導(dǎo)語：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

隨著大數(shù)據(jù)概念的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的價(jià)值越來越受重視。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，所以數(shù)據(jù)自身的質(zhì)量對(duì)挖掘出來的信息有重要的決定作用。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量是政府統(tǒng)計(jì)工作的生命線，關(guān)系著政府統(tǒng)計(jì)部門的形象和公信力。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，政府經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)被使用的頻率越來越高，人們也越來越關(guān)注統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)自身的質(zhì)量問題。然而，我國(guó)的一些官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)常常受到諸多媒體和社會(huì)公眾的質(zhì)疑，認(rèn)為數(shù)據(jù)中水分太高，失真現(xiàn)象很嚴(yán)重。事實(shí)上，我國(guó)政府統(tǒng)計(jì)部門在提高我國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量方面已經(jīng)做了很多努力，由于其面對(duì)的統(tǒng)計(jì)對(duì)象廣泛且復(fù)雜，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量提高的難度不斷增大。要提高政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)H僅依靠目前已有的方法和技術(shù)是不夠的，必須要引進(jìn)新的技術(shù)手段，所以本文嘗試將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量研究中，以期能夠改善政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不能滿足使用者需求的現(xiàn)狀。

一、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的內(nèi)涵

（一）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵

關(guān)于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的定義，尚未形成一致的觀點(diǎn)。一種較為認(rèn)可的定義是，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)是指除了國(guó)有及國(guó)有控股、集體經(jīng)濟(jì)、外商和港澳臺(tái)商獨(dú)資及其控股的經(jīng)濟(jì)組織，其主要成分是私營(yíng)企業(yè)、個(gè)體工商戶和農(nóng)民專業(yè)合作社。其中，私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體工商戶在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了絕大部分。在當(dāng)前有關(guān)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)資料和研究文獻(xiàn)中，基本上也是按照如上的構(gòu)成成分加以統(tǒng)計(jì)和分析研究的。

（二）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的內(nèi)涵

關(guān)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的涵義，不同統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)和學(xué)者對(duì)此有不同的定義。例如，加拿大統(tǒng)計(jì)局確定了衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的6個(gè)方面標(biāo)準(zhǔn)：即實(shí)用性、準(zhǔn)確性、及時(shí)性、可取得性、銜接性、可解釋性；英國(guó)統(tǒng)計(jì)局提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)是準(zhǔn)確性、及時(shí)性、有效性和客觀性。廈門大學(xué)博導(dǎo)曾五一教授在他的研究中認(rèn)為，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量并不限于通常人們理解的準(zhǔn)確性，它的完整內(nèi)涵應(yīng)當(dāng)包括：準(zhǔn)確性、適用性、時(shí)效性、可比性與可獲得性等五個(gè)方面的要求。本文就借用曾教授的觀點(diǎn)，依照這五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來提高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

二、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的現(xiàn)狀

政府對(duì)外公布的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)頗多，比如民營(yíng)經(jīng)濟(jì)增加值、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的營(yíng)業(yè)收入、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率等。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量高低對(duì)以其為依據(jù)所做的有關(guān)決策和結(jié)論的科學(xué)性有重大影響，所以提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量具有重要意義。從總體上看，目前的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大體趨勢(shì)。由于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的對(duì)象復(fù)雜多變且分布廣泛，使得民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量還存在諸多問題，不能滿足使用者的需求。

（一）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象很嚴(yán)重

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象早已被社會(huì)公眾所熟知，例如東北多個(gè)GDP造假縣域經(jīng)濟(jì)規(guī)模超香港，地方GDP“增速高于全國(guó)、總量大于全國(guó)”等。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)失真主要是由統(tǒng)計(jì)制度不夠完善造成的。通過對(duì)福建省某市統(tǒng)計(jì)局的走訪，了解到目前民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)沒有專門的部門負(fù)責(zé)，而是將民營(yíng)經(jīng)濟(jì)中的不同行業(yè)分給不同的部門負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)，在統(tǒng)計(jì)人員中也分出了調(diào)查隊(duì)和統(tǒng)計(jì)組兩個(gè)隊(duì)伍，數(shù)據(jù)的收集主要是由各級(jí)政府層層上報(bào)。有的政府上報(bào)的數(shù)據(jù)完全是虛假數(shù)據(jù)，這樣的統(tǒng)計(jì)制度難免會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)虛假是最常見的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，也是危害最為嚴(yán)重的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完全是虛構(gòu)杜撰的，根本就沒有事實(shí)依據(jù)。

