问题发现与分析

问题发现与分析（精选十篇）

问题发现与分析 篇1

关键词：导学,教案,学案,教学模式

任何一种教学模式都具有相对稳定性、理论抽象性和实践指导性等特征。导学式教学模式是指在特定的教学思想指导下, 同时在一定的教学环境的支撑下, 形成的各种教学要素重新编排组合的教学模式, 它是教学结构的具象与教学过程抽象的完美统一, 体现出教学模式的各种特征。

导学式教学模式的基本思路是整个教学过程要充分体现强调 “以学生自主学习为主, 教师辅导为辅”。即充分依托计算机网络技术和多种媒体教学资源的支撑, 将教师导学助学、学生个别化自主学习、分组合作学习、理论与实践操作衔接等进行合理整合, 进一步突出与传统教学模式区别明显的以“学生自主学习”的中心指导思想。

教案设计是传统教学模式中一堂课好坏的关键前提。传统的教学模式中的第一个倾向是以“教师为本”的教学单向性, 老师为授课主体, 更多考虑教师的主导作用, 教师将知识点一一讲述给学生, 并做到重点突出、难点解决到位, 但忽视了学生的学习能力、情绪及其他的智力和非智力因素对学习效果的影响, 其实质是忽略了学生学习的主动性和自主性;传统教学模式中第二个存在的倾向是教案透明度低, 教案是专为教师的“教”而设计的, 在学生如何 “学”这一方面考虑较少, 这样, 学生对老师的教学意图、目的无从了解, 颠覆了教学的“本源”问题。

在导学式教学模式下探索一种建立在教案基础上, 针对学生学习而开发的一种“学案”, 目的就是正本溯源, 使老师的授课目标、意图一目了然, 突出学生学习的知情权、参与权。在教学过程中, 任课教师由组织者、引领者的角色, 向整体教学活动进程的调节者和局部障碍的排除者角色将转变。一份有实用价值的“学案” 不仅可以指导预习, 实施课堂教学, 而且还是一份高性价比的学习资料。在导学式教学模式下的“学案”, 实现了教学重心的转变, 实现了老师和学生学生的角色互换, 实现了如何“教”与如何“学”空间的互换。

实际教学活动中, 由于学案和教案的性质、目的、角色、表达区分不明、转换不明、定位不明, 往往产生以下几种问题。

一、学案编写中存在的问题

1.教案化的学案编写倾向。教案与学案在教学活动中的切入点不同。传统的以教师的“教”为中心的教案编写, 是以课堂教学活动中教师授课为中心的;导学式教学模式中学案的编写是以学生自主学习为中心, 强调教学活动中的主动权掌握在学生手中, 演绎的是学生如何学。学案不是教案的翻版, 必需摆脱教案的影子。

2.作业化的学案编写倾向。学案是教学活动过程中的一种针对目标的应用手段, 部分教师将课本分解成各种习题或试卷, 形成了所谓的导学“学案”。其实从学案的内容上来看, 习题只是学案的一个组成部分, 但将导学“学案”的教学内容习题化, 则过分强调习题或试卷的检测手段。最终的教学效果和教案教学的传统教学方式相比根本没有什么区别, 还是一种填鸭式教学, 不利于实现学生的自主学习。

3.学案编写没有考虑分层次教学。学生由于各种智力和非智力因素的影响, 自身基础、学习能力有很大差异, 学案编写应体现授课教师对学生这些基础和能力差异的认知, 优等生、中等生、学困生要能够从导学式学案中各取所需, 在各自的基础上有所提高。

二、学案运用中的问题及改进建议

1.学案应用中的学生探究能力培养。有些教师多年以来养成了重教轻学的教学习惯, 仍将导学教学模式下的学案当作传统教学模式下的教案使用, 大包大揽, 忽视对学生创新和探究能力的培养。导学式教学活动, 鼓励学生依照学案自己思考, 提出问题, 教师适时介入讨论、点评并加以引导。一些普遍性的问题可以引导分组或集体讨论, 甚至鼓励学生作为研究性课题, 指导学生查阅参考相关资料或进行实地调查, 从研究、解决问题的方法上指导学生, 从而提高学生的自主学习的探究能力。

2.学案运用中的侧重点问题。导学式教学模式下的教学实施、 学案的运用必需因势利导, 针对“学案”中安排学生自学的内容, 不能让学生犯“自由主义”错误, 要严格把握教师讲授、引导和学生自学的“度”, 在注重效率的同时, 严查学生自主学习的知识漏洞。导学式教学模式下学案的运用, 突出的是学生的自主学习方式, 在学案的使用过程中, 要尽量避免自由度的绝对化, 动态把握实施过程中教师与学生“主角”与“配角”关系的实时转换, 这是学案运用成败与否的关键。教师在教学活动中什么时候是“主角”、什么时候是 “配角”, 都必需以学生的自主学习为核心, 在突出学生学习过程中的主体地位的同时, 要加以适时引导, 进而提高实施的最终效果。

3.学案运用中的评价问题。导学式教学模式下的教学实施, 不仅仅是教学模式的转变, 还必须对原有的评价标准进行适应性改革, 逐步建立与这种模式相适应的教学评价标准。从学生的角度来讲, 必需突破传统模式的最终学习效果评价和后续学习预测评价, 要注重的重点是教学过程中的即时评价, 教学时必需时刻关注学生的学习兴趣、自信心情况, 并根据实际情况给出恰当的、具有鼓励性质的正能量评价, 提高学生与他人协作学习、交流的愿望和求知欲, 促进学生养成各种良好的习惯和正确的、科学的价值观。从教师的角度来讲, 评价内容主要有教师教学是否发扬民主, 教师是教学还是助学, 教学过程是否轻松愉快, 教与学之间是否更加和谐融洽等。

三、结语

问题的发现与解决 篇2

解题是最突出的一类特殊的自由思维。

——

威廉.詹姆斯

引用：“在现代生活中，吃饭常常已经不是问题，假若我在家里觉得饿了，我就到冰箱里去找点吃的，假如在城里，我就到一家咖啡馆或者别的管子里去，但是当冰箱里空无一物，或者在城里碰巧没有带钱，那么情形就不一样了。在这种情况下，吃饭就成了一个问题，一般来说，一个念头就可以产生一个问题，也可以不产生什么问题。一个用上脑际的念头，倘若毫无困难地通过以下明显的行动就达到所求的目标，那就不产生问题。然而，倘若我想不出这样的行动来，那就产生的问题，那就是意味着要去找出适当的行动，去达到一个可见而不及时可及的目的，所谓接一个问题，就是意味着去找出这样的行动。

如果问题非常困难，这就是一个大问题，如果难度不大，那就是一个小问题。而困难的程度就含于问题概念本身：哪里没有困难，哪里也就没有问题。

一个典型的问题，就是要找到一条通向某个我们不大了解的区域内一个指定点的道路。我们可以想象，这个问题对于居住在原始森林里我们的太古祖先们来说，是多么重大。这也许是（或许不是）我们总是把求解一个问题看作去寻找一条道路——一条绕过障碍摆脱困境的道路的原因。

我们的自觉思维的大部分是与问题关联着的，当我们并不苦思冥想时，我们的思想总是朝着某一个目标：我们寻求达到这个目标的道路或手段，或者去想出能借以达到我们目的的步骤。

