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关键词： 基本养老保险可持续性   分析模型   数据仓库   预测模型  

摘要： 不同于社会保险体制中的其它险种，可持续性是基本养老保险制度的核心课题之一，关系到社会经济的稳定与发展。目前，对我国基本养老保险制度可持续能力的相关研究主要是采用精算的方法，从整体角度以统计性数据作为数据基础进行相应的分析，由于缺乏真实数据的验证，所给出的分析模型往往很片面，其准确性也有待商榷。 针对以上情况，本文以国发2005[38]号文为基准，结合一些实际情况，分别从微观角度和宏观角度给出了基本养老保险可持续性分析模型。在进行宏观分析时，需要大量的宏观分析数据作为支持，但在实际工作中发现，由于种种原因，各地社保信息系统并未统一，导致现有的系统结构无法满足宏观分析的要求，因此需要从宏观分析角度出发构建基本养老保险审计数据仓库。虽然运用分析模型结合真实数据及一定的假设条件可以对基本养老保险基金的可持续性变化趋势有一个较好的把握，但是由于在分析过程中存在一定的假设条件，所得到的分析结果往往不够精确，因此，本文给出一种有效的预测模型来对分析模型中的各项指标的变化趋势进行有效预测，消除分析过程中的假设条件，从而使得分析过程完全结合真实数据。最后，设计出基本养老保险预测系统。 预测模型的好坏直接影响到基本养老保险宏观分析的质量，本文在研究各类定量预测分析方法的基础上，借鉴神经网络集成以及选择性集成理论，建立了一种更加适合于基本养老保险领域的预测模型，并将其应用于基本养老保险领域的预测实践中，通过各类模型的预测结果比较分析，可以看出该预测模型对基本养老保险真实数据有更好的拟合能力。

关键词： 客户信用风险   商业银行   客户风险管理   数据仓库   信贷风险   对公   管控  

摘要： 对公贷款业务是当前商业银行的重要业务和主要利润来源。相对于个人贷款,对公贷款业务具有单笔金额大、周期短、回报高等特点。但在我国较弱的信用环境和当前复杂的经济形势下,对公客户信用风险较大。许多企业、甚至大型公司破产倒闭时有耳闻,为相关银行带来

关键词： 港口货运统计   数据仓库   Cognos   决策支持系统  

摘要： 随着信息技术的发展,信息化正在从简单产品的单项应用向复杂产品的集成优化发展,从战术层面开始上升到战略层面,借助信息技术对现有数据进行统计、分析和挖掘,使其转变为企业的决策信息,从而提高企业的竞争优势是企业信息化发展的需要。当前如何提高港口企业的运作效率、库场占有率,提高港口企业的计划、调度信息准确性,合理安排港口货运计划、生产运作,已成为港口企业管理者共同关注的课题。而这些目标的实现依赖于对港口货运数据全方位、多维度的深入统计分析,从而挖掘数据背后隐藏的有价值的决策信息。当前港口企业货运统计仅局限于对固定报表单纯的数据查询、数据罗列,上报集团的报表数据也是各分公司统计数据的简单汇总,不能实现跨系统的、多维度的综合分析、预测决策功能,不能实现有效的统计分析,而决策支持系统在这方面能恰到好处的发挥作用。 本文基于当前港口货运统计现状基础上,提出建立港口货运决策支持系统,从而实现港口货运统计分析需求。论文主要工作如下：首先详细分析总结了当前港口货运统计的现状及存在问题;其次进行港口货运统计的需求分析,在此基础上提出港口企业决策支持系统的架构设计及使用的关键技术,并以广州港集团港口集疏运统计分析为例说明港口货运统计决策支持系统的分析模型及数据模型设计;最后以广州港集团集疏运统计为例,运用Cognos智能报表分析工具进行了系统实现。

关键词： 时空活动数据   时间地理学   空间轨迹   空间数据存储   数据采集   数据挖掘  

摘要： 通信技术与计算机硬件设备的演进,让空间数据存储限制大为降低,间接推动二十世纪末期相关研究的蓬勃发展,致使大量具备空间位置与时间戳数据的储存需求逐年攀高。以技术层面来说,传统以文本为导向的关联性数据库已无法满足逐年成长的空间数据储存需求,空间属性的支持与高效运算成为下一世代数据库研究学者的拓展目标,数据仓库的设计亦成为以空间为基础的数据挖掘研究关注焦点。以人文层面来说,如何从海量空间数据中进行拟合与匹配,挖掘出有用知识,成为业界与学者的高度兴趣。以时空活动为基础的轨迹数据仓库,正是在这个背景下诞生。　　时空活动亦即除了空间轨迹上最为直观的时空维度外,还考虑了轨迹段上所代表的用户活动类型。然而,时空活动数据随时间变化、空间复杂度高、难以度量等特性,在应用于数据管理与多维分析层面上存在着一定难度。　　本文宗旨在于设计了一套数据仓库模型,同时融合了空间与统计型态的度量计算方式,以适合时空活动数据的特异性。其研究工作焦点如下:　　1.针对基于时空活动的数据采集工作备受用户回馈率低、配合度低和负担性高等挑战,本文所提出的方法结合了被动式采集与提示性回想的概念,将用户的回想负担性降至最低,更利用在线实时轨迹重建算法,对原始数据进行快速索引与滤波,实现数据采集与预处理同步的效果;2.针对时空活动数据难以高效管理与不一致性的问题,我们设计了一个多维数据立方体模型,透过ETL过程对原始数据进行泊点树建构,以实现不同维度层次上的统计聚集与空间聚集。　　3.针对时空活动数据仓库为空间而开发的特殊结构,我们在上层定义了两种分析方式:用户兴趣挖掘与时空地理分析,以发现城市居民的行为模式,更可将此知识用于协同过滤与推荐上。我们采用了2010年于北京市天通苑、亦庄和颐和园所收集的GPS与活动日志数据,以及微软研究院的GeoLife项目所提供的GPS数据作为样本数据。这项研究亦获得国家自然科学基金项目补助。

