1. 研究目的与意义（文献综述）

企业的经营数据对于企业的发展具有重要作用。而企业发展态势是衡量企业未来发展方向的重要指标。近几年来,数据分析在企业经营发展中扮演的角色越来越重要。企业经济收入的稳定增加,客观上也会不断推动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。

如何快速、准确地获得有价值的网络信息，如何理解已有的历史数据并用于预测未来的行为，如何从这些海量数据中发现知识，导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。知识发现(knowledge discovery，简称kd)和数据挖掘(data mining，简称dm)是集统计学、人工知识、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术的一个交叉性的研究领域。

2. 研究的基本内容与方案

研究（设计）的基本内容：本论文题目来自企业项目。基于企业经营数据，建立有效的态势分析模型，利用数据挖掘方法对企业发展进行分类描述，分析影响企业发展态势的主要因素，并将模型应用于企业发展态势的预测。上述工作将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，分析影响企业发展态势的主要因素；

3. 研究计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2019/3/1—2019/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；此外每个星期写一篇周记，每个月写一篇阶段性报告！

(3)2019/5/1—2019/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 朱建平，数据挖掘在企业经营发展态势分析模型中的应用[d].上海交通大学,2005.

[2] 赵春，基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究【d】，博士学位论文：北京化工大学，2012

[3] 杨杰，面向企业营销的全景用户画像与模型预测[d].硕士学位论文：浙江大学，2017.