基于数据挖掘的税收决策支持系统设计

提出了一种基于数据挖掘、0LAP以及XML的税收决策支持系统的设计方案,以期解决现行税收管理信息系统存在的若干问题.在分析了现有税收管理信息系统的现状后,讨论了0LAP、数据挖掘和数据仓库技术在税收决策支持系统上的应用,并结合XML技术和多维数据模式设计的思想,勾画了一个税收决策支持系统的架构.     

数据挖掘技术在税收征管信息化中的应用

数据挖掘技术作为一种有效的方法,可以对税务部门在各个业务处理环节中积累下来的历史数据进行深度挖掘,为税收的管理者和决策者提供更为专业和有效的参考数据。本文归纳了数据挖掘技术在税收工作中的4种普遍应用方法,并试图建立以数据挖掘技术为基础的税收决策支持系统,以期能够提高税收信息化工作的效率。     

基于Web作业考试系统的OLAP设计实现

在开发实现“远程自主学习系统”过程中，利用Analysis Services、OfficeWebComponents组件和XML等技术成功实现了对学生作业考试数据进行0LAP分析。该数据挖掘方案在教学诊断与评价中收集、存储学习者的大量特征数据，对这些数据进行分析和挖掘，从而为学生诊断学习效果、教师进行教学决策提供支持。     

供水调度中实现决策支持的方法研究

针对供水调度系统在决策支持方面的不足,本文提出利用SQL Server Analysis Services在OLAP及数据挖掘方面的技术,建立数据仓库、OLAP和数据挖掘三者相结合的决策支持系统的方案,讨论了基于Analysis Ser-vices实现供水调度决策支持系统的技术.     

基于商务智能的税务征管决策支持研究

我国税务信息化经过多年发展已积累了大量数据,基于商务智能技术的税务决策支持系统可以充分利用这些数据支持税收征管工作.本文介绍了商务智能技术在税务分析和税收征管决策中的支持应用,以及构建基于商务智能的税务决策支持系统的关键问题:数据库统一规划、模型的构造、知识库的建设、业务规则库的建设、缺乏相关复合型人才.     

企业智能财务决策支持系统构建探讨

经济的全球化和飞速发展的信息技术正日益改变企业生存和发展的宏观环境,使得传统的财务管理受到新的挑战.企业运用数据仓库、数据挖掘、人工智能等技术建立具有智能特性的财务决策支持系统已是大势所趋.本文主要探讨了智能财务决策支持系统的特点、构建目标和实现功能,并给出了具体的架构模型.     

基于数据仓库技术的新型决策支持系统研究

随着计算机的普及和信息技术的迅速发展,兴起了三项决策支持新技术,即数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）。本文首先分析了传统决策支持系统的不足,然后对基于数据仓库技术的新型决策支持系统进行了探讨。     

在数据库中挖掘定量关联规则的方法研究

数据挖掘技术是实现智能决策支持系统的一个重要手段 ,关联规则是数据挖掘的一个重要内容 .传统的 Apriori算法仅适用于挖掘数据间的定性关联关系 ,但数据间的定量关联关系对决策更有帮助 .属性值的离散映射是挖掘定量关联规则的一个重要环节 ,离散映射中属性值区间的划分粒度是影响数据挖掘质量的一个重要因素 .本文结合粗集理论提出了一个确定属性值划分粒度的方法 ,在此基础上设计出一个挖掘定量关联规则的算法 :Apriori 2 ,利用Apriori 2可以挖掘出大量对决策有帮助的定量关联规则     

数据挖掘与决策支持系统

文中论述了数据仓库和决策支持系统是一项基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案.随着电信行业运营竞争的日趋激烈,电信行业决策支持系统的地位举足轻重,已经成为电信运营企业的必然.本文从管理学角度叙述了决策支持系统的概念,分析了电信行业决策支持系统的建设,并在此基础上阐述了决策支持系统在电信行业中的实际效用.     

基于虚拟数据库的决策支持系统

在网络技术快速发展的知识经济时代,企业决策者特别需要信息和知识的支持。虚拟数据库技术能够快速收集、组织和集成来自不同数据源的数据,并以统一的关系数据库的形式提供给决策者和上层应用程序,便于数据挖掘和在线分析处理,提高系统决策支持的能力。在此基础上,本文提出了一种新的易于实现的决策支持系统体系结构。