解决问题是智慧特有的成就，而智慧乃是人类的天赋。越过障碍，在没有路的地方去开出路来，这种能力，把机灵的动物与愚钝的动物区别开来，它使人高踞于最机灵的动物之上，同时也把能干人跟他们的同伙区别开来。

对于人类，没有其他事物比人的能动性更有意思了，而人的能动性的最大特征就是解决问题，有目的地区思考和为达到预期的目标而想方设法。我们这里的目的就是去了解这个能动性——在我看来，这个目的应该引起我们极大的兴趣。”

从上面我读到了数学问题就是在数学领域出现的运用相关数学知识去解决的问题。要想解决数学问题就要先发现问题，就如上文所属一般，当我们把一切都视为理所应当，问题便常常被忽略。当我们寻常时所未面临的境地，变得迫在眉睫时，而又不可解救，便往往变成了一个问题。问题的成为就只在乎它是否能毫无困难的通过，在乎解决它的难度。

发现问题 分析为题 解决问题 验证问题这便是数学的形成。问题的发现便是在不知不觉中，从生活的是点滴中，偶然相遇。随之而来便是分析问题的可能性，解决方法。解决问题便是人的能动性最大的特征，是人智慧的体现。最后验证问题，确保问题结果的正确性。数学的发现就是问题的发现，解决问题更是数学的核心。解题是一种本领，就像游泳 滑雪 弹钢琴一样，你只能够靠模仿和实践才能学到它。解题是智力的特殊成就，而智力乃是人类的天赋，因此解题可以认为是人的最富有特征性的活动。

在生活中发现问题，在理性中分析中问题，在实践中解决问题，在经验中验证问题。

参考：《数学的发现——对解题的理解.研究和讲授》 乔治.波利亚

问题发现与分析 篇3

关键词：新课理念；提出问题；创新能力

无论是在哪一个学科中，学生都需要掌握发现问题以及解决问题的能力。前者主要是为了培养学生敏锐的观察能力，以数学学习为例，通过对题目的内在联系发现有用的信息，进而解决问题，在这一过程中，学生的数学水平就会无形得到提升；而后者则主要表现在借助现有的经验以及知识基础上，展开知识的迁移活动。可以说无论是分析问题还是解决问题，都是学生独立思考以及重新认识问题的过程，对于他们能力的提升具有十分重要的意义，这就需要学生不断提升这方面的能力，那么，如何去做，我认为有以下几点：

一、尊重学生，让学生敢于提问

为了能够让学生大胆地提出问题，教师首先应该尊重学生。很多学生上课不愿意提问题，即便是有问题也不愿意说出来，这样对他们的学习是没有帮助的，一方面可能是担心提出的问题被其他同学嘲笑，另一方面也是怕受到老师的指责，所以在这种情况下，教师应该针对这类学生予以一定的肯定，帮助他们树立起相应的自信心，在平等的环境中学生才能变得更加积极，进而教师再诱导他们提出更多的数学问题，并且予以必要的指导。

二、创设情境，渗透策略

1.创设问题情境，让学生学会自主提问

在问题提出以后，最终的目的是能够解决问题，因此创设一个合理的数学场景是十分有必要的。教师在对情景进行创设的过程中，可以激发起学生探索问题的积极性。场景的创设实际上是为了能够将学生的思维得到进一步激发，这样学生才能自主地探索新知识，养成独立思考问题的能力，可以说创新能力的养成是需要一定方式的。

2.创设问题情境时的注意事项

场景的创设并不是随随便便的，而需要掌握一定的技巧。

首先应该从学法方面入手，加强对这方面的指导，以原有的知识为基础，进而激发学生更多的想象力，教师在这一过程中的主要作用是指导，对学生产生疑惑的部分予以相应的引导，这样才能更好地解决问题。

其次是应该随时对学生的情感加以重视，因为情感是具有传播作用的，同时还具备一定的渲染力，及充分应用情感的作用，可以起到激发学生创造力的作用，因此，教师的作用不应该仅仅局限在对知识的传授方面，还应该重视在传授过程中对学生学习态度的转变上，让学生真正地感受到教师的真情实意，这样学生学习起来才会更加具有动力，才能体会到教师的良苦用心。

第三，要加强原有知识与新知识之间的联系。学生学习数学的过程中，逻辑能力是十分重要的，任何一个新的数学知识，实际上都有其他的方面与之相联系，所以教师在教学的过程中应该注意这种密切联系的关系，以应用题为例：苹果树有10棵，橘子树有30棵，那么，两种树一共有多少棵？再举一个例子，苹果树有10棵，橘子树是苹果树的3倍，两种树一共有多少棵？通过这两道应用题的对比，学生就能够自然而然地对知识良好过渡，从而获得学习能力的提升。

三、树立新意识，创造新思维

首先，学生应该具备求异的思维能力，对学生进行有效的启发，指导学生观察问题角度的多样性，让他们将自己发现大胆地说出来，寻找多种解题的途径。在这一过程中，教师应该寻找合适的题目，让学生的积极性与主动性激发出来，获得求异性的思维能力。

其次是要勤动手，学生通过自己动手操作而感受到探索的意义，因此，教师应该为学生创造一个广阔的操作环境，让他们在学习的过程中变得更加自由，这样才能有效地帮助他们提升领悟的能力以及创新的能力，而不是像传统教学过程中那样死记硬背或者是一味地遵从教师的意思。長此以往，学生就会失去对数学学习的兴趣。

在课堂学习的过程中，教师与学生应该扮演好不同的角色，让课堂变得更加具有生活化，才能激发学生提问的积极性，学生才会主动思考。教师在学生讨论、交流时起到引导的作用，使所研究的问题不断推进，一直到完成目标。然后让学生经历应用的过程，培养学生的应用意识和解决问题的能力，才能促进学生全面、持续、和谐发展。

参考文献：

邱学华.邱学华怎样教小学数学[M].中国林业出版社，2007.

问题发现与分析 篇4

关键词：小学数学教学,发现问题,提出问题,解决问题

在小学数学教学中, 发现和提出问题的过程就是学生观察、了解已知数学信息, 理解信息间的数量关系、逻辑关系等内在联系的基础上, 选择相关信息, 提出未知量的过程。分析和解决问题表现为凭借已有的知识、经验, 完成新的学习课题或将学到的数学知识、原理、技能迁移到新的问题情境中。提出问题是由已知到未知, 解决问题是变未知为已知。在提出问题和解决问题的过程中都伴随着学生积极的思维参与, 对学生的思维、能力发展有不同的价值作用。

一、尊重学生, 让学生敢于提问

尊重学生, 给他们一个敢于提问的“胆”, 尤其是对基础差的胆量小的学生, 因为他们要承受被老师的指责和惹同学发笑的风险。因此, 教师首先要营造平等、民主、和谐的课堂氛围, 当学生提出问题时, 教师要用信任的目光注视他, 当学生提出的问题有偏差时, 教师要先肯定学生敢提出问题的勇气, 然后启发、诱导学生提出问题。课堂中要转变教师与学生的角色, 学生是学习的主人, 教师是组织者、引导者、合作者, 多用商量激励性的语言, 允许学生自由发言, 鼓励学生发表见解。在教学活动中, 教师要用自己的爱心与学生营造和谐、自由、安全的空间努力打破“教师中心”的旧思想, 从“师道尊严”的架子中走出来, 让学生在平等、尊重、信任、理解和宽容中受到激励和鼓舞只有师生之间真正平等, 学生才愿意无拘无束, 充分表达自己的想法, 把活跃的思维融入学习中, 大胆、积极地发言、提问。教师还要给每一个学生表现的机会, 允许和鼓励学生提出疑问和发表不同见解。所以, 教师的语言要时时传递使学生自信的价值观。教师可以以商量的口吻和学生交流:你们觉得怎样? 同意这个说法吗? 鼓励学生:你的想法很有新意, 你的问题提得很精彩, 并表扬在课堂上敢于提问的学生。如果谁提的问题, 教师需要三思而后答之, 说明这个问题有深度;如果谁提的问题, 难住了老师, 说明对这个问题的思考, 想得比老师还深。如在教学看图提问这类知识时, 我让学生先观察图获取信息, 说道:“根据这些信息, 你能提出哪些数学问题? ”然后鼓励学生:如果谁敢提问题老师表扬他。这样学生不但提出不少用不同方法解答的问题, 还叙述得有条有理, 收到意想不到的效果。

