云数据分析在经济统计中的应用研究.docx

?

?

云数据分析在经济统计中的应用研究

?

?

【摘要】随着社会经济的不断发展，信息技术水平得到了全面提升，而且在大数据作用下，云计算手段变得多样化，作用效果极为明显。本文对大数据分析和云计算技术之间的关系进行总结，并从数据挖掘、统计学分析和神经网络法、决策树法和粗集理论方法、遗传计算法四方面，论述了云数据分析在经济统计中的应用。

【关键词】云数据分析?经济统计?遗传计算

前言：近年来，现代化信息技术在各个行业领域之中得到了广泛应用，其中研究热点主要集中在云计算和大数据上，让云数据分析工作成为了可能，并得到了大多数人的认可。在信息技术发展过程中，云计算和大数据技术得到了更多完善机会，为互联网行业发展提供新的契机，同时提升了云数据分析工作的重要性。

1大数据分析和云计算技术之间的关系

1.1相关数据的融合

截止到目前，随着科学技术水平的不断提升，国内外有关云计算的研究项目越来越多，研究理论也朝着成熟化方向发展，为了将作用效果呈现出来，很多新的云计算服务项目得到了应用和设计。站在实际大数据处理角度来说，整个数据分析操作显得十分重要，该过程主要是将数据价值表达出来，而且该类研究操作主要是建立在复杂的数据分析之上，进而是对相关数据内容进行获取操作，避免为后续数据分析工作带来阻碍。一般来说，数据分析来源较多，除了来自自身企业发展之外，也可以是互联网和企业之间的数据融合，帮助大数据分析和云计算技术建立直接联系。

1.2呈现相同的数据价值

互联网技术应用得到了全面普及，这也促使信息数据量的攀升。在此过程中，整个数据分析平台的建设，可以展示出更加强大的工作性能，这与当今时代发展需求相适应，为后续数据价值的挖掘创造有利条件。在此过程中，人们提升了对云计算技术的重视程度，这与当今时代发展需求相符，能够将大数据分析结果的准确性提升，并强化其工作效率。除此之外，在云计算技术的作用下，可以将大数据分析的延伸性呈现出来，控制好存储数据过程中的计算和分析成本，这样一来，云计算技术同样会得到大面积推广和应用，即使是在资金实力有效的中小企业中也会应用该项技术开展大数据分析操作，清晰实际产品的市场定位。

1.3大数据技术是云计算技术的基础所在

总的来说，大数据和云计算两项技术之间并不是完全的对立关系，大数据技术能够成为云计算技术的基础，实现对相关数据分析的全面延伸和拓展操作。从大数据技术应用中可以看出，该项技术涉及到很多内容，应用范围和应用领域也较广，如数据处理、数据应用等等。另外，研究人员想要促进大数据分析和云计算技术的充分结合，信息技术水平的提升显得十分重要，相关企业还要投入更多的通信宽带设施，确保云资源得到全面完善。此种情况之下，原始数据可以顺利移动到云环境之中，为后续工作的执行创造有利条件，资源扩展能力也会进一步表达出来。

2基于云计算技术的大数据分析优势

2.1能夠建立虚拟化环境

在大数据技术执行过程中，能够与云计算技术形成充分融合，这也是虚拟化环境建设的前提条件。除此之外，相关工作人员可以根据实际业务内容，让资源分配工作显得更加合理完善，这也是对整个大数据分析功能和平台的有效拓展过程。有利大数据技术的帮助，粒度分析技术作用也会更好的呈现出来，强化对数据的分析能力，将数据自身价值有效突显出来，确保数据价值的深入性开发，让虚拟化环境显得更加完善。

2.2降低大数据分析成本

整个云计算技术应用，可以实现对大数据分析成本的进一步控制，之后借助于各方资源的有效配置，为资源的充分利用创造有利条件，强化其工作效率和工作水平。整体来看，在大数据研究过程中，主要是为科研人员提供相应服务，此种情况之下，人们需要将实际关注点集中在数据分析功能的提升上，以及数据分析能力的完善，确保平台建设效果不受任何因素影响，实现数据分析功能的有效优化，满足工作人员的基本工作需求，并强化对大数据分析技术服务项目的研究力度。

2.3强化数据管理效果

站在实际大数据分析角度来说，数据管理和数据质量显得尤为重要，相关工作人员可以借助于标准化工具，实现对相关数据信息的有效处理和分析，并以预先定义结果为主体，强化其质量。如果能够在大数据时代下开展技术革新操作，则数据管理和质量属于是其中的重要工作目标所在。另外，在大数据时代发展之中，能够为现代技术的实施提供全面的数据支撑，但在此过程中，如果数据质量和管理效果无法得到保证，信息价值也无法突显出来。

3云数据分析在经济统计中的应用

3.1数据挖掘

在数据挖掘技术实施过程中，可以展示出明显的交叉性技术特点，一般情况下，数据挖掘手段在实际应用时需要经历以下几个步骤，即数据资料准备、数据挖掘结果的有效分析等等，在实际功能展示上，与数据分类和属于预测工作结果存在直接关系，这也是对工作模型构建的本质所在，相关工作人员可以通过数据总结和聚类等操作，将数据之