第一章緒論

1.1研究背景及意義
隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷深入和發(fā)展，企業(yè)面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境發(fā)生了巨大的變化。如何提升企業(yè)管理與決策水平，是企業(yè)管理不可回避的關(guān)鍵課題。成本管理是企業(yè)管理的核心之一，對(duì)企業(yè)發(fā)展具有至關(guān)重要的影響，能否選擇正確的管理方法和模式對(duì)企業(yè)能否在競(jìng)爭(zhēng)中取得戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)有著直接的關(guān)系。
由于缺少信息建設(shè)的整體規(guī)劃，導(dǎo)致"信息孤島”一直存在，致使難以通過(guò)集成化的分析來(lái)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用價(jià)值的信息和知識(shí)為企業(yè)管理與決策服務(wù)，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始研究如何將這些數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的知識(shí)和模式，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展為這一需求提供了有力支撐。正如 James B. Edwards 教授在《The New Cost Management Culture: Where Are WeGoing》一文中提出智能化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會(huì)越來(lái)越廣泛的應(yīng)用到未來(lái)的企業(yè)成本管理[2]。

1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
國(guó)際知名軟件制造商SAP構(gòu)建了煤炭行業(yè)信息化五級(jí)架構(gòu)解決方案，這五級(jí)系統(tǒng)是：第一級(jí)到第三級(jí)為數(shù)字礦山信息化；第四級(jí)為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理信息化；第五級(jí)為集團(tuán)管控和戰(zhàn)略績(jī)效信息化。這五層系統(tǒng)相互集成，相互作用，構(gòu)成一個(gè)統(tǒng)一集成的企業(yè)信息化管理系統(tǒng)。管理系統(tǒng)將煤炭企業(yè)管理分為七條主線：產(chǎn)運(yùn)銷管理，用來(lái)支持礦業(yè)產(chǎn)運(yùn)銷整體供應(yīng)鏈端到端的業(yè)務(wù)管理；物資管理，主要功能包括需求計(jì)劃、采購(gòu)管理、庫(kù)存管理；企業(yè)資產(chǎn)管理，將資產(chǎn)管理里與企業(yè)ERP融合實(shí)現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)的勸生命周期管理；集中統(tǒng)一的財(cái)務(wù)管理，“財(cái)務(wù)管理集中”重點(diǎn)體現(xiàn)在核算、資金、預(yù)算三個(gè)方面，通過(guò)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)的一體化，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)追溯性、財(cái)務(wù)監(jiān)控實(shí)時(shí)化;環(huán)境、安全與健康管理，SAP將環(huán)境保護(hù)，員工健康及生產(chǎn)安全管理集成到整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程；人力資本管理，SAP支持煤炭企業(yè)的人力資本一體化管理。
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第二章數(shù)據(jù)挖掘理論

2.1數(shù)據(jù)挖掘基本理論
數(shù)據(jù)挖掘在廣義概念上又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovers in Database, KDD),狹義概念則認(rèn)為DM只是KDD的一個(gè)核心步驟或者一個(gè)階段，主要涉及算法的衍生、推理、建模與實(shí)現(xiàn)等[15]。作為一個(gè)新型的多學(xué)科綜合的課題，它的發(fā)展歷史雖然很短，但至20世紀(jì)90年代以來(lái)，發(fā)展速度十分迅速，目前還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的定義，如1997年SAS研究所認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘作為一種先進(jìn)方法主要用于在海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索和模型建立；Bhavani和Hand et al則認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘作為一種搜索過(guò)程，就是使用特定的方法和技術(shù)用于在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中挖掘有意義、有價(jià)值知識(shí)。

2.2決策樹(shù)分類法
本文選取決策樹(shù)分類法進(jìn)行研究工作，主要基于如下幾點(diǎn)理由：(1)決策樹(shù)算法構(gòu)造的模型相較于其它模式識(shí)別技術(shù)具有較強(qiáng)的可解釋性，基于這種解釋性，可用于分類和劃分層間關(guān)系相關(guān)的重要特性信息來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。由于成本管理的最終決策對(duì)象是成本管理者，他們往往不具備與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的知識(shí)，因此要求模式評(píng)估和知識(shí)呈現(xiàn)具有較強(qiáng)的解釋性。而決策樹(shù)是以樹(shù)形結(jié)構(gòu)表示最終的分類結(jié)果，可用IF-THEN形式來(lái)描述由根節(jié)點(diǎn)到達(dá)每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的路徑，易于決策者認(rèn)知。(2)決策樹(shù)算法不需要進(jìn)行多次迭代來(lái)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，極大的節(jié)省了計(jì)算時(shí)間，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。本文研究的成本管理系統(tǒng)主要是用于煤炭企業(yè)實(shí)際應(yīng)用，而不是數(shù)據(jù)挖掘的算法研究，因此分類方法的效率比較重要，選擇決策樹(shù)算法可以大大縮短計(jì)算時(shí)間，提高系統(tǒng)執(zhí)行效率。(3)決策樹(shù)作為一種特殊形式規(guī)則集合[24]，具有清晰的層次結(jié)構(gòu)，可以簡(jiǎn)單明了的顯示出分各類屬性的重要程度。決策樹(shù)通過(guò)計(jì)算各分類屬性的信息熵來(lái)對(duì)各層的分類屬性進(jìn)行選擇，而信息熵正是屬性重要程度的衡量指標(biāo)。這樣，決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)所處的層次級(jí)別直接關(guān)系到該節(jié)點(diǎn)所表示的分類屬性作用的大小。

