【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的深入發(fā)展,各行各業(yè)越來越重視數(shù)據(jù)的價值,并且通過數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行二次分析利用產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟(jì)效益。近年來,工商管理部門在工商管理業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用過程中積累了大量的工商數(shù)據(jù)。然而,現(xiàn)有的工商業(yè)務(wù)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面主要存在兩方面問題:一是該系統(tǒng)僅支持工商管理基礎(chǔ)業(yè)務(wù)工作,無法提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)分析的服務(wù)。二是從該系統(tǒng)中難以獲取有分析價值的信息。針對以上問題,結(jié)合工商管理部門對區(qū)域經(jīng)濟(jì)趨勢分析的需求,本文旨在研究并設(shè)計(jì)一套用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)趨勢預(yù)測分析的系統(tǒng),該系統(tǒng)基于工商數(shù)據(jù)并結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與維度建模思想,構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析指標(biāo),利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建預(yù)測分析模型,實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢預(yù)測,為工商數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行有益探索。為了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng),本文主要做了三個方面的工作:一是工商主題數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建�；谝勋@取到的工商數(shù)據(jù)信息,本文運(yùn)用數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),構(gòu)建了工商主題數(shù)據(jù)集,并根據(jù)分析的主題進(jìn)行維度建模構(gòu)建了數(shù)據(jù)倉庫。二是區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析指標(biāo)及模型構(gòu)建�；诠ど坦芾聿块T需求以及相關(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識,本文構(gòu)建了基于市場、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)三重維度的區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析指標(biāo),解決了區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析指標(biāo)不健全不能全面分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的問題。在構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)趨勢預(yù)測模型時本文針對時間序列自相關(guān)問題,引入序列對概念,對C4.5決策樹算法進(jìn)行改進(jìn),經(jīng)過對比,能有效解決工商數(shù)據(jù)具備時間序列自相關(guān)問題,并驗(yàn)證了該模型能更好貼合貴州省貴陽市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,可以更好預(yù)測區(qū)域經(jīng)濟(jì)未來發(fā)展。三是分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和可視化展示。本文運(yùn)用軟件工程相關(guān)方法,以Flask框架為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)趨勢預(yù)測分析系統(tǒng)。系統(tǒng)采用B/S架構(gòu),整體上分為數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)分析層和應(yīng)用展示層等三層架構(gòu),數(shù)據(jù)處理層進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)變換工作;數(shù)據(jù)分析層進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測分析;應(yīng)用展示層利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀展示。
【圖文】：

圖 3-8 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中各種概念之間的關(guān)系模型掘工作的具體范圍與內(nèi)容邊界是概念模型的主要前做的需求分析工作。如今工商管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主體登記注冊、企業(yè)年檢等相關(guān)信息，信息量較決策者提供所需數(shù)據(jù)并不直觀。決策者更希望從濟(jì)中企業(yè)發(fā)展動態(tài)變化過程和市場主體的變更情現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢。模型模和維度建模是主流的兩種邏輯建模技術(shù)。其中型模型和雪花型模型。本文采用維度建模構(gòu)建星挖掘主題，，包括各種市場主體登記注冊記錄事實(shí)企業(yè)規(guī)模、所屬區(qū)域、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、時間六個維表。

算法改進(jìn)前后決策樹深度對分類識別度的影響
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13;F061.5

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本文編號：2709873