績效管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，企業(yè)要在信息爆炸的現(xiàn)實(shí)社會(huì)中求生存，就要把企業(yè)信息化作為發(fā)展的一個(gè)必要步驟。企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)將成為各企業(yè)進(jìn)行信息化戰(zhàn)略的重要手段。利用企業(yè)信息數(shù)據(jù)，參與決策，進(jìn)行決策支持已經(jīng)成為當(dāng)前及今后ERP的發(fā)展趨勢(shì)和終極目標(biāo)。而對(duì)作為ERP重要組成部分的績效管理來說，智能化的需求則更為迫切。如何推進(jìn)績效管理智能化的發(fā)展是當(dāng)前一個(gè)重要的研究課題。由于數(shù)據(jù)挖掘是解決這一問題的有力工具，因此績效管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究更具意

2、義。 頻繁模式的挖掘是數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)挖掘的核心和基礎(chǔ)，是影響挖掘算法效率的一個(gè)決定性的因素。而最大頻繁項(xiàng)集中隱含著全部的頻繁項(xiàng)集，因此，在最大頻繁模式挖掘方面取得的任何進(jìn)展都將對(duì)關(guān)聯(lián)挖掘以至于其它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的效率產(chǎn)生重要的影響。故結(jié)合績效管理的實(shí)際，對(duì)最大頻繁項(xiàng)集挖掘算法進(jìn)行分析研究，給出了對(duì)績效管理關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）的確定中挖掘最大頻繁項(xiàng)集的一種算法FP-MaxgrowthforKPI。 根據(jù)績效管理中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，

3、采用位圖數(shù)據(jù)格式，由用戶的需求導(dǎo)出頻繁模式樹（FP-tree）。并在分析Apriori和FP-growth等經(jīng)典算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合各種有效剪枝技術(shù)，采用局部超集存在判斷方法對(duì)FP-tree上的最大頻繁項(xiàng)集挖掘進(jìn)行優(yōu)化，改進(jìn)最大頻繁項(xiàng)集挖掘算法，以適應(yīng)績效管理的實(shí)際環(huán)境。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)得出改進(jìn)算法FP-MaxgrowthforKPI效率明顯高于傳統(tǒng)算法。 根據(jù)績效管理的實(shí)際應(yīng)用，基于該改進(jìn)算法的思想，設(shè)計(jì)出了基于最大頻繁項(xiàng)集挖掘的