第三章基于數(shù)據(jù)挖掘的成本管理系統(tǒng)理論研究 ...........21
3.1煤炭企業(yè)成本管理的內(nèi)容 ..........21
3.2煤炭企業(yè)成本管理模型研究 ...........22
第四章成本管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)........... 27
4.1案例企業(yè)相關(guān)組織機(jī)構(gòu)及職能 ..........27
第五章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究和應(yīng)用實(shí)現(xiàn).......... 45

第五章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

5.1決策樹(shù)應(yīng)用研究
為了提升企業(yè)成本的整個(gè)有利差異比率水平，對(duì)于生產(chǎn)環(huán)境因素產(chǎn)生的影響，可以在對(duì)生產(chǎn)隊(duì)伍調(diào)度時(shí)要根據(jù)隊(duì)伍表現(xiàn)出的適宜性進(jìn)行安排。例如，在正常塊段可以優(yōu)先安排乃、7>和7；進(jìn)行生產(chǎn)，在回釆塊段與極薄煤層可優(yōu)先安排r2、r5進(jìn)行生產(chǎn)。而對(duì)于生產(chǎn)隊(duì)別因素產(chǎn)生的影響，一方面需要在管理上加強(qiáng)力度，提高隊(duì)伍的整體生產(chǎn)績(jī)效；另一方面，加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。例如，可以總結(jié)乃的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行分享交流。

5.2生產(chǎn)資源優(yōu)化調(diào)度的研究
通過(guò)對(duì)生產(chǎn)資源的優(yōu)化調(diào)度來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量、效率和成本多目標(biāo)控制是企業(yè)管理關(guān)鍵方法之一，為了提高生產(chǎn)資源調(diào)度的準(zhǔn)確性、合理性和多樣性，本系統(tǒng)從生產(chǎn)作業(yè)人員的優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行研究，建立生產(chǎn)質(zhì)量一效率一成本多目標(biāo)控制貼近度模型，通過(guò)NSGA-II求解該多目標(biāo)優(yōu)化模型，決策者可根據(jù)g示生產(chǎn)過(guò)程的不同需求，在模型Pareto最優(yōu)解集中進(jìn)行選擇最合適調(diào)度方案。
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第六章總結(jié)與展望

針對(duì)成本管理中存在成本核算滯后、信息隔離、成本分析粒度過(guò)粗以及決策支持匱乏等問(wèn)題，對(duì)企業(yè)成本多維分析與控制、數(shù)據(jù)挖掘與資源優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究，開(kāi)發(fā)了及時(shí)性、穩(wěn)定性的成本管理系統(tǒng)。論文對(duì)成本管理模型結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)功能和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹；并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與成本管理結(jié)合問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的研究和探討。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在成本管理方面的應(yīng)用，極大的豐富了成本管理的理論和方法，促進(jìn)了成本管理的智能化發(fā)展。本文將相關(guān)算法運(yùn)用到煤炭企業(yè)成本管理，由于個(gè)人時(shí)間和知識(shí)的限制，加上成本管理動(dòng)態(tài)變化和發(fā)展性，仍有一些難點(diǎn)有待進(jìn)一步研究和分析。筆者認(rèn)為，應(yīng)主要集中在以下幾個(gè)方面進(jìn)行下一步的研究：(1)擴(kuò)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與成本管理方法相結(jié)合的廣度。本文主要將數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法引入到煤炭企業(yè)的成本分析和成本決策，并未將數(shù)據(jù)挖掘算法引入到成本計(jì)劃、成本核算和成本預(yù)測(cè)之中。對(duì)于已經(jīng)涉及的成本管理職能，也還要繼續(xù)學(xué)習(xí)和探索，以尋求更適宜的挖掘算法。(2)拓寬數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在成本管理的應(yīng)用領(lǐng)域。論文主要是針對(duì)煤炭行業(yè)特有的業(yè)務(wù)流程和成本管理的特點(diǎn)，選用相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行研究與應(yīng)用，下一歩將探求數(shù)據(jù)挖掘與成本管理結(jié)合的普遍性規(guī)則，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到更多行業(yè)成本管理中去。

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參考文獻(xiàn)（略）