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申请/专利权人：佛山锐科信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种经济信息自动化统计分析方法及系统，其中，所述方法包括：设置自动化脚本，基于自动化脚本定时获取经济信息数据集；对经济信息数据集进行预处理，获得预处理后的经济信息数据集；基于包裹式特征选择方法对预处理后的经济信息数据集进行特征选择处理，获得目标特征；基于决策树算法对目标特征进行数据挖掘处理，获得分类挖掘结果；基于统计分析方法对分类挖掘结果进行统计分析处理，获得统计分析结果；对统计分析结果进行数据可视化处理，获得可视化经济信息。本发明能够使经济信息的统计分析形成自动化处理，不仅提高了经济信息统计分析的效率，节省了人力成本的投入，并且可以更为清楚且直观的了解经济信息的统计分析情况。

主权项：1.一种经济信息自动化统计分析方法，其特征在于，所述方法包括：设置自动化脚本，基于所述自动化脚本定时获取经济信息数据集；对所述经济信息数据集进行预处理，获得预处理后的经济信息数据集；基于包裹式特征选择方法对预处理后的经济信息数据集进行特征选择处理，获得目标特征；基于决策树算法对所述目标特征进行数据挖掘处理，获得分类挖掘结果；基于统计分析方法对所述分类挖掘结果进行统计分析处理，获得统计分析结果；对所述统计分析结果进行数据可视化处理，获得可视化经济信息；其中，所述基于包裹式特征选择方法对预处理后的经济信息数据集进行特征选择处理，获得目标特征，包括：基于特征提取方法对预处理后的经济信息数据集进行初步特征提取处理，获得若干个初始特征；将若干个初始特征作为第一特征子集输入至预设随机森林分类器中，计算第一特征子集中每个初始特征的权重，并基于交叉验证方法计算第一特征子集的分类精度，根据预设随机森林分类器对第一特征子集的分类处理，得到第一特征子集对应的分类结果，通过交叉验证法返回第一特征子集在分类结果中所拆分的各个索引，通过轮换使用各个索引进行切片计算，将计算结果与预设超参数值再次进行计算，获得第一特征子集的分类精度；将第一特征子集中权重最低的初始特征进行移除，获得第二特征子集；将第二特征子集再次输入至预设随机森林分类器中，计算第二特征子集中每个特征的权重，并基于交叉验证算法计算第二特征子集的分类精度，将第二特征子集中权重最低的特征进行移除，获得第三特征子集；对获得的特征子集依次循环进行计算权重、计算分类精度和特征移除处理至达到预设终止条件，获得若干个特征子集，将分类精度最高的特征子集作为目标特征；所述基于决策树算法对所述目标特征进行数据挖掘处理，获得分类挖掘结果，包括：基于预设特征属性对所述目标特征进行属性选择，获得训练集和测试集；基于决策树算法对训练集进行数据挖掘处理，获得初始决策树；基于测试集对所述初始决策树进行剪枝优化处理，获得目标决策树；基于所述目标决策树对所述目标特征进行分类挖掘处理，获得分类挖掘结果。

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