1、隨著企業(yè)信息化建設的深入發(fā)展,企業(yè)積累的業(yè)務數據越來越多,同時不斷變化的市場環(huán)境和激烈的競爭,都促使管理人員對更深入信息的渴望。智能財務決策支持系統(tǒng)是傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)與人工智能中的專家系統(tǒng)集成后,在財務領域的具體應用。運用智能財務決策支持系統(tǒng)可以幫助企業(yè)對數據進行分類、整理、加工和分析,將以往無法進一步使用的歷史數據轉化成能為高層決策者所用的知識庫信息。但是現有的大多數智能財務決策支持系統(tǒng)的研究中,對于數據挖掘技術的應用不夠具體詳細,僅

2、僅是籠統(tǒng)得給出模型庫、知識庫的構建,同時也很少結合企業(yè)實際情況,可操作性不強。
　　 針對實際應用中出現的問題,本人首先深入ZT集團實地調研,結合集團信息化建設現狀及管理層需求,分析系統(tǒng)的目標和需要實現的功能,詳細定義各模塊的功能,采用包含四個層次的系統(tǒng)結構完成了對zT集團智能財務決策支持系統(tǒng)的總體設計,確定了財務預測與決策、財務計劃與控制、財務分析與報告及考核評價四個主題。由于本系統(tǒng)中的許多功能需要依靠先進的數據挖掘技術,因此

3、本文對系統(tǒng)中的三個關鍵挖掘技術分別進行了研究:1)聚類方法。在對模糊聚類方法和灰色聚類方法進行了對比后,本文選擇采用后者,并將其運用于“存貨預測與決策”模塊中;2)決策樹技術。依據ZT集團項目投資的特點和功能需求,本文采用決策樹方法解決投資項目的選擇問題;3)關聯(lián)規(guī)則挖掘技術。在分析了關聯(lián)規(guī)則經典挖掘算法存在的不足后,本文采用函數映射的方法,將對數據庫的掃描轉變?yōu)閷仃嚨膾呙?將對重復率的計算轉變?yōu)閷仃噧确e的計算,從而實現對其運算效率

4、的優(yōu)化,最后運用JAVA編程語言,對算法進行開發(fā)實現,通過對比改進前后算法的運算效率,驗證優(yōu)化效果。并且根據ZT集團需求,將改進后的算法運用于投資決策子系統(tǒng)中對股票規(guī)則的挖掘。
　　 論文的最后以投資決策子系統(tǒng)為例,分析ZT集團智能財務決策支持系統(tǒng)的構建與開發(fā)。首先確定該子系統(tǒng)的目標與功能結構,及其運用的數據挖掘技術,包括決策樹技術與關聯(lián)規(guī)則挖掘技術。其次對子系統(tǒng)進行總體結構分析,將整個處理過程分為四個層次:基礎數據層、數據倉庫