（二）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不統(tǒng)一造成各地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以銜接

目前，從國(guó)家層面看，全國(guó)沒有統(tǒng)一的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)定義，也沒有統(tǒng)一的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)口徑和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，也沒有明確一個(gè)部門牽頭負(fù)責(zé)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)工作。各省對(duì)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作沒有參照的標(biāo)準(zhǔn)，只能自成一體。各級(jí)政府部門都是根據(jù)自身的統(tǒng)計(jì)需要來制定各自的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)口徑，這使得不同省份的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不具有可比性，相互間難以銜接。以山東省為例，工商聯(lián)、工商局、中小企業(yè)局三個(gè)部門都在抓民營(yíng)經(jīng)濟(jì)，而市一級(jí)多數(shù)由中小企業(yè)主管部門負(fù)責(zé)。從統(tǒng)計(jì)口徑上看，省工商局所統(tǒng)計(jì)的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)實(shí)際上只是個(gè)體工商戶和私營(yíng)企業(yè)，省中小企業(yè)局執(zhí)行的是以前鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的指標(biāo)體系，基本不用民營(yíng)經(jīng)濟(jì)這個(gè)概念，但到了市一級(jí)，中小企業(yè)、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)用的都是這個(gè)數(shù)據(jù)，而概念和標(biāo)準(zhǔn)都十分清楚的中小企業(yè)從上到下都沒有專門的統(tǒng)計(jì)。概念界定不清、統(tǒng)計(jì)口徑不統(tǒng)一、統(tǒng)計(jì)體系不健全，給基層工作帶來很大不便。對(duì)此，山東省宏觀經(jīng)濟(jì)研究院經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)高福一認(rèn)為，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)體系不完備，會(huì)對(duì)政府的科學(xué)決策造成一定影響。

（三）民營(yíng)經(jīng)濟(jì)配合統(tǒng)計(jì)工作的積極性不高，申報(bào)的數(shù)據(jù)較隨意

民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)工作，僅僅依靠統(tǒng)計(jì)部門及其他政府部門遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要各民營(yíng)經(jīng)濟(jì)實(shí)體的積極配合。從當(dāng)前情況來看，由于缺乏相應(yīng)的法律約束，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)實(shí)體在這種“純義務(wù)”的統(tǒng)計(jì)工作上，很少采取主動(dòng)配合的態(tài)度，對(duì)統(tǒng)計(jì)部門需要的統(tǒng)計(jì)資料也是敷衍了事，甚至有時(shí)要統(tǒng)計(jì)人員再三催促，才隨意地報(bào)上一組數(shù)據(jù)應(yīng)付。這種不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)嚴(yán)重影響統(tǒng)計(jì)報(bào)表的準(zhǔn)確性，不利于我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)工作。同時(shí)，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)體對(duì)于涉及企業(yè)銷售總額與營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等企業(yè)的敏感性數(shù)據(jù)，抵觸心理嚴(yán)重，這主要是其“怕征稅、怕露富、怕泄密”的心理造成的，如此一來，在對(duì)待民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的態(tài)度上，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)體本身就不愿意參與，也不會(huì)主動(dòng)配合，大大降低了民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的效率。由此可見，缺乏相應(yīng)的法律約束，使民營(yíng)經(jīng)濟(jì)提供的數(shù)據(jù)與報(bào)表資料隨意性很大，給我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)工作帶來非常大的困擾，這也是我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的重要原因。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘的正式研究開始于1989年舉行的第十一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議，從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí)（KDD）一詞首次在該會(huì)議中被提出。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的，在國(guó)外很多領(lǐng)域，如金融、生物、電信、保險(xiǎn)、交通、零售等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用都起到了明顯的效果。世界上研究數(shù)據(jù)挖掘的組織、機(jī)構(gòu)和大學(xué)有很多，比如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院等。與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究稍晚，沒有形成整體力量，直到1993年國(guó)家自然科學(xué)基金才首次支持該領(lǐng)域的研究項(xiàng)目，到上世紀(jì)90年代中后期，初步形成了知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的基本框架。此后一批研究學(xué)術(shù)論文逐漸發(fā)表，但是基本上還是以學(xué)術(shù)研究為主，實(shí)際應(yīng)用上處于起步階段。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用數(shù)據(jù)挖掘提升競(jìng)爭(zhēng)力已成為各行各業(yè)都在追逐和挑戰(zhàn)的目標(biāo)，數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)中最關(guān)鍵和最有價(jià)值的工作。目前有研究者提出將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)中，為相應(yīng)的部門提供服務(wù)。比如，將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用在政府統(tǒng)計(jì)、人口普查、經(jīng)濟(jì)普查中。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)作為我國(guó)的一大經(jīng)濟(jì)支柱，其中包含了大量復(fù)雜的信息，數(shù)據(jù)質(zhì)量高低不容忽視。因此，有必要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面進(jìn)行研究。

