it enables technical personnel to present the correlation between data的简体中文翻译

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it enables technical personnel to present the correlation between data clearly in the engineering of economic statistics, so as to effectively improve the efficiency of economic statistics.2.2 Decision tree methodThe key to the use of big data analysis in economic statistics lies in the rational use of decision tree method. As one of the economic models for data prediction and analysis, decision tree method is often used in statistical theory as the support of related theories. The use of decision tree method is to clearly reflect the process of prediction and decision-making through the tree diagram of the problem conditions, occurrence probability and prediction results that people need to make decisions. At the same time, when using the decision tree method in economic statistics, technicians need to find out the useful information in big data, and effectively analyze the information, so as to provide users with corresponding reference data. In addition, the advantages of decision-making method include simple operation and fast classification, which can meet the analysis of big data projects to the greatest extent. Therefore, in the economic statistics, the rational use of decision tree method can enhance the accuracy and effectiveness of economic statistics. And it can also effectively analyze uncertain economic factors in a new way, so as to ensure the accuracy of economic statistics, further optimize the reliability of economic decision-making, and provide a strong reference for economic development.2.3 Genetic calculation methodIn economic statistics, the use of big data analysis requires rational use of genetic calculation methods. The so-called genetic calculation method is an algorithm formed after the fusion of genetic mechanism and biological natural selectivity, which can obtain data information of a specific population and analyze the information effectively [2]. When considering the use of genetic calculations as the basis for big data analysis, technical personnel should understand that genetic calculations are applicable to specific populations and perform effective analysis after obtaining specific population information data. In addition, when dealing with big data problems, special supporting software and hardware should be used to construct a network environment, and a reasonable network environment should be created on the basis of the cloud computing environment. At the same time, the data information can be strengthened in the process , so that the value of the information itself can be improved. Furthermore, the use of genetic calculation method can promote the solution of complex economic statistics problems, and help to dig deeper into deeper information, and further promote the improvement of economic statistics.3. ConclusionFrom the above, we know that with the rapid development of social economy, the level of information technology in our country is also constantly
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它使技术人员能够在经济统计工程中清楚地呈现数据之间的相关性,从而有效地提高了经济统计的效率。<br>2.2决策树方法<br>在经济统计中使用大数据分析的关键在于决策树方法的合理使用。作为数据预测和分析的经济模型之一,决策树方法在统计理论中经常被用作相关理论的支持。决策树方法的使用是通过树状图清晰地反映预测和决策的过程,这些图是人们做出决策所需的问题条件,发生概率和预测结果的树形图。同时,在经济统计中使用决策树方法时,技术人员需要从大数据中找出有用的信息,并进行有效的分析,从而为用户提供相应的参考数据。此外,决策方法的优点包括操作简单,分类快速,可以最大程度地满足对大数据项目的分析。因此,在经济统计中,合理运用决策树方法可以提高经济统计的准确性和有效性。同时,它也可以以一种新的方式有效地分析不确定的经济因素,从而保证经济统计的准确性,进一步优化经济决策的可靠性,为经济发展提供参考。<br>2.3遗传计算方法<br>在经济统计中,使用大数据分析需要合理使用遗传计算方法。所谓遗传计算法,是遗传机制与生物自然选择性融合后形成的一种算法,可以获取特定种群的数据信息,并对信息进行有效的分析[2]。在考虑将遗传计算用作大数据分析的基础时,技术人员应了解遗传计算适用于特定人群,并在获得特定人群信息数据后进行有效分析。此外,在处理大数据问题时,应使用特殊的支持软件和硬件来构建网络环境,并在云计算环境的基础上创建合理的网络环境。同时,可以在此过程中增强数据信息,从而可以提高信息本身的价值。此外,使用遗传计算方法可以促进解决复杂的经济统计问题,并有助于更深入地了解更深的信息,并进一步促进经济统计的改进。<br><br>3.结论<br>从以上可以看出,随着社会经济的飞速发展,我国信息技术水平也在不断提高。
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它使技术人员能够清楚地显示数据在经济统计工程中的相关性,从而有效地提高经济统计的效率。<br>2.2 决策树方法<br>大数据分析在经济统计中运用的关键是合理运用决策树法。决策树法作为数据预测与分析的经济模型之一,常作为相关理论的支撑,在统计理论中运用决策树法作为支撑。决策树法的使用是通过树形图清楚地反映预测和决策过程,说明人们决策需要的问题条件、发生概率和预测结果。同时,技术人员在经济统计中运用决策树法时,需要找出大数据中的有用信息,并有效地分析信息,为用户提供相应的参考数据。此外,决策方法的优点包括操作简单、分类快速,能最大程度地满足大数据项目的分析。因此,在经济统计中,合理运用决策树法可以提高经济统计的准确性和有效性。同时,还可以以新的方式有效分析不确定的经济因素,保证经济统计的准确性,进一步优化经济决策的可靠性,为经济发展提供有力的参考。<br>2.3 遗传计算方法<br>在经济统计中,大数据分析的使用需要合理使用遗传计算方法。所谓的遗传计算方法是遗传机制与生物自然选择性融合后形成的一种算法,它可以获取特定人群的数据信息,并有效地分析信息[2]。在考虑使用基因计算作为大数据分析的基础时,技术人员应了解遗传计算适用于特定人群,并在获得特定种群信息数据后进行有效分析。此外,在处理大数据问题时,应利用特殊的支持软件和硬件构建网络环境,并在云计算环境的基础上创建合理的网络环境。同时,数据信息可以在这个过程中加强,使信息本身的价值得到提高。此外,利用基因计算方法可以促进复杂经济统计问题的解决,有助于深入挖掘信息,进一步促进经济统计的改善。<br><br>3. 结论<br>从上面,我们知道,随着社会经济的快速发展,我国的信息技术水平也在不断提高。
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它使技术人员在经济统计工程中能够清晰地呈现数据之间的相关性,从而有效地提高经济统计的效率。<br>2.2决策树方法<br>经济统计大数据分析的关键在于决策树方法的合理运用。决策树方法作为一种用于数据预测和分析的经济模型,在统计理论中经常被用来作为相关理论的支撑。决策树方法的使用是通过问题状况、发生概率和预测结果的树形图,清晰地反映出人们进行决策所需的预测和决策过程。同时,在运用经济统计中的决策树方法时,需要从大数据中找出有用的信息,并对其进行有效的分析,为用户提供相应的参考数据。另外,决策方法的优点是操作简单,分类速度快,可以最大限度地满足大数据项目的分析。因此,在经济统计中,合理运用决策树方法可以提高经济统计的准确性和有效性。并能以一种新的方式有效地分析不确定的经济因素,从而保证经济统计的准确性,进一步优化经济决策的可靠性,为经济发展提供有力的参考。<br>2.3遗传计算方法<br>在经济统计中,大数据分析的应用需要合理使用遗传计算方法。所谓遗传计算方法是将遗传机制与生物自然选择性相融合后形成的一种算法,能够获得特定种群的数据信息,并对其进行有效的分析[2]。在考虑将遗传计算作为大数据分析的基础时,技术人员应了解遗传计算适用于特定群体,并在获得特定群体信息数据后进行有效分析。另外,在处理大数据问题时,要用专门的支撑软硬件构建网络环境,在云计算环境的基础上创造合理的网络环境。同时,在处理过程中可以强化数据信息,从而提高信息本身的价值。此外,遗传计算方法的应用可以促进复杂经济统计问题的解决,有助于更深层次地挖掘信息,进一步促进经济统计的改进。<br>三。结论<br>由此可见,随着社会经济的快速发展,我国的信息化水平也在不断提高<br>
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