10.txt

This complete matlab for neural network

体现项目所涉及的各行业、领域的优势，项目本身的研究内容和意义，以及经费分配决策者
多方面的要求．根据项目投资的特点，项目投资经费分配的层次可大致划分为规模层、方向
层和项目层．投资规模层主要考虑项目投资经费的限额．在确定投资规模时，应考虑项目投
资经费的总量是否在可承受的范围内，即投资的可能性．另一方面，如果投资对象的研究成
果对国民经济、社会、环境等各种因素能产生巨大影响，其工作极为迫切而必要，则在能承
担的前提下，应尽量满足其投资需要，即投资对象的资金需求量与必要性．投资方向层的目
标是在有限项目投资经费条件下，在一定的行业结构及政治、经济、技术环境等条件下，确
定各行业发展的优先次序．该层主要涉及中观投资的投资重点问题，要全面考虑投资的各个
方向、各个学科，及其之间的分配比例．所以，应主要考虑发展战略、社会效益、社会需求
、行业关联等因素．投资项目层通常用于从大量需要投资的项目中择优选出部分重要的项目
有计划地给予资金投入，同时要考虑各行业、各地区之间的平衡问题，以及投资的社会效益
、环境效益和经济效益等多方面的因素，通过投资经费的多少和投资后总效益的高低来确定
投资项目，以期达到科学、合理地分配和使用科研经费．
针对项目投资决策支持系统中的数据组织，可以通过多维数据库模型来实现数据仓库结构．
对于项目经费的投资，分析员通常从项目的时间、方向、地区、单位几方面来分析处理，则
可构建如下维：时间维｛时间码；属性；…｝、方向维｛方向码；属性；…｝、地区维｛地
区码；属性；…｝、单位性质维｛单位性质码；属性；…｝。对投资项目数据按以上四维组
织存储，可建立项目投资决策支持系统的多维数据库模型。数据仓库系统的构造为了在多维
数据库基础上完成对数据的分析，以达到辅助决策的目的，依据上述数据仓库系统的概念结
构，构成该系统中基于数据仓库的系统功能结构。

2.4 证券业的决策需求
中国即将加入WTO，证券公司将面对激烈的全球化市场竞争。客户对服务质量、服务内容的
期望值也在不断提高。同时，证券公司的总裁们时刻要面对降低成本、提高风险管理水平、
提高客户忠诚度和利润率、加强经销流通渠道等各种经营挑战。为了适应新的市场环境，证
券行业必须对企业内部结构、客户需求和竞争模式等诸多方面进行改革。而信息技术对证券
业务影响的逐渐深入则加速了传统经营模式的变革。企业不但要对规章制度、资本结构进行
改革，而且要针对不同的需求制定不同的价格和服务标准，并要尽可能地利用现代信息技术
提供全天候的服务。
证券数据仓库系统建设的目的是为公司的决策者提供快速有效的各种报表和分析方式以及深
层数据挖掘，提高公司的市场反应速度和竞争力水平。证券数据仓库系统，可成功实现交易
数据的集中处理和分析。系统可包括客户分析、帐户分析、证券汇总分析、资金交易分析、
非资金交易分析等多个业界关心的主题。公司用户可以通过固定灵活报表、多维分析等多种
形式实现多个层面的数据访问，数据访问的手段包括访问授权的内部Web站点、通过自动
E-Mail邮件转发、直接Client/Server连接等多种方式。从而使决策者对公司各部门的有关
客户情况、资金结构、持仓结构等当前数据报表和同期比较、趋势图了然于胸，其数据的全
面性、准确性、快捷性是前所未有的。
证券数据仓库系统的建设出发点是更有效的发挥OLTP系统的效益，在此基础上 "多快好省
" 的建设Data Warehouse/DSS。同时，考虑到公司业务系统的不断完善和决策支持的更高要
求，对不断增长的企业数据具有无限的可扩展性并提供可控的快速查询响应时间，系统采用
分步实施的策略：从规模上考虑，也就是现在的系统将可以容纳扩充成包括财务、人事管理
等多个业务构成的更广泛的企业级数据仓库系统平台；从应用角度考虑，遵循从一般应用到
专题应用逐步完成，首先解决日常决策支持最常用和关心的各种固定报表、灵活报表、多维
分析处理等内容，这些应用的分发彻底解决了以前功能有限的简单报表系统，用户在使用新
的报表时将感到数据量更加丰富、响应更便捷、更灵活自然。作为证券行业的一般特点，其
数据具有高度敏感性，系统在制定方案和实施的过程中对用户权限的管理作最充分的考虑，
使用多级安全机制控制不同用户群和用户的权限，从而彻底避免了数据仓库无法给用户实际
使用的风险，其中，低级用户得到自己部门的相关报表，中级用户得到跟职责相关的报表、
多维分析、明细甚至全公司的某些汇总信息，高级用户可以纵览公司的每一层次的汇总与明
细信息。
数据仓库系统可为国信证券的多个部门提供分析功能，包括营业部、交易管理部、投资管理
部、国债部、审记部、总裁办、研究中心、资金财务部、投资银行部等，从而为决策提供依
据。

