基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究
基于数据挖掘的决策支持系统的应用研究
ｔ ｉ ｍｅ ｓ ｔ ａ ｍｐ
ｄ” ： １ ０ ０ ０ ， ” ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ： ２． ’ ＇ ｓ ｔ
ａ ｔ ｕ ｓ ” ： １ ）
全 局 唯 一 数值 ，可 以 通过 Ｚ ｏ ｏ Ｋ ｅ ｅ ｐ ｅ ｒ 产 生 ，也 可 以其 他 方 式 ） ｈ ａ ｓ ｈ到 不 同 的 分组 中 ，产 生 一 条 Ｈ ｂ ａ ｓ ｅ记 录 ， Ｒ ｏ ｗＫ ｅ ｙ由分 组 信息 （ Ｇｒ ｏ ｕ ｐ ｌ ｄ） ， 当前 的重试任 务状 态 （ Ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ） 和 当 前 时 间 戳 （ Ｔ ｉ ｍｅ ｓ ｔ ａ ｍｐ ） 三 个 字 段 拼接 成 。
ｇ ｒ ｏ ｕ ห้องสมุดไป่ตู้ ｌ ｄ
＿
分 组 内的重试 任务 ， 由分组 内 的服务器 ， 根据 Ｒ ｏ ｗＫ ｅ ｙ获取 到
ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ｛ “ １ ｄ ” ： １ ， ＂ ｔ ａ ｓ ｋ ｎ ａ ｍｅ ” ： ” ｔ
ｅ ｓ ｔ ＂ ． ” ｒ ｅ ｔ ｒ ｙ Ｔｉ ｍｅ ” ： １ ． ” ｃ
以 上两 种 情 况 均 会 导致 重 试 任 务处 于挂 起 状 态 ， 因此 每 个
分 组 都 需要 一 个 超 时 重试 扫 描 器 ，用来 定 时 扫描 执 行 超 时 的任 务， 并 把 记 录 改 成待 处 理 的任 务 ， 以便 能 被 重新 处 理 。 重 试服 务 就 相 对 比较 简单 ，可 以使 用 Ｑｕ ａ ｒ ｔ ｚ ，实 现其 Ｊ ｏ ｂ
ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｌ ｎ ｆ ｏ的操 作 ， 重新计算 分组信息 ， 集 群 中 所 有 服 务 器 都 会 获 取 到 最 新 的 分 组信 息 ， 此 时 根据 新 的分 组 信 息 ， 开 始 新 的 分 组
大数据背景下的财务决策支持系统研究
大数据背景下的财务决策支持系统研究在当今数字化时代，大数据已成为企业发展的重要资产。
对于企业的财务管理而言，大数据的应用带来了前所未有的机遇和挑战。
财务决策支持系统作为企业财务管理的重要工具，在大数据背景下也正经历着深刻的变革。
一、大数据对财务决策的影响大数据的出现改变了企业获取和处理信息的方式。
过去，财务决策往往依赖于有限的内部数据和经验判断，而如今，大数据使得企业能够整合海量的内外部数据，包括市场动态、竞争对手信息、宏观经济数据等。
这些丰富的数据为财务决策提供了更全面、更准确的依据。
例如，通过分析消费者的购买行为数据，企业可以更精准地预测产品销售趋势，从而合理安排生产和资金投入。
同时，大数据能够实时捕捉市场变化，使财务决策更加及时和灵活。
然而，大数据也带来了数据质量、数据安全和数据分析能力等方面的挑战。
二、财务决策支持系统的功能与特点财务决策支持系统是一种以计算机技术为基础，辅助财务人员进行决策的信息系统。
它具有数据收集与整合、数据分析与挖掘、决策模型构建和结果展示等功能。
数据收集与整合功能能够从多个数据源获取数据，并将其转化为统一的格式，便于后续分析。
数据分析与挖掘则运用各种算法和工具，发现数据中的潜在规律和关系。
