Dalam pekerjaan statistik ekonomi tradisional, cara yang digunakan orang untuk memproses data sering mundur. Terutama ketika jumlah data yang diproses relatif besar, sulit untuk memastikan ketelitian dan keakuratan hasil statistik.
Karena metode pemrosesan data tradisional terlalu bergantung pada tenaga kerja. Kesalahan cenderung terjadi jika ada sejumlah besar data yang mengakibatkan data palsu dalam hasil statistic. Hal ini mempengaruhi keakuratannya dan secara serius memengaruhi kualitas datanya.
Oleh karena itu untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pekerjaan statistik ekonomi, kita harus secara aktif mengubah metode pemrosesan data tradisional. Mengadopsi cara teknis dan mode kerja yang lebih modern dan menggunakan teknologi data mining secara fleksibel.
Statistik ekonomi terutama mengacu pada statistik, pengaturan analisis data dan informasi database. Namun karena dalam statistik ekonomi, sejumlah besar data harus dihadapi dan data ini sangat rumit.
Jika metode statistik sederhana dan tradisional digunakan, tidak mungkin untuk mencapai analisis data yang komprehensif. Tidak mungkin untuk menjamin keakuratan analisis data.
Setelah penerapan teknologi data mining dapat mewujudkan data mining yang mendalam, penyortiran yang mendalam dan analisis yang mendalam. Kualitas dan keaslian data terjamin. Informasi yang nyata dan berguna dapat dengan cepat ditemukan dalam data yang sangat besar. Data mining sangat penting untuk statistik ekonomi.
Gambaran Umum Tentang Teknologi Data Mining
1. Mengenal Teknologi Data Mining
Teknologi data mining adalah menyaring sejumlah besar data, dan menggali teknologi yang memiliki nilai guna atau memenuhi kebutuhan informasi. Dibandingkan dengan metode pemrosesan tradisional, teknologi data mining memiliki keunggulan efisiensi tinggi dan akurasi tinggi. Dapat dengan cepat mengunci informasi yang diperlukan.
Di era big data, volume penyimpanan data informasi sangat besar. Jika ingin melakukan statistik ekonomi, tidak hanya harus menghadapi sejumlah besar data. Tetapi juga perlu mempertimbangkan informasi palsu atau tidak lengkap yang ada di dalamnya.
Jika informasi dihilangkan maka akan mempengaruhi keakuratan hasil. Penggunaan teknologi data mining dapat menghindari masalah ini dengan baik. Dapat mengekstrak informasi yang memenuhi persyaratan secara akurat dan kemudian melakukan pemrosesan mendalam dari informasi yang disaring. Untuk memastikan keakuratan statistik data semaksimal mungkin.
Dalam proses pembangunan ekonomi berkelanjutan, statistik ekonomi perlu menghadapi semakin banyak data besar. Statistik ekonomi sangat penting untuk pekerjaan perusahaan dan departemen pemerintah. Bahkan menentukan perkembangan ekonomi masa depan negara kita. Persyaratan kualitas adalah sangat tinggi.
Dalam metode statistik ekonomi tradisional ada kelemahan yang sangat jelas, yang tidak melibatkan analisis hubungan potensial antara data dan data. Sehingga tidak dapat memberikan dasar bagi pengambilan keputusan ekonomi pemerintah dan perusahaan. Tidak dapat diandalkan dan informasi kunci yang aman.
Dalam metode statistik ekonomi tradisional, efisiensi metode perhitungan sangat rendah yang tidak memenuhi kebutuhan pembangunan sosial. Kualitas statistik dan analisis tidak dapat dijamin dan serangkaian masalah praktis yang dihadapi dalam statistik ekonomi tidak dapat diselesaikan.
Penerapan teknologi data mining dalam statistik ekonomi terutama bergantung pada keunggulan teknologi informasi untuk secara efektif menemukan hubungan potensial antara data.
Hubungan ini tidak dapat dirasakan oleh indera manusia yang secara efektif memecahkan metode statistik ekonomi tradisional. Ini adalah wawasan penting untuk beradaptasi dengan perkembangan zaman, dan dapat memberikan dasar penting bagi pengambilan keputusan ekonomi pemerintah dan perusahaan.
Apalagi saat ini, dengan kemajuan ekonomi dan ilmu pengetahuan dan teknologi yang berkelanjutan. Tingkat teknologi data mining juga terus meningkat yang selanjutnya mendorong peningkatan kualitas statistik ekonomi.