2.5 各类企业的决策需求
　　MIS(管理信息系统)和DSS(决策支持系统)是当前在企业中应用最为广泛的应用软件。然
而，目前的MIS和DSS系统主要是以关系数据库为核心，使用第四代语言(4GL)的开发工具，
由具有一定专业水平的开发人员来开发和维护。在应用过程中，需要懂数据库技术的专业开
发人员进行复杂的数据库操作。实践表明，这些系统随机性的综合信息提取功能较弱，不能
提供面向最终用户的决策支持工具，难以适应灵活多变的应用需求。如何尽快地让管理人员
和一般用户也能掌握并对企业信息进行有效地分析，已成为大家共同关心的热点问题。
　　(1) 由于服务器端数据结构的复杂性及SQL查询语言的技术性，最终用户不能随意地访
问数据，只有受过高级培训的用户才能自己执行查询并制作报表。开发出来的系统中，查询
和报表的格式往往是固定的，缺少适应变化的灵活性。因此，当用户的需求发生变化时，即
使只是数据查询和报表生成格式发生微小变化，也必须求助于技术人员重新修改程序，进行
二次开发。
　　(2) 信息系统开发部门整天忙于满足这些不断变化的用户需求，这对他们来说既枯燥又
烦琐，同时还忙于沉重的技术支持和后期维护，他们不希望把时间浪费在这些琐事上，这些
都极大地加重了他们的负担。
　　(3) 企业中的数据信息往往来自许多不同的数据源，如何将这些来自不同数据源的信息
组织起来，并保持其完整性和统一性，也是当前信息服务系统难以满足的事。
　　(4) 就企业来说，市场上新的原材料不断出现，原有材料的价格更新很快需要有对信息
、数据变化有良好的适应性。
　　(5) 需及时收集各有关新型工艺结构和工艺技术资料，为生产或投标提供技术支持。
企业遇到最大的压力就是"信息饥饿"，信息将是企业取胜的关键因素；而成功在很大程度上
取决于对市场的了解程度和对用户需求的及时响应。根据数据库技术的发展和激烈的市场竞
争的需求，以数据仓库为基础、以OLAP和DM工具为手段的一整套可操作、可实施的DSS解决
方案。
　　数据仓库用于数据的存储和组织；OLAP集中于数据的分析数据挖掘和致力于信息的自动
发现。将它们结合起来，设计一种新的DSS构架。
　　(1) 直接面向决策者的、易于使用的操作界面
　　绝大部分决策人员是企业的领导者或是业务部门人员，他们一般不掌握计算机专业技术
或数据库知识，这就要求DSS系统具有将内部复杂的数据结构表达成决策者易于理解的业务
术语的能力，直接为决策者所用。
　　(2) 及时、准确地向决策者提供信息
　　在当今瞬息万变竞争激烈的市场环境下，更多的管理者，尤其是第一线管理者要求能够
迅速可靠、随机地访问企业数据，掌握企业的信息，从而做出明智的计划或决策。
　　(3) 提供深层次的信息
　　决策者所需的信息大多是需要经过深层次的加工整理，能够反映事物本质特征和发展趋
势的综合信息，这些信息的产生是建立在对大量具体信息的收集和存储基础之上的。因此，
DSS应能为决策者提供多侧面、全方位信息，帮助决策者一步步深入地进行信息挖掘，从而
找出事物的内在规律和发展趋势。
    (4) 提高对信息的分析和预测能力
能产生固定及随机的各种报表、图形并进行分析预测。