决策模型构建是根据企业的财务目标和业务需求，建立相应的数学模型，如成本预测模型、投资评估模型等。
结果展示以直观易懂的方式将分析结果呈现给决策者，帮助他们快速理解和做出决策。
三、大数据背景下财务决策支持系统的架构在大数据背景下，财务决策支持系统的架构需要进行优化和升级。
一般来说，它包括数据源层、数据存储层、数据处理层和应用层。
数据源层涵盖了企业内部的财务系统、业务系统以及外部的市场数据、行业数据等。
数据存储层采用大数据存储技术，如分布式文件系统、数据仓库等，以应对海量数据的存储需求。
数据处理层运用大数据处理框架，如 Hadoop、Spark 等，对数据进行清洗、转换和分析。
应用层则为决策者提供各种决策支持工具和界面。
基于大数据技术的决策支持系统研究
基于大数据技术的决策支持系统研究随着互联网技术的日益发展和普及，海量数据的产生与存储成为了现代社会的一个重要特征。
要快速、精确和高效地处理这些数据，就需要依托于大数据技术。
大数据技术的应用是多方面的，其中之一便是在决策支持系统中进行应用。
一、决策支持系统的分类决策支持系统是借助于计算机技术，以数据处理和分析为基础，为决策者提供全面的、快速的、准确的、可靠的信息和决策方法的一种软件系统。
根据它们的应用领域以及功能要求，决策支持系统可以分为以下几种。
1.管理决策支持系统其目的是提高管理效率和决策质量，支持管理人员的决策操作。
此类系统通常应用于企业管理领域。
2.医疗决策支持系统主要用于医学领域，协助医生、患者以及医药专业人员进行诊断、治疗和治疗方案的决策。
3.金融决策支持系统它是在金融领域中广泛应用的一种系统。
金融决策支持系统能够帮助金融机构管理和决策人员对风险进行评估和监管。
二、大数据技术在决策支持系统中的应用在现代社会，数据作为一种最重要的资源，日益引起了人们的关注。
大数据技术的应用能够使各种各样的数据更好的被处理和管理，同时对于决策支持系统的发展也起到了很大的促进作用。
基于大数据技术的决策支持系统已经成为了各类决策支持系统中的重要分支。
这种系统的运行机制主要基于以下三个方面的应用。
1.数据处理决策支持系统的核心是数据的处理和分析，而大数据技术以对海量数据的快速处理和分析为特点。
它通过对信息的提取和清洗，剔除冗余的数据，使数据更精准、更全面、更有价值。
2.数据挖掘大数据技术的应用，最为重要的是数据挖掘。
数据挖掘是从数据中发现先前未知的新知识和规律的过程。
通过数据挖掘技术，可以从海量的数据中提取出潜在的信息，为决策制定提供宝贵的支持。
3.人工智能借助于大数据技术和人工智能技术，让机器更好的模拟人类的思考过程，从而更准确的预测和判断未来的趋势，辅助人类进行决策制定。
三、大数据技术在决策支持系统中的应用案例1.亚马逊亚马逊的决策支持系统名为AWS，是一种基于大数据的实时数据分析和决策支持系统，具有大数据处理和分析的作用。
数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究
Ｊ ， 学 生 成 绩 等 级 的 决 策 树挖 掘 模 型 的 构 建 ， 由决 策树 提 取 分 类 规 则 ， 并 利 用 Ａｎｌ ｉ Ｌｇ 于 － ａ ｓ ｖｓ
Ｓ ｒｉｅ ｅｖｃｓ工 具 进 行 挖 掘 验 证 。
关 键 词 ： 据 仓 库 ：数据 挖 掘 ：决 策 支 持 系统 数
一
成绩 事 实表
Ⅺ｛
学 生 维度 表
Ｘ Ｈ
ＸＭ
ＫＣ Ｈ
性 别维 度表
Ⅻ
学 年维 度表
Ｘ Ｘ Ｎ０ Ｘ Ｎ
ＸＸ ＮＱ
Ｚ Ｈ Ｙ
Ｘ Ｂ Ｂ Ｍ ＺＨ Ｙ
个 主要 研 究 方 向
Ｋ Ｃ ＳＪ
Ｒ Ｓ
Ｃ Ｒ ＳＱ
Ｍ Ｚ
Ｚ皿 Ｚ