二、创设情境, 渗透策略

(一 ) 创 设 问 题 情 境 , 培养 学生 自 主 提 出 问 题的 能力 。

不论提出问题, 还是解决问题, 都离不开具体的数学情境。所以教师要善于挖掘并有效创设情境, 激发学生大胆发问, 促进学生积极探究。问题是探究创新的原动力, 在课堂教学中教师只有重视问题情境的创设, 学生的思维才会被激活, 对新知识的探索才会主动, 学生的创新意识、实际能力才会得以优化。心理学研究表明, 学生的思维活动是由问题开始的。学生的探究学习的积极性、主动性往往来自一个对于学习者充满疑问和问题的情境。在课堂教学中, 教师要善于抓住教学时机, 激发学生的学习兴趣, 使学生乐于学习。

(二 ) 创 设 问 题 情 时境 应注 意 的 问 题 。

1.加强学法指导 :引导学生充分利用原有知识 , 大胆发挥学生的想象力, 并在学生探究的过程中, 重视对学生的指导。教师要帮助学生逐一理解、归纳、推理、转化等数学思想和方法, 形成解决问题的策略。2.重视学生情感:罗杰斯说:“只有在真实、接受和理解的师生关系中, 学生对课堂教学才有一种安全感, 才敢于和勇于主动发表见解、自由想象和创造, 从而愉快、热情地汲取知识, 发展能力, 形成人格。”教学过程本来就是一个师生双边活动, 不仅认知因素起着重要作用, 而且作为主要的非认知因素———情感也起着很重要的作用。学习是学生认识客观世界的一种过程, 充满情感的教学能使学生思考、探索、进行创造性的学习活动。在教学过程中, 教师要设身处地地理解学生的心情, 用自己亲切的教态、文明的举动和富有感染力的话语, 激励学生主动参与学习的全过程。3.注重知识间联系:不要孤立地教知识, 要注意从旧知识向新知识过渡, 找好新旧知识的连接点。如学习两步求和应用题, 可以用基本应用题作为准备题过渡, 用对比的方法找出新旧知识的联结点。例如:杏树有20棵, 桃树有120棵, 一共有多少棵? 然后出示:杏树有20棵, 桃树的棵数是杏树的3倍, 一共有多少棵?

三、树立新意识, 创造新思维

(一 ) 培养 学生 求 异性的 创 新 思 维 。

苏霍姆林斯基说:“每一个儿童的思维发展都有其独特的道路, 每一个儿童的聪明和才智各有其特点。”因此, 在课堂上老师要启发每个学生从不同角度思考问题, 并且寻找解决问题的不同方法。老师要选好题, 选精题启发学生思考, 更好地发展学生思维的求异性。

(二 ) 在 动 手 操 作 中培养 学生的 创 新 思 维 。

“思维从动作开始 , 儿童可以理解的首先是自己的动作”。动手操作过程是知识学习的一种循序渐进的探究过程。教师要创造条件, 创造让学生参与操作活动的环境, 多给学生活动的时间, 多让学生动手操作, 多给学生一点自由, 学生就会在动中感知, 在动中领悟, 在动中发挥创新的潜能。

义务教育阶段是一个人的思维能力和创新能力发展的关键时期, 数学课程要为学生的思维能力和创新能力打好基础。教师要精心创设需要学生做出判断的问题情境, 设计引发学生独立思考的教学过程, 创造交流机会, 让学生自己发现问题、提出问题、分析问题和解决问题, 真正让学生的思维完全进入学习过程中。教师要精心设计开放性问题, 让学生经历结论的归纳过程。培养学生的思维、创新能力, 关键是让学生会想、敢想。实践证明, 解决问题教学在数学教学中有着重要的作用, 它既是发展学生数学思维的过程, 又是激发学生积极主动学习的重要途径。在教学中, 教师只有创设富有生活化的、能激发学生兴趣的问题情境, 才能促进学生全面、持续、和谐地发展。

参考文献

[1]全日制义务教育数学课程标准.北京师范大学出版社, 2007.10.

[2]邱学华著.邱学华怎样教小学数学.中国林业出版社, 2007.4.

问题发现与分析 篇5

结合我市2008年会计信息质量检查，现对当前会计信息质量存在的问题及原因浅析如下：

一、会计信息质量检查发现的主要问题

（一）所有者权益不实。一是注册资本不到位。有的公司股东投入资产过户等手续不完备，注册资本不实。二是投资实物资产不实。如投资车辆原值4135万元，实际是车辆挂靠，营运和收入核算在别人公司，为虚假资产入帐。二是债权减让账务处理不规范，少记所有者权益。如有的公司在债务重组中未根据《债权减让协议》中的账务处理规定，将建设银行贷款本息减让的债权，按减少负债、增加国家所有者权益（国有净资产）处理，而是将减让的债权记入“以前年度损益调整”科目，作减少亏损处理。

（二）成本不实。一是有的集团公司所属驾校将应在“应付福利费”中列支的春节福利费用在成本中直接列支，多列成本费用。二是违反企业会计制度收入成本配比原则，各项费用采取预提列支方式，多列成本费用，少计当年利润。

（三）收入不实。一是有的公司租金未列收入，将租赁合同收入、直接冲管理费，未记入“主营业务收入”科目。二是公司工程合同收入未记入业务收入，在“其他应付款”科目核算。三是汽车销售公司收取的检测费收入挂“其他应付款”；集团公司本部收取检测站承包费22万元挂“其他应收款”。四是驾校培训费收入挂“预收账款”，造成收入不实。

（四）固定资产不实。一是有的公司工程基本建设项目竣工新增固定资产价值未能及时转入公司固定资产账。二是房改房已出售给职工，未冲减固定资产。三是公司所属三产单位资产负债表固定资产原价，与所属三产单位资产明细表和固定资产账簿合计金额不符，相差500余万元。

（五）原始凭证填制和取得不符合相关规定。一是有的公司水费发票所填项目不全，无用水量。二是水费发票票面所载项目数据之间勾稽关系不正确。如：本次预存水费大于应结存水费（本次付费加上期预缴金额）。三是取得原始凭证不规范。如有的国家粮食储备库支付供货单位货款1.8万元,使用“领款单”领取现金，无供货单位公章。

（六）应缴税款核算不规范。一是预提所得税计入“其他应付款”，如。有的粮储公司将10万元股权投资以28万元价转让，预提所得税5.94万元计入“其他应付款”科目，未按会计制度规定记入“应付税款”科目。二是未按税法和有关规定，计提所得税。如有的集团公司财务报表反映当年实现利润和历年未分配利润375万元，未按税法和有关规定计提所得税。

