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题名基于数据挖掘的电炉企业财务数据分类管理系统设计
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作者
王冠卓
刘大旭
孙聪
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机构
黑龙江中医药大学
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出处
《工业加热》
CAS
2024年第3期59-63,共5页
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基金
四川省教育厅人文社科重点项目(四川医院管理和发展研究中心SCYG2022-21)。
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文摘
为提升电炉企业财务数据处理效率、提高财务数据分类管理效果,本文研究提出并设计出了一种基于数据挖掘的财务数据分类管理系统。设计系统主要在传统硬件的基础上,优化系统功能模块,其主要包括财务数据管理模块、网络管理模块等。在财务数据管理模块中,本次采用数据挖掘方法确定属性相似的财务数据,并借助Hadoop架构对电炉企业财务数据进行管理;在系统网络管理模块中,通过光纤/DDN传输中实现系统通信网络拓扑的搭建,并在TCP/IP等通信协议的支持下,完成网络管理模块的设计。通过优化各个功能模块,完成电炉企业财务数据分类管理系统设计,实现电炉企业财务数据分类管理功能。实验结果表明:所提系统响应速度快,CPU占有率低,分类管理准确度高于93%,用户反馈满意率高于80%,均优于对比方法,具有较大的应用价值。
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关键词
数据挖掘
人工智能
电炉企业财务数据
数据分类
管理系统
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Keywords
data mining
artificial intelligence
financial data of electric furnace enterprises
data classification
management system
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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