１ 新 技 术 在 高 校 辅 助 决 策 支 持 中 的应 用
收 稿 日期 ：０ ０ ０ —１ ２１— ３ ８ 修 稿 日期 ：０ ０ ４ ８ ２ １ —０ —１
能够 提供 的。 数据仓库不仅是集成数据 的一种方式 ． 而 且数据仓库结合联 机分析处理功能还为数据挖 掘提供 了一个极佳 的操作 环境 基于数据仓库和数据 挖掘的 高校辅助决 策支持 系统体 系结构 如图 ２ 所示
则 属 性 Ａ对 于 分 类 Ｃ（＝ ， ， ， 的 熵 （ 称 为 属 性 ｉｉ １ ２ … ｍ） 也
Ａ 对 于 分 类 ｅ ｉｌ２ … ， 的 期 望 信 息 量 ） 由公 式 ｉ ＿ ，， ｍ） （ 可 （） 算 ： ２计
Ｆ ： ＝＝ 二二 二＝ ＝ 二二 ＝＝ ＝ ＝ Ｆ： ：＝ 二二 二＝ ＝ 二二 ＝＝ ＝
架 构
数 据 挖 掘 包 含 一 系 列 旨在 从 数 据 库 中 发 现 可 能 有
基于大数据的财务决策支持系统构建与应用研究
数据标准化：采用 统一的数据格式和 标准，确保数据质 量
数据存储：采用高 效的数据存储技术 ，如分布式存储、 数据库等
数据清洗：去除重复、无效或错误数据
数据处理：对数据进行分类、整合和转换，以便后续分析
数据预处理：为后续分析准备数据，包括缺失值填充、异常值处理等 数据标准化：将不同来源、不同格式的数据统一为标准格式，便于分析 和比较
业绩评估：利用大数据技术对企业的财务状况、经营成果和未来趋势进行全面、 客观、准确的评估，为企业决策提供有力支持。
预测分析：通过对历史数据的挖掘和分析，预测企业未来的发展趋势和市场 需求，为企业制定科学合理的经营策略提供重要依据。
风险预警：通过大数据技术对企业的财务风险、市场风险、运营风险等进行实 时监测和预警，帮助企业及时发现潜在风险并采取有效措施加以应对。
财务数据分析与挖掘：通过大数据分析技术，对 财务数据进行深入挖掘和分析，发现数据背后的 规律和趋势，为决策提供科学依据。
财务预测与决策支持：基于大数据的财务决策支 持系统能够对企业未来财务状况进行预测，为决 策者提供更加准确、全面的决策支持。
风险管理与控制：通过大数据技术对企业财务风 险进行识别、评估和控制，提高企业风险防范和 应对能力。
效果评估：该系统对上市公司风险 管理水平的提升及经济效益的贡献
结论与展望
财务决策支持系统在大数据环境下 具有更高的效率和准确性
构建和应用基于大数据的财务决策 支持系统需要综合考虑技术、业务 和管理等多方面因素
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
基于大数据的财务决策支持系统能 够为企业提供更全面的数据分析和 预测
投资决策分析的重要性 基于大数据的财务决策支持系统在投资决策中的应用 投资决策分析的流程和步骤 投资决策分析的案例分析
利用数据挖掘为高校资产管理提供决策支持
高校资产管理部 门在数据库的利用方面， 大 都还 是限于数 据查询 、 数据统计和简单的数据分析等应用 。 在大量数据前 ， 管 理者很难发现其隐含的各种 资产 内在的特 点和联系 。 利用数据 挖 掘技术 ， 我们可 以借 助数据挖掘 的各种算法及 工具 ， 从资产
管理系统 的数据 中获取 隐藏的信息 ， 发现潜在 的规律 ， 从而为 高校资产管理决策提供参考。
２ 资产管理决策支持 系统的数 据挖掘 过程
２ ． １资产管理决策支持系统