（七）现金管理不符合规定。一是有的国家粮食储备库在往来业务中使用大额现金，如购设备，收取归还往来款项等。二是在信用社以出纳姓名开立个人存折，用于单位现金收付等。

（八）应付账款等科目核算不规范。如有的国家粮食储备库往来账记载应付账款-粮款54万元，但无应付款具体单位名称。经查,该款项为应付收购某粮食购销公司粮款18.98万元、收购某个体户粮款34.91万元。

（九）捐赠行为不规范。有的公司在营业外支出科目中列支某村修路款13.7万元，捐赠某乡变压器款2.3万元，未经国资委批准。按《企业财务通则》第十二条规定作为国有企业，其捐赠行为应报经作为投资者的国资委批准。

（十）合并财务报表不规范。如某总公司只合并资产负债表，未合并利润表等。

二、会计信息质量问题产生的原因分析

（一）所有者权益不实的原因。一是公司组建初期，为达到注册资本数额，将股东投入的未过户资产、挂靠车辆等，作为实物资产入帐，造成注册资本不实。二是国有企业为减少亏损，提高业绩，在债权减让账务处理中，将银行贷款本息减让的债权，不按规定增加国家所有者权益，而作减少亏损处理，造成所有者权益不实。

（二）成本不实的原因。一是有的公司多列成本费用，是为了少计利润，少缴所得税。二是对企业会计制度学习不够，不了解收入成本配比原则，费用预提的方法和适用范围，造成多列成本费用。

（三）收入不实的原因。一是有的公司将租赁合同收入直接冲管理费，未记入收入科目，其原因是未严格按统一会计制度有关租赁合同收入的核算要求执行。二是公司工程合同收入未记入业务收入，在“其他应付款”科目核算。其原因是：企业会计认为所收款项未达到合同金额，而未认真学习和执行企业会计制度有关建造承包商建造工程合同收入及费用的确认和计量原则，造成核算不正确。

（四）产生固定资产不实的原因。一是基本建设项目竣工后新增固定资产价值未能及时转入公司固定资产账，其客观原因是政府拨款的资金未到位，存在应付账款；主观原因是避免计提折旧增大，使财务成果难看。二是对所属三产单位固定资产未及时清理核对，造成账表不符，账实不符。

（五）原始凭证填制不符合相关规定。如水费发票无用水量, 水费发票票面所载项目数据之间勾稽关系不正确等问题的原因：一是由于该公司使用电子计算机进行开票，其软件功能存在缺陷，导致水费未缴足的发票无用水量等问题发生。二是企业内部控制制度待完善，存在管理漏洞，由于部分水费发票无用水量，每月售水量为倒挤推算，无法准确核算已售水量和欠费水量，形成管理漏洞，不利于企业分析查找年售水量占产水量的占比低的原因及解决途径。

（六）应缴税款核算不规范问题的原因。一是会计人员未按会计制度规定记账。二是税法观念淡漠，企图逃避税款，因此未按税法和有关规定计提缴纳所得税。

（七）现金管理不符合规定的原因。一是认识不到位，现金管理松懈，会计人员未严格执行现金管理制度，在购设备等业务中使用大额现金、开立个人存折等。二是现金管理制度滞后。目前的现金管理制度制订于上世纪80年代，带有明显的计划经济烙印，不适应当前市场经济现金管理的需要。三是国有商业银行已不具备管理者职能，原有的现金管理职责形同虚设。

（八）“应付账款-粮款54万元核算不规范”问题的原因。除未按会计制度规定具明应付款具体单位名称外，也反映出在粮食收购中，未及时付款，存在拖欠现象。不符合《粮食流通管理条例》有关“应当及时向售粮者支付售粮款，不得拖欠”的规定。

（九）捐赠行为不规范的原因。反映国有企业单位负责人法制观念不强，对《企业财务通则》等法规制度不熟悉不了解。造成未经国资委批准，而进行捐赠的不规范行为产生。

（十）合并财务报表不规范的原因。由于某公司是国有企业，所属三产企业经营效益不好，多有亏损，公司为了不影响整体业绩，因此未将所属三产企业利润表合并到公司报表。

三、对策建议

（一）加强宣传，进一步增强会计人员和企业负责人的法制观念。目前，人情大于法理的现象和影响还不同程度地存在，法制建设，特别是会计法制建设更有待加强，因此进一步宣传贯彻会计法等法规制度，加强会计法制建设，促进会计人员和企业负责人提高法制观念，自觉执法守法是当务之急。

（二）加强培训，进一步规范会计制度执行和会计基础工作。检查发现的问题大量存在与是否了解并准确执行会计制度和会计基础工作是否规范紧密相关，因此加强对会计人员的培训，提高他们的业务素质、执行新会计制度的水平，规范会计基础工作，是提高会计信息质量的重要途径。

（三）加强回访，进一步加大检查整改力度。对检查发现的问题进行整改，是实现检查目的、巩固检查成果的必经阶段。加强回访，促进单位认真整改，是保证检查效果的重要手段。为此，要求每个被查单位都要在检查结束后，根据检查意见制定整改方案，落实整改措施，上报书面整改情况报告，财政监督部门要依此进行回访，进一步促进整改措施的落实。

（四）加强监督，提高财政监督人员整体素质。当前，没有较高的业务素质已不能胜任会计信息质量检查工作任务的需要，为此应加强财政监督人员的业务培训，加强省、市财政监督机构对基层财政监督业务的指导，并在人员配备上，提高有较高专业技术人员配备比例，同时在经费上给予保障。

（五）加强基础，完善会计信息质量检查报表格式等。要提高检查质量，需有一套规范完善的会计信息质量检查报表相配套。但每年检查报表都在变化，如何填报，如何平衡缺乏一套成熟科学的方法，而且往往是临阵磨枪，临时改动，给填报汇总工作带来一定的影响，因此建议会计信息质量检查报表应在现有基础上进行改进，制定一套规范的填报、平衡的方法和要求，并以电子和书面形式在检查前印发，以便遵照执行。

问题发现与分析 篇6

【关键词】 问题发现 资源利用 引导探究 反馈评价

【中图分类号】 G633.8 【文献标识码】 A 【文章编号】 1674-4772（2013）06-023-01

新课程标准下的化学教学，要求学生不仅要熟练掌握化学知识的成果，更重要的是要把握这些成果的获取途径与过程，让学生学会主动发现问题，大胆推测和假设，在思考、实验的基础上获得合理的结论。如何解决现行课堂教学模式与学生的能力培养之间的矛盾？如何在课堂教学中体现学生的主体性，充分发挥学生的个性？

经过自己几年的探索和实践，笔者逐渐构建了“问题发现——资源利用”研究性教学模式，其基本流程为：创设问题情境、分析明示问题、引导解决问题、反馈评价总结。下面我就以高一化学必修Ⅰ《金属的化学性质》的教学为例进行阐述。

一、 创设问题情境，激发学生探究的兴趣

教师通过各种教学媒体和手段，采用各种方式创设问题情境，如选取故事、新闻或史料，日常生活中某些化学现象，实验激趣生疑，直观教具及多媒体场景，充分利用现代信息技术资源，让学生去发现问题，使学生意识中的矛盾激化，激发学生的探究欲望，唤起学生的思维，从而产生进一步学习的动力。

