| 【中文题名】 | 基于数据挖掘的智能财务决策支持系统设计研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 软件工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-5 |
| 【中关键词】 | 智能决策支持系统,数据挖掘,财务决策,投资决策,, |
| 【英关键词】 | Intelligent decision support system,data mining,financial decision-making,investment decision-making, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>软件工程 |
| 【论文摘要】 |
决策支持系统(DSS)及其相关技术的研究是当前信息领域的热门课题。基于数据挖掘的智能财务决策支持系统以传统的数据库及建立在其基础上的数据仓库(DW)为主要的信息源，通过数据挖掘(DM)等技术对各类大量的数据和信息进行分析处理，实现数据向信息的转换，为领导决策提供有效的支持。
本文首先对决策支持系统、智能决策支持系统(IDSS)的基本概念及其架构进行了深入研究，建立了一个基于数据挖掘的智能决策支持系统新体系结构。其次探讨了数据仓库、数据挖掘的概念与结构，以及数据挖掘策略和数据挖掘技术在财务决策中的应用。然后对基于数据挖掘的智能财务决策支持系统的设计进行了较深入的研究，建立了智能财务决策支持系统的基本框架，并以投资预测决策子系统为例，给出了数据挖掘模型在决策支持系统的应用，以及系统开发中的一些关键技术。
论文的最后对本文的研究成果进行了总结，并指出了基于数据挖掘技术的智能财务决策支持系统的研究和发展方向。 |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-8 |
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1 绪论 |
8-11 |
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1.1 问题的提出及研究的意义 |
8 |
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1.2 国内外研究现状 |
8-9 |
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1.3 本文的主要工作和研究内容 |
9-11 |
|
2 智能决策支持系统的相关概念及其架构分析 |
11-15 |
|
2.1 决策支持系统 |
11-12 |
|
2.1.1 决策支持系统的概念 |
11 |
|
2.1.2 决策支持系统的体系结构 |
11-12 |
|
2.2 智能决策支持系统 |
12-14 |
|
2.2.1 智能决策支持系统的概念 |
12 |
|
2.2.2 传统智能决策支持系统的体系结构 |
12-13 |
|
2.2.3 基于数据挖掘的智能决策支持系统新体系结构 |
13-14 |
|
2.3 小结 |
14-15 |
|
3 数据挖掘技术及其在财务决策中的应用 |
15-25 |
|
3.1 数据仓库 |
15-17 |
|
3.1.1 数据仓库的定义及特征 |
15-16 |
|
3.1.2 数据仓库体系结构 |
16-17 |
|
3.2 数据挖掘 |
17-24 |
|
3.2.1 数据挖掘的定义 |
17 |
|
3.2.2 数据挖掘体系结构 |
17-18 |
|
3.2.3 数据挖掘过程 |
18-19 |
|
3.2.4 财务决策中应用的数据挖掘策略 |
19-21 |
|
3.2.5 财务决策中应用的数据挖掘技术 |
21-24 |
|
3.3 小结 |
24-25 |
|
4 智能财务决策支持系统设计 |
25-35 |
|
4.1 系统目标及实现功能 |
25-26 |
|
4.1.1 系统的目标 |
25 |
|
4.1.2 系统功能 |
25-26 |
|
4.2 系统架构 |
26-28 |
|
4.2.1 系统体系架构设计 |
26-27 |
|
4.2.2 体系架构分析 |
27 |
|
4.2.3 系统处理过程 |
27-28 |
|
4.3 智能财务决策支持系统总体设计 |
28-34 |
|
4.3.1 基本流程 |
28 |
|
4.3.2 系统主题划分 |
28-31 |
|
4.3.3 系统数据模型构建 |
31-32 |
|
4.3.4 系统功能模块 |
32-34 |
|
4.4 小结 |
34-35 |
|
5 投资决策系统中的数据挖掘模型 |
35-55 |
|
5.1 风险决策与决策树法 |
35-38 |
|
5.1.1 系统采用的算法-ID3和C4.5算法 |
35-36 |
|
5.1.2 应用举例 |
36-38 |
|
5.2 企业投资预测决策模糊综合评价模型设计 |
38-50 |
|
5.2.1 企业投资决策评价现状与不足 |
38-39 |
|
5.2.2 模糊综合评价方法的基本概念 |
39-41 |
|
5.2.3 投资决策模糊综合评价模型的建立 |
41-50 |
|
5.3 投资决策综合评价模型验证 |
50-54 |
|
5.3.1 评判矩阵的建立 |
50-52 |
|
5.3.2 指标权重的确定 |
52-53 |
|
5.3.3 模糊层次综合评价 |
53-54 |
|
5.4 小结 |
54-55 |
|
6 投资预测决策系统开发与实现 |
55-73 |
|
6.1 基于数据挖掘投资预测决策系统的构建 |
55-57 |
|
6.1.1 系统目标及功能结构 |
55-56 |
|
6.1.2 构建步骤 |
56 |
|
6.1.3 数据挖掘的应用 |
56-57 |
|
6.2 投资决策系统开发分析 |
57-59 |
|
6.2.1 系统分析 |
57 |
|
6.2.2 系统主题 |
57 |
|
6.2.3 系统工具 |
57-58 |
|
6.2.4 基础系统 |
58 |
|
6.2.5 基础数据 |
58-59 |
|
6.3 系统总体架构设计 |
59-60 |
|
6.4 数据模型设计 |
60-62 |
|
6.4.1 数据模型设计规则 |
60-61 |
|
6.4.2 数据模型设计思路 |
61-62 |
|
6.5 系统功能模块设计 |
62-63 |
|
6.5.1 系统功能模块结构 |
62 |
|
6.5.2 各模块实现功能说明 |
62-63 |
|
6.6 系统具体实现 |
63-72 |
|
6.6.1 数据库设计及连接 |
63-64 |
|
6.6.2 数据转换(DTS) |
64 |
|
6.6.3 项目管理模块界面及主要代码 |
64-65 |
|
6.6.4 投资分析模块界面及主要代码 |
65-68 |
|
6.6.5 综合评价模块主要界面 |
68-69 |
|
6.6.6 模型库设计 |
69-70 |
|
6.6.7 知识库与推理机 |
70-72 |
|
6.7 小结 |
72-73 |
|
7 总结与展望 |
73-75 |
|
7.1 总结 |
73 |
|
7.2 后续研究工作的展望 |
73-75 |
|
致谢 |
75-76 |
|
参考文献 |
76-77 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.362586 |
