政府统计综合业务信息数据挖掘与辅助决策系统

【摘要】政府统计部门通常要处理大量数据以得出某类指标变化趋势，为政府其它部门制定政策提供参考。通过对成都市统计局实际需求的分析，提出了一个依托于统计局网的政府统计综合业务信息数据挖掘与辅助决策系统。它不但大大提高了政府统计的工作效率，而且由于这个系统采用B/S结构实现，用户只需安装浏览器就可以查看统计结果，方便了政府信息。数据分析系统的构架主要利用来实现。

【关键词】数据挖掘；政府统计综合业务；趋势预测；辅助决策系统

1.引言

本项目是为成都市统计局做的一个房地产预测系统，该系统可以根据用户需要按单个项目或整体项目，不同时期，不同区域，不同房屋类型分析各类房地产指标的发展趋势为成都市政府出台房地产相关政策提供参考。

本项目采用B/S结构。B/S结构[1]，即Browser/Server（浏览器/服务器）结构。此结构是随着Internet技术的兴起，对C/S结构的一种变化或者改进[2]。在这种结构下，用户仅需要安装浏览器。用户界面完全通过Web浏览器实现；一部分事物逻辑在前端实现，但是主要事物逻辑在服务器端实现，形成C/S结构的3层结构方式来实现数据分析系统。其中表示层由实现[3]，业务逻辑层由C#语言编写[4]，数据存储层由Excel实现。

2.系统设计目标

根据用户需求本系统可对投资类指标进行整体项目预测和个体项目预测，提供成都市房地产发展趋势，为市政府出台相关政策提供参考。

整体预测，即对某片区域内，一定时间内，某些房地产指标的整体发展趋势进行预测。比如说，预测金牛区经济适用房的新开工面积在2012年7月至2013年7月期间发展趋势。如果预测结果显示本年完成投资增长过快，政府就有可能出台政策使本年完成投资增长变缓。预测区域分为：成都市，一环以内，二环以内，三环以内，以及七区十二县（如：双流县，温江区，锦江区，高新区）。房屋类型分为：住宅，经济适用房，办公楼，商业经营用房等。预测类型分为：前期推中期，中期推后期，前期推后期。

个体预测，即对单个项目的某些指标进行预测。如预测项目代号为0076的项目的完成投资、新建筑工程投资、设备工器具购置和土地购置费分别将是多少。个体预测有助于政府监督企业行为。

预测指标分为前期指标，中期指标，后期指标。投资类的前期指标有：土地成交价款；中期指标有：本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资和设备工器具购置；后期指标有：商品房预售额和商品房销售额。

3.程序主体逻辑的设计

由于系统由多个模块组成，设计程序的主体逻辑主要是确定用户在点击预测按钮后，程序如何根据用户选择调用相应程序。

用户在点击预测按钮后，程序根据用户点选的是整体项目还是个体项目，调用相应的函数，用以下代码实现。

其中time代表用户用户选择的预测类型，即前推中，中推后，还是前推后，area代表用户选择的预测区域。

4.部分功能模块的设计与实现

4.1 投资类整体前期推中期指标模块的实现

投资类整体前期指标是土地成交价款，中期指标为本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资，设备工器具购置。投资类整体前期推中期指标即用土地成交价款做为输入参数推出本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资，设备工器具购置。程序先判断用户选择的预测月份是否在Excel表中有记录，如果有则直接将相应指标按房屋类型，区域累加；如果没有记录，先求出以前的月份里本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资，设备工器具购置各自与土地成交价款的平均比例，然后再由要求预测月份的土地成交价款乘以平均比例即得要求预测月份的本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资，设备工器具购置。算法流程图如图1所示、程序运行结果如图2所示。

4.2 投资类个体前期推中期指标模块的实现

投资类个体前期推中期指标即用单个项目的土地成交价款做为输入参数推出本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资，设备工器具购置。程序先判断在Excel表中有没有用户输入的项目的记录，如果没有记录，因为没有输入参数就无法预测输出参数，所有提示用户不存在这个项目；如果有记录，先把已有记录转存到创建的Excel文件中去，再求出这个项目土地成交价款的总额，然后根据项目所在区域是城区还是郊区乘以相应的比例，求出本年完成投资、建筑工程投资、安装工程投资，设备工器具购置。最后将预测结果保存于Excel文件中。算法流程图如图3所示。程序运行结果如图4所示。

5.总结

该系统经用户（成都市统计局）半个月的使用测试，用户认为该系统：预测准确度高，其中整体项目预测误差在10%以内，完全满足要求；运行速度快，200M的数据用个人电脑在几分钟内就可以处理完，而这些工作以前用人工处理，则需要两到三周；由于该系统采用B/S结构实现方便了政府信息。个体项目预测对大部分项目比较准确，但由于各个公司的账务状况差别很大，因此随机性比较大，程序用统计的方式预测，误差就比较大。而人工预测时，由于预测人员可以知道各个公司的财务状况，因此预测的准确度较高。对于个体项目预测存在的问题，我们今后进一步改进系统时会添加一个激励因子参数，由用户使用程序时输入，这样可以进一步提高预测的准确性。成都市统计局对我们现阶段研究成果非常满意。

参考文献

[1] Framework SDK-Documentatlon.2002.

[2]Hauser R，Steiner M et al.Micro-Payments based on iKP.IBM Zurich Research Laboratory，Zurich，Switzerland：IBM Research Division Report RZ 2791，1996.

[3] Framework SDK-Samples and QuickStart tutorials.2002.

[4]N Asokan.Fairness in e1ectronic commerce[Ph D dissertation].University of Waterloo.

[5]SETco.SET secure electronic transaction specification book1，programmer’s guide[z].New York，SET Secure Electronic Transaction LLC，1997.

本文受到四川省科技攻关计划课题（编号：2006 Z01—027）的项目资助和支持。

作者简介：王岩（1983—），女，山东滕州人，助理工程师，主要从事矿山自动化系统市场推广和数据分析工作。