未來的數據類型進行必要的預測，比如，充分運用分類技術對客戶的具體傾向進行預測，確定客戶是否對相關研究感興趣，該技術方法也可應用在醫療領域，針對患者的病情，通過分類技術選取適宜的藥物。

2回歸。回歸技術的核心為已知變量的數值，在此基礎上，對其他種類的變量實施必要的預測。在一般條件下，回歸技術充分發揮了線性回歸的實際效果，但從現實的角度講，并不是所有問題都能用基本的線性回歸進行分析和解決的，為了更好的適應這些實際的問題，相關人員對此也正在著手研究全新的方法，并已取得了顯著的效果，許多新型分析方法應運而生，比如邏輯回歸以及神經網絡等。

3時間序列。時間序列技術實際上就是以過去的變量為基礎，分析和預測下一階段變量的方法。與回歸技術相同，同樣都是運用現有的組員完成預測任務的，但資源的時間序列是存在一定差異的。時間序列技術通常是在完整的時間流中截選一個時間區間，對應數據形成一整套單元，最后將此單元在時間流上進行滑動，從而獲取訓練集。

4描述型。圖形與可視化工具是十分重要的，是相關人員完成快速分析任務的重要手段之一，改善了傳統數據的枯燥與乏味，不僅實現了數據整體的分析，還能對其中的每一個細節實施細致的觀察與分析，在圖形模式的支持下，人們可以更容易的了解到數據信息中潛在的相互關系和模式。

5關聯分析。關聯分析技術是指在數據庫中快速獲取數據的相關性。較為常用的技術方法主要有兩種，分別為關聯規則與序列模式，其中關聯規則是在相同時間中存在的不同項之間的相關性，而序列模式的研究對象主要為具體的事件。

6聚類。聚類技術實質上就是數據庫的分類，組間差別盡可能的明顯，而同一組內的數據要盡可能的相似或相同。聚類技術與分類技術存在很大的區別，在實施聚類以前，并不了解數據組的具體數量，分組的方法和依據也不知曉，所以在聚類完成以后，需要得到專業人士的分析和解釋。

二、經濟普查的根本目的與重要意義

1.根本目的。經濟普查是為了充分了解我國產業現階段發展的具體規模和實際效益，并創建完善的基本單位數據庫和對應的管理系統，為社會可持續發展方針的落實奠定堅實的基礎，同時也為國民經濟的快速發展獻計獻策。經濟普查的基本目標是了解情況，建立相應數據庫則是必要的手段，最終目的是促進我國國民經濟的快速發展與壯大。

2.重要意義。經濟普查數據信息屬公共產品范疇，既是黨和政府認識我國基本國情的重要依據，也是判斷各行業發展與走向的有效方法。經濟普查的全面開展與落實，可以為廣大人民群眾開創更多的就業渠道，改善人們的生活質量，使國民經濟的改革與建設更加完善與全面。

三、經濟普查數據挖掘方法的應用

1.注冊服務器。在經濟普查中運用書庫挖掘方法，首先應注冊服務器。分析服務器是數據分析的主體，有著不可取代的作用，因此分析服務器一般為首要的注冊對象，其他種類的注冊對象都是它的一部分。通常情況下，分析服務器名稱要與對應網絡名稱保持一致。

2.創建數據倉庫。在分析服務器注冊完成以后，即可在該服務器的基礎上建立各類數據庫，由于數據庫中還缺乏具體的對象，因此可認定該數據庫為空。為了使其發揮出更好的挖掘效果，還需充分考慮實際情況，創建適宜的研究對象。在計算機硬盤中尋找對應的安裝目錄，并在下分的子文件找到并觀察經濟普查工作的數據庫，確定文件的實際大小，在文件中存在數據庫操作方面所需的文件，這些文件主要以事件日志及數據的方式存在，且初始物理大小均為1M，在運行時一般以10%的速度增長。

3.建立索引。在上述操作完成以后，即可建立經濟普查相關的數據庫，但數據庫本身只是一種數據信息的存儲單元，想要使其發揮出最佳的效果，還需在數據庫的基礎上建立數據表，并建立與SQL操作所對應數據源，實際情況中滿足選取條件的數據源有很多種，由于該操作事先已經完成了數據表的建立，所以該數據庫中的數據類型僅有SQL這一種形式。

4.連接數據源。一般而言，數據庫創建完成以后的首要建立目標為數據源，數據源在數據庫中具有指定源數據的作用，數據庫的基本數據類型有很多種形式，為了滿足數據庫使用的基本需求，可在同一種數據庫中設置多種數據源。連接數據源是為了讓數據挖掘更好的進行，在數據源連接完成以后，可在相關軟件的支持下，完成數據挖掘的各項操作。

四、結語

數據挖掘是基于發掘數據之間潛在聯系與價值的知識學科，這項技術注重大規模數據的整體處理，從而掌握被海量數據所淹沒的規律性，提高具體工作相關決策的準確性與實時性，目前數據挖掘技術在我國的經濟普查工作中已經全面的開展與應用，并取得了一定的效果，但想要切實滿足社會快速發展提出的諸多要求，還需做出更多的努力，相信在不遠的未來，數據挖掘方法會在經濟普查乃是國民經濟發展中發揮出更好的效果。

作者：吳玲玲單位：江蘇省啟東經濟開發區