试论数据挖掘技术在经济统计中的应用试论数据挖掘技术在经济统计中的应用 摘要：在世界经济社会的大环境下，经济统计能够非常有效、真实地反映出社会经济的进展情况
另一方面，经济决策的制定在一定程度上也会依据这些数据
因此，相关部门在进行经济统计时必须要确保经济统计数据的有效性、准确性与可靠性，保证经济工作的顺利进行
在这样的情况之下，数据挖掘技术就应运而生来帮助解决经济统计问题
本文主要是浅谈了数据挖掘技术在经济统计中的应用
关键词：数据挖掘 经济统计 应用 技术 随着我国社会经济的全面进展，经济统计数据的工作量也逐渐加大
然而传统的数据处理方式却不能满足实际工作的需要，拖后了经济工作的步伐，由于这一系列问题得不到很好的解决，人们在探究的过程中就逐步产生了数据挖掘技术
1、数据挖掘技术的概念、功能及优点 数据挖掘（Data Mining），从名字来看就是从大量复杂的数据信息中挖掘出有利用价值的信息
通常，这些大量的复杂的数据信息都被认为是随机的、模糊的、不完全的、有噪音的，完全没有进行处理的信息
然而经过挖掘之后，这些原本看似没有任何利用价值的信息，就会呈现出一种新颖、有效、潜在有用的状态，最终为人们的生活与生产提供便利
这种信息数据的处理变化过程，就常常被称作是数据挖掘
它也可以理解成是在一些观察数据或事实的集合中找正确模式的决策支持过程
数据挖掘是一门涉及面极其广阔的交叉学科，它可以简单的认为是经济信息转换的一个过程，同时它还包含了机器学习、模式识别、数据库、数理统计、神经网络、模糊数学等相关技术
数据挖掘的大体步骤是：数据的准备、数据的挖掘、结果的分析
在这样一个完整的过程中，处于核心地位的就是数据的挖掘
而它的功能主要包括数据的聚类、模型的预测、分析等
除此之外，在挖掘信息数据的过程中，通常还会牵涉到其它方面的技术，比如链接分析、聚集检测、关联规则等
数据挖掘主要
