智能财务决策支持系统研究与设计

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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 项目背景
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容
• 第二章 智能财务决策支持系统关键技术研究
• 2.1 决策支持系统
• 2.1.1 决策支持系统的概念
• 2.1.2 决策支持系统的体系结构
• 2.1.3 智能决策支持系统的概念
• 2.1.4 传统智能决策支持系统的体系结构
• 2.1.5 基于数据挖掘的智能决策支持系统新体系结构
• 2.2 数据仓库
• 2.2.1 数据仓库的定义及特征
• 2.2.2 数据仓库体系结构
• 2.2.3 数据仓库的应用
• 2.3 数据挖掘
• 2.3.1 数据挖掘的定义
• 2.3.2 数据挖掘与数据仓库的关系
• 2.3.3 数据挖掘体系结构
• 2.3.4 数据挖掘过程
• 2.3.5 财务决策中应用的数据挖掘策略
• 2.3.6 财务决策中应用的数据挖掘技术
• 2.4 本章小结
• 第三章 智能财务决策支持系统设计
• 3.1 系统目标及其实现功能
• 3.1.1 系统的目标
• 3.1.2 系统功能
• 3.2 系统架构
• 3.2.1 系统体系架构设计
• 3.2.2 体系架构分析
• 3.2.3 系统处理过程
• 3.3 智能财务决策支持系统总体设计
• 3.3.1 基本流程
• 3.3.2 系统主题划分
• 3.3.3 系统数据模型构建
• 3.3.4 系统功能模块
• 3.4 本章小节
• 第四章 智能财务决策支持系统详细设计与实现
• 4.1 数据模型设计
• 4.1.1 数据模型设计规则
• 4.1.2 数据模型设计思路
• 4.2 功能模块设计
• 4.2.1 系统功能模块结构
• 4.2.2 各模块实现功能说明
• 4.3 具体实现
• 4.3.1 数据库设计及连接
• 4.3.2 数据转换（DTS）
• 4.3.3 项目管理模块主要代码
• 4.3.4 投资分析模块主要代码
• 4.3.5 模型库设计
• 4.3.6 知识库与推理机
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