资产管理 决策支持系统 是一个面 向业 务主管 部门和更 高 级别管理层 的系统 ， 通 过对 现有 资产信 息进行挖掘 、 我们知道， 最经济的设备维修方法是“ 以养代修” 。“ 什么时 候养护” 和“ 养护哪里” 往往是靠经验来判断 。如果我们利用数 据挖掘的时序模式和预测分析的方法， 就能从设备 维修 记录和 设备使用情况等相关数据中挖 掘提 炼出设备维修 的预判信息 ， 就可 以使设备得到科学的维护 保养 ，充 分发挥设备使 用性能 ，
未来的值， 但这些数据 的区别是变量所 处时间的不 同。
不管是闲置 资产 的分配还是部 门拆分变动， 或 者对特 定资产进 行 二次分配 ， 高效、 合理 的资源调配决策都是管理者所渴求 的。 采用聚类分析法 ， 根据 单位性质 ， 将使用部 门分为不 同的组别 ， 决策分析人 员能够根据聚类 的结果 ，分析各组之 间的差异性 ， 再通过建立决策树分析的方法来决策设备分配方案 。
延长生命周期。同时 ， 使用预测分析方法 ， 也可以使设备维护经
（ 下转第 ３ ８页 ）
掘
的信息和知识， 如事物的趋势、 特征、 相互的关联 等等 ［ － － 。它是 门涉及面很广 的交叉学科 ， 融合了人工智能、 数据库技术 、 统
基于数据挖掘的智能决策支持系统
图"
完整的数据挖掘过程
无论 最终挖掘出来的结果是用来描述理解 " 预测或是 干预 " 我们寻求知识的目的都是为了运用知识 " 提高决策支持的能 力 $ 由于数据挖 掘技术的 发展 " 为决 策支持系 统开辟了新 的发展方 向 "数据挖掘系统作为一个子系统在 决策支持系统中发挥着重要 的作用 $ 数据挖掘系统从数 据库或数据仓库中 挖掘出有价值的 知识和信息 " 提供 给上一层次 的知识库 并作为决策 信息 " 通过问 题综合和交互系统 "产生决策提交给 用户 $ 它所起的作用是提高 了整个系统的决策能力 $
# 基于 数据 挖掘 的智 能决 策支 持系 统结构
基于 数据挖掘的 ’"## 如图 F " 该系统基于传统 的 "# # 把传 统决策支持系统与数据挖掘技术有机地结合在一起 " 通过数据挖 掘技术来提高系统的智能性 $ 由图可见 "它包括人机交互统 %数据 挖掘与问题求解系统 %数据仓库管理 系统 %知识库子系统 % 方法库 子系统和模型库管理系统等 G 个基本部件 $ F HE 人机交互系统 人 机交互系 统确立了系 统与用户 之间既有输 入又有 输出的 交互框架结构 $ 人机交互系统作为 ’"## 的一个重要组成部分 "一 般具有如下功能 &
基于数据挖掘的智能决策支持系统
基于大数据的财务分析与决策支持研究
基于大数据的财务分析与决策支持研究第一章：引言随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据正成为推动社会、经济和各个行业发展的重要力量。
在财务领域，大数据技术为财务分析和决策带来了新的机遇和挑战。
本章将介绍本研究的背景和意义，以及研究的目的和内容。
第二章：大数据在财务领域的应用本章将介绍大数据在财务领域的应用情况。
首先，我们将介绍大数据在财务分析中的应用，包括财务报表分析、财务风险分析和财务绩效评估等。
然后，我们将讨论大数据在财务决策中的应用，包括投资决策、融资决策和资产配置决策等。
最后，我们将分析大数据在财务管理中的应用，包括成本管理、预测与规划和风险管理等。
第三章：大数据对财务分析的影响本章将深入探讨大数据对财务分析的影响。
首先，我们将分析大数据对财务数据获取和整理的影响，包括数据获取的广度和深度的增加，以及数据整合和清洗的挑战。
然后，我们将探讨大数据对财务分析方法的改变，包括传统财务指标的重新定义和新的分析模型的引入。
最后，我们将讨论大数据对财务分析师角色与能力要求的影响，以及他们需要具备的技术和数据分析能力。
第四章：基于大数据的财务决策支持模型本章将介绍基于大数据的财务决策支持模型。