二、分析情境蕴涵的问题，进行信息加工处理，获得对问题本质的认知

教师对展现的问题情境进行分析，引导学生概括出待研究的问题：金属钠为什么不能保存在水中？金属钠在水中会发生什么反应？如果将钠投入到稀盐酸或硫酸铜溶液中又有何不同现象？引起上述不同现象的本质原因是什么？……

1.引导学生在回顾已有知识的基础上，观察、思考并分析实验现象和事实，充分调动学生的积极性，让他们主动提出自己的看法，多角度、多方位、主动交流对问题的认识，使不同层次的学生通过努力都能在原有的基础上取得进步。

2.抓住教学契机，巧妙点拨，因势利导，尤其要重视学生求异思维的培养，纠正学生在学习中出现的理解不当之处，让学生在轻松的氛围中学会学习，成为学习的主人。

三、引导解决问题，促进学生从感性认识上升到理性认识

常有下列方法：

1. 设疑—引探法。先组织学生讨论，提出解决问题的基本设想，实验对比。然后各小组阐述各自观点并设计实验，最后选出有代表性的对比实验方案。

2.猜想—验证法。指导学生分组进行实验（危险性实验环节，教师应加强指导）。

3.比较—归纳法。各小组根据实验现象，作出解释，通过争论最后得出结论。如：（1）引导学生描述所观察的实验现象，鼓励学生尽量多地回答，教师给予赞赏和鼓励。（2）分析学生的回答并引导学生对现象进行适当的调整与解释，归纳、整理。（3）拓展、迁移：

问题一、钠可否从CuSO4溶液中置换出Cu？引导学生自主探究：猜想、假设、实验验证。

问题二、“水雷事件”： 2002年7月7日，在珠江石溪附近，前前后后共飘着七个白色的来历不明的金属桶。突然，从飘在水面上的一个金属桶内冒起一股白烟，窜起亮黄色火苗，紧接着一声巨响，蘑菇状的水柱冲天而起，这个铁桶接着又连续爆炸了多次，爆炸腾起的白色烟雾有近十米高，还有许多未燃尽的白烟飘进旁边的建筑物内，这些灰白色的物质遇到水就不停地冒气泡，甚至还突然着火。据悉，其中另有一铁桶被过往船只发现，并将其打捞上船，打算清洗后使用，当船员把盖子打开后，桶内冒起浓浓白烟，一接触桶内物质，双手立即感到剧烈地疼痛，于是他们又将其推入江里，一遇水，这个桶就又爆炸了。所幸该船只迅速逃离，伤亡不大。提问：（1）推测以上的爆炸物是什么金属？（2）短文中提到了该金属的哪些性质？

问题三、铁能否与水蒸气反应呢？

从水蒸气的产生、反应产物的检验等环节，讨论反应装置的设计。

这一阶段教师的作用主要体现在：

1. 及时收集学生讨论中出现的各类信息加以归纳、整理，帮助学生运用科学的逻辑思维方法，对化学现象、事实进行加工处理，探求解决方法。

2. 把握学生信息交流的高潮时机，因势利导，组织学生小组汇报学习情况，其他各组给予补充、评价，为学生提供交流信息、全面互动的机会，集思广益，在讨论中获得思维能力的升华。

四、反馈评价总结，形成结论和范例

在教学中要注重引导学生对解决问题的过程进行评价，如某一类问题的解题方法，或某一部分知识的学习方法，这种评价和结论最好由学生自己去解决，让学生学会检验和评价自己的工作，这也是创新素质的一部分。

五、教学中应注意的两个问题

1. 需要不同教学模式的整合。“问题发现——资源利用”教学模式虽有其优势，但并不能让学生完全通过它来解决学习的一切问题，由于学生素质的不平衡、教师自身的特点、教学内容的复杂性及受教学时间的限制等，许多问题不可能也没有必要全部经历发现、提出、分析、解决的全过程，这就要求教师把握多种模式，在教学中进行取舍、融合，充分利用现代信息技术和多媒体教学手段，整合和利用教学资源，设计好课堂教学案例，以达到最佳的教学效果。

2.要处理好“学为主体，教为主导”的关系。“问题发现——资源利用”教学模式强调学生的主动探究，问题的真正拥有者是学生，因此学生的主体地位必须得到尊重；教师的角色由知识的传授转变为组织者、指导者、参与者，教师考虑的不单是如何“教”，更重要的是关注学生如何“学”，要防止教师把问题攥在手里，引导学生围着自己思维转的状况。

总之，教学要有模式，但不能模式化，应在先进的教育理论的指导下，遵循一定的原则，因课而异，因人而异，灵活地构建和应用，从而优化教学过程，提高教学效率，提高学生素质。

问题发现与分析 篇7

一、科研经费在审计中发现的问题

高等院校的科研能力随着高等教育事业的快速发展日益增强。科研经费的投入也在不断增加, 科研经费的来源越来越广。对科研经费的管理工作越来越难, 科研经费的各种问题更是层出不容。因而, 对高校的科研经费的审计工作越发重要, 研究到科研经费在审计中发现的问题与对策, 改善高校的科研经费现状, 让科研工作得以顺利进行。

1. 科研经费的管理制度缺失

经费的管理制度缺失主要体现在两方面:一个是采购管理方面;一个是实物管理方面。在高校的科研经费审计中发现, 有很多高校并不重视科研工作的材料采购管理, 对材料采购的管理非常的宽松。制度十分的不健全, 甚至有部分高校根本就没有建立管理采购的制度。在采购前没有采购计划与合同, 采购后没有采购记录, 这样就导致了科研经费的使用失控。

一些高校在科研经费的实物管理方面不够严谨。有些单位对材料物资的管理实行“零库存”的方式, 所谓“零库存”是指只有材料的购入记录, 没有材料的使用记录和剩余材料库存记录, 也没有剩余材料库存的实物管理制度, 而在费用的记录上也只有列支和核销两项。“零库存”的现象造成了科研材料的管理失控, 成本核算存在误差, 还可能出现材料贪污, 费用虚报等问题。

2. 津贴制度缺失, 制度执行弱化

高校研究生助研津贴是高校科研费用的一部分, 国家对助研津贴制度的建立有相关的规定。但是, 某些高校并没有按规定建立研究生助研津贴制度, 超标准、超规定的随意发放津贴。比如, 有的高校的研究生助研津贴占到了科研经费的一半以上, 明显违反了研究生的助研津贴制度。还有的高校对研究生的助研津贴发放管理不严格, 津贴随意领取, 没有进行实名制本人领取。

很多高校制度的执行并不严格。造成了挪用、滥用科研经费的情况, 严重违反了科研经费“专款专用”的原则。如某单位在科研费用列支成本中还有职工家属的游玩费用, 餐饮费用, 甚至购物费用。某高校把电脑, 手机等合同外的电子用品的购买费也用归算到科研成本中。

3. 科研经费的混乱使用

在对高校科研经费的审计中发现, 一些高校在执行预算或者是调整预算时, 并没有按照合同约定来执行和调整, 将合同预算随意的调整。部分科研项目通过私下签订没有效力的内部合同, 或是内部协议来转移高校的科研费用。在审计中还发现某些单位的科研经费没有及时的结账, 经费结余的比例非常的高。例如, 某单位的科研课题在2013年2月已经完成并验收, 但是在2014年2月仍然有此科研项目的材料费, 设备费等费用的列支。在合同验收过程中还发现, 一大部分科研经费的合同预算执行率较低, 费用的结余非常的大。

