统计部门的职责包括建设统计综合数据库，以便对统计数据进行集中存储和管理，对数据资源进行采集、汇总，并做分析研究。然而，随着政府统计工作的信息化进程逐步加快，传统的统计手段已显陈旧。 统计数据库具有多维的数据结构特征，符合联机分析处理(OLAP)技术的内在要求。通过对联机分析技术构建的多维数据集进行挖掘处理，可以帮助统计工作者发现更多统计信息当中潜在的有价值的信息。因此，将联机分析技术和数据挖掘技术结合起来共同应用于经济社会统计事务之中成为本文要探索的一条新路。 本文深入研究了联机分析挖掘(OLAM)技术和方法在政府统计工作中的应用。围绕一套面向统计的OLAM实现框架，研究并建立便于进行各种分析的多维数据模型。对于基层统计数据采用一种基于OLAP原理的通用聚合算法完成汇总操作，获得各种包含统计分组和统计计量指标的多维数据集，该聚合算法不依赖任何数据库本身提供的API，完全实现了跨数据库平台，能够适应各种数据库系统环境。同时，由于统计数据具有典型的时序性特征，本文又针对生成的多维数据集进行时间序列的趋势分析，相似性挖掘以及关联规则挖掘。 论文将上述研究成果成功地应用到一套面向区县级统计局的统计信息管理应用系统中，该系统目前已在上海市闵行区统计局使用，并取得了阶段性的成果。该统计信息管理应用系统加强了对现有统计数据资源的整合，避免了各基层统计部门所掌握的丰富统计数据的浪费。作为一套灵活、规范和通用的统计数据管理平台，该系统为统计业务人员提供了友好的人机交互接口和丰富的可视化分析挖掘界面，较好的满足统计业务的需求，大大提高了统计工作的效率，为政府经济工作中制定方针政策提供了有力的依据。