關(guān)于行政法的2500字論文：行政決策

　　長(cháng)久以來(lái)信息的不完備是影響管理者進(jìn)行理性判斷和決策的直接原因之一，而現有的數據庫系統雖然可以高效地實(shí)現數據的錄入、查詢(xún)和部分統計等功能，但是無(wú)法發(fā)現數據中存在的關(guān)系和規則，無(wú)法根據現有的數據預測未來(lái)的發(fā)展趨勢。因此，杭州市西湖區院為了在檢察業(yè)務(wù)信息、隊伍建設情況和綜合行政事務(wù)方面輔助領(lǐng)導決策，建設應用行政決策輔助系統，將各科室以往分散的數據資源進(jìn)行整合，并充分發(fā)揮電子政務(wù)平臺的優(yōu)勢，通過(guò)系統提供的多種分析功能進(jìn)行多角度、多層次的分析，將各類(lèi)數據轉化為院領(lǐng)導決策所需要的信息。它的實(shí)施使得行政決策者可以在廣泛了解決策所需信息的前提下進(jìn)行決策，避免了靠經(jīng)驗決策和決策信息不完備導致的決策的盲目性現象，從而提高了行政決策的科學(xué)性和合理性，支持與強化行政決策過(guò)程。

　　一、系統架構及技術(shù)分析

　　系統架構主要由數據倉庫系統、模型庫系統、知識庫系統及可視化接口4部分構成。采用的關(guān)鍵技術(shù)是數據倉庫技術(shù)(DW)、數據挖掘技術(shù)(DM)、在線(xiàn)分析處理技術(shù)(OLAP)。

　　(一)數據倉庫的作用

　　電子政務(wù)的決策過(guò)程是一個(gè)從非結構化數據中抽取結構化信息，再提供非結構化決策分析結果的過(guò)程。因此，為了營(yíng)造良好的電子政務(wù)決策數據環(huán)境，獲得高質(zhì)量的數據分析結果，建立適合政府決策的數據倉庫系統是電子政務(wù)決策支持系統的關(guān)鍵環(huán)節，以確保政務(wù)系統中的數據能夠更好地發(fā)揮分析、決策的作用。這種數據倉庫系統的功能要能向兩個(gè)不同方向拓展，一是廣度計算，二是深度計算。廣度計算是使數據倉庫系統的應用范圍盡量擴大，能基本涵蓋市級政府決策、服務(wù)的領(lǐng)域;深度計算使數據倉庫系統克服了以往數據庫簡(jiǎn)單數據操作處理(即事務(wù)處理)的缺點(diǎn)，對數據處理提出了更高的要求，使其能更多地參與政府對數據分析和決策的制定等工作。

　　(二)模型庫系統的功能

　　模型庫系統包括模型庫及其管理系統，模型庫是一個(gè)包含有財務(wù)、統計、運籌和其他定量模型的軟件包，存放解決行政管理問(wèn)題的經(jīng)驗模型，是為決策提供分析能力的部件，給予決策者通過(guò)推理、比較、選擇來(lái)分析、預測和解答整個(gè)問(wèn)題的能力。因此，研究一些決策支持模型，建立一個(gè)政府決策的模型庫系統是完成系統的關(guān)鍵環(huán)節之一。這種模型庫系統應具有以下兩個(gè)特點(diǎn)，一是能實(shí)現多目標決策;二是能實(shí)現多領(lǐng)域、多部門(mén)、多用途的決策，即按經(jīng)濟內容來(lái)看應具有預測類(lèi)模型、綜合平衡模型、結構優(yōu)化模型、經(jīng)濟控制類(lèi)模型等，按決策活動(dòng)來(lái)看應有規劃模型、推理模型、分析模型、預測模型、評估模型等。

　　(三)知識庫系統的功能

　　知識庫系統包括知識庫及知識庫管理系統，其功能是對知識進(jìn)行系統化組織與管理，存儲、增加、刪除、修改和查詢(xún)知識，以及對知識進(jìn)行一致性和完整性校驗。知識庫與數據庫既有區別又有聯(lián)系，從知識的邏輯表示觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，關(guān)系數據庫是一種簡(jiǎn)單的知識庫，數據庫中的每一個(gè)關(guān)系是一個(gè)原子公式，即一個(gè)謂詞，關(guān)系中的元組即是知識中的事實(shí)，因此利用關(guān)系數據庫來(lái)建造知識庫，就可以充分利用關(guān)系數據庫管理系統的功能，便于知識庫管理系統的設計與實(shí)現。

　　(四)可視化接口

　　可視化接口包括預測、分析、查詢(xún)和維護等4個(gè)子系統。通過(guò)數據分析和預測工具對數據倉庫中的數據進(jìn)行多維分析、匯總，結果可以用二維表、餅圖、折線(xiàn)圖和直方圖表示。

　　二、數據挖掘的'技術(shù)工具和基本過(guò)程

　　數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實(shí)際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過(guò)程。數據挖掘常用的技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、決策樹(shù)、遺傳算法、近鄰算法和規則推導等。數據挖掘常用的工具有：

　　第一，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的工具。由于對非線(xiàn)性數據具有快速建模能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )很適合非線(xiàn)性數據和含噪聲數據，所以在政府數據庫的分析和建模方面可以應用。

　　第二，基于關(guān)聯(lián)規則和決策樹(shù)的工具。大部分數據挖掘工具采用規則發(fā)現或決策樹(shù)分類(lèi)技術(shù)來(lái)發(fā)現數據模式和規則，其核心是某種歸納算法。

　　第三，基于模糊邏輯的工具。其發(fā)現方法是應用模糊邏輯進(jìn)行數據查詢(xún)、排序等。

　　第四，綜合多方法工具。不少數據挖掘工具采用了多種開(kāi)采方法，這類(lèi)工具一般規模較大，適用于大型數據庫或者并行數據庫。數據挖掘的基本過(guò)程包括數據準備、模型搜索、結果分析和生成報告。

　　數據準備：收集和凈化來(lái)自數據源的信息并加以存儲，將其放入數據倉庫中。

　　模型搜索：利用數據挖掘工具在數據中查找模型，搜索過(guò)程可以由系統自動(dòng)執行，也可以由用戶(hù)參與執行。對于一個(gè)主題的搜索，可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、專(zhuān)家系統、統計方法等。

　　結果分析：一般地說(shuō)，數據挖掘的搜索過(guò)程需要反復多次，因為當分析人員評價(jià)輸出結果后，他們可能會(huì )發(fā)現一些偏差或一些新的問(wèn)題，要求對某一方面做更精細的查詢(xún)。

　　生成報告：根據分析結果，進(jìn)行整理，形成分析報告。

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