2. Karakteristik Teknologi Data Mining
Jumlah besar data yang akan diproses. Jumlah data yang diproses oleh teknologi data mining umumnya besar dan bahkan dapat digambarkan sebagai massif. Ukuran memorinya sering kali perlu dinyatakan dalam GB atau TB.
Jika pengguna perlu menerapkan informasi di dalamnya, tetapi tidak tahu informasi mana yang harus diterapkan. Maka ia dapat menggunakan teknologi data mining untuk menemukan informasi yang dibutuhkannya dengan cepat melalui kata kunci.
Di masyarakat saat ini, Pesatnya perkembangan informasi ekonomi telah melahirkan sejumlah besar informasi ekonomi. Jumlah data yang dihadapi selama statistik juga meningkat.
Untuk lebih memenuhi kebutuhan pembangunan sosial, perlu memperluas database informasi ekonomi di tepat waktu. Untuk lebih meningkatkan Kepuasan pelanggan juga harus terus meningkatkan akurasi pencarian.
Artinya, teknologi data mining dapat memproses keseluruhan data pada tingkat yang lebih dalam. Memenuhi kebutuhan pengguna dengan lebih baik, membantu pengguna mencapai tujuan mereka. Menemukan informasi yang dibutuhkan dalam database besar secara efektif dan cepat.
Secara umum, ada dua bentuk teknologi data mining yang pertama memproses informasi dalam database asli melalui manajemen yang efektif. Kedua menganalisis data yang ada secara real time.
Menurut waktu akumulasi data yang berbeda dalam database, metode analisis yang berbeda juga dapat digunakan. Menurut metode pengelolaan data berkelanjutan, semua data dalam proses data mining dapat diklasifikasikan. Data asli yang berantakan dapat diurutkan untuk nanti penggunaan data Keamanan dan kenyamanan terjamin.
3. Analisis Signifikansi Teknologi Data Mining Dalam Statistik Ekonomi
Melalui penggunaan teknologi data mining, efisiensi kerja ahli statistik dapat sangat ditingkatkan. Pengolahan lebih lanjut dilakukan untuk menjadikannya referensi penting bagi staf terkait untuk membuat keputusan pengambilan keputusan ekonomi.
Teknologi data mining tidak hanya alat analisis sederhana, tetapi yang lebih penting. Dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan aktual pengguna. Untuk akurasi penyaringan informasi dan memenuhi kebutuhan pembangunan ekonomi dan sosial.
Meningkatkan kesulitan pekerjaan statistik ekonomi telah meningkat secara signifikan. persyaratan juga meningkat sesuai Teknologi penambangan sangat penting.
Dalam proses aplikasi teknologi data mining, database informasi yang sesuai dapat dibuat yang tidak hanya dapat mempromosikan integrasi berbagai informasi data. Tetapi juga secara efektif menghindari pekerjaan statistik yang berulang. Mengurangi kebutuhan akan beban kerja staf yang relevan juga dapat memberikan layanan yang lebih baik untuk kegiatan manajemen ekonomi.
Data mining memiliki cakupan aplikasi yang sangat luas, dapat memproses semua jenis sumber data. Termasuk data terstruktur di Itu berupa data semi-terstruktur atau bahkan heterogen seperti teks, multimedia dan data deret waktu.
Dalam proses penerapan praktis teknologi data mining, struktur teknisnya termasuk dalam teknologi pemrosesan dalam dan memiliki tujuan yang relatif jelas. Dalam ruang lingkup aplikasi praktisnya, akumulasi data jangka panjang dapat dihitung dan ditafsirkan untuk memastikan bahwa pengguna memiliki pemahaman yang mendalam tentang arti data dan nilai guna data.
Akumulasi data ekonomi jangka panjang tidak hanya dapat dikelola secara efisien. Tetapi juga data ekonomi yang ada dapat dianalisis dari berbagai perspektif yang sangat terarah. Dari perspektif manajemen ekonomi, unit statistik informasi dan klasifikasi data yang ada adalah tautan dasar yang dapat memastikan efisiensi pengelolaan data statistik dan kenyamanan penggunaan.
Juga merupakan cara untuk mengoptimalkan data secara komprehensif. Atas dasar ini, data ekonomi juga dapat diolah kembali untuk lebih memenuhi kebutuhan pengguna.
Aplikasi Spesifik Teknologi Data Mining Dalam Statistik Ekonomi
1. Aplikasi Dalam Pemrosesan Data Sebelumnya
Salah satunya adalah pembersihan data, Yaitu untuk membersihkan beberapa data yang tidak memenuhi persyaratan dan memiliki nilai aplikasi yang rendah.
