云数据分析在经济统计中的应用研究
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【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，将数据之中的异常情况呈现出来，并对趋势和走向进行全面预测。在上述功能展示过程中，与实际数据挖掘和数据特征基本保持一致，为使用者提供有效的数据筛选和预测统计执行方向，这些都是与经济统计相关的数据功能展示过程。现阶段，随着社会经济以及科学技术的不断发展，信息数据量提升度异常明显，再加上计算机和数据算法的推动，让云计算和大数据分析工作的开展越来越完善，为了将经济统计的精准度和可靠度呈现出来，相关部门和工作人员需要对云计算和大数据挖掘技术手段和内容提高重视程度。
3.2统计学分析和神经网络法
站在统计学分析角度来说，主要分析对象集中在经济数据库之中，一般情况下，不同字段项之间会呈现出明显的函数关系和其他关系。换句话说，各个函数之间需求拥有能够表示的函数关系，以及不能表示的函数关系，将其关系确定性呈现出来，为后续统计分析工作的开展创造有利条件，并针对相关的数据信息开展深层次分析操作。对于神经网络法的应用，主要是为人体大脑分析信息进行全面的信息加工和模拟，进而将智能信息挖掘手段和效果表达出来。此时，在具体输入信息分析处理上，神经网络方式能够呈现出巨大作用，这也是维护企业正常发展的基础所在。另外，当信息经过该种方式处理之后，准确性和可靠性特点均能得到展示，并强化数据完整性，这也是数据关系明确的根本意义所在。例如，倘若数据之间存在相应的经济性问题，相关工作人员需要对其进行全面分析，之后与云计算手段相结合，实现相关问题的全面处理。 3.3决策树法和粗集理论方法
站在实际经济统计角度来说，工作人员需要提前建立起相应的数据分析模型，决策树的构建便是其中之一，主要是对模型内容进行全面分析和预测操作。站在传统统计理论角度来说，非参数识别手段的应用显得尤为重要，确保大量数据信息得到针对性分离和整理操作，并寻找相关的价值信息和潜在内容，为后续企业决策提供方向和参考。除此之外，决策树法在应用时，能够将实际数据分类操作速度提升，并将其数据优势表達出来，让大规模繁杂数据得到全面处理。对于粗集料理论的应用，具备明显的不确定性，而且还隶属于数学知识范畴。与此同时，粗集理论法可以借助于上下近似集，实现对不确定性问题的全面分析，而且该种算法形式比较简单，操作效果极佳。与此同时，工作人员在分析操作时，并不需要参考额外的信息内容，最大限度的对输入表达空间进行简化。总的来说，由于一些不确定因素的存在，粗集理论将更多独特思维结合在一起，让经济决策与需求内容相结合，进而为企业带来更多的经济效益。
3.4遗传计算法
在遗传计算法应用过程中，主要是以生物自然选择性为主体，在遗产机制之中开展随机搜索操作，该种计算算法思路与实际社会问题存在直接关系，可以对特定的人群信息进行收集和整理，进而将隐含信息针对性特点表达出来，得到最终结果。站在该种遗传算法应用角度来说，所展示出来的隐含特征极为明显，能够将具体的经济统计工作与其他模型结合在一起，确保隐含数据得到充分采集，整理好之后供企业及相关部门应用。从实际信息数据分析中能够看出，相关问题处于时刻变化的状态，但内部关联性极强，工作人员可以借助于遗传算法，实现相关问题的有效研究和延伸，获取到更多的潜在分析数据。
总结：综上所述，基于云计算技术的大数据分析操作，已经成为了大数据问题处理的重要手段之一，而且在云计算环境建设之中，工作人员需要对综合条件进行参考，如硬件环境、软件环境等等，帮助人们呈现出数据的内在价值。如果没有云计算技术的帮助，数据处理精确度也无法得到突显，二者属于相互扶持关系。
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作者简介：陆健美（1986.08--），男，湖北襄阳人，汉族，本科，现有职称：研发专家，研究方向：大数据金融分析。
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