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财务决策支持系统

财务决策支持系统. 第一章 概论. 第一节 财务决策支持系统的概念. 第二节 财务决策支持系统的结构与系统组成. 第三节 财务决策支持系统的开发方法与开发工具. 第四节 数据仓库技术. 第五节 数据挖掘技术. 本章结构. 第一节 财务决策支持系统的概念. 一、国内外研究现状 二、财务决策支持系统的定义 三、与其他相关技术的联系 四、财务决策支持系统的未来发展. BACK. 国内外研究现状. 国外 ： 已较为完善。 国内：尚处于初级阶段，鲜见成功实例。. BACK. 财务决策支持系统的定义.

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Presentation Transcript

  1. 财务决策支持系统

  2. 第一章概论

  3. 第一节 财务决策支持系统的概念 第二节 财务决策支持系统的结构与系统组成 第三节 财务决策支持系统的开发方法与开发工具 第四节 数据仓库技术 第五节 数据挖掘技术 本章结构

  4. 第一节 财务决策支持系统的概念 • 一、国内外研究现状 • 二、财务决策支持系统的定义 • 三、与其他相关技术的联系 • 四、财务决策支持系统的未来发展 BACK

  5. 国内外研究现状 国外：已较为完善。 国内：尚处于初级阶段，鲜见成功实例。 BACK

  6. 财务决策支持系统的定义 1. 结构化财务决策问题：能够用完全程序化的方法进行严格的描述 2. 半结构化财务决策问题：不能够用完全程序化的方法进行描述，必须用定量和定性相结合的方法来解决这类问题 3. 非结构化财务决策问题：完全没有规律性，不能采用任何确定的方法和成熟的技术来加以解决 BACK

  7. 与其他相关技术的联系 1. 与电算化会计信息系统的关系 2. 与管理科学、运筹学的关系 3. 与专家系统的关系 BACK

  8. 财务决策支持系统的未来发展 1. 群体财务决策支持系统 2. 分布式财务决策支持系统 3. 智能财务决策支持系统 4. 财务决策支持中心 BACK

  9. 第二节 财务决策支持系统的体系结构与系统组成 • 一、财务决策支持系统的体系结构 • 二、财务决策支持系统的组成 BACK

  10. 财务决策支持系统的体系结构 1. 基于X库的体系结构 数据库系统应该建立在企业原有管理信息系统基础之上，在FDSS中，数据库系统应该利用原有的系统，不需另行设计。

  11. 四库财务决策支持系统体系结构

  12. 财务决策支持系统的体系结构 2. FDSS体系结构中各组成部分的功能及其相互关系 （1）人机对话系统功能及其与其他系统的关系 （2）数据库系统功能及其与其他系统的关系 （3）数据仓库系统功能及其与其他系统的关系 （4）模型库系统功能及其与其他系统的关系 （5）知识库系统功能及其与其他系统的关系 BACK

  13. 财务决策支持系统的组成 1．财务分析系统及其主要功能 2．财务预测系统及其主要功能 3．筹资决策支持系统及其主要功能 4．投资决策支持系统及其主要功能 5．成本决策支持系统及其主要功能 6．股利分配决策支持系统及其主要功能 BACK

  14. 财务决策支持系统的组成

  15. 第三节　财务决策支持系统的开发方法与开发工具第三节　财务决策支持系统的开发方法与开发工具 • 一、财务决策支持系统的开发方法 • 二、财务决策支持系统的开发工具 BACK

  16. 财务决策支持系统的开发方法 1. FDSS中的原型法 图1 2. FDSS中的生命周期法 表1 3. FDSS中面向对象的开发方法 4.三种方法相结合的FDSS开发方法 图2 BACK

  17. 图1 原型法的工作流程 BACK

  18. 表1 FDSS中生命周期法各阶段的主要任务和应形成的主要文档资料 BACK

  19. 图2 三种方法相结合的FDSS开发路线图 BACK

  20. 财务决策支持系统的开发工具 1.数据接口开发工具 2.数据仓库系统开发工具 3.模型库系统开发工具 4.知识库系统开发工具 BACK

  21. 第四节 　数据仓库技术 • 一、数据仓库(DW) • 二、联机分析处理(OLAP)技术 BACK

  22. 数据仓库 1.概念 数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用来支持经营管理中决策的制定过程。 2.结构 (1)数据仓库的数据组织结构 (2)数据仓库的体系结构

  23. 数据仓库 3.多维数据仓库 （1）关系数据库与多维数据仓库的比较 （2）多维数据仓库的优势分析 （3）多维数据仓库的数据存储结构: 星形模式、雪花模式 （4）多维数据仓库的数据组织 BACK

  24. 联机分析处理技术 1.定义 OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。 2.种类划分 (1)多维OLAP (2)关系型OLAP (3)混合型OLAP

  25. 联机分析处理技术 3.多维数据分析 （1）切片和切块 （2）钻取 （3）旋转 4 .OLTP和OLAP的关系及比较 BACK

  26. OLAP与OLTP的对比表

  27. 第五节数据挖掘技术 • 一、数据挖掘 • 二、知识的概念 • 三、知识库 BACK

  28. 数据挖掘 1.概念 ＤＭ是指从数据库或数据仓库中提取决策对有用的知识。 2.方法 (1)归纳学习法 (2)仿生物技术 (3)公式发现 (4)统计分析方法 (5)模糊数学方法

  29. 数据挖掘 3. OLAP与DM的结合应用 数据挖掘是一个重复的过程。事实上，财务决策支持系统的数据挖掘技术是建立在数据、聚集、影响力这三个空间的基础上的，并且要与OLAP技术结合起来实现。 4.数据挖掘的知识表示 BACK

  30. 知识的概念 1.定义：多个信息之间的关联 2.分类：事实、规则、规律 3. 属性：真实性、相对性、不完整性、模糊性、可表示性 4 . 推理方法：演绎推理、归纳推理、联想与类比推理、综合与分析、包括时间和空间两方面的预测、假设与验证、案例推理 BACK

  31. 知识库 1. 事实库 2. 规则库 3. 推理机 (1)正向推理 (2)逆（反）向推理 (3)推理树（知识树） (4)不确定性推理 BACK

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