基于數(shù)據(jù)挖掘的智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著企業(yè)信息化建設(shè)的深入發(fā)展,企業(yè)積累的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)越來越多,同時不斷變化的市場環(huán)境和激烈的競爭,都促使管理人員對更深入信息的渴望。智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)是傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)與人工智能中的專家系統(tǒng)集成后,在財務(wù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用。運用智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)可以幫助企業(yè)對數(shù)據(jù)進行分類、整理、加工和分析,將以往無法進一步使用的歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成能為高層決策者所用的知識庫信息。但是現(xiàn)有的大多數(shù)智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)的研究中,對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用不夠具體詳細,僅

2、僅是籠統(tǒng)得給出模型庫、知識庫的構(gòu)建,同時也很少結(jié)合企業(yè)實際情況,可操作性不強。
　　 針對實際應(yīng)用中出現(xiàn)的問題,本人首先深入ZT集團實地調(diào)研,結(jié)合集團信息化建設(shè)現(xiàn)狀及管理層需求,分析系統(tǒng)的目標(biāo)和需要實現(xiàn)的功能,詳細定義各模塊的功能,采用包含四個層次的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)完成了對zT集團智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)的總體設(shè)計,確定了財務(wù)預(yù)測與決策、財務(wù)計劃與控制、財務(wù)分析與報告及考核評價四個主題。由于本系統(tǒng)中的許多功能需要依靠先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),因此

3、本文對系統(tǒng)中的三個關(guān)鍵挖掘技術(shù)分別進行了研究:1)聚類方法。在對模糊聚類方法和灰色聚類方法進行了對比后,本文選擇采用后者,并將其運用于“存貨預(yù)測與決策”模塊中;2)決策樹技術(shù)。依據(jù)ZT集團項目投資的特點和功能需求,本文采用決策樹方法解決投資項目的選擇問題;3)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)。在分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典挖掘算法存在的不足后,本文采用函數(shù)映射的方法,將對數(shù)據(jù)庫的掃描轉(zhuǎn)變?yōu)閷仃嚨膾呙?將對重復(fù)率的計算轉(zhuǎn)變?yōu)閷仃噧?nèi)積的計算,從而實現(xiàn)對其運算效率

4、的優(yōu)化,最后運用JAVA編程語言,對算法進行開發(fā)實現(xiàn),通過對比改進前后算法的運算效率,驗證優(yōu)化效果。并且根據(jù)ZT集團需求,將改進后的算法運用于投資決策子系統(tǒng)中對股票規(guī)則的挖掘。
　　 論文的最后以投資決策子系統(tǒng)為例,分析ZT集團智能財務(wù)決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與開發(fā)。首先確定該子系統(tǒng)的目標(biāo)與功能結(jié)構(gòu),及其運用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),包括決策樹技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)。其次對子系統(tǒng)進行總體結(jié)構(gòu)分析,將整個處理過程分為四個層次:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)倉庫