社会保险决策支持系统

论文摘要

随着威海市社会保险管理信息系统中医疗、工伤、养老、女工生育各项业务信息化建设的逐步完善,积累了大量的经营、管理数据经验。而信息是企业的最大财富之一,是进行业务决策并实施经营战略的关键,而这些有用的信息又分散在各种不同类型的数据库中。各业务部门出于管理需要,分别向基层要数据做分析报表,这些数据来源既缺乏科学性又大量重复,造成劳动力的极大浪费;同时高层管理人员即时的、无法预料的、全面准确的对县市各种信息的需求也难以得到满足。因此,山东地纬计算机软件有限公司成立了专门的项目小组,决定利用数据仓库将业务数据转化为分析信息,为决策管理人员提供准确的市场视觉和方向。 数据仓库是一个用以更好的支持企业或组织的决策分析处理的,面向主题的,集成的,只读的,又是随时间不断变化的数据集合。它是以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法,以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径,来解决决策支持问题。 本文通过对社会保险决策支持系统(SIDSS)数据仓库应用理论基础的研究分析,在实践中建立了适合于社会保险决策支持系统实际应用的星型数据模型,建立了多个事实表和维表,便于联机数据分析,供决策支持查询使用。 本文通过对源数据进行字段筛选、数值离散化、数据采样等预处理操作,给挖掘算法提供了更高质量的数据。在数据预处理操作过程中,使用了“字段派生”这个方法。“字段派生”是SIDSS系统中“数据预处理”的一个子任务,它位于挖掘算法任务之前,数据源任务之后。与一般处理过程中属性构造(Attribute Construction)的方法类似,用户可以自定义对挖掘过程有意义的字段,设定字段派生的条件,并且产生输出参数,作为下一次重新载入流程文件时的输入参数。 数据仓库建立以后,采用联机分析处理(OLAP)进行多维分析处理,使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,适应了决策者随时随地多元化的查询统计、分析处理要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 立项背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的工作
• 1.4 本文的组织结构
• 第二章 数据仓库理论基础
• 2.1 什么是数据仓库
• 2.2 数据仓库体系结构
• 2.3 数据模型
• 2.3.1 星型模式
• 2.3.2 雪花模式
• 2.4 数据预处理技术
• 2.5 OLTP与OLAP
• 2.6 数据挖掘
• 2.6.1 什么是数据挖掘
• 2.6.2 数据挖掘和知识发现
• 2.6.3 数据挖掘方法
• 第三章 SIDSS系统设计
• 3.1 系统建设步骤
• 3.2 概要设计
• 3.3 数据模型设计
• 第四章 SIDSS系统实现
• 4.1 SIDSS的数据平台环境
• 4.2 数据预处理在 SIDSS中的实现
• 4.2.1 预处理分析
• 4.2.2 Client端关键部分实现
• 4.2.3 Server端的执行流程
• 4.3 功能模块实现
• 4.3.1 数据采集模块
• 4.3.2 报表显示模块
• 第五章 SIDSS系统测试
• 5.1 测试策略
• 5.2 功能测试
• 5.3 性能测试
• 5.4 用户界面测试
• 5.5 测试结论
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 致谢