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基于多关系数据挖掘与智能代理的港口企业统计工作研究
| 论文题名： | 基于多关系数据挖掘与智能代理的港口企业统计工作研究 |
| 关键词： | 多关系数据挖掘;智能代理;港口企业;企业统计工作;统计分析预测;研究成果;数据挖掘技术;管理决策;信息化建设;拓展分析;统计模式;高层管理;代理技术;市场;决策信息需求;经营管理活动;宏观性问题;自身特点;资源特点;转换 |
| 摘要： | 市场经济中港口企业已成为完全独立的经济实体,独自面对激烈的市场竞争,要求港口企业统计工作不再是单纯的对内、对外上报报表工作,而是要形成全方位的为港口企业生产经营管理活动提供各种管理决策信息需求的统计目标。港口企业统计工作需要创新统计分析理念,拓展统计分析的空间范围,探索统计分析未来的发展道路,满足企业放眼于整个市场的信息量,形成全面有效的港口企业统计信息分析体系。 本文遵循“研究问题的提出——理论支撑的综述——背景应用现状的分析——优化模式的构建——新模式的实现——新策略的转换分析——研究成果的拓展分析——研究总结”的研究方法展开全文的研究撰写。 本文以广州港集团的信息化建设现状作为研究背景,结合现阶段比较热门且应用性较强的多关系数据挖掘技术和智能代理技术,以满足港口企业高层次管理决策需求为依据,在众多前人研究的基础上,提出了下一阶段港口企业统计工作模式的新构建策略,详细阐述了构建模式的实现步骤和方法,分析了新统计模式的自身特点,指出了新统计模式在实施转换中需要注意的重点和难点问题及模式实现后仍无法避免的并可能中短期时间内存在宏观性问题。最后为体现本文研究成果的优越性,超出本文的企业研究背景,将新统计工作应用模式的适用企业模式和适用的企业数据资源特点给予拓展分析。从文章整体的论述情况看,各部分研究内容都在体现着高层管理决策支持的信息化建设的可实施性。本文的创新点在于两种新兴技术的充分融合,及研究成果的应用灵活性。 本文通过融合数据挖掘技术和智能代理技术的实现方法,充分地阐述了如何完成企业上下级单位间或一个完整的统计体系中深度的数据价值挖掘,解决企业中高层管理的宏观决策支撑问题,提升海量统计数据信息资源的开发和利用能力,实现企业管理的多方面监测、预警,以及高层次的统计分析预测及辅助决策功能。 |
| 作者： | 王春凤 |
| 专业： | 管理科学 |
| 导师： | 刘世峰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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