（一）微觀層面

我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)包含的對(duì)象復(fù)雜多樣，各單位的規(guī)模大小不一，其分布又十分廣泛。面對(duì)如此龐大的群體，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)工作的難度可想而知。我國(guó)沒有統(tǒng)一的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)，都是各省各部門根據(jù)自身的需要進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)。據(jù)某統(tǒng)計(jì)局工作人員介紹，在收集民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，按照企業(yè)規(guī)模的大小分為兩種渠道，規(guī)模以上的企業(yè)通過網(wǎng)絡(luò)直報(bào)提交數(shù)據(jù)，規(guī)模以下的通過調(diào)查隊(duì)或者當(dāng)?shù)鼗鶎诱峤幌嚓P(guān)數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)行業(yè)不同又分工為不同科室負(fù)責(zé)，比如有的科室負(fù)責(zé)鋼鐵行業(yè)，有點(diǎn)科室負(fù)責(zé)文化產(chǎn)業(yè)行業(yè)等，這樣容易導(dǎo)致重復(fù)統(tǒng)計(jì)或者遺漏統(tǒng)計(jì)。目前我國(guó)對(duì)于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)申報(bào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)沒有任何法律約束，導(dǎo)致上報(bào)的數(shù)據(jù)很隨意，常常與實(shí)際值偏離巨大。在初始環(huán)節(jié)嚴(yán)把數(shù)據(jù)的質(zhì)量，對(duì)后期的數(shù)據(jù)加工具有重要的意義。1.孤立點(diǎn)的識(shí)別。孤立點(diǎn)指的是在數(shù)據(jù)集合中與大多數(shù)數(shù)據(jù)的特征不一致的數(shù)據(jù)。孤立點(diǎn)挖掘可以描述為，給定一個(gè)n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)或?qū)ο蟮募希约邦A(yù)期的孤立點(diǎn)的數(shù)目k，發(fā)現(xiàn)與剩余的數(shù)據(jù)相比是顯著不一致的頭k個(gè)對(duì)象就是孤立點(diǎn)。目前挖掘孤立點(diǎn)的算法主要包括七類：基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于距離的方法、基于密度的方法、基于偏離的方法、基于聚類的方法、基于粗糙集的方法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集過程中，由于采集的對(duì)象龐大，政府統(tǒng)計(jì)工作人員無法做到對(duì)每次收集的數(shù)據(jù)一一核實(shí)，只能對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行一次篩選，將其中可能存在顯著差異的數(shù)據(jù)找出來，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行核實(shí)，剔除一些無效的數(shù)據(jù)，以保證原始數(shù)據(jù)的真實(shí)性。對(duì)于民營(yíng)經(jīng)濟(jì)各個(gè)單位上報(bào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無論是故意的還是無意的都會(huì)出現(xiàn)一些孤立點(diǎn)，這些孤立點(diǎn)的存在無疑會(huì)影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量。我們可以通過基于聚類的方法來找到這些孤立點(diǎn)，首先將民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集利用已經(jīng)成熟的模型進(jìn)行聚類分析，使數(shù)據(jù)集形成簇，而那些不在簇中的數(shù)據(jù)即被視為異常點(diǎn)，然后對(duì)這些異常點(diǎn)進(jìn)行一一核實(shí)，這樣工作量就大大縮小了。2.缺失數(shù)據(jù)的替代。