首先，我们将介绍大数据在财务决策中的作用和价值。
然后，我们将详细介绍不同类型的财务决策模型，包括基于大数据的投资决策模型、融资决策模型和资产配置决策模型。
最后，我们将讨论如何构建和应用这些模型，以提供决策支持的有效性和实用性。
第五章：基于大数据的财务分析与决策案例研究本章将通过案例研究，展示基于大数据的财务分析与决策的实际应用情况。
我们将选择几个具有代表性的案例，包括企业财务分析、个人投资决策和金融市场预测等方面，来说明大数据在财务领域中的潜力和局限性。
第六章：未来发展趋势与挑战本章将展望基于大数据的财务分析与决策的未来发展趋势和面临的挑战。
首先，我们将分析大数据技术的发展方向和应用前景。
然后，我们将讨论面临的挑战，包括数据安全和隐私保护、数据质量和可靠性，以及人才培养和技术应用能力等方面。
基于大数据的财务预测与决策支持
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。其特点包括数据量大、处理速度快、数据类型多样 、价值密度低等。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源头，如社交媒体、企业数 据库、物联网设备等。大数据的处理需要高性能的计算能力和高效的算法，以实现快速的数据分析和挖掘。同 时，由于大数据的价值密度较低，需要采用数据挖掘和机器学习等技术来提取有价值的信息。
数据分析
系统具备强大的数据分析能力 ，可以对海量数据进行处理、 挖掘和分析，发现数据背后的 规律和趋势。
预测功能
基于大数据的财务决策支持系 统能够利用数据模型和算法对 未来的财务状况进行预测，为 决策提供依据。
系统能够根据数据分析结果和 预测结果，为决策者提供科学 的建议和方案，帮助决策者做 出更加明智的决策。
05
大数据在财务绩效评价与提升中的 应用
财务绩效评价与提升的意义
财务绩效评价与提升有助于企业识别经营风 险和机会，为决策提供依据。
通过对财务绩效的评估，企业可以了解自身 的经营状况，及时调整战略和业务方向。
提升财务绩效有助于提高企业的竞争力和市 场地位，实现可持续发展。
大数据在财务绩效评价与提升中的应用
04
大数据在财务预测模型中的应用
数据规模
大数据提供了海量的历史数据，为财务预测 提供了更全面的视角和更准确的分析基础。
数据处理能力
大数据涵盖了结构化和非结构化数据，如文 本评论、社交媒体信息等，有助于揭示隐藏 的模式和趋势。
数据多样性
大数据技术如Hadoop、Spark等提供了强大 的数据处理能力，能够快速处理和分析大规 模数据。
大数据在财务决策支持系统中的应用
大数据分析与决策支持系统研究
大数据分析与决策支持系统研究作为当前信息社会中最为热门的话题之一，大数据在各行各业中都起到了举足轻重的作用。
对于企业来说，使用大数据进行分析可以有效地提高企业的经济效益，同时也有助于提升决策的准确性和有效性。
在这个背景下，大数据分析与决策支持系统研究也成为了最受关注的课题之一。
大数据分析是一种通过运用数学、统计和计算机科学技术对海量复杂数据进行分析和处理的方法。
由于数据规模庞大，传统的数据库和存储技术已经无法胜任任务，因此需要更加先进的技术手段来实现对数据的增量式处理和精细化分析。
在大数据的环境下，分布式计算、数据挖掘、机器学习等技术成为了最为常见和重要的手段。
决策支持系统是一种通过计算机技术为管理者和决策者提供科学的决策方案和决策信息的系统。
可以看作是信息处理和分析工具，可以将大量数据进行处理和分析，得出有关决策的重要信息和指导。
在决策支持系统中，数据挖掘和分析是实现其功能的核心手段。
