经济统计中大数据分析的应用研究

金鑫

摘要：随着现在经济的迅速发展，信息技术得到长足的发展。在大数据背景下，高精尖技术渐渐被各行各业重视和应用，这也促使高精尖技术的性能不断提升，当前的发展需要将云计算手段和大数据分析进行科学的整合，从而提高其工作性能。但是以往的数据已经过时，不能够有效提高工作效率，而且没有进行深度挖掘的价值，对促进经济水平的提升没有太大意义。鉴于此，文章详细论述了经济统计中对大数据分析的应用，旨在能够为相关业界人士提供有价值的借鉴与参考，进而为行业的健康繁荣可持续发展贡献应有之力。

关键词：经济统计;大数据;分析;应用

在经济飞速发展的时候，越发成熟的信息技术被各行各业使用，其中大数据和云计算成为了焦点，被着重研究。随着信息技术被重用，大数据时代来临，数据便成为了一种非常重要的资源，被大家认可。所以研究大数据的特征，了解大数据的使用方法，发挥大数据的作用成为了当前研究的要点。信息技术得到重用，发展飞速，云计算和大数据应运而生，成为互联网行业发展的新方向，所以研究大数据的应用非常有必要。

一、大数据背景下经济统计的思维变化

随着信息技术的不断发展，大数据带给经济统计工作新的思维模式、新的工作要求。从数据认识到数据收集，再到数据分析，在大数据时代都发生了较为显著的变化，强调经济统计的新思维。因此，在笔者看来，大数据背景下经济统计的思维变化，主要体现在以下几个方面。

（一）数据认识的变化

大数据时代，海量信息数据成为了经济统计的资源库，这也就为统计工作的全面开展，提供了有效的数据保障。数据在传统经济统计工作的思维视域中，被定义为经济指标数值，而在大数据时代，数据的类型结构更加复杂，有半结构、非结构等类型，不同的数据样本其结构类型不同，其在经济分析中的效力也随之不同。为此，对于数据认识思维的变化，是强化大数据在经济统计中有效应用的基础。

（二）数据收集的变化

数据收集是数据分析的基础，并以数据分析为目的。为此，在经济统计中，要基于调查方案，严格落实各环节的数据收集工作。数据收集决定了数据应用分析的质量，更是确保经济统计分析效率的关键所在。在大数据时代，经济统计的思维变化，应注重数据收集工作的转变，要以数据收集工作为重点，做好数据的各项收集、挑选工作。

（三）数据分析的变化

在传统统计思维的视角中，经济统计以“定性+定量+定性”的方式，进行经济统计数据的分析。这样的统计分析思维，能够在定性分析中实现较好的定量统计，但在“数据不足”的情况之下，经验式的数据分析成为判断的主体。这样就难以实现经济统计的科学准确性。大数据时代，为统计分析提供了海量数据，数据不足的问题得以解决，让分析更加定向、精准，而非传统的推断式分析。因此，数据分析的思维变化是大数据时代数据价值的体现，更是转变统计分析方法，提高经济统计分析价值的内在要求。

二、大数据和云计算之间的关系

伴随着信息技术的发展，国内外对云计算的研究也越来越成熟，建设了很多以云计算为基础的服务。在处理数据的时候，数据分析是一个非常重要的部分，能够分析出该数据的价值，进行数据分析的前提是获得相应的数据，只有真实有效的数据才能够将数据分析工作顺利地进行下去。数据可以从很多地方获取，例如本校数据或者互联网上其他高中傳上去的数据。

现在互联网发展越来越快，数据量急速增长。为了能够记录越来越多的数据，记载数据的平台需要有足够强大的功能，如果硬件设施不到位，必然会被时代淘汰，丧失了去更深一步挖掘数据的价值的机会。云计算能够被重用，是因为它符合现在信息技术发展的需求，能够对大数据进行精准而又高效的分析，发挥出数据的作用。不仅如此，云计算还能将数据分析进行延伸，降低了数据存储量，节约了成本。这一优点让中小学企业都能使用该技术对大数据进行分析，来了解相关产品的市场行情。

大数据技术就是以云计算技术为基础，进行技术延伸发展来的技术。大数据技术内容更多，如数据存储、数据处理、数据应用等，能够被更多的行业应用。要想整合大数据分析技术和云计算技术，要有良好的信息技术水平、过硬的硬件设施和完善的云资源，让原始数据转移到云环境中，具备弹性拓展的能力。

综上所述，大数据分析技术比云计算技术更具有优势，能够使用更多功能。首先，大数据技术能够使用云计算技术的虚拟化环境，根据平常的业务情况，科学地分配资源，对数据分析功能进行延伸和拓展。其次，大数据技术能够对大数据进行更深层次的分析，挖掘出数据更深的价值，这种技术在很多领域的应用降低了进行数据分析的成本，实现了资源的优化配置，提高了资源的利用率，提升了工作效率和工作水平。总而言之，研究大数据技术，可以将重点放在挖掘数据更大价值和提高技术分析能力上，不要太过注重增强平台的基本性能。争取提高数据分析能力，给学生带来更好的教育。

