数据挖掘在统计工作中的应用研究

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论文从理论论证和实例研究两方面展开,试图通过对相关问题的深入研究,探索数据挖掘技术运用于政府统计的主要过程和一般分析方法。经过多年的积累,当前政府统计工作面临“数据丰富,但信息贫乏”的问题,且忽视了对历史数据中隐性规律的挖掘分析,然而将基于数据仓库的数据挖掘技术运用于政府统计能够很好的解决这一问题。本文通过对统计数据特点的分析,提出了统计数据仓库建设的原则,并据此提出了基于数据仓库与数据挖掘技术的统计分析系统的实现架构、构建了便于进行分析的统计多维数据模型,并把它们应用于实证分析。在实证分析阶段,将关联及聚类算法应用于决策树算法分析的基础之上,算法的结合很好的保证了所分析指标的相关性及有效性。
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