基于K-means的企业基本信息发掘模型的设计与利用

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基于K-means的企业基本信息发掘模型的设计与利用

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毕业论文范文题目：基于K-means的企业基本信息发掘模型的设计与利用，论文范文关键词：基于K-means的企业基本信息发掘模型的设计与利用
基于K-means的企业基本信息发掘模型的设计与利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：为了稳步推动我国电子政务建设的发展,国度有关当局开端器重企业基本信息库等基本性、策略性政务信息库的建设。2002年8月5日,中共中心办公厅下发了[2002]17号文件,启动了人口基本信息库、法人单位基本信息库、天然资源跟空间地理基本信息库、宏观经济数据库的建设。2003年7月16日,国度税务总局、国度工商总局结合下发了国税发[2003]81号文件,进一步明白了税务部分与工商部分的信息交换内容、信息交换轨制与机制。2005年,国度有关当局结合发出了《对于发展企业基本信息共享工作的告诉》。2007年订正了《法人单位基本信息库名目倡议书》。2007年11月,国度有关部分正式批复了国度公益性专项研究《法人单（此处忽略..）位基本信息库标准体系研究》课题。近年来,跟着相干基本设施建设的始终完美,我国不少省市基本实现了企业基本信息共享平台跟交换体系的建设,尤其是杭州跟北京等第一批试点城市,标记着我国电子政务建设又进入了新的发展阶段。各试点省市通过工商、税务企业登记信息的实时交换,发明了大量在工商机关登记但未作税务登记或已注销工商登记仍然营业的行动,堵塞了监管漏洞,促进了财税增收；同时,较好地解决了有关部分穿插稽核问题,进步了监管工作效力跟公共服务程度,获得了良好的经济效益跟社会效益。目前,对企业基本信息资源的利用重要集中于工商、国税、地税跟质监（文章此处忽略..）局内部,且限于一些基本信息的查找与核查,跟着信息化建设的始终发展,这样的利用远不能发挥企业基本信息资源应有的价值,企业基本信息资源最重要的利用是为政府部分提供决定上的支撑以及跨部分的协同利用。我国有不少学者致力于研究商务智能技巧在政府信息资源管理中的利用,且获得了必定的研究成果,数据仓库技巧在政府信息资源管理中的利用绝对来说较成熟一点,而数据发掘技巧在政务地理空间信息资源中的利用较其余基本信息资源更成熟。本文重要采取商务智能中的数据发掘技巧对企业基本信息库中的数据进行发掘,通过比较分析抉择了聚类分析作为本文的发掘方法。本文（此处忽略..）根据对问题的分析,构建了一个发掘数据集,抉择企业性质、所在地区、企业成破年份、是否外资、是否注销、有无变革记录跟行业分类7个细分变量作为对企业进行细分的根据。因为企业基本信息数据量大,且存在必定的聚类特点,本文设计出了一个基于K-means算法的企业基本信息聚类发掘模型,K-means算法对处理发掘集较大的数据集,是绝对可伸缩跟高效的。并利用该模型对大连市企业基本信息库中的数据进行了发掘,因为企业基本信息中的很多属性都是分类离散的,本来的间隔打算公式在这里不太合适,抉择了基于概率改进的间隔公式,对改进的K-means算法利用（本文此处忽略..）两种软件进行了比较分析,通过分析发掘成果,发明改进了的K-means算法更合适于本文的实例分析。本文针对SSAS组件中聚类分析模型的运行成果分析了大连市企业发展的基本特点、发展法则以及企业发展存在的一些问题,尤其是私营企业的发展。近年来,外资企业进入大连与私营企业竞争零售业跟制造业,私营企业的市场占领率越来越低。并根据浮现出来的特点跟存在的问题,针对私营企业跟外资企业的发展提出了一系列对策,以推动大连市企业向疾速、牢固、均衡的方向发展。

以上为本篇毕业论文范文基于K-means的企业基本信息发掘模型的设计与利用的介绍部分。

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