通过数据的分析和挖掘，可以为管理者提供客观、准确的决策支持信息，促进管理水平的提高。
大数据分析与决策支持系统的研究也已经成为了当前热门的研究领域。
为了能使用大数据进行分析和处理，一些新型的技术手段被提出，如：Hadoop技术、数据仓库、NoSql数据库等等。
这些新的技术手段为大数据分析和处理提供了强有力的技术支持，可以对数据进行存储、处理和分析。
同时，基于这些技术方法，许多企业和组织也开始使用大数据进行管理和决策，从而提高其效率和竞争力。
在大数据分析和决策支持系统的研究中，数据挖掘和分析是非常重要的内容。
在大数据的环境下，数据挖掘需要处理更加复杂精细的数据，并且研究的对象涵盖了从文字、声音、图像、视频等各种形式的数据，因此需要使用更加高级的技术手段。
不仅如此，人工智能等更加先进的技术方法也被引入到数据挖掘中，从而提高数据挖掘的效率和准确性。
除此之外，大数据分析和决策支持系统的研究也处在不断的发展和完善之中。
例如，随着人工智能技术的不断发展和完善，各种新型的算法和模型也逐渐被应用到大数据分析中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
国子信息化GUOZIXINXIHUA
基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究*
方志坚高滢
（浙江理工大学浙江·杭州）
摘要：本文通过分析高校财务相关数据，构建财务数据仓库、建立分析模型并结合数据挖掘技术对高校财务决策支持系统进行研究。
关键词：数据挖掘；财务指标体系；决策支持
一、引言
随着高等教育改革和公共财政体制改革的逐步深化，高校财务管理面临着更加复杂的局面，政府及学校对高校财务管理也提出了更高的要求，高校财务管理环境发生了深刻的变化，高校的财务工作正逐步从核算型向分析型、管理型转变。
本文将高校财务管理过程中的预算、核算、决算三个体系有机结合，通过获取多种不同的数据源，利用数据挖掘技术建立数据仓库与数据模型，建立学校、院系（部处）、财务部门、个人等不同管理角色的网络展示界面，按照管理需要任意组合，完成统计分析功能，并提供关键数据的深度钻取和挖掘。
二、国内外研究现状
数据挖掘，又称为数据库中知识发现，一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
在西方国家，对高校财务分析的研究主要侧重于高校的绩效评价方面，高校资金来源的多样性和不确定性，必须注重资金的经济效益，注重财务分析。
国内对数据挖掘与知识发现的研究稍晚，全面系统地对我国高校财务分析的研究论文或专著较少，对高校财务分析、评价、绩效分析的研究较多。
实际上，数据挖掘工具与实际应用的问题紧密联系，实践中要根据实际运用去开发适用于实际需要的数据挖掘工具，财务分析工作也应该跟上财务发展的需要，加强分析的深度及广度。
三、系统框架及模型建设
系统以实时动态的信息为核心，从管理者的决策环境和决策目标出发，通过对高校财务、资产、人事、科研各部门的各个业务系统的整合，抽取、清洗、转换对管理人员有价值的业务数据，建设集成统计分析平台；通过对业务数据的集中处理，提炼业务管理关注重点，制订财务管理综合指标的完整定义，按照管理者的需要形成有价值的数据报表，通过图表、仪表等可视化的展现形式，多维钻取分析业务数据、标示关键性能指标、直观监测财务管理现状，及时预警异常运行状况；帮助学校、各二级单位等不同层级做好精细化管理业务数据及优化业务流程的工作，辅助管理者进行决策，建成为高层管理层和职能管理人员提供的一站式决策支持信息中心。
财务人事资产科研其它。