二、规范管理高校科研经费的措施

1. 完善科研经费的管理制度

各高校应严格按照国家的相关规定, 建立健全的科研经费管理制度, 制定有效地科研经费管理办法, 严格管理科研经费的使用。采购制度是管理制度中最易出现问题的地方。原材料的采购以及外协外包等对外活动是高校经济业务的主要活动方式。健全的采购管理是监督高校对外经济业务的重要手段。科研项目的管理制度一定要严格, 避免材料采购活动的管理上出现问题, 导致无法有效地控制科研经费的使用。

对于材料管理, 也应建立相应的管理制度, 加强对高校科研项目的材料管理。很多人根据字面意思误解“零库存”就等于没有库存, 等于库存数量为零。其实“零库存”的真正含义是指材料采购, 使用等过程中, 没有以仓库存储的方式存在, 而是一直以周转的状态存在。“零库存”的目的是用最少的资金, 最快的周转, 达到最大的管理效益。但“零库存”毕竟是一种理想化的存在, 很难在现实的管理中实现, 对于高校而言, “零库存”只能是一种追求目标而不能作为一种管理手段。

2. 建立津贴制度, 加强支出控制

高校的研究生助研津贴是发放给那些付出劳务, 并且无工资收入的学生的一种劳务报酬, 归属于人员经费。核算时, 以科研成本里的工资费的形式计入。为了禁止出现津贴套现, 随意发放津贴等行为, 国家明确规定高校必须建立研究生的助研津贴制度, 以保障助研津贴的合理发放。

尽管有制度规定科研经费必须做到“专款专用”。禁止把与科研项目无关的费用计入科研费用中, 禁止把科研费用挪为他用。但是, 仍然有一些高校不以为然, 在科研成本中混入其他不相关的费用。对于这种情况, 必须给予严厉的警告, 要求各高校必须严格控制好科研费用的支出。

3. 严格执行预决算, 加强经费管理

各高校要严格监管对科研经费的执行, 要按照合同的约定来执行, 杜绝一切随意调整预算的行为。除此之外, 高校还应认真学习对于专项经费的管理制度, 明确其管理要求, 依照合同规定来对有关经费进行管理, 禁止借用任何形式的假外协, 假合同转移或挪用科研经费。

三、结语

科研经费是高校科研项目的经济支撑, 是保障科研项目顺利完成的必要条件, 间接的影响了高校的科研质量。至今为止, 高校的科研经费在管理与使用的过程中仍然存在很多问题, 需要我们通过不断的努力去解决高校科研经费审计中发现的问题, 完善科研经费的管理制度, 促进高校科研事业的蓬勃发展。

参考文献

[1]张爱华.高校科研经费审计中发现的问题与对策探讨[J].会计之友, 2014, (17) :120-122.

[2]张颖.高校科研经费内部审计问题与对策[J].管理观察, 2014, (33) :95-97.

问题发现与分析 篇8

1 我国的污染场地治理工作处于起步阶段

就全国来看, 仅北京、上海、重庆、江苏、武汉、沈阳和杭州等地外, 真正开展场地污染调查、修复和环境管理的城市非常少。“十二五”期间, 地下水污染防治、污染场地和土壤污染治理与修复等工程已列为国家环境保护重点工程。我国未来在地下水污染防治安排的6类项目投资共计346.6亿元, 而用于防治土壤污染的全部财政资金将达数千亿元, 到2020年有可能达到上万亿元, 污染场地修复工作正在逐步开展。

1.1 国家污染场地治理政策的陆续出台

2008年6月环保部发布《关于加强土壤污染防治工作的意见》 (环发[2008]48号) 对土壤污染做了规定, 指出建立污染土壤风险评估和污染土壤修复制度。

2012年以来, 有关污染场地治理的管理政策密集出台, 2012年11月环保部等四部委颁发的《关于保障工业企业场地再开发利用环境安全的通知》 (环发[2012]140号) 和2013年1月国务院发布的《近期土壤环境保护和综合治理工作安排》 (国办发[2013]7号) , 要求各级地方政府、建设、城乡规划等部门编制土地利用总体规划、城乡规划等相关规划时, 应当充分考虑被污染场地的环境风险, 合理规划土地用途, 严格用地审批。开展污染场地环境调查和风险评估, 存在问题的场地要严格实施修复工作。

2014年环保部出台了《场地环境调查技术导则》、《场地环境监测技术导则》、《污染场地风险评估技术导则》、《污染场地土壤修复技术导则》为污染场地治理修复提供了技术支撑。

1.2 杭州市污染场地治理工作进展

2008年前因对土壤污染防治没有明确的管理要求, 主要侧重于在土地开发过程中发现问题, 解决问题。

2008年9月, 杭州市政府发布了《关于加强政府储备经营性用地出让前期环境管理工作的通知》 (杭政办函[2008]327号) , 要求拟出让地块原为医药、化工、农药、电镀9类等重污染行业用地, 以及产生、生产经营危险废物的单位用地, 必须对地块编制环境影响评价专题报告, 确认受到污染的地块, 由原用地单位负责治理和修复, 达到环保要求的方可移交、出让, 未通过评估、治理的场地, 严禁流转和开发利用, 确保工业企业退役场地的环境安全。

2008年起, 杭州市污染场地治理从后端的被动应对转向前期的主动管理。现已初步建立了一套旨在严格控制污染场地流转的工业企业退役场地前期调查、治理的程序和制度, 是我国最早开始实行污染场地调查治理的城市之一。

2008年至2013年底, 杭州主城区共完成退役场地初步调查519项, 完成退役环评27项, 开展场地修复治理工程10个, 涉及重金属污染、有机物污染等多种污染类型。

2 污染场地治理过程中发现的问题

我国的污染场地治理工作刚起步, 污染场地环境立法方面基本处于空白, 污染场地修复行业缺乏准入机制, 环保部门的场地环境管理工作缺乏法律和技术支撑, 污染企业的场地环境管理意识急待提高, 现有修复行业能力和水平不高等。杭州市在这几年的实际工作中发现, 以上这些不足严重制约了污染场地治理的规范性和时效性。

2.1 法规和规范缺失

2011年, 环境保护部制定了《污染场地环境管理暂行办法》并征求意见, 但至今未颁布, 缺乏统一的管理体系。

2.2 污染场地评价标准滞后

当前我国颁布实施关于土壤质量标准有两个:《土壤环境质量标准》 (GB15618-1995) 和《展览会用地土壤环境质量评价标准》 (HJ 350-2007) 。《土壤环境质量标准》主要适用于农田土壤环境保护, 《展览会用地土壤环境质量评价标准》制定初衷是针对上海世博会展览会用地进行评价, 其它用地只能参照执行, 而且该标准未设地下水污染指标, 无法满足染场地进行治理修复的要求。

2.3 污染修复责任界定困难

2.3.1根据“谁污染、谁治理”的原则, 《污染场地土壤环境管理暂行办法》 (征求意见稿) 第八条规定“污染场地责任人应当承担污染场地调查评估和治理修复的义务, 并承担相关费用”, 但缺乏对历史污染者追索的规定, 对污染场地多次产权变更, 或原国有企业性质和土地所有权变更, 使得责任主体难以界定。杭州某大型国企场地退役后, 现改制企业就提出不承担原国企的污染治理责任, 原国企将利税都上缴国家, 应由政府承担工作及修复费用的问题。

