全文总字数：3198字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

21世纪，我国经济社会建设的重大课题之一，实在国家综合防灾减灾战略建设中，加强国家防灾减灾宣传教育工作。根据今年调查看，我国经济迅速发展而多灾接踵的环境中，由于防灾减灾宣传教育不足，已经造成政府救灾投入与社会效益不对等。为此，应建立综合防范自然灾害与社会灾害的宣传教育战略性对策，利用我国综合灾害风险防范系统理论的研究成果，吸收外国先进经验，开展文理科交叉研究，完善防灾减灾宣传教育知识体系。在我国告诉城市化建设进程中，还应开展城市化背景下的防灾减灾宣传教育专题研究，通过这些工作，推动全社会树立综合防灾减灾的强大意识和公益责任感，保护我国经济社会发展的果实，促进建立我国防灾减灾大国的国际形象。

本题目通过对气象减灾防灾数据管理情况调查问卷的结果利用统计工具进行研究，得出其中对我国公民对志愿参加防灾减灾救援工作和更加支持国家防灾减灾政策实施和金融产品投入的各种影响因素以及对其中的关联规则进行了比较细致的研究。理论上，数据挖掘关联规则以及神经网络和贝叶斯网络的研究具有重要意义；实际运用中，将关联规则等统计方法运用与我国防灾减灾的政策实施和各种其他措施联系在一起，通过分析影响因素来研究如何引导教育市民才能更有利于支持工作的开展，政策的实施以及经济的发展具有重要的意义。

过程中主要涉及几个步骤：

2. 研究的基本内容

本文运用《气象减灾防灾数据管理相关情况调查》调查问卷所得调查结果，对市民个人信息与其信息获取意愿对其是否愿意支持政府对防灾减灾的志愿工作以及防灾减灾金融衍生品和非盈利性捐款进行研究。

本文主要采用了北京方拟定的《气象减灾防灾数据管理相关情况调查》调查问卷所得数据，包括六万多份问卷，25个变量。论文内容如下：1.将数据集分为两份分别作为训练集和测试集，对训练集数据通过用spss软件对选定因素进行独立性检验，包括对于顺序变量的spearman秩相关检验和一般分类变量的列联表检验；2.通过clementine软件运用apriori算法对目标数据做关联规则的挖掘，并对得到的关联规则运用cart算法做决策树分析，得到关联规则的规则置信度和支持度等其他测度指标； 3. 运用神经网络，将筛选出来的强关联因素和重要因素对最后设置的新变量进行预测； 4.向国家对防灾减灾金融产品的经济投入和战略部署在基于研究结果的基础下作出一定的总结和给出一些建议。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、本文实施方案如下：

第一部分首先对论文的研究背景及意义进行了概述，然后概括了近年来国内外对该选题的研究现状。

第二部分介绍本文研究所用的方法的理论基础，主要包括相关性分析、关联规则、决策树分析、神经网络。

4. 参考文献

[1]薛薇，陈欢歌.基于clementive的数据挖掘[m].北京：中国人民大学出版社，2012:435-455.

[2]micheline kamber，jian pei,jiawei han.数据挖掘概念与技术[m].北京：机械工业出版社，2012.7

[3]王静爱，史培军，苏筠，王颖，董晓萍.我国综合防灾减灾宣传教育现状评估与对策研究[j].北京：北京师范大学，2014.7.31：2.