关键词： 房地产   决策支持系统   数据挖掘   数据仓库   OLAP  

摘要： 房地产是一个综合性极强的系统工程，关系到国家、集体、个人的利益，影响到国民经济的发展，其兴旺与低落从一个侧面反映了国家经济发展状况。 随着我国房地产业与互联网的迅猛发展，房地产信息系统的不断完善，房地产业的业务数据与互联网WEB数据积累得越来越丰富。如何利用海量的数据中有效的知识，是本论文研究的重点。房产信息集团为适应当前企业面临的竞争压力，将决策支持系统提高到一个重要的位置，构建适用于本企业的房地产决策支持系统，以提高企业的竞争力。 本论文通过对企业的信息系统建设现状的分析，根据业务需求和功能需求构建了基于数据挖掘的房地产决策支持系统。 首先是构建房地产决策支持系统的总体架构，将决策支持系统架构分为三个层次，即源数据层、数据转换层和报表展示层。根据企业现有的业务，将业务数据与WEB日志数据定义为源数据;数据转换层ETL(Extract、Transformation and Load)则是将WEB日志进行清洗（清扫网络爬虫），以及将业务数据重新整合成适合于数据挖掘的数据;报表展示层是根据各部门的数据需求，将处理好的数据以各种图表的形式展现给用户。 然后是构建数据挖掘模型与层次结构，构建时间、地理（空间）层次，以及日志数据中URL的层次结构。同时结合Microstrategy的多维实体结构模型，构建多维在线分析处理即MOLAP（Multi-dimension online Analysis Processing）存储模式，自动化地实现模型层次上（包括时间、地理）的数据挖掘。 最后是在房地产决策平台的前端报表展现端，用Microstrategy与WEB开发相结合构建各部门完整的报表系统，用户以登录模式即可访问到所需报表数据，为用户和各部门决策提供强有力的数据支持，真正做到实时决策。 在完成此基于数据挖掘的房地产决策支持系统开发的同时，利用先进的数据挖掘与数据分析工具，对网络用户的行为进行分类分析，实时做好流量预警，优化网络门户的设计，以提升网络的用户粘着度，同时通过对用户行为与楼市热点的相关性进行分析，做了有关楼市热点与用户行为结合实现精准推送房源的研究，预测未来房地产业的发展方向。

关键词： 数据仓库   TCP   BO   税收数据分析  

摘要： 为了更加规范和完善广东省地方税收体制,广东省地方税务局在实施“大集中”信息化工程的整体框架下提出了建设税收数据分析系统的需求。该系统利用先进的计算机技术,通过整合“大集中”系统中现有数据和外部数据,建立一个稳定的、安全的、开放的、可扩充的综合运行平台。该系统确保了广东省税收基础数据的规范和统一;实现了广东省税收信息的共享处理和集中化处理;切实提高了对税收信息的采集、处理和分析决策能力。 本文主要介绍了一个税收数据分析系统的开发过程。该系统基于数据仓库技术,采用B/S架构,使用eclipse开发工具,使用DB2数据库服务器,使用JAVA语言开发。系统实现了一户式查询功能、一局式查询功能、登记信息查询功能、通用查询功能、固定报表查询功能及税收收入数据按不同维度统计分析等功能。系统以TCP平台为基础,整合世界上优秀的B1分析平台BO。系统有执行效率高,查询速度快等特点。经测试表明,该系统满足了用户的需求,减轻了用户的工作压力,提高了用户的工作效率。 论文首先介绍了项目背景、系统的开发目的和课题的提出,并给出了论文结构安排;然后,论文介绍了系统使用的相关技术;系统分析部分,首先介绍了系统的具体功能和系统的开发环境,然后给出了系统的各个层次数据流图;系统设计部分,首先介绍了系统的总体设计,然后对总体设计划分好的模块的设计进行了详细介绍,最后介绍了系统的数据库设计,给出了设计的部分E-R图和数据库表;系统实现部分,首先介绍系统实现的整体思路,然后详细介绍了各个模块的具体实现以及其中使用的关键技术。系统测试部分,详细介绍了系统的单元功能测试、压力测试,然后给出了测试结论;最后,对本文工作做了总结,并进行了下一步工作展望。