缺失數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中某些記錄的屬性值丟失或空缺，一般缺失的屬性值代表了缺失的信息。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系涵蓋的內(nèi)容廣泛，而民營(yíng)企業(yè)大部分規(guī)模較小，數(shù)據(jù)記錄的制度不健全，面對(duì)政府部門收集數(shù)據(jù)的任務(wù)，有時(shí)是提交空白數(shù)據(jù)，有時(shí)是隨便填報(bào)個(gè)數(shù)據(jù)敷衍了事。統(tǒng)計(jì)部門收集到的空白數(shù)據(jù)，最簡(jiǎn)單的辦法是直接去掉，這樣勢(shì)必會(huì)影響到最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果的真實(shí)性。為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，必須要對(duì)這些缺失值找到一個(gè)合理的替代值。缺失數(shù)據(jù)的替代方法有單值替代、類均值替代和回歸替代，這些方法都可以解決缺失數(shù)據(jù)的替代問題。單值替代是使用一個(gè)常量代替所有的缺失值，常量的選擇由應(yīng)用的目的而定，可選擇平均值、最大值、最小值等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。類均值替代是用缺失數(shù)據(jù)記錄所在類別的屬性平均值代替缺失數(shù)據(jù)。回歸替代是應(yīng)用回歸分析技術(shù)，對(duì)包含有缺失屬性值的屬性和相關(guān)的其他屬性建立預(yù)測(cè)模型，并用相應(yīng)的預(yù)測(cè)值代替缺失屬性值。3.虛假數(shù)據(jù)的修正。在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中，會(huì)收集很多不可避免的虛假數(shù)據(jù)。造成統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)虛假的因素多種多樣，如一些經(jīng)濟(jì)主體受經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)使，捏造虛假數(shù)據(jù)，在財(cái)務(wù)報(bào)表上大做文章。比如，一些效益好的企業(yè)為了偷稅漏稅故意少報(bào)利潤(rùn)和銷售收入，而一些效益不好的企業(yè)少報(bào)虧損或者高賬面盈利，以騙取銀行貸款并樹立企業(yè)形象。還有一些企業(yè)長(zhǎng)期搞多本賬，報(bào)給財(cái)稅部門的是“苦賬”，報(bào)給銀行獲得貸款的是“喜賬”，報(bào)給上級(jí)主管部門的是應(yīng)付賬，留給自己的才是真實(shí)賬。虛假數(shù)據(jù)俗稱為含水分的數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)水分不大，可以不去理會(huì)，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是反映一個(gè)大體概況和趨勢(shì)的，不需要毫厘不差。如果這些數(shù)據(jù)水分較大，匯總在一起的高水分的數(shù)據(jù)容易放大或者縮小實(shí)際經(jīng)濟(jì)狀況，這時(shí)就必須在初始數(shù)據(jù)采集時(shí)嚴(yán)控?cái)?shù)據(jù)中的水分。這些數(shù)據(jù)一般不會(huì)像孤立點(diǎn)那樣容易被發(fā)現(xiàn)，具有一定的隱蔽性，必須要借助于數(shù)據(jù)挖掘方法才能識(shí)別其中的水分，比如數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析。聚類分析是將一個(gè)數(shù)據(jù)集劃分為若干聚類，并使得同一個(gè)聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的相似度，而不同聚類中的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似度盡可能低。在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫中將具有相似屬性的企業(yè)歸為同一個(gè)聚類，對(duì)于同一個(gè)聚類中某個(gè)企業(yè)的某項(xiàng)屬性明顯存在巨大差異，則可以判斷此屬性數(shù)據(jù)可能存在嚴(yán)重虛假，然后再進(jìn)一步調(diào)查核實(shí)和修正。

