文/郑铭杰西安交通大学
大数据技术具有实时处理能力强、数据非结构化以及样本海量等特性。当前，大众逐渐开始利用大数据技术的数据分析与深度挖掘功能，并将获取的结果应用于社会科学领域。在此背景下，运用数据挖掘技术探索经济统计的新发展思路，并尝试将大数据技术应用于替代传统商业统计工作，已成为经济学研究、商业决策的重要方式。
数据挖掘技术的应用优势
搜索效率高。数据挖掘技术会依托信息手段，分析并整合具体的数据信息。相较于传统人工作业，数据挖掘技术的搜索效率更高。同时，还能规避人力检索信息时难以避免的信息遗漏问题，大大提高了信息检索的准确性与速度，便于统计人员获取第一手的精准信息。
预测功能。数据挖掘技术能立足于数据表象，深入挖掘其背后隐藏的信息及其潜在价值。在经过系统化分析处理后，对发展趋势进行合理预测。这为相关从业人员提供了有力依据，使其能根据当前数据信息，作出更为合理的决策。
深度分析功能。传统的统计方式在处理数据信息时往往仅停留在表面，难以透过表象揭示信息的本质内容，从而无法充分发掘数据信息的潜在价值。而数据挖掘技术的引入，可以将复杂信息进行结构化展示。再将其与数据网络有机整合，就能便于工作人员快速发现不同数据间的联系，揭示信息与数据背后的内在规律。这一技术有助于实现对信息的深层次加工，从而最大限度地提升数据的利用价值。
综合性强。数据挖掘技术可在各类经济与商业统计工作中广泛应用。根据不同部门、不同领域对数据的不同需求，数据挖掘技术可以在分析数据后，将原始、单一的数据信息转化为符合部门或行业需求的多样化数据，充分展现了自身极强大的综合应用价值。
安全系数高。在数据挖掘技术的支持下，经济与商业统计工作具备了较高的安全系数。由于经济与商业统计数据信息大多会涉及商业机密。因此，确保信息保密性和安全管理成为该领域工作的核心内容。在这方面应用数据挖掘技术，可以全程管理数据统计工作的安全性，有效避免在数据挖掘与分析过程中出现的安全隐患。此外，依托数据挖掘技术发展数据库技术，还可以长期储存各项经济与商业统计信息，为日后的历史追溯等工作提供便利条件。
数据挖掘技术在经济与商业统计中有何作用
优化经济统计环境。目前已有诸多知名计算机公司借助数据挖掘技术，构建了高效的数据挖掘实验室，并在社会经济统计领域中取得了显著优势，也因此带动了市场经济的可持续发展。虽然我国的数据挖掘技术应用起步较晚，但依托数据挖掘与信息共享的教育部重点实验室、国家统计局信息技术与数据挖掘重点开放实验室等，我们也在该领域取得了不俗的成绩。因此，深入探索数据挖掘技术在经济统计中的应用策略，不仅为当代经济学研究开辟了新的发展路径，也为我国经济统计环境的转型与优化提供了强有力的技术支撑。
创新经济统计手段。企业在利用数据挖掘技术挖掘并处理数据的过程中，需要经历明确目标、数据准备、数据挖掘以及评估与结果显示四个阶段。首先，就是要在宏观的经济统计数据库中，选择具有关联的数据信息，并对其进行科学整理与筛选，将所需的数据视为目标数据，进而开展深入的技术处理。在数据挖掘过程中，需要确定预定算法，即设定何种条件挑选并深入挖掘数据源。当算法被明确后，数据挖掘技术便可按照预定算法完成目标工作。该项技术的数据集成方式，能够进一步提高经济统计数据的精准性，实现智能化、自动化的数据分类处理，还可以在回归分析中找出各项数据变量间的关系。不难看出，数据挖掘技术的出现改变了传统经济统计工作的基本模式，为经济统计手段创新提供了技术支持。
提供应用工具。目前，市面上的数据挖掘技术工具大致分为通用型工具、综合型工具和特定型工具，基本可以满足市场的全部要求。通用型工具是市场中最常见的数据挖掘工具，适用于大部分经济统计工作。SASE、SGIMinest、nterprise等以数据挖掘技术为核心的计算机软件，已在现代经济统计工作中得到广泛应用。综合型工具在通用型工具的基础上进行优化和创新，更适用于商业活动的数据挖掘，能够在线分析处理大量的经济信息数据，还可以开展更深层次的数据挖掘与信息统计。特定型工具与常见的通用型工具和具有更多功能的综合型工具略有不同，特定型工具主要面向特定经济领域。例如，针对零售领域的KDI(关键驱动指标)软件以及主要用于挖掘经济欺诈类信息的HNC(资料探勘公司名称)软件，都属于特定型工具。
提高经济统计效益。经济统计效益的提升得益于数据挖掘技术的应用，该技术对经济统计的总体框架和具体方法进行了创新，全面提升了经济统计工作的质量和效益。在对数据进行深层次的挖掘处理后，还可以立足大数据构建经济统计信息数据库，可以为经济统计提供基础保障。目前，我国的宏观经济数据库建设工作已取得初步进展，但仍有很大的提升空间。调查结果表明，各类数据库的建立，给复杂的经济统计工作提供了更加全面的保障，有效简化了传统经济统计工作的工作流程，在提高经济统计工作效率与质量方面有突出贡献。
给予数据支持。商业统计对商业决策有重要意义，它为企业开展商业活动提供具体依据。在过去，商业统计有一定的滞后性，很有可能使企业错失发展机遇。而立足大数据的数据挖掘技术，可以帮助企业实时记录消费者的消费行为，以此为商业决策提供及时、精准的数据支持。通过数据挖掘与分析，企业能够洞察消费行为背后的价值，进而探索全新的商业盈利模式。
步入大数据时代后，对数据的挖掘越深入，就越能发现它的特殊价值。如果对该技术利用得当，就会创造更多盈利机会。在过去，商业统计主要依赖“定制计划—采集样本—整理使用”的抽样法。虽然抽样法确实能达成预期的统计效果，但在处理海量数据时，其精准性和效率仍有待提升。如今，计算机技术与大数据飞速发展，企业的数据记录处理及分析能力显著提升，有效降低了处理数据的边际成本，从而使高效完成统计任务成为可能。由此看来，基于大数据的数据挖掘技术，具备为商业服务提供更高质量服务的能力。
