基于数据挖掘技术的社会保险宏观决策支持系统模型研究

摘要

数据库技术是决策支持技术系统的关键技术之一，数据库技术的日益成熟也为数据仓库技术的提出奠定了的基础，而数据仓库和数据挖掘技术是实现计算机决策和支持的最新技术，它将成为一体化信息支持系统的核心技术。 首先，本文阐述了如何应用数据仓库的技术建立实现社保系统数据仓库，并且分析了多维数据模型、数据仓库的系统结构和技术要求，设计并建立了社保系统的数据仓库的原型。 其次，在数据挖掘技术的研究中，本论文探讨了数据挖掘的功能、分类、任务、方法、技术、工具和模型；逐步归纳提出了应用于社保系统数据挖掘的基本过程和主要步骤。本文从理解关联规则算法和对其分析出发，研究数据挖掘的关联规则算法及Apriori算法的改进。进一步联系社保业务，实现了关联规则算法在社保稽查部门的应用预测，从而指导当前社保稽查实际工作。 最后，本文探讨并总结了决策支持系统基本概念和功能，分析了国内外社保系统在决策支持系统方面的应用情况。在已有的社保信息数据基础上，重点设计和分析了主题模型，并提出完成了社保决策支持原型系统的模型及框架设计，最后实现了在ORACLE9i环境中的系统OLAP应用。 由于目前国内社保系统还没有一个完整的应用数据仓库和数据挖掘技术解决应用的方案，本文从实用的角度形成提出了一整套的实现方案，在国内社保系统具有先进性和实用性。 本文主要的主要工作和创新之处贡献如下： 1、系统设计和建立了社保系统数据仓库。 2、利用关联规则算法及其改进实现了在社保稽查部门进行预测的方法。 3、系统的设计了社保系统当前应用的各类主题，提出了社保部门决策支持系统的模型及框架设计，通过Oracle9i提供的OLAP工具的使用和ASP、PB等工具的使用实现了多维数据统计查询分析的功能。

目录

文摘

英文文摘

第1章引言

1.1研究的背景和动机

1.1.1社保信息化建设离不开数据仓库技术

1.1.2数据挖掘的兴起

1.1.3社保决策支持的需要

1.2社保系统计算机应用发展情况

1.2.1社保系统业务软件开发的历史和现状

1.2.2社保系统信息化建设情况

1.3国内外研究现状

1.4本文研究的主要内容和目标

1.5本文研究技术路线、所做工作和实践成果

1.6本章小结

第2章数据仓库及数据挖掘技术

2.1数据仓库的概述

2.1.1数据仓库的概念

2.1.2多维数据模型

2.1.3数据仓库的系统结构特点

2.1.4数据仓库的技术要求和实现

2.2数据集市

2.2.1数据集市的概念

2.2.2社保系统数据集市设计规划与实现

2.3数据仓库的逻辑设计

2.3.1逻辑设计概述

2.3.2数据仓库和数据集市的体系规划

2.3.3数据模型分析和多维数据库设计

2.4数据仓库的物理设计

2.4.1数据仓库的物理设计规划

2.4.2数据仓库的并行处理和分区

2.4.3数据仓库备份和恢复

2.5数据预处理

2.5.1数据清理

2.5.2数据装载

2.6数据仓库的其他问题

2.6.1索引数据仓库问题

2.6.2数据仓库数据导入和导出问题

2.6.3监控数据仓库

2.6.4数据仓库安全问题

2.7数据挖掘概述

2.7.1数据挖掘的概念

2.7.2数据挖掘功能

2.7.3数据挖掘系统的分类和任务

2.7.4数据挖掘的方法和技术

2.7.5数据挖掘的工具系统及工具选择

2.7.6数据挖掘模型

2.7.7社保系统数据挖掘的基本过程和主要步骤

2.8数据挖掘原语、查询语言和系统结构

2.8.1数据挖掘原语

2.8.2数据挖掘查询语言

2.8.3数据挖掘系统的结构

2.8.4ORACLE数据仓库开发工具

2.9本章小结

第3章关联规则算法在决策支持中的应用

3.1关联规划概述

3.1.1关联规则定义

3.1.3关联规则分类

3.1.2关联规则挖掘

3.1.4关联规则的实例应用

3.2Apriori算法

3.2.1Apriori算法

3.2.2Apriori算法的改进

3.3本章小结

第4章决策支持系统模型设计

4.1决策支持系统的概念

4.2决策支持系统在社保工作中的应用

4.2.1构建社保系统决策支持系统模型

4.2.2社保决策支持系统的功能及应用分析

4.3本章小结

第5章社保决策支持系统的应用

5.1项目背景

5.2系统的解决方案

5.2.1ORACLE数据仓库开发工具

5.2.2系统总体架构

5.3社保决策数据仓库的设计

5.3.1概念模型设计

5.3.2技术准备工作

5.4社保决策OLAP应用

5.3本章小结

第6章结论和进一步的工作

6.1结论

6.2进一步的工作

参考文献

致谢