（二）宏觀層面

大部分地方統(tǒng)計(jì)部門在處理和分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)還處于手工操作或半手工操作，計(jì)算機(jī)的使用僅限于做一些簡(jiǎn)單的匯總和指標(biāo)計(jì)算，統(tǒng)計(jì)分析也主要是事后分析，沒能利用發(fā)達(dá)的計(jì)算機(jī)技術(shù)通過信息共享等方式進(jìn)行事前分析和預(yù)測(cè)。1.關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是近幾年研究較多的數(shù)據(jù)挖掘方法，具有高度的靈活性和重要性，應(yīng)用也是最為廣泛的。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要對(duì)象是事務(wù)數(shù)據(jù)庫，在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中，事務(wù)1中出現(xiàn)了屬性項(xiàng)甲，事務(wù)2中出現(xiàn)了屬性項(xiàng)乙，事務(wù)3中則同時(shí)出現(xiàn)屬性甲和乙。那么屬性甲和乙在事務(wù)中的出現(xiàn)互相之間是否有規(guī)律可循就是關(guān)聯(lián)規(guī)則要挖掘的隱含信息，以查找容易被忽略或與人們熟知相背離的事件。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠挖掘出匯總數(shù)據(jù)中聯(lián)系密切的行業(yè)，這些關(guān)系密切的行業(yè)有已知的，也有未知的。尤其在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，有些內(nèi)部信息匯報(bào)人不愿如實(shí)填寫數(shù)據(jù)，導(dǎo)致匯總后的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)相差甚遠(yuǎn)，此時(shí)可以通過已經(jīng)建立的規(guī)則關(guān)系來識(shí)別和修正一些水分較大的數(shù)據(jù)。在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中，很多屬性之間所存在的關(guān)系為人們所知曉，被稱為平凡規(guī)則，如提升工業(yè)總產(chǎn)值能夠帶來生產(chǎn)總值的增加。通過平凡規(guī)則，我們能夠?qū)?shù)據(jù)質(zhì)量的高低進(jìn)行判斷，以此達(dá)到消除虛假數(shù)據(jù)的目的。2.決策樹的應(yīng)用。決策樹是一種用于分類、聚類和預(yù)測(cè)的建模方法，在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中可以用決策樹進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)分析。我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)沒有統(tǒng)一的口徑，很多數(shù)據(jù)是通過統(tǒng)計(jì)人員根據(jù)收集部分?jǐn)?shù)據(jù)推斷出來的，所以需要一種有效可行的預(yù)測(cè)方法。決策樹算法十分直觀，這一過程的關(guān)鍵是有效構(gòu)建決策樹，主要分為建樹和剪枝階段。通過決策樹對(duì)數(shù)據(jù)分類主要由兩個(gè)步驟組成：其一，決策樹模型的構(gòu)建，即通過訓(xùn)練集實(shí)現(xiàn)一顆決策樹的構(gòu)建及精化；其二，將輸入的數(shù)據(jù)通過決策樹進(jìn)行分類處理。當(dāng)將數(shù)據(jù)輸入決策樹時(shí)，會(huì)由根節(jié)點(diǎn)對(duì)屬性值依次進(jìn)行測(cè)試并記錄，然后到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，來實(shí)現(xiàn)尋找記錄所在類。從整體來看，決策樹算法屬于遞歸過程，一直進(jìn)行到滿足終止條件為止。分割停止要滿足兩個(gè)條件：其一為某一個(gè)節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)都同屬一類；其二是能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分割的點(diǎn)已經(jīng)耗盡。這一過程主要用于解決數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)及分類方面問題。

四、提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的對(duì)策

民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)是一項(xiàng)綜合的統(tǒng)計(jì)工作，涵蓋了民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的各行各業(yè)，必須著眼于整個(gè)統(tǒng)計(jì)工作，從政府和企業(yè)相結(jié)合的角度建立一套行之有效的機(jī)制，來切實(shí)規(guī)范企業(yè)的行為，夯實(shí)企業(yè)的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，并調(diào)整部門間的信息共享。

