基于商業(yè)智能的煤礦企業(yè)輔助決策分析研究.pdf

1、信息技術的廣泛應用，使得煤礦企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，煤礦企業(yè)已經從信息匱乏的時代進入到了信息過載的時代。信息化后的煤礦企業(yè)歷史，變成了信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)積累的歷史，如何從積累的歷史數(shù)據(jù)中，挖掘出真正有價值的數(shù)據(jù)金礦，成為了煤礦企業(yè)面臨的一大難題。
　　煤礦企業(yè)現(xiàn)有的各類信息系統(tǒng)、財務報表不能真實全面地反映生產經營過程中的實際情況，管理者在日常的經營決策中失去了真實的數(shù)據(jù)支持。本文提出一種基于商業(yè)智能的煤礦企業(yè)輔助決策分析解決方案，運用全新

2、的管理思維和先進的技術分析手段，力求從積累的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息和知識，智能地輔助管理人員進行決策、分析，幫助管理者擺脫經營過程中的盲目猜測行為以及無知狀態(tài)，實現(xiàn)經濟效益和管理水平的雙重提升。
　　本文首先對商業(yè)智能和輔助決策分析進行了概念界定，并對商業(yè)智能體系和集成學習理論進行了闡述。然后從煤礦企業(yè)的生產經營特點、管理模式現(xiàn)狀、經營決策存在問題等方面對當前煤礦企業(yè)的經營決策現(xiàn)狀進行了分析，在此基礎上，提出了基于商業(yè)智能的煤礦

3、企業(yè)輔助決策分析解決方案。
　　針對煤礦企業(yè)缺乏定量預測模型，預算編制的測算過程不合理的情況，引入商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)挖掘技術構建定量預測模型。選用了集成學習理論中的隨機森林算法構造模型，將采集到的指標數(shù)據(jù)隨機分成訓練集和測試集，使用訓練集對模型進行訓練定型，使用測試集對模型的推廣泛化能力進行檢驗，并與另外兩種集成學習模型、三種非集成學習模型進行對比，結果顯示該模型具有良好的預測效果。
　　為解決煤礦企業(yè)決策信息不對稱，決策分析

4、不到位的問題，使用商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理技術實現(xiàn)了多維分析系統(tǒng)。將異構數(shù)據(jù)源經過提取、轉換、加載到數(shù)據(jù)倉庫中，將各類信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)連接在一起，使信息得到充分共享；OLAP技術提供了靈活復雜的查詢操作，使用戶能夠便捷地從多個視角刻畫數(shù)據(jù)特征，深入鉆取細節(jié)信息，實現(xiàn)對信息資源的充分利用。
　　最后，根據(jù)實際的商業(yè)智能信息化項目需求，將商業(yè)智能技術應用到煤礦企業(yè)輔助決策分析系統(tǒng)中，提取出少量核心指標建立了輔助決策分析系統(tǒng)的指標