2.6 商业领域的需求
九十年代以来，商业的管理信息系统（MIS）在许多商业部门中已占有重要地位。随着市场
经济竞争的激烈，越来越多的商场建造了自己的MIS用来管理业务，提高竞争实力，但遗憾
的是，许多MIS仍停留在业务处理为主的基础上，仅有少量的MIS提供功能有限的数据分析和
决策支持。近年来，人们希望一个商业MIS不仅能够处理销售和报表，而且能提供数据分析
和经营决策，如能回答下面的问题："哪些商品销量过去几个月内处于上升趋势"、"给出同
类商品不同品牌销量和利润对比"、"价格高利润大的品牌商品是否比价格低利润小的品牌商
品带来利润多"、"在有限的资金下给出一个满意的进货方案"等等。因此，人们需要建立一
个具有强大数据分析和决策支持的商业DSS来满足市场竞争和管理与决策的需要。
近年来，数据仓库技术成为面向历史数据库处理为经营或决策者提供综合信息和决策支持的
一种有效技术，它的主要功能是提供数据分析和决策支持，因此，建造一个商业数据仓库应
用系统是解决上面问题的一个途径，目前国外数据仓库的主要应用之一也是面向商业系统的
。
3数据仓库项目的实施
3.1 目标
面向IT业界最前沿思想及技术，培养一批稳定的数据仓库技术研究及开发团队，提供面向行
业的数据仓库解决方案、第三方开发服务及相关前端产品。

3.2 团队
数据仓库技术涉及领域众多，是一项极其复杂的研发项目，需要一个稳定的、高素质的研发
团队。
研究人员（4~5人）：一般应具有硕士或博士学位，计算机领域（2~3人）、计量经济学领域
（1人）、数学模型领域（1人）。
开发人员（5~10人）：一般应具有本科学历，具有MIS及DSS开发经验。

3.3 方式
与数据仓库解决方案提供商建立长期的合作伙伴关系，以金融行业为突破口，逐步扩展到需
要数据仓库技术的各行各业，实现提供商与服务商的"双赢"目标。

3.4 内容
面对中小型企业（行业）：鉴于国外相关产品价格昂贵，研究开发具有自主产权的数据仓库
解决方案。以并行数据库为基础，以小型服务器及用户工作站为平台，研制数据仓库的结构
、存储、管理；前端的数据分析及展现；相关的数据挖掘产品。
面向大型企业（行业）：以整合国外先进数据仓库解决方案为基础，作为二次开发商及服务
商，提供数据仓库技术的全面服务。研发一系列二次开发产品，如客户关系管理、风险管理
、成本及负债管理等。研究新型数据挖掘算法及集成化的数据挖掘产品。

3.5 投入
以国外典型的数据仓库系统的建设为例，基本的项目投资为500~1000万美元，属于高投入项
目。在国内，可以金融行业等高风险及高利润为突破口，数据仓库提供商、二次开发商及行
业客户三方相结合，共同承担风险与合作。二次开发商应提供先期预研发费用。

3.6 市场
随着技术的进步及企业计算机化的深入，各级企业已积累了大量的历史数据，由于早期规划
的无序性，大量数据无法呈现出有益的信息，从而造成企业的信息饥饿。因此，各行各业都
有应用数据仓库的需求，市场前景极其巨大。以上海宝山钢铁集团公司为例，该公司建立了
数据仓库决策系统，总投资为3亿元人民币，仅高炉原料配料决策一项，每年就可节约6000
万人民币的成本，建设数据仓库是一项高投入、高产出的项目。
建造一个数据仓库应用系统是一项非常复杂的工作，迄今为止还没有一种通用的方法。借助
国外数据仓库商用软件建造不仅价格昂贵，而且依赖性大。因此，针对中国国情，面对中小
型企业（上百万家），我们如实现在较低资源下建造商业数据仓库的方案，将具有极其广阔
的市场前景和经济效益。

--
------------------------------------------
到哪里找那么好的人，配得上我明明白白的青春
到哪里找那么好的人，陪得起我千山万水的旅程