2.3.2缺乏规范, 导致场地修复过程中责任难界定, 责任人往往以缺乏专业知识为由, 将修复过程可能存在的二次污染和修复失败的风险转嫁到治理实施单位, 甚至监管部门, 逃避污染者的义务和责任。在组织详细调查、风险评估和修复方案评审过程中, 杭州市多家责任单位提出类似意见。

2.4 污染场地评估、修复、监理缺乏有效资质管理

2.4.1 污染场地评估资质缺失

我国对于从事污染场地调查的机构和人员均无执业要求, 一些地区参照了环境影响评价的资质和管理要求。我国的环评机构明确应拥有环评资质, 从事环评人员应拥有环评工程师执业资质。但是污染场地评估与环评在评估目标、评估过程、评估内容方面差别很大, 是性质不同的两项工作。场地评估包括场地环境调查和风险评估两方面工作, 核心内容是对原生产状况, 土壤和地下水、污染物总类、性质和分布等进行现状评估, 并提出未来土地利用的选择和治理技术方案, 而环境影响评价的核心内容是待建项目对周边环境可能造成影响的分析、预测和评估以及未来应采取的保护措施, 着重在预测未来, 以上不同决定了两者对所需专业技能要求也不同。发达国家对场地评估有不同于环评的资质和管理要求。

2.4.2 污染场地治理资质缺失

我国对污染场地修复治理单位资质要求没有明确, 执行困难。目前, 常见的是环境修复工程设计资质和工程总承包资质, 颁发部门为建设部门和各省环保产业协会。往往具备建设部门资质的企业实际没有场地修复能力, 而环保产业协会的环保工程总承包资质只有一级企业可承担各类环保工程的施工, 具备条件的一级企业又寥寥无几, 造成了现实中具备修复资质并开展场地治理工作的企业很少, 大部分治理工程是由无资质企业在实施的现象。

2.4.3 污染场地治理工程监理资质缺失

污染场地治理工程包含土建工程监理和环境监理两块内容。目前浙江省没有具备资质的监理单位, 场地治理工程监理只能参照土建工程监理资质执行。杭州部分退役场地在修复过程中就出现因监理单位能力不足, 造成二次污染的现象。

2.5 治理单位能力不足, 治理水平有待提高

我国污染场地修复治理开展较迟, 绝大部分治理企业都缺乏修复治理经验, 技术水平和能力缺乏。目前, 污染场地治理多数采用简单的异位处理, 即污染土壤外运进水泥窖处置、土壤置换或客土法等方式处理。而地下水污染具有隐蔽性和复杂性, 治理更加困难, 国内开展的还很少。总之, 我国目前还缺乏经济可行的成熟修复技术和装备, 相关管理、技术和科研人才也十分匮乏。国外的部分技术难以适应国内要求快速治理完成的要求, 比如地下水长达数十年的治理, 受国内时间和经费的制约, 难以推广。

2.6 污染场地治理监管能力不足

污染场地治理是个系统工程, 从场地初步调查到完成修复涉及的环节多, 耗时长, 重污染场地修复工程往往需要数年, 同时随着清洁土壤行动的开展, 污染场地的范围延伸到农业用地、矿山治理等更广阔的领域, 因此应建立相应的专职管理机构, 落实人员, 加快推进污染场地治理工作。但目前全国仅有北京、重庆两地环保部门设立污染场地管理科, 管理能力严重滞后。

3 污染场地治理工作的对策和建议

做好土壤污染防治工作, 是各级政府的责任。各级环保部门要在各级党委政府统一领导下, 认真履行综合管理和监督执法职责, 积极协调国土、规划和财政等部门, 争取支持, 因地制宜地落实国家的总体部署和有关政策, 创造性地开展工作。要坚持两项基本原则:一是预防为主, 防治结合。逐步构建适合我国国情的土壤污染防治管理体系。二是梯次推进, 重点突破。土壤污染防治是一个复杂的系统工程, 需整合各方力量和资源, 撕开口子以点带面, 切实加强规范和能力建设, 实施典型修复示范, 发挥试点作用。

3.1 完善场地修复顶层设计

国家必须加快构建基于环境风险的污染场地环境管理法规及标准体系, 为污染场地监管提供支撑。

3.2 立法明确污染场地责任界定制度

对污染场地, 建立“污染责任终身制”, 强化污染责任追究制度, 开发利用污染企业场地和其他可能污染地下水的场地, 要明确修复责任主体和技术要求, 按照“谁污染、谁治理”的原则, 被污染的土壤或地下水, 由造成污染的单位和个人负责修复和治理, 同时必须承担修复失败造成的后果。

3.3 建立场地修复行业准入门槛

国家、省级环保部门应协调建设等相关部门, 设定污染场地调查评估、修复、监理单位的准入条件, 市级环保部门指导污染责任主体要严格按照准入条件, 选择调查评估、修复、监理单位, 引导修复产业有序健康发展, 避免修复行业鱼龙混杂、良莠不齐的局面产生, 切实达到污染场地的风险管控目标。

3.4 控旧防新, 一并管理

一是严格执行国家政策要求, 新改扩建的建设项目在环评阶段, 对建设用地的土壤、地下水污染情况进行调查评估, 提出防渗、监测等场地污染防治措施, 建设项目验收时, 应对场地污染防治措施等进行验收;二是建立场地管理长效机制, 环保部门应督促现有污染产生单位, 切实做好场地防治工作, 落实措施, 有条件的单位应进行现有场地调查评估工作, 明确自身责任, 为将来的土地流转提供基础数据和资料。

3.5 加强机构建设、健全监管体系

各级环保部门应健全机构体系, 设立污染场地管理机构, 构建省、市、区三级分工明确的“属地管理为主, 专属管辖为辅, 上级稽查为补充”的管理体系, 即日常环境行为监管以所在地环保部门为主, 市级环保部门进行负责协调协调国土、规划和财政等部门, 指导属地环保部门开展污染场地调查修复工作, 省级环保部门稽查为主。

摘要：简要介绍了国家及杭州市污染场地治理修复现状, 提出在城市污染场地治理修复中发现的法律、法规体系不完善、污染场地治理责任界定困难、污染场地治理缺乏资质、污染场地治理企业技术水平有待提高、监管能力不足等问题, 针对存在的具体问题, 提出对策建议。

问题发现与分析 篇9

一、银行数据挖掘与知识发现技术的背景

当前, 数据、信息正以几何级数形式不断增长。据统计, 全世界的信息量每一年增加约一倍, 数据库越建越多、规模越来越大, 使人类生活在信息社会之中。由于传统数据库的检索查询已不能满足社会的需求, 加之传统的统计分析技术的落后, 那些能分析、发现多种模式的智能处理技术尚不成熟, 其结果在数据产生与数据理解之间出现了越来越大的距离。存储在磁介质中的数据, 人们看不见、摸不着, 长期存放在数据库中对系统既是沉重的负担, 也会造成危害。结果会使汇集在大型数据库中的数据深埋成了“数据矿藏”, 而难以访问。随着数据库的规模日益扩大, 人们希望有更先进、更为有效的手段对各种“数据矿藏 (信息资源) ”进行开采, 从中挖掘出“黄金”——有用的信息和知识。银行数据挖掘与知识发现技术就是在这样的应用需求背景下产生并迅速发展起来的。数据与信息、知识之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具, 以便将深埋的“数据矿藏”中的数据转变成知识“金块”。

