農(nóng)村信用社經(jīng)營決策數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著山東省農(nóng)村信用社電子化的發(fā)展，全省農(nóng)村信用社綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)全面完成了地市級的集中處理，解決了核算效率和核算的自動化問題，積累了大量的經(jīng)營、管理數(shù)據(jù)，農(nóng)村信用社電子化建設(shè)面臨著盡快整合和提升應(yīng)用的水平，向管理決策層深入推進，進而規(guī)避金融風險，保障業(yè)務(wù)發(fā)展的局面，基于這種情況，我們開發(fā)研制了農(nóng)村信用社經(jīng)營決策數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。
　　論文中工作的重點是邏輯數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)造和數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)件的設(shè)計，工作難點是如何結(jié)合農(nóng)村信用社業(yè)務(wù)需要對數(shù)據(jù)挖

2、掘算法進行優(yōu)化改進。
　　對于數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計，我們從概念模型設(shè)計開始，首先分析系統(tǒng)的需求，從而確定數(shù)據(jù)倉庫的主題，并且采用星型模式進行建模。然后是邏輯模型設(shè)計，對概念模型進行進一步的細化，對每一個主題域確定其維表和事實表的表結(jié)構(gòu)。最后進行物理模型設(shè)計，針對系統(tǒng)實際的硬件環(huán)境，確定數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的索引策略，以及數(shù)據(jù)的存放位置。
　　針對農(nóng)村信用社的具體業(yè)務(wù)情況，我們在研究ID3、C4.5、SLIQ和SPRINT算法的基礎(chǔ)

3、上，選用了基于對SPRINT算法進行改進的NS決策樹分類算法進行信貸風險評估，其可擴展性和挖掘時間都得到了很好的改善，通過研究Apriori類方法，選用了Apriori Some算法進行客戶購買模式分析，并在具體的實現(xiàn)過程當中增加了計算最大序列中各產(chǎn)品的加權(quán)時間間隔，使得決策者更詳細地了解客戶的購買模式。
　　系統(tǒng)采用基于B/S模式的四層體系結(jié)構(gòu)，界面層采用JSP技術(shù)訪問Web服務(wù)器，中間層采用Weblogic中間件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與邏