经济普查的数据挖掘论文

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一、预言型

1分类。分类技术可解决事件的归类问题，在应用时，不仅可以完成数据分析的任务，还能对未来的数据类型进行必要的预测，比如，充分运用分类技术对客户的具体倾向进行预测，确定客户是否对相关研究感兴趣，该技术方法也可应用在医疗领域，针对患者的病情，通过分类技术选取适宜的药物。

2回归。回归技术的核心为已知变量的数值，在此基础上，对其他种类的变量实施必要的预测。在一般条件下，回归技术充分发挥了线性回归的实际效果，但从现实的角度讲，并不是所有问题都能用基本的线性回归进行分析和解决的，为了更好的适应这些实际的问题，相关人员对此也正在着手研究全新的方法，并已取得了显著的效果，许多新型分析方法应运而生，比如逻辑回归以及神经网络等。

3时间序列。时间序列技术实际上就是以过去的变量为基础，分析和预测下一阶段变量的方法。与回归技术相同，同样都是运用现有的组员完成预测任务的，但资源的时间序列是存在一定差异的。时间序列技术通常是在完整的时间流中截选一个时间区间，对应数据形成一整套单元，最后将此单元在时间流上进行滑动，从而获取训练集。

4描述型。图形与可视化工具是十分重要的，是相关人员完成快速分析任务的重要手段之一，改善了传统数据的枯燥与乏味，不仅实现了数据整体的分析，还能对其中的每一个细节实施细致的观察与分析，在图形模式的支持下，人们可以更容易的了解到数据信息中潜在的相互关系和模式。

5关联分析。关联分析技术是指在数据库中快速获取数据的相关性。较为常用的技术方法主要有两种，分别为关联规则与序列模式，其中关联规则是在相同时间中存在的不同项之间的相关性，而序列模式的研究对象主要为具体的事件。

6聚类。聚类技术实质上就是数据库的分类，组间差别尽可能的明显，而同一组内的数据要尽可能的相似或相同。聚类技术与分类技术存在很大的区别，在实施聚类以前，并不了解数据组的具体数量，分组的方法和依据也不知晓，所以在聚类完成以后，需要得到专业人士的分析和解释。

二、经济普查的根本目的与重要意义

1.根本目的。经济普查是为了充分了解我国产业现阶段发展的具体规模和实际效益，并创建完善的基本单位数据库和对应的管理系统，为社会可持续发展方针的落实奠定坚实的基础，同时也为国民经济的快速发展献计献策。经济普查的基本目标是了解情况，建立相应数据库则是必要的手段，最终目的是促进我国国民经济的快速发展与壮大。

2.重要意义。经济普查数据信息属公共产品范畴，既是党和政府认识我国基本国情的重要依据，也是判断各行业发展与走向的有效方法。经济普查的全面开展与落实，可以为广大人民群众开创更多的就业渠道，改善人们的生活质量，使国民经济的改革与建设更加完善与全面。

三、经济普查数据挖掘方法的应用

1.注册服务器。在经济普查中运用书库挖掘方法，首先应注册服务器。分析服务器是数据分析的主体，有着不可取代的作用，因此分析服务器一般为首要的注册对象，其他种类的注册对象都是它的一部分。通常情况下，分析服务器名称要与对应网络名称保持一致。

2.创建数据仓库。在分析服务器注册完成以后，即可在该服务器的基础上建立各类数据库，由于数据库中还缺乏具体的对象，因此可认定该数据库为空。为了使其发挥出更好的挖掘效果，还需充分考虑实际情况，创建适宜的研究对象。在计算机硬盘中寻找对应的安装目录，并在下分的子文件找到并观察经济普查工作的数据库，确定文件的实际大小，在文件中存在数据库操作方面所需的文件，这些文件主要以事件日志及数据的方式存在，且初始物理大小均为1M，在运行时一般以10%的速度增长。

3.建立索引。在上述操作完成以后，即可建立经济普查相关的数据库，但数据库本身只是一种数据信息的存储单元，想要使其发挥出最佳的效果，还需在数据库的基础上建立数据表，并建立与SQL操作所对应数据源，实际情况中满足选取条件的数据源有很多种，由于该操作事先已经完成了数据表的建立，所以该数据库中的数据类型仅有SQL这一种形式。

4.连接数据源。一般而言，数据库创建完成以后的首要建立目标为数据源，数据源在数据库中具有指定源数据的作用，数据库的基本数据类型有很多种形式，为了满足数据库使用的基本需求，可在同一种数据库中设置多种数据源。连接数据源是为了让数据挖掘更好的进行，在数据源连接完成以后，可在相关软件的支持下，完成数据挖掘的各项操作。

四、结语

数据挖掘是基于发掘数据之间潜在联系与价值的知识学科，这项技术注重大规模数据的整体处理，从而掌握被海量数据所淹没的规律性，提高具体工作相关决策的准确性与实时性，目前数据挖掘技术在我国的经济普查工作中已经全面的开展与应用，并取得了一定的效果，但想要切实满足社会快速发展提出的诸多要求，还需做出更多的努力，相信在不远的未来，数据挖掘方法会在经济普查乃是国民经济发展中发挥出更好的效果。

作者：吴玲玲单位：江苏省启东经济开发区