（一）政府應(yīng)做的工作

1.加大統(tǒng)計(jì)執(zhí)法檢查力度，做好統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)工作。對(duì)民營(yíng)企業(yè)中存在的虛報(bào)、瞞報(bào)、拒報(bào)等統(tǒng)計(jì)違法行為，要鼓勵(lì)執(zhí)法人員勇于執(zhí)法、善于執(zhí)法，在保護(hù)民營(yíng)企業(yè)遵紀(jì)守法正常發(fā)展的同時(shí)加大對(duì)一些典型的統(tǒng)計(jì)違法案件的曝光力度，以案說法，擴(kuò)大教育面，促進(jìn)這些企業(yè)的統(tǒng)計(jì)工作正常開展。同時(shí)，各級(jí)統(tǒng)計(jì)部門要重視對(duì)民營(yíng)企業(yè)特別是新建的民營(yíng)企業(yè)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)工作的指導(dǎo)工作，要組織力量搞好培訓(xùn)工作，督促企業(yè)依法建立健全原始記錄和統(tǒng)計(jì)臺(tái)賬，夯實(shí)基礎(chǔ)工作，嚴(yán)把統(tǒng)計(jì)數(shù)字質(zhì)量關(guān)，要優(yōu)選專兼職統(tǒng)計(jì)工作人員，切實(shí)做到業(yè)務(wù)精、責(zé)任心強(qiáng)，保證統(tǒng)計(jì)數(shù)字上報(bào)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。2.將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)嵌入到網(wǎng)上直報(bào)系統(tǒng)，增強(qiáng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理能力。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，先進(jìn)的信息技術(shù)已經(jīng)成為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)工作必不可少的工具，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)輔助網(wǎng)上直報(bào)系統(tǒng)，從而使得原始數(shù)據(jù)采集、儲(chǔ)存加工以及信息傳遞實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化，這不僅提高了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)傳遞的及時(shí)性，而且也提高了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。同時(shí)伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，調(diào)查技術(shù)也在不斷地改善，一些新的調(diào)查方法將會(huì)逐步代替舊的調(diào)查方法，例如計(jì)算機(jī)輔助調(diào)查、計(jì)算機(jī)輸入數(shù)據(jù)搜集系統(tǒng)等等。與此同時(shí)，還要不斷推進(jìn)統(tǒng)計(jì)信息自動(dòng)化建設(shè)，提高各級(jí)統(tǒng)計(jì)部門的配機(jī)率和數(shù)據(jù)信息的處理能力，集中力量做好統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理的軟件開發(fā)和綜合數(shù)據(jù)庫建設(shè)，進(jìn)而提高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

（二）民營(yíng)企業(yè)應(yīng)做的工作

1.民營(yíng)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層要重視配合政府統(tǒng)計(jì)部門的工作。要搞好統(tǒng)計(jì)工作必須得到企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的支持和其他職能部門的通力配合。統(tǒng)計(jì)工作涉及企業(yè)的供產(chǎn)銷和人財(cái)物各個(gè)方面，對(duì)一個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)起到監(jiān)督、檢查和指導(dǎo)作用，因此沒有領(lǐng)導(dǎo)的重視和支持，沒有企業(yè)中各個(gè)部門的積極配合，就無法保障統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，資料來源渠道的暢通。2.民營(yíng)企業(yè)自身要加強(qiáng)規(guī)范化統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)工作。企業(yè)必須要有健全的原始記錄、統(tǒng)計(jì)臺(tái)賬及財(cái)務(wù)報(bào)表，且能同時(shí)滿足相關(guān)部門的需要，財(cái)務(wù)報(bào)表能滿足統(tǒng)計(jì)需要的不再布置統(tǒng)計(jì)報(bào)表，并且根據(jù)會(huì)計(jì)決算的實(shí)際期效，統(tǒng)一上報(bào)時(shí)間。以減輕企業(yè)的勞動(dòng)負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)企業(yè)積極配合統(tǒng)計(jì)的意愿，這樣也避免了在財(cái)務(wù)決算之前“瞎估亂報(bào)”的現(xiàn)象。根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，可以將會(huì)計(jì)、統(tǒng)計(jì)合并為一個(gè)綜合部門，共同承擔(dān)會(huì)計(jì)、統(tǒng)計(jì)任務(wù)，解決基層企業(yè)力量配置及勞務(wù)成本的問題。但無論人員如何配置，必須保證提供準(zhǔn)確可靠的原始數(shù)據(jù)，做到不遲報(bào)、不漏報(bào)，確保源頭數(shù)據(jù)的真實(shí)性，以提高民營(yíng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

作者:柯芳 單位:福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院

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