摘 要

公司的业务数据在公司的发展中起着重要作用。 企业的发展趋势是衡量企业未来发展方向的重要指标。 近年来，数据分析在业务运营发展中的作用变得越来越重要。 企业经济收入的稳步增长也将客观上促进企业经济的进一步发展。数据分析作为一种重要的企业经营调控手段，因此，根据企业近年来的数据做了系统的统计与分析，并对其未来所有发展动向做了预测，有助于企业向着更加健康积极的方向发展。

数据分析作为企业管理和控制的重要手段，基于近年来的数据进行了系统的统计和分析，并对未来的发展趋势做出了预测，有助于企业向更健康，更积极的方向发展。

如何快速准确地获取有价值的网络信息，如何理解现有的历史数据并用它来预测未来的行为，以及如何从这些海量数据中发现知识，这导致了知识发现和数据挖掘的出现。 知识发现（KD）和数据挖掘（DM）是统计学，人工知识，模式识别，并行计算，机器学习和数据库的交叉研究领域。

数据库中的知识发现（KDD）方法和数据库中的数据挖掘技术近年来受到人们的高度重视，并且已经深入研究，并且已经获得了许多有效的方法和技术。

KDDM是近年来非常活跃的研究领域。 “数据库中的知识发现”（KDD）一词首次出现在1989年举行的第11届国际联合人工智能会议上。到目前为止，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已举办了8次，规模已经达到 从最初的研讨会发展到国际学术会议。 仅在1999年，就有近20个国际会议。 KDDM主题。

在过去两年中，在数据挖掘和知识发现方面已经有相当多的研究成果。许多学术会议都有专门的学术交流主题。现有的数据挖掘技术分为五类，即预测建模，聚类，数据归纳，依赖建模以及变更和偏差的发现。从目前国内外的研究进展来看，各学科的研究是自成一体的，并没有突破各个领域的技术界限;各个领域没有不同方法的整合;特别是，并行优化的方法没有集成到数据库中的数据中。挖掘，从而提高实时性和解决随机，动态，不完整和混沌数据的数据挖掘，即所谓的智能数据挖掘。而且，大多数技术用于挖掘内存数据，并没有将这些技术与数据库技术集成。近年来，一些技术已经开始成为挖掘大型数据库的目标，即基于磁盘存储。因此，出现了关系数据库的数据挖掘和面向对象数据库的数据挖掘。

关键词：企业经营态势，风险评估，风险评价指标体系，模型预测，蒙特卡洛模拟

Abstract

The business data of the company plays an important role in the development of the company. The development trend of enterprises is an important indicator to measure the future development direction of enterprises. In recent years, the role of data analysis in the development of business operations has become increasingly important. The steady increase of corporate economic income will also objectively promote the further development of the corporate economy.

As an important means of business management and control, data analysis has made systematic statistics and analysis based on the data of recent years, and made predictions for all future development trends, which helps enterprises to develop in a more healthy and positive direction.

How to quickly and accurately obtain valuable network information, how to understand existing historical data and use it to predict future behavior, and how to discover knowledge from these massive data has led to the emergence of knowledge discovery and data mining. Knowledge Discovery (KD) and Data Mining (DM) are a cross-cutting research field of statistics, artificial knowledge, pattern recognition, parallel computing, machine learning, and database.

The Knowledge Discovery in Database (KDD) method and data mining technology in the database have been highly valued by people in recent years, and have been deeply studied, and many effective methods and techniques have been obtained.

KDDM is a very active research field in recent years. The term "Knowledge Discovery in database" (KDD) first appeared in the 11th International Joint Artificial Intelligence Conference held in 1989. So far, the KDD International Symposium hosted by the American Association of Artificial Intelligence has been held eight times, and the scale has grown from the original symposium to the international academic conference. In 1999 alone, there are nearly 20 international conferences. KDDM topic.

In the past two years, there have been quite a lot of research results in data mining and knowledge discovery. Many academic conferences have special topics for academic exchanges. The existing data mining techniques are divided into five categories, namely, predictive modeling, clustering, data induction, dependency modeling, and discovery of changes and deviations. From the current research progress at home and abroad, the research of various disciplines is self-contained and does not break through the technical boundaries of various fields; there is no integration of different methods in various fields; in particular, the methods of parallel optimization are not integrated into the data in the database. Mining, thereby improving real-time and solving data mining of random, dynamic, incomplete and chaotic data, so-called intelligent data mining. Moreover, most of the technology used to mine data on memory, and did not integrate these technologies with database technology. In recent years, some technologies have begun to be targeted at mining on large databases, that is, based on disk storage. Thus, data mining of relational databases and data mining of object-oriented databases have emerged.

