在信息化条件下行政决策辅助系统的实现(2)

　　第一，基于神经网络的工具。由于对非线性数据具有快速建模能力，神经网络很适合非线性数据和含噪声数据，所以在政府数据库的分析和建模方面可以应用。
　　第二，基于关联规则和决策树的工具。大部分数据挖掘工具采用规则发现或决策树分类技术来发现数据模式和规则，其核心是某种归纳算法。
　　第三，基于模糊逻辑的工具。其发现方法是应用模糊逻辑进行数据查询、排序等。
　　第四，综合多方法工具。不少数据挖掘工具采用了多种开采方法，这类工具一般规模较大，适用于大型数据库或者并行数据库。数据挖掘的基本过程包括数据准备、模型搜索、结果分析和生成报告。　数据准备：收集和净化来自数据源的信息并加以存储，将其放入数据仓库中。
　　模型搜索：利用数据挖掘工具在数据中查找模型，搜索过程可以由系统自动执行，也可以由用户参与执行。对于一个主题的搜索，可用神经网络、专家系统、统计方法等。
　　结果分析：一般地说，数据挖掘的搜索过程需要反复多次，因为当分析人员评价输出结果后，他们可能会发现一些偏差或一些新的问题，要求对某一方面做更精细的查询。
　　生成报告：根据分析结果，进行整理，形成分析报告。
　　三、应用效果
　　西湖区院通过对各科室需求的深入了解，将信息化工作模式与各科室的实际情况相结合，并根据使用者的意见着重实现了系统在各部门的通用性和后台的完全可自定义性以及数据的动态显示，从而提升了系统的应用价值。
　　系统包括以下三个应用模块：（1）可自定义投票及评分模块。该模块着重对机关内各类选择类和打分类的投票、调查、评比等活动实现网上的无纸化操作和结果的自动统计；（2）综合报表处理模块。该模块着重实现对机关内的各类填报类的报表、台帐及绩效考核等活动进行网上填报和自动汇总及根据需要生成相应的统计结果；（3）决策参考模块，该模块着重实现对所需信息的自定义动态统计。如行装科可根据车辆名称与使用情况设置一种全院车辆信息统计表，填报人员每月只需填写本车的加油费、行使公里数、维修费、出车次数等使用情况，管理者便可根据需要按照月、季度、年等时间跨度对每辆车上述信息的变化情况进行比较，并可生成柱形图、圆饼图或曲线图等直观的比较结果。同时每个模块可根据需要进行功能扩展。通过对该系统的使用西湖区院构建了一个动态的全院行政指标体系结构，通过完整的权限分配机制，使各科室领导能及时、全面地掌握所管辖部门的行政数据情况，同时为院领导提供了各种综合信息和科室状况及人、财、物等资料的实时与历史信息，实现了对本院运作的快速、全面、直观的监控，提高行政办公人员办公效率，有利决策者做出科学决策。例如在中层干部述职述廉评分活动中，全院干警通过投票评分模块在院内网中对全院中层干部进行网上测评。政工部门通过所分配的权限在系统后台自行编辑了民主测评表，由于后台设置的完全可自定义性使测评表在内容的随意性上完全实现了以往纸质问卷。每位干警只需在自己的电脑上便能完成投票，借助系统完整的分析功能政工部门可实现投票的适时统计，并可以柱形图、圆饼图或曲线图生成考核结果排序表、优良情况百分比表、及与历史考核对比表等统计结果，图形化界面的统计结果使数据的统计情况一目了然，为领导决策提供了简捷而精确的依据。
　　四、结语　　
　　行政决策辅助系统在需求分析时应充分考虑系统的联网应用，无论是管理员还是栏目维护员或访问者可以是政务网中经过授权的任意用户，同时系统应具备跨单位级联的功能，使得相关的统计或汇总功能可覆盖到从个人到部门再到上级乃至上上级部门的范围，从而拓展其应用的范围，并在最大程度上深层次挖掘数据的价值，实现单位对各部门高效的管理，帮助决策者明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并可进行评价和优选。

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