关键词： 数据仓库模型(DWM)   企业级数据仓库(EDW)   数据中心   ETL  

摘要： 随着信息技术在电力行业中的应用不断深入,我国电力企业对信息化建设有了更高的要求,业务应用之间的融合度需进一步提高,综合分析和辅助决策系统要更加智能。电力企业的管理者在做决策时,需要对企业经营活动进行全面了解,而企业经营活动信息却分布在众多的业务系统中。因此,设计企业数据模型,为企业提供统一的数据标准和数据服务,对提高电力企业的管理水平和竞争力尤为重要。结合企业统计分析与辅助决策的需求,建立数据仓库模型,并依此构建企业级的数据仓库及辅助决策系统,快速、有效的为企业管理者提供企业级管理信息的全方位视图,是电力信息化势在必行的趋势。 本文以国家电网公司数据模型典型设计项目为依托,建立了电力企业的数据仓库模型(PEWM),实现了电力企业统一的数据规范,企业级数据仓库的构建为各业务部门提供了统一的数据管理模式及统一的技术架构,为决策分析系统和信息化的深入应用提供了数据支持。本文在深入研究了企业数据模型、数据仓库、ETL等技术的基础上,论述了PEWM的概念、特点,数据仓库的建设,数据中心的架构和ETL设计等内容,并在审计作业项目中予以应用,验证建模成果和ETL的设计。通过建立我国电力企业的数据仓库模型,数据中心的ETL架构和抽取机制,保证了企业数据的唯一性、准确性,为电力企业的综合分析与智能决策系统提供有效的数据支撑。

关键词： 银行业   核心银行系统   大数据时代   数据仓库  

摘要： 多年的信息化建设,给银行带来了爆炸式的数据量。面对海量的数据,如何应用并挖掘客户价值,传统的商业智能技术围绕数据采集、联机分析帮助银行实现了业务分析和决策,比如报表和报告。然而,大数据时代带来的文档、视频、音频等半结构化和非结构化数据,却使得传统的数据采集的做法束手无策。一方面,数据分析时滞太长、客户服务交互性不足,另一方面,缺乏直接面向客户创造价值的创新。面临大数据的挑战,现有系统日益显得捉襟见肘,迫切需要加速数据应用管理的转型。

关键词： 数据库系统  

ISBN: (纸本)9787514122374

摘要： 《高等院校本科应用型经管专业规划教材:数据仓库与数据挖掘导论》为数据仓库与数据挖掘的基础教程，是作者多年来从事数据仓库与数据挖掘课程教学经验的梳理和总结。为了增强内容的直观性和可理解度，《高等院校本科应用型经管专业规划教材:数据仓库与数据挖掘导论》以大量图、表、实例融入其中。全书共分为四篇14章。第一篇为导引，共分2章：用实例和实例分析引导学生理解数据仓库与数据挖掘的概念内涵及其产生背景。第二篇为数据仓库，共分5章：详细介绍了数据仓库的体系结构及其组成部分的功能；从商业需求的角度介绍了数据仓库维度建模方法和联机分析处理操作；介绍了元数据在数据仓库建设中的重要性、分类方法与作用。第三篇为数据挖掘，共分4章：通过浅显易懂的语言及实例，深入浅出地介绍了关联分析方法、神经网络算法、决策树算法和聚类分析方法。第四篇为实验与工具，共分3章：提供了数据仓库实验、神经网络建模实验、决策树与关联分析实验，强化培养学生的应用能力。

关键词： 商务智能   决策分析   数据挖掘   数据仓库  

摘要： 随着制造业集群化和信息化不断发展,企业信息化应用已从运营层转而向管理和决策层的方向发展,支持管理者面对商务环境的快速变化做出敏捷反应、科学决策以及价值管理。目前,企业信息化发展已经得到普遍的应用,大多企业已经完成了信息化的第一步,此过程积累了大量的业务数据,但各业务系统中的数据彼此孤立,零散,给企业的决策带来了困难,需要一种集成方案解决业务信息过剩和分析决策信息匮乏的矛盾。商务智能正是企业决策分析的有力工具,是企业数据生命周期的第二个阶段。 为此P公司决定搭建企业商务智能系统,通过综合分析将公司的战略管理、业务计划、预算管理、会计核算、绩效管理进行有效地衔接,为制订战略、绩效管理提供依据,支撑公司运营效率及管理决策。 本文以P公司现有信息化建设为基础,对企业信息化现状作以深入分析,从供应链分析和财务分析两个方面阐述企业对于决策分析的迫切需求。结合商务智能理论,并运用数据转换、OLAP联机分析处理、数据挖掘等技术手段,详细论述了P公司综合分析系统在战略层、运营层、绩效层三个层面对公司的战略目标主题、财务状况主题、生产计划主题、经营状况主题、投资状况主题、资金状况主题、以及员工绩效主题进行分析,搭建数据模型。从系统的总体架构和总体设计,到数据仓库的搭建,维模型的设计以及最终客户端的展示整个完整的商务智能系统的构建进行了详细描述。并对该企业基于Oracle BIEE构架的商务智能系统的具体实施过程进行了详细的论述。