Dalam aplikasi tertentu, metode pembersihan yang sama sekali berbeda diperlukan sesuai dengan kondisi data ekonomi yang berbeda.
Misalnya, metode rata-rata, metode pemulusan. Meskipun metode khusus yang digunakan oleh metode kliring ini dalam memproses data berbeda. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan akurasidan situasi tertentu perlu dianalisis dalam penggunaan khusus.
Kemudian integrasi data Artinya, potongan-potongan data yang berbeda dikelompokkan bersama untuk membentuk satu kesatuan. Dengan perkembangan ekonomi sosial yang berkelanjutan, skala data ekonomi terus berkembang yang membawa kesulitan besar dalam pemilihan dan pemanfaatan informasi.
Tidak hanya itu, keragaman sumber data juga menambah sulitnya integrasi data. Pada tahap ini, integrasi data terutama dihadapkan pada dua kesulitan utama. Pertama adalah redundansi, untuk memastikan validitas informasi dalam database dan memaksimalkan pemanfaatan kapasitasnya. Perlu untuk memilih informasi yang berlebihan.
Kemudian Skema Masalah integrasi, karena data itu sendiri memiliki jumlah yang sangat besar dan sumber data yang luas. Sehingga dalam proses penambangan akan menghadapi banyak data dan beberapa pola dalam satu waktu. Setelah pendataan selesai dan database yang sesuai terbentuk, perlu dilakukan penggalian dan pengolahan lebih lanjut agar dapat disajikan dengan cara yang berbeda.
Ada lagi transformasi data, Yaitu dengan menggunakan metode yang berbeda untuk mengubah data menjadi bentuk data yang memenuhi persyaratan data mining.
Di satu sisi, ini adalah skala data yaitu memproses data sesuai dengan spesifikasi yang berbeda. Di sisi lain , ini adalah generalisasi data yaitu menggunakan data tingkat tinggi untuk menggantikan data tingkat rendah. Tetapi perlu fokus pada kontinuitas data.
Kontinuitas tidak dapat dijamin dalam banyak metode pengolahan data yang digunakan saat ini, sehingga terjadi diskritisasi data. Namun, penerapan teknologi data mining dapat memperhitungkan kontinuitas data dengan baik.
2. Aplikasi Dalam Pembentukan Pohon Keputusan
Metode pohon keputusan merupakan metode klasifikasi cepat yang dapat membuat data divisualisasikan. Tujuan akhir pengumpulan data ekonomi adalah untuk menggunakan kembali nilainya dan untuk menentukan apakah data tersebut memiliki nilai yang berguna adalah dengan menganalisis data yang dikumpulkan secara sistematis.
Setelah analisis, data juga perlu menjadi keluaran, yang juga merupakan proses yang secara langsung dapat mempengaruhi efisiensi pengguna. Setelah data diproses sebelumnya, pohon keputusan yang sesuai perlu dibuat.
Pertama, pohon keputusan awalnya dibuat berdasarkan set pelatihan dan kemudian disederhanakan menurut algoritma pohon keputusan khusus untuk melengkapi model analisis keluaran data dasar.
Untuk memanfaatkan sepenuhnya pohon keputusan, ahli statistik yang relevan juga diperlukan untuk mengklasifikasikan dan menganalisis berbagai data ekonomi secara akurat.
Kemudian pohon keputusan dapat digunakan untuk mengambil keputusan atas berbagai masalah ekonomi. Menurut urutan yang sesuai dari pohon keputusan itu sendiri, data dibandingkan dengan kondisi yang ditetapkan. Setelah keduanya benar-benar cocok, keakuratan data dapat ditentukan untuk menyelesaikan keputusan.
3. Penerapan Dalam Menilai Apakah Penyelidikan Lebih Lanjut Diperlukan
Saat menggunakan teknologi data mining untuk menghitung situasi ekonomi di suatu wilayah tertentu, perlu membandingkan data tahun-tahun sebelumnya untuk menilai apakah tingkat perubahan skala perusahaan sesuai dengan norma. Kemudian memutuskan apakah perlu untuk diselidiki lebih lanjut.
Artinya, jika hasil data mining menunjukkan bahwa perbedaan tingkat perubahan ukuran perusahaan berada dalam kisaran yang wajar. Tidak perlu penyelidikan lebih lanjut, tetapi jika nilai ini melebihi kisaran normal, penyelidikan dapat dilakukan.
Menentukan bahwa perusahaan Jika ada peristiwa bisnis besar yang akan berdampak pada itu. Penyelidikan lebih lanjut diperlukan untuk lebih memahami masalah ekonomi yang mungkin ada di perusahaan dan wilayah. Sehingga dapat mengajukan saran pengambilan keputusan yang ditargetkan dan mencapai tujuan memajukan pembangunan ekonomi.