Key words: Business situation, risk assessment, risk assessment indicator system, model prediction, Monte Carlo simulation

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 国内研究现状 2

1.2.2 国外研究现状 2

1.2.3 现状总结 3

1.3 论文主要研究内容与组织结构 4

第2章 企业经营态势风险评估系统分析与设计 5

2.1系统可行性分析 5

2.2系统需求分析 6

2.2.1 系统功能需求分析 6

2.2.2 系统性能需求分析 6

2.3系统架构设计 8

2.4系统功能设计 9

2.4.1风险评估功能设计 9

2.4.2风险评价指标体系设计 9

2.5系统数据库设计 10

2.5.1 数据约定 10

2.5.2 概念结构设计 10

2.5.3 逻辑结构设计 11

2.6 本章小结 11

第3章 企业经营态势风险评估方法的研究 12

3.1企业经营态势风险评估方法 12

3.1.1 常用的风险评估方法 13

3.1.2 风险评估方法的选择 14

3.2风险评价指标体系 15

3.2.1 风险评价指标体系的建立原则 15

3.2.2 建立评价指标体系 15

3.3 基于MC的风险评估分析 16

3.5.1 MC方法的原理 16

3.5.2 基于MC的风险评估 17

第4章 风险评估系统的实现 18

4.1 系统架构实现 18

4.1.1 表现层实现 18

4.1.2 数据持久层实现 18

4.1.3 业务逻辑层实现 19

4.2 系统功能实现 20

4.2.1 风险评价指标信息录入功能 21

4.2.2 风险评估模型的建立与模拟功能 22

4.2.3 风险评估结果输出功能 23

4.3 本章小结 23

参考文献 24

致谢 25

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

公司的业务数据在公司的发展中起着重要作用。 企业的发展趋势是衡量企业未来发展方向的重要指标。 近年来，数据分析在业务运营发展中的作用变得越来越重要。 企业经济收入的稳步增长也将客观上促进企业经济的进一步发展。数据分析作为一种重要的企业经营调控手段，因此，根据企业近年来的数据做了系统的统计与分析，并对其未来所有发展动向做了预测，有助于企业向着更加健康积极的方向发展。

数据分析作为企业管理和控制的重要手段，基于近年来的数据进行了系统的统计和分析，并对未来的发展趋势做出了预测，有助于企业向更健康，更积极的方向发展。

如何快速准确地获取有价值的网络信息，如何理解现有的历史数据并用它来预测未来的行为，以及如何从这些海量数据中发现知识，这导致了知识发现和数据挖掘的出现。 知识发现（KD）和数据挖掘（DM）是统计学，人工知识，模式识别，并行计算，机器学习和数据库的交叉研究领域。

数据库中的知识发现（KDD）方法和数据库中的数据挖掘技术近年来受到人们的高度重视，并且已经深入研究，并且已经获得了许多有效的方法和技术。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

在过去两年中，在数据挖掘和知识发现方面已经有相当多的研究成果。许多学术会议都有专门的学术交流主题。现有的数据挖掘技术分为五类，即预测建模，聚类，数据归纳，依赖建模以及变更和偏差的发现。从目前国内外的研究进展来看，各学科的研究是自成一体的，并没有突破各个领域的技术界限;各个领域没有不同方法的整合;特别是，并行优化的方法没有集成到数据库中的数据中。挖掘，从而提高实时性和解决随机，动态，不完整和混沌数据的数据挖掘，即所谓的智能数据挖掘。而且，大多数技术用于挖掘内存数据，并没有将这些技术与数据库技术集成。近年来，一些技术已经开始成为挖掘大型数据库的目标，即基于磁盘存储。因此，出现了关系数据库的数据挖掘和面向对象数据库的数据挖掘。

1.2.2 国外研究现状

国外对于投资项目风险的研究从对市场和技术风险的研究到对经济、市场、产品、管理和工程实施方面的研究都优先于我国，这与我国的市场环境和政策环境现状有直接关系。

KDDM是近年来非常活跃的研究领域。 “数据库中的知识发现”（KDD）一词首次出现在1989年举行的第11届国际联合人工智能会议上。到目前为止，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已举办了8次，规模已经达到 从最初的研讨会发展到国际学术会议。 仅在1999年，就有近20个国际会议。 KDDM主题。1.2.3 现状总结

企业经营风险评估理论和方法不断丰富，相关技术与其他领域知识的协同作用，使这方面的研究越来越广泛和深入。从上述研究可以看出，大多数研究从项目风险和项目效益两个维度对项目进行了分析，但国内对评价指标体系的研究只建立了某项投资项目的风险评估指标体系。针对不同类型的风险类型缺乏综合评估指标体系[17]。在评估方法中，大多数研究使用一些常用方法来解决具体问题。从不同角度对投资项目评价指标的特征或综合评价方法没有不同的评价方法。结果，以及缺乏实际使用的风险评估。

