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論行政決策法治化論文

網(wǎng)站:公文素材庫 | 時間:2019-05-11 15:04:46 | 移動端:論行政決策法治化論文

  能力與知識的關(guān)系,相信大家都很清楚。知識不就是能力,但卻就是獲得能力的前提與基礎(chǔ)。而要將知識轉(zhuǎn)化為能力,需要個體的社會實(shí)踐。接下來小編為你帶來論行政決策法治化論文,希望對你有幫助。

  長久以來信息的不完備就是影響管理者進(jìn)行理性判斷和決策的直接原因之一,而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)雖然可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢和部分統(tǒng)計等功能,但就是無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。因此,杭州市西湖區(qū)院為了在檢察業(yè)務(wù)信息、隊伍建設(shè)情況和綜合行政事務(wù)方面輔助領(lǐng)導(dǎo)決策,建設(shè)應(yīng)用行政決策輔助系統(tǒng),將各科室以往分散的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行整合,并充分發(fā)揮電子政務(wù)平臺的優(yōu)勢,通過系統(tǒng)提供的多種分析功能進(jìn)行多角度、多層次的分析,將各類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為院領(lǐng)導(dǎo)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(yàn)決策和決策信息不完備導(dǎo)致的決策的盲目性現(xiàn)象,從而提高了行政決策的科學(xué)性和合理性,支持與強(qiáng)化行政決策過程。

  一、系統(tǒng)架構(gòu)及技術(shù)分析

  系統(tǒng)架構(gòu)主要由數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)及可視化接口4部分構(gòu)成。采用的關(guān)鍵技術(shù)就是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)(DW)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(DM)、在線分析處理技術(shù)(OLAP)。

  (一)數(shù)據(jù)倉庫的作用

  電子政務(wù)的決策過程就是一個從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化信息,再提供非結(jié)構(gòu)化決策分析結(jié)果的過程。因此,為了營造良好的電子政務(wù)決策數(shù)據(jù)環(huán)境,獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,建立適合政府決策的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)就是電子政務(wù)決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),以確保政務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)能夠更好地發(fā)揮分析、決策的作用。這種數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的功能要能向兩個不同方向拓展,一就是廣度計算,二就是深度計算。廣度計算就是使數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的應(yīng)用范圍盡量擴(kuò)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(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)克服了以往數(shù)據(jù)庫簡單數(shù)據(jù)操作處理(即事務(wù)處理)的缺點(diǎn),對數(shù)據(jù)處理提出了更高的要求,使其能更多地參與政府對數(shù)據(jù)分析和決策的制定等工作。

  (二)模型庫系統(tǒng)的功能

  模型庫系統(tǒng)包括模型庫及其管理系統(tǒng),模型庫就是一個包含有財務(wù)、統(tǒng)計、運(yùn)籌和其他定量模型的軟件包,存放解決行政管理問題的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P,就是為決策提供分析能力的部件,給予決策者通過推理、比較、選擇來分析、預(yù)測和解答整個問題的能力。因此,研究一些決策支持模型,建立一個政府決策的模型庫系統(tǒng)就是完成系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。這種模型庫系統(tǒng)應(yīng)具有以下兩個特點(diǎn),一就是能實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)決策;二就是能實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域、多部門、多用途的決策,即按經(jīng)濟(jì)內(nèi)容來看應(yīng)具有預(yù)測類模型、綜合平衡模型、結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型、經(jīng)濟(jì)控制類模型等,按決策活動來看應(yīng)有規(guī)劃模型、推理模型、分析模型、預(yù)測模型、評估模型等。

  (三)知識庫系統(tǒng)的功能

  知識庫系統(tǒng)包括知識庫及知識庫管理系統(tǒng),其功能就是對知識進(jìn)行系統(tǒng)化組織與管理,存儲、增加、刪除、修改和查詢知識,以及對知識進(jìn)行一致性和完整性校驗(yàn)。知識庫與數(shù)據(jù)庫既有區(qū)別又有聯(lián)系,從知識的邏輯表示觀點(diǎn)來看,關(guān)系數(shù)據(jù)庫就是一種簡單的知識庫,數(shù)據(jù)庫中的每一個關(guān)系就是一個原子公式,即一個謂詞,關(guān)系中的元組即就是知識中的事實(shí),因此利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫來建造知識庫,就可以充分利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的功能,便于知識庫管理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。

  (四)可視化接口

  可視化接口包括預(yù)測、分析、查詢和維護(hù)等4個子系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測工具對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析、匯總,結(jié)果可以用二維表、餅圖、折線圖和直方圖表示。

  二、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)工具和基本過程

  數(shù)據(jù)挖掘就就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又就是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘常用的技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、近鄰算法和規(guī)則推導(dǎo)等。數(shù)據(jù)挖掘常用的工具有:

  第一,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具。由于對非線性數(shù)據(jù)具有快速建模能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很適合非線性數(shù)據(jù)和含噪聲數(shù)據(jù),所以在政府?dāng)?shù)據(jù)庫的分析和建模方面可以應(yīng)用。

  第二,基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和決策樹的工具。大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘工具采用規(guī)則發(fā)現(xiàn)或決策樹分類技術(shù)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式和規(guī)則,其核心就是某種歸納算法。

  第三,基于模糊邏輯的工具。其發(fā)現(xiàn)方法就是應(yīng)用模糊邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢、排序等。

  第四,綜合多方法工具。不少數(shù)據(jù)挖掘工具采用了多種開采方法,這類工具一般規(guī)模較大,適用于大型數(shù)據(jù)庫或者并行數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘的基本過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型搜索、結(jié)果分析和生成報告。

  數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:收集和凈化來自數(shù)據(jù)源的信息并加以存儲,將其放入數(shù)據(jù)倉庫中。

  模型搜索:利用數(shù)據(jù)挖掘工具在數(shù)據(jù)中查找模型,搜索過程可以由系統(tǒng)自動執(zhí)行,也可以由用戶參與執(zhí)行。對于一個主題的搜索,可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、統(tǒng)計方法等。

  結(jié)果分析:一般地說,數(shù)據(jù)挖掘的搜索過程需要反復(fù)多次,因?yàn)楫?dāng)分析人員評價輸出結(jié)果后,他們可能會發(fā)現(xiàn)一些偏差或一些新的問題,要求對某一方面做更精細(xì)的查詢。

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