در اکثر آمارگیری‌ها، پرسش مشاغل و فعالیت‌ها از طریق پرسش‌های باز سوال می‌شود و کدگذاری این اطلاعات به هزاران رده به روش دستی صورت می‌گیرد که بسیار زمان‌بر و پرهزینه است. با توجه به ضروریات مدرن‌سازی نظام آماری کشورها، امروزه استفاده از روش‌های یادگیری آماری در آمار رسمی برای داده‌های اولیه و  ثانویه ضروری است. همچنین، روش‌های رده‌بندی یادگیری آماری در فرایند تولید آمار رسمی بسیار کاربرد دارد. هدف این مقاله، کدگذاری برخی فرایندهای آمارگیری‌ها با روش‌های یادگیری آماری و آشنایی مدیران در مورد امکان استفاده از روش‌های یادگیری آماری در تولید آمارهای رسمی است. دو کاربرد از روش‌های یادگیری آماری رده‌بندی شامل کدگذاری خودکار رشته فعالیت‌های اقتصادی و کدگذاری پرسش‌های باز پرسشنامه‌های مراکز آماری با چهار روش تکرار، روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان با ترکیب مدل‌ها در سطوح مختلف تجمیع، ترکیب روش تکرار و ماشین بردار پشتیبان و روش نزدیکترین همسایه روی داده‌های آمارگیری از کارگاه‌های صنعتی ایران انجام شده است.

با ظهور مِه‌داده‌ها در دو دهۀ گذشته، به منظور بهره‌برداری و استفاده از این نوع داده‌ها، نیاز به یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌ها با هدف تصمیم‌گیری براساس شواهد و اطلاعات قوی‌تر، بیش از پیش احساس می‌شود. لذا آشنایی با روش‌‌شناسی اتصال رکوردی به عنوان یکی از روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها و همچنین استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای سهولت فرآیند اتصال رکوردها ضروری است. در این مقاله، ضمن تشریح فرایند اتصال رکوردی و برخی روش‌های مرتبط با آن، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، برای افزایش سرعت یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌ها، کاهش هزینه و بهبود عملکرد اتصال رکوردی، دو پایگاه‌دادۀ چارچوب کارگاه‌های صنعتی مرکز آمار ایران و سازمان تامین اجتماعی به یکدیگر متصل شده‌اند.