基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究.docx

基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究
随着信息技术的快速发展和高校日益复杂的财务管理需求，建立一个基于数据挖掘技术的高校财务决策支持系统已经成为一个紧迫而具有挑战性的任务。本文旨在探讨如何利用数据挖掘技术来构建一个适应高校财务管理需求的决策支持系统。
一、背景和意义
高校是一个大型的组织，其财务管理涉及到预算编制、资源配置、经费审批、会计管理、财务报表等多个方面，这对高校的财务决策提出了更高的要求。而如何有效地管理和利用大量的财务数据成为了高校财务管理的重要挑战。因此，建立一个能够快速提供决策支持的高校财务决策支持系统是十分必要的。
数据挖掘技术是一种自动发现新的、先前未知的、有用的、潜在的相关性、模式和规律的过程。它能够通过挖掘海量的财务数据，从中发现有价值的信息，帮助决策者更好地进行财务决策。结合高校的实际情况，基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的建立也是时代发展的必然。
二、系统框架
基于数据挖掘技术的高校财务决策支持系统的设计应该是个体化的，具体步骤如下：
1.数据采集：收集高校的财务数据，包括预算、采购、财务欠款等各个方面的数据。这些数据来源可以是学院、人事、财务、行政等部门传输上来的数据。
2.数据预处理：在数据采集之后对原始数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值修复、数据标准化、数据集成和变量选择等工作。这些预处理决定了后面挖掘的结果优劣。
3.数据挖掘：针对高校财务领域的特点，考虑选择适合的数据挖掘方法，例如聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测模型、异常检测等。其目的是发现数据内部隐藏的规律和模式，以帮助决策者更好地理解高校财务数据。
4.决策支持：将挖掘结果集成到决策支持系统中，对管理者进行决策指导，包括财务决策、预算编制、经费审批、资产管理、财务管控、财务监管等方面的决策，以帮助实现高校财务管理的科学化和精细化。
5.数据可视化：通过柱状图、散点图、折线图等多种可视化方式，将决策分析结果直观地展现出来，方便决策者快速地感知到数据的规律和信息。
三、技术选型
在实现基于数据挖掘的高校财务决策支持系统之前，需要进行技术选型，确立使用的开发语言、开发工具、数据库等。
1.开发语言选择：由于数据挖掘算法和数据分析需要大量的数学计算和模型建立，因此需要选择相应的开发语言。在选择开发语言时，可以优先考虑Python、R、MATLAB等支持数据挖掘的语言。
2.数据库选择：数据挖掘技术需要大量的数据支撑，因此需要选择适用于大数据量存储和处理的数据库。在目前的数据库中，如MySQL、Oracle、Hadoop等都可以支持高校财务系统中的数据存储和管理。
3.开发工具选择：在开发过程中也需要选择适合该任务的开发工具，例如JupyterNotebook、PyCharm、Rstudio、Eclipse等。
四、应用与展望
基于数据挖掘的高校财务决策支持系统已经被很多高校应用到了财务管理中，能够更好地满足高校财务管理的需求。未来，随着信息化技术的不断发展，数据挖掘技术也将逐渐成熟，向更多领域渗透。因此，基于数据挖掘技术的高校财务决策支持系统将会在数据管理、决策分析、信息可视化等方面得到更加完善地展开，也将会在更多的高校管理中得到广泛的应用。