近年来，随着技术的发展，蒙特卡罗模拟方法已被广泛用于解决各种物理，数学和工程问题[18]。特别是，它证明了其在企业经济风险评估中的有效性和优越性。它已成为评估金融风险的主要方法。因此，该方法主要侧重于经济风险评估，并未采用蒙特卡罗模拟方法。进入风险评估。

本文的设计与实施风险事件数据库以及综合风险信息管理系统平台下的企业经营态势风险评估系统，出发点是结合现有风险评估理论和方法，分析影响风险评估的各种风险因素。项目投资建立相应的风险。评价指标体系采用层次分析法确定风险因素影响程度的权重，加上风险因素发生的可能性。风险评估模型使用FCE方法建立。蒙特卡罗模拟方法用于模拟经营过程，通过结合企业的特定需求来克服传统的评估。该方法的不足之处，对经营过程中的各种风险进行全面的风险评估，为企业经营决策提供参考。

1.3 论文主要研究内容与组织结构

本文研究了业务流程中的各种风险评估理论和方法，并在此基础上，抽象出适合实际需求的风险评估模型，采用B / S模型实现了一个可以评估企业各种风险的系统。对业务风险进行相对科学，全面，有效的评估，为企业的经营提供参考。

研究（设计）的基本内容：本文的题目来自于一个企业项目。在业务数据的基础上，建立了有效的态势分析模型。运用数据挖掘方法对企业的发展进行分类描述，分析影响企业发展趋势的主要因素，并将模型应用于企业发展趋势的预测。以上工作对企业的投资决策具有一定的参考价值。

目标：

(1)利用数据挖掘方法对企业发展进行分类描述，分析影响企业发展的主要因素;

(2)建立基于业务数据的有效态势分析模型;

(3)将情景分析模型应用于企业发展趋势预测。

拟采用的技术方案及措施：

第一步是识别挖掘对象和目标。明确问题的定义，认识到数据挖掘的目的是数据挖掘的重要步骤。挖掘的最终结果是无法预测的，但需要探索的问题应该是可以预见的。

第二步是数据收集。这是一个工作量大、时间多的阶段。在过去的数据中，有必要收集真正有用的数据信息，有些数据可以直接获得，有些数据需要企业进行调查。

第三步是数据转换。这一步是将教师收集到的不同数据信息整合转化为分析数据模型，为算法做好准备。不同的算法可能需要不同的分析数据模型。

第四步是数据分类挖掘。分类挖掘的目的是建立一个分类模型。第一步是选择合适的挖掘算法，使用合适的编程软件实现算法，然后对转换后的数据进行挖掘。

第五步是分类规则结果分析。这一步主要是对分类结果进行说明和评价。

第六步。知识的应用。这一步是将分析所得的知识整合到企业的实际运营中。企业可以利用收益模型预测和改进企业战略，指导下一步的经营。

第2章 企业风险评估系统分析与设计

2.1系统可行性分析

企业风险评估系统是为企业投资决策提供实用实用的评估工具，从政治、经济、市场、工程等方面对企业经营风险进行评估，使企业能够采取有效措施应对风险。为保证企业的可持续发展，主要从经济技术方面进行可行性分析。

风险预测在企业中越来越普遍，尤其是在市场环境、工程技术、资金供应、盈利能力等方面的不可预测风险。公司未来的成功，不仅关系到企业的直接经济损益，而且关系到企业未来的发展和竞争力。如果决策失败，损失将很大，企业经营状况评估的发展仍在进行中。不成熟阶段缺乏风险评估系统的设计和实际应用。因此，开发一个能够有效评估企业经营风险的系统在经济上是可行的。

2.2系统需求分析

2.2.1 系统功能需求分析

企业风险评估系统是为企业投资决策提供实用实用的评估工具，从政治、经济、市场、工程等方面对企业经营风险进行评估，使企业能够采取有效措施应对风险。为保证企业的可持续发展，主要从经济技术方面进行可行性分析。

企业经营状况风险评估系统的系统功能如图2-1所示。它包括三个模块：系统登录、风险评估和系统管理。风险评价包括评价指标的输入和根据输入的影响程度等。利用该信息对企业的经营风险进行评估，最终得出风险评估结果报告。

以上是毕业论文大纲或资料介绍，该课题完整毕业论文、开题报告、任务书、程序设计、图纸设计等资料请添加微信获取，微信号：bysjorg。

相关图片展示：