三、云数据分析在经济统计中的应用情况

数据挖掘归根结底是一种具有交叉性的科学技术，是有自己一套工作流程的，在进行相关操作时必须要遵守其作业流程，如数据准备、数据挖掘以及数据分析结果等。数据挖掘在数据的分析中得到了广泛应用。科学合理的将数据总结工作以及数据聚类工作应用到相应的模型中，是数据挖掘的主要工作内容。数据是否存在异常或者数据将来的发展态势主要通过对数据波动以及数据走向分析来判断的，这个环节的工作对深度挖掘数据价值是非常有利的，将数据筛选及预测统计工作落实到位，从而为使用者提供科学准确的参考依据和结果，从数据挖掘工作的内容和属性上来看，这部分工作与经济统计所涉及的相关工作十分契合。现代社会的数据信息量在科学技术水平的显著提高的同时，呈现出井喷式增长，各类数据算法层出不穷，为云计算与大数据分析的发展奠定了必要基础，促进了数据统计等功能的推广和应用。在大数据分析和云计算技术有机结合下，经济统计结果的准确性、经济统计结果的有效性得到了长足进步，所以研究分析云数据在经济统计工作的具体应用是十分有必要的。

（一）统计分析法

处在经济数据库中的每个字段之间不仅仅包含函数关系，还有诸多的非函数关系，我们称之为其他关系。经济数据中字段之间的关系有的可以用函数关系来表达，有的则无法准确表达之间存在的何种关系。为了解决这一难题，将统计方法应用到数据库信息当中，这样一来就可以对数据库的数据进行深度分析研究。

（二）神经网络

神经网络技术是指分析加工数据信息的流程是通过模拟人脑分析信息的过程来实现的，是一种智能分析技术。通过神经网络技术可以对数据库中的统计数据进行深度分析，这种分析数据的方式大大提升了数据统计工作的效率和统计工作的准确度。神经网络技术利用自身分析数据的全面性特征可以较清晰准确的反应出数据之间的关联程度，如果数据之间存在经济学上的关联问题，通过云计算辅助技术就可以行之有效的处理数据之间的问题。

（三）決策树法

针对经济统计的方法有很多种，其中一些特殊的经济统计方法需要建立与之对应的模型才能更好的进行分析工作，决策树法便是建立经济统计分析模型的一种特殊情况，该方法的理论支撑是统计理论，该模型中大量应用了非参数识别方法，特别是在分析处理了庞大的数据信息并找出其价值数据方面的功能较为强大，继而为相关使用者提供参考依据。该技术具有分类迅速、操作简洁等突出优势，适用于数据繁杂庞大的项目。

（四）粗集理论法

粗集理论法主要特点是操作非常便捷，粗集理论法属于数学处理范畴，其计算结果的准确性不是很高，针对性也没有其他方法那么高，为了克服这个困难，采用操作简便的上下近似集的方式进行分析后得到了理想效果。对于某些不确定的经济要素，该方法作为一种新型的分析方式，采用另辟蹊径的思维模式，确保经济决策的可靠性，符合当下云计算的发展背景。

（五）遗传计算法

这种计算方式参照了生物界自然选择机制和遗传机制的随机算法，可以针对特定的学生，采集特定的数据信息，具有隐含特征，在进行经济统计学工作的时候，可以和其他学科科学互相结合，对隐含的数据进行分析归纳整理。经济问题变化颇多，是在时时刻刻变化着的，内部有着非常多的关联，使用遗传算法进行分析数据也能够达到挖掘深层次信息，提高经济统计工作水平的目的。经济问题非常复杂，处理起来非常繁琐，所以在进行数据分析之前，要弄清楚经济统计的目的，提前准备数据，来保证数据的完整性、充足性和完善性。

四、结语

一言以蔽之，以云计算环境为基础的大数据分析平台处理庞大复杂数据信息必须有行之有效的软件和硬件配套设施才能实现，只有这样才能将云计算优点淋漓尽致的显现出来。云计算作为保障数据分析及处理工作有效开展的关键，是数据分析工作有效开展必不可少的要素。云计算技术与大数据进行有机结合后，科学合理的应用到经济统计工作中，为提升经济统计工作的效率和准确程度提供了强有力的技术支撑。总而言之，经济统计应该适应新的时代环境，在大数据的思维模式中，创新统计理念、优化统计方法，发挥大数据在经济统计中的重要作用。在笔者看来，经济统计的创新，应转变思想观念，形成新的统计思维。通过完善数据库建设、推进经济统计分析模式构建、统计数据的分析应用，进一步落实大数据在经济统计中的有效应用，以更好地适应新时代的发展需求，实现更好的经济效益。

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（作者单位：辽宁省有色地质一六队有限责任公司）