基于商业智能的高校财务预警系统研究(3)

时间:2013-11-20 13:39 来源:发表吧作者:戴东点击: 次

　　鉴于高校财务问题与一般企业的财务问题有着本质的区别，高校财务数据并不如上市公司一样公开，数据量不丰富，导致成熟的企业财务预警模型很难适用于高校，所以本文认为数据挖掘方法中的灰色关联计算方法更适合高校财务预警。运用灰色关联的数据挖掘技术进行财务预警相对于传统的财务分析方法能够消除数据的噪声，将非标准的数据标准化，在应对高校面临的外部环境多变的形势下，运用该项技术是必要的。具体做法是首先将数据从数据仓库中提取出来，然后对数据进行处理，如无量纲化，将处理后的数据带入灰色关联模型，得出结果并进行分析。具体步骤如图4。
　　四、结论
　　对于高校的财务预警问题，需要一个动态的监控系统来进行实时监控，而商业智能技术能够促进这一设想的实现。运用商业智能来构建高校财务预警系统可以将潜在的影响高校正常运行的各种财务状况实时反映出来。数据仓库技术能够使高校的数据进行自动的更新存储，OLAP技术能够对高校现有的财务数据进行多维的分析，同时应用数据挖掘技术建立财务预警模型，实现了对高校财务进行动态的监控。
　　【参考文献】
　　[1]田隆.基于财务数据中心的商业智能平台设计与实现[D].北京：北京信息控制研究所硕士学位论文，2010.
　　[2]陈俊.财务商业智能系统的研究及其实现[D].中国航天第二研究院硕士学位论文，2008.
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　　[5]李程.论商业智能技术在企业财务管理中的应用[J].现代商贸工业，2011（2）.
　　[6]张琦，曾繁荣，等.数据仓库与OLAP技术在上市公司财务分析中的应用[J].财会通讯，2011（7上）.

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