Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken

Use of machine learning in official business statistics

Florian Dumpert () and Martin Beck ()
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Florian Dumpert: Universität Bayreuth
Martin Beck: Statistisches Bundesamt

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2017, vol. 11, issue 2, No 3, 83-106

Abstract: Zusammenfassung Aufgabe der amtlichen Unternehmensstatistiken ist die Bereitstellung von Informationen über Struktur und Entwicklung der Wirtschaft, die sie durch Erhebungen, die Nutzung von Verwaltungsdaten, den Zukauf kommerzieller Daten und die Verknüpfung von Mikrodaten gewinnt. In jüngster Zeit wurde darüber hinaus auch der Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in amtlichen Unternehmensstatistiken experimentell erprobt, und zwar bei Zuordnungsentscheidungen und der Generierung neuer Informationen. In diesem Beitrag wird das Vorgehen im Überblick dargestellt. Dazu werden zunächst die Methodik des maschinellen Lernens in den Grundzügen dargestellt, bisherige Anwendungsgebiete außerhalb und in der amtlichen Statistik beschrieben sowie die in der Unternehmensstatistik experimentell eingesetzten Verfahren erläutert. Anschließend wird die praktische Anwendung von Support Vector Machines und Random Forests auf fünf konkrete Aufgabenstellungen in ausgewählten Unternehmensstatistiken dargestellt. Abschließend werden die bisherigen Erfahrungen zusammenfassend bewertet und potenzielle weitere Aufgabenstellungen sowie absehbare Weiterentwicklungen der maschinellen Lernverfahren aufgezeigt.

Keywords: Maschinelles Lernen; Random Forest; Support Vector Machine; Unternehmensstatistik; Machine learning; Random Forest; Support Vector Machine; Business statistics (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017
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DOI: 10.1007/s11943-017-0208-6

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