4. Penerapan Teknologi Data Mining Dan Kecerdasan Buatan Dalam Statistik Ekonomi
Data mining pada awalnya merupakan cabang dari kecerdasan buatan. Di satu sisi, kedua teknologi ini memiliki kesamaan dalam diri mereka sendiri dan merupakan disiplin yang dibentuk oleh persilangan berbagai teknologi.
Realisasi akhir dari kecerdasan tinggi adalah arah yang diperjuangkan oleh data mining dan kecerdasan buatan. Tidak dapat dihindari bahwa akan ada hubungan antara keduanya. Di sisi lain, keduanya juga merupakan hubungan saling memanfaatkan dan saling mempromosikan.
Perkembangan dan kemajuan teknologi data mining yang berkelanjutan juga mendorong pengembangan kecerdasan buatan, memungkinkannya untuk bermain di bidang yang lebih luas.
Misalnya, mengingat situasi saat ini di mana penyebaran pneumonia corona baru sulit dideteksi dan dikendalikan. Teknologi data mining dapat digunakan untuk memprediksi penyebaran virus corona baru dan menemukan kontak dekat dengan cara yang lebih cerdas.
Karena di era big data, setiap perilaku akan menghasilkan data. Dengan menggunakan teknologi data mining, dimungkinkan untuk menghitung, mengatur dan menganalisis data yang kompleks. Menemukan hubungan atau hukum di antara mereka, dan memberikan informasi yang berguna.
3. Arah Perkembangan Teknologi Data Mining Dalam Statistik Ekonomi
Dilihat dari situasi saat ini, arah pengembangan teknologi data mining ke depan harus dikembangkan dari berbagai aspek. Dalam proses peningkatan permintaan pengguna data, teknologi data mining akan dikembangkan lebih lanjut. Berbagai sistem data mining yang canggih juga akan dikembangkan.
Bertujuan dari berbagai kesulitan yang dihadapi dalam proses pengolahan data, maka perlu juga dirancang sistem data mining yang multifungsi. Misalnya, dalam proses data mining spasial dan data relasional, desain sistem data mining akan menjadi lebih tepat sasaran.
Dalam proses pengembangan teknologi data mining ke depan, validitas, ekspresibilitas dan kepastian hasil data mining akan ditingkatkan. Diperlukan bahwa data yang ditambang dapat sepenuhnya mengekspresikan konten basis data, dan data tersebut dapat diterapkan secara khusus ke berbagai bidang.
Untuk data yang cacat pada basis data, perlu dilakukan analisis yang sistematis. Serta menampilkan dan mengolah data tersebut melalui aturan-aturan tertentu. Kedepannya dengan menerapkan teknologi data mining dalam proses kerja statistik ekonomi maka proses dan hasil data mining akan semakin disederhanakan. Karena tidak semua pengguna data ahli dalam data mining, sehingga perlu dilakukan penyederhanaan hasil data mining.
Di masa depan, perkembangan teknologi data mining multi-interaktif akan memberikan hak kepada pengguna untuk menambang data secara akurat. Data mining akan memiliki karakteristik perubahan dinamis, dan dapat menambang data dari berbagai sudut dan memastikan fleksibilitas data mining.
Dalam proses penerapan teknologi data mining, kerahasiaan dan keamanan hasil statistik ekonomi akan lebih ditingkatkan. Fenomena kebocoran data dan pelanggaran privasi akan berkurang tajam yang selanjutnya akan memperluas ruang aplikasi data mining.
Kesimpulan
Penerapan teknologi data mining telah sangat meningkatkan efisiensi dan kualitas pekerjaan statistik ekonomi, perannya semakin mendapat perhatian. Bidang aplikasi menjadi semakin beragam, tetapi dalam proses penerapannya perlu untuk memperhatikan masalah privasi.
Dari sudut pandang individu, informasi pribadi lebih mungkin bocor. Individu dan organisasi lain dapat memperoleh informasi melalui teknologi ini. Dari perspektif aplikasi basis data, masalah penyalahgunaan data basis data perlu diatur dan diselesaikan. Dari pemerintah dan kelompok bisnis dalam perspektif kebocoran data, itu akan mengancam keamanan nasional atau rahasia komersial .
Oleh karena itu dalam penerapannya ke depan, penerapannya harus diatur secara ketat agar dapat dibatasi untuk menjamin legitimasi dan legalitas penggunaannya.
