基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究

GUOZIXINXIHUA

基于数据挖掘的高校财务决策支持系统的研究*

方志坚

（浙江理工大学摘高滢

浙江·杭州）要：本文通过分析高校财务相关数据，构建财务数据仓库、建立分析模型并结合数据挖掘技术对高校财务决策支持系统进行研究。关键词：数据挖掘；财务指标体系；决策支持一、引言

随着高等教育改革和公共财政体制改革的逐步深化，高校财务管理面临着更加复杂的局面，政府及学校对高校财务管理也提出了更高的要求，高校财务管理环境发生了深刻的变化，高校的财务工作正逐步从核算型向分析型、管理型转变。本文将高校财务管理过程中的预算、核算、决算三个体系有机结合，通过获取多种不同的数据源，利用数据挖掘技术建立数据仓库与数据模型，建立学校、院系（部处）、财务部门、个人等不同管理角色的网络展示界面，按照管理需要任意组合，完成统计分析功能，并提供关键数据的深度钻取和挖掘。展现形式，多维钻取分析业务数据、标示关键性能指标、直观监测财务管理现状，及时预警异常运行状况；帮助学校、各二级单位等不同层级做好精细化管理业务数据及优化业务流程的工作，辅助管理者进行决策，建成为高层管理层和职能管理人员提供的一站式决策支持信息中心。可视化界面数据接口报表数据分析模型二、国内外研究现状

数据挖掘，又称为数据库中知识发现，一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。在西方国家，对高校财务分析的研究主要侧重于高校的绩效评价方面，高校资金来源的多样性和不确定性，必须注重资金的经济效益，注重财务分析。国内对数据挖掘与知识发现的研究稍晚，全面系统地对我国高校财务分析的研究论文或专著较少，对高校财务分析、评价、绩效分析的研究较多。实际上，数据挖掘工具与实际应用的问题紧密联系，实践中要根据实际运用去开发适用于实际需要的数据挖掘工具，财务分析工作也应该跟上财务发展的需要，加强分析的深度及广度。财务

人事

ETL数据处理平台资产科研其它

三、系统框架及模型建设

系统以实时动态的信息为核心，从管理者的决策环境和决策目标出发，通过对高校财务、资产、人事、科研各部门的各个业务系统的整合，抽取、清洗、转换对管理人员有价值的业务数据，建设集成统计分析平台；通过对业务数据的集中处理，提炼业务管理关注重点，制订财务管理综合指标的完整定义，按照管理者的需要形成有价值的数据报表，通过图表、仪表等可视化的