引言：经济快速发展为提升综合国力奠定坚实基础，在新时代环境背景下，经济活动范围更加广泛，经济建设内容趋向多元化，从而导致经济活动当中的数据挖掘与分析难度持续提升。传统技术局限于理论层面的分析，难以适应新经济时代的需求，数据挖掘技术是社会发展的产物，在经济建设中蕴含着强大的科技力量，倾向于实现全方位多角度的数据分析，成为相关部门制定经济政策的重要依托。
一、数据挖掘技术特点分析
数据挖掘技术作为一种新兴的信息化技术，作用于海量的数据内容，根据经济建设应用需求，从其中提取具有经济应用价值的信息，总体来看这一技术在实际应用中，具有高精确度的识别优势，准确汇总具有价值的数据信息，在此基础上采取现代化的技术方式开展处理加工工作，为后续数据统计以及分析奠定基础，从而确保经济建设中所用数据的真实性和可靠性。相比于传统技术，数据挖掘技术在经济建设中更能彰显其优势，有助于高效处理大规模数据集，同时拓展延伸经济建设中数据分析的广度和深度。根据经济建设与数据挖掘技术之间道德应用关系来看，一方面统计数据挖掘可以为广大用户提供信息化资源，凭借高精确度的算法能够在海量而无序的数据当中，探索其特有的规律，从而彰显数据在经济统计中的应用意义。另一方面，数据挖掘技术之所以具有高精准度的优势，是因为自动化和智能化程度高，已经成为这一技术应用的显著特点，依托机器学习以及人工智能的技术融合优势，数据挖掘能够实现海量数据价值分析的目标，同时能够针对经济建设项目满足预测经济趋势的需求，为相关部门做出重大经济决策提供可靠依据。
数据挖掘技术的研究和应用显现出灵活性特征，能够随着算法以及模型的更新发展，从而适应多元化类型的数据集，有针对性地处理结构化和非结构化数据。数据挖掘技术不断更新为实现经济建设目标提供技术动力，为解决更为复杂的经济问题发挥着重要的作用。从其应用总体情况分析，数据挖掘技术能够根据经济统计需求，灵活发挥关键词提取、模式识别以及趋势预测等功能，突破了传统技术信息检索的障碍。
二、统计数据挖掘在经济研究中的地位
（一）综合程度高
数据挖掘系统在经济统计中并非单一流程的工具，而是具有全面性特征，包括数据搜集、分析处理的各个环节，有助于为各个部门的经济活动提供完善的数据支撑。随着经济水平的持续增长，经济活动形式日益多样化，互联网广泛应用于经济建设当中，统计数据信息作为互联瓦工的一种形式，能够实现管理工作精细化发展的目标，同时丰富决策内容。从日常经济活动开展情况来看，不同部门之间需要承担相应的工作职责，因此各个部门的业务方式存在差异，数据分析在各部门之间呈现出多样化的特征，如果数据挖掘的成果未能达到相关部门的业务需求，就难以展现数据本身的经济价值，因此相关工作人员应用数据挖掘技术，开展统计数据挖掘工作，能够在经济建设活动中为各个部门提供精准的数据信息，根据部门类型转变表现形式，为其提供符合标准的资源信息，保证后续经济建设工作的有序开展[1]。
（二）技术可适应性强
不同经济部门管理范围和要求不同，因此所开展的统计数据工作标准不一，部分地区由于经济水平的限制，未能建立完善的数据统计系统，在沿用传统技术的过程中，难以体会数据挖掘技术应用的先进性，随着经济建设内容复杂化[2]，数据统计工作难度提升，如果未能采用现代化的数据挖掘技术，势必会导致各个部门出现统计数据严重缺失的现象，从而大幅降低工作部门的总体效率。因此在经济建设过程中，应当建立高效率的统计系统，充分发挥其数据整合性功能，实现多样化数据的分析与融合，工作人员在工作实践中，不能单一化地应用某一种数据挖掘技术，应当在现有数据挖掘技术有机融合的前提下，提高统计数据挖掘工作的整体质量效益，降低数据信息欠缺等风险概率，应用先进的数据挖掘技术能够为各个部门提供精准信息，提高经济建设中统计数据挖掘工作的技术含量。
三、统计数据挖掘技术在经济研究中的应用要点
（一）集成化处理
基于经济建设过程中多元化信息的需求，经济统计工作者需要在实践应用中明确技术优势，同时把握数据挖掘技术集成化处理、数据转换等方面的应用思路。经济建设人员在利用数据挖掘技术的过程中，应当注重其在集成化处理方面的应用要点，集成处理工作是这一技术的主要应用方向，有助于利用统一而完善的系统，提高数据分析处理的工作效率，将来源不同的海量信息统一整合于信息数据库中，为后续分析工作提供辅助。经济建设人员为了实现统计数据挖掘工作目标，应当重视模式集成、处理冗余、解决冲突等方面的技术难点。首先从模式集成方面分析，工作人员需要依托数据挖掘技术的精细化优势，确保数据信息内容与经济建设中各项问题相互对应，将经济建设中提出的各项问题作为技术应用导向，针对复杂的信息内容开展信息筛选、查找和整合工作，以便于在分析经济问题的同时直接应用相关数据。其次，工作人员应用数据挖掘技术的集成功能，可以实现数据处理过程中的“减负”，从而避免数据冗余造成的统计错误，通过集成化处理环节，能够在短时间内分析经济数据信息，综合评估数据本身属性，针对冗余属性的数据需要依托集成化处理，确保经济统计工作的有效性[3]。由于数据信息来源不同，容易产生数据冲突问题，严重影响经济统计结果的精确度和可用性，利用集成化处理则能够以统一的数据评定为依据，为工作人员利用数据挖掘技术提供指导，保证数据转化处理和统计分析质量。
（二）数据转换
经济建设人员在开展数据统计分析工作中，最为关键的是挖掘出不同来源信息的应用价值，但是在工作实践中，往往出现原始数据与挖掘技术基础应用条件不符的问题，这就需要利用数据挖掘技术的数据转换功能，以经济数据预处理的方式，将原始数据转化为满足挖掘需求的数据信息，进而为数据在经济建设中的应用提供保障。从数据转化处理类型方面看，主要包括数据规范化以及泛化两种，工作人员在经济数据的规范化处理中，应当以零均值规范化处理、最小规范化处理和最大规范化处理为主。此外在采用泛化处理方式时，需要通过低层次信息与高层信息之间的转化，全面提升数据的应用价值。
四、结束语
在当前的经济建设发展环境中，经济数据内容更为广泛而复杂，以至于数据分析处理的工作难度日益上升，如果经济建设相关部门仍旧沿用传统技术理念，则难以应对经济建设中产生的新问题和风险，因此工作人员应当精准掌握数据挖掘技术在经济统计当中的应用要点，满足海量数据信息的处理需求，从而进入更深层次挖掘数据当中的潜在价值。
参考文献：
[1]华磊.论统计数据挖掘在经济研究与管理中的地位[J].中文科技期刊数据库（全文版）经济管理,2021(7):106-107.
[2]张昊天.数据挖掘技术在经济统计中的应用研究[J].知识经济,2023(19):90-92.
[3]王世梅.数据挖掘技术在经济统计中的应用研究[J].智库时代,2023(32):43-45.