如何从现有的数据库的大量数据中抽取有用的信息、发现知识, 以指导人们有效地利用数据库中的数据并为正确决策提供依据, 这就是银行数据挖掘与知识发现技术所要研究的课题。数据挖掘就是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏预测性信息的新技术。在拥有了大量原始数据之后, 如何有效地使用数据挖掘工具, 利用数据仓库技术将分散的信息变成集中的信息, 使孤立的信息变成相互联系的信息, 使无价值的数据变成有价值的信息, 从而实现企业经营资源的优化配置, 减少决策的盲目性, 这是大集中之后一个非常重要的主攻方向。尤其是在客户信息整合、风险信息预警、决策信息提供等几个方面, 数据挖掘更是显得尤为重要。比如在银行领域, 用分类的方法可以把银行现有和将来的客户按照不同的标准分成不同的类。那么银行可以根据每个类各自的特殊性为其制订个性化的业务或者服务, 从而对银行的经营策略有很大的益处。一个典型的例子就是可以根据已有的大量资料建立分类系统把信用卡用户分成低、中、高风险不同的客户群, 进一步还可以根据已建立的分类系统对信用卡的申请者进行分类, 从而决定是否对其授予信用卡, 或是授予何种类型的信用卡。

二、银行数据挖掘与知识发现的任务及其研究层次

银行数据挖掘与知识发现 (DM&KD) 是指从银行大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的有用信息的一种技术, 以帮助决策者寻找数据间的潜在关联、发现被忽略的因素和隐藏在数据库中的规律或知识。通常, 这些信息、因素和知识对预测趋势和决策行为是至关重要的。DM&KD的任务有相关分析、聚类、概念描述、偏差检测和预测等。根据当前的技术水平和各银行的实际情况, 对DM&KD的研究, 按数据挖掘的深度, 可将其分为两个层次:在较浅层次上, 利用现有数据库管理系统的查询/检索、分类/统计、报表功能与多维分析、统计分析方法相结合, 进行所谓的在线分析处理OLAP, 从而得出可供决策参考的统计分析数据;在较深层次上, 要求从数据库或大量数据记录中发现隐含的、前所未知的知识, 并对现有的数据进行归纳、分析和推理, 为决策提供支持。前者主要是在数据库管理系统功能基础上的OLAP, 就是所谓“验证驱动”的DM&KD技术途径;后者则着眼于发现大量数据记录中潜在的有用信息或新的知识, 属于所谓“发现驱动”的DM&KD技术途径。就其实质而言, 这种途径与各种机器学习方法密切相关:如观察/发现学习、类比学习、根据实例学习等归纳或分析学习方法。严格讲, OLAP产生于DM&KD这一新概念之前及发展初期, 不属于银行数据挖掘与知识发现的范畴, 但就决策支持而言, 二者起到相辅相成的作用。DM&KD的任务可分为分类、聚类、总结规则挖掘、关联规则挖掘、时间序列分析、偏差分析等。

(一) 分类 (Classification)

分类分析旨在为从已训练数据的特征和分类结果中找到适合该类的一个合理的描述或模型, 生成一个分类函数或分类模型。该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个, 然后再用这些分类的描述或模型来对未知的新数据进行分类。既可以用此模型分析已有的数据, 也可以用它来预测未来的数据。

(二) 聚集 (Clustering)

聚集又称为无指导的分类, 其主要任务为实事求是地按被处理的对象的特征进行分类。它与分类规则挖掘的区别在于分类是基于训练数据的, 而聚类直接对数据进行处理, 将数据分组, 把相似的数据在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类, 不需要训练集。

(三) 总结规则挖掘 (Sum rules mining)

总结规则挖掘的主要任务为从用户指定的数据库中挖掘出平均/最小/最大值、总和、百分比等, 挖掘结果用交叉表、特征规则、统计的曲线图表等表示。

(四) 关联规则挖掘 (Association rules mining)

关联规则是寻找数据库中值的相关性, 主要是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性, 比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。其任务为从用户指定的数据库中挖掘出满足一定条件的依赖关系。关联规则形如“A1→A2, 支持度=S%, 置信度=C%”, 其中S和C是用户指定的支持度和置信度的门限值。

(五) 时间序列分析 (Time series analysis)

时间序列分析又称趋势分析, 同样也是试图找出数据之间的联系, 主要指从相当长的时间内的发展趋势中发现规律和趋势。但它的侧重点在于分析数据之间前后 (因果) 关系, 因此对数据往往要求引入时间属性。时间序列分析非常适于寻找事物的发生趋势或重复性模式。

(六) 偏差分析 (Deviation analysis)

偏差分析又称为比较分析, 它试图找出一系列判别式的规则, 以区别用户设定的两个不同的类, 用来发现与正常情况不同的异常和变化, 并进一步分析这种变化是正常的变化, 还是有意的诈骗行为。如果是异常行为, 则提示预防措施;如果是正常的变化, 那么就需要更新数据库记录。

三、银行数据挖掘与知识发现的算法研究

银行数据挖掘与知识发现算法可采用多种算法来实现, 人工智能技术中的机器学习、基于知识处理的专家系统和人工神经网络、遗传算法等计算智能技术对银行数据挖掘与知识发现的研究及其未来的发展将起到关键性作用。所谓银行数据挖掘与知识发现算法, 是指提供一种有效算法, 使之能从大型数据库或数据仓库中提取隐藏在其中的信息, 挖掘出数据间潜在模式, 并通过预测未来的趋势和行为模式, 完成从业务数据到决策信息的转换, 为银行作出前瞻的、基于知识的决策。在银行数据挖掘与知识发现中, 常采用统计学、集合论、决策树、知识处理与机器学习、遗传学和神经网络等多种学习算法。以下简略给出一些常用的银行数据挖掘与知识发现算法。

(一) 基于粗糙集的数据挖掘与知识发现算法

粗糙集 (Rough Set) 理论是一种利用三值逻辑处理不精确、不完全信息的形式化方法。利用粗糙集进行银行数据挖掘与知识发现, 目前已进行许多研究并提出多种算法。粗糙集理论的中心问题之一是如何有效地求解属性集合的约减 (Reduct) 和属性集合的核 (Core) 。属性集合的约减是在无信息丢失的情况下, 表示数据所需的最小属性集合。为处理数据中的噪音, W·Ziarko提出了变精度的粗糙集模型。粗糙集银行数据挖掘与知识发现算法, 实际上是基于集合论的银行数据挖掘与知识发现算法, 除粗糙集算法外, 还有概念树方法和覆盖正例排斥反例的AQ核心算法。

(二) 基于正态模型的数据挖掘与知识发现算法

真实数据库中的数据具有冗余性、稀疏性和高噪音, 并存在大量的模糊信息, 有些数据还具有一定的随机性。因此, 如何对数据库中的模糊信息和不确定、不完全信息进行有效的归纳、处理和表示, 已成为银行数据挖掘与知识发现的关键问题。基于正态模型的银行数据挖掘与知识发现算法是针对L·扎德的描述模糊概念的工具——隶属函数在表达不确定性和随机性方面的能力较弱, 在推理过程中不能实现定性与定量之间的有效转换而提出。如可将相关领域中的一维正态云模型的算法, 用来作为知识表示和不确定性推理的工具, 用于银行数据挖掘与知识发现。

(三) 基于关联规则发现的数据挖掘与知识发现算法

关联规则发现算法的目的是要挖掘出隐藏在数据间的相互关系。关联规则发现算法就是给定一组Item和一个记录集合, 通过分析记录集合, 推导出Item之间的相关性。与关联规则发现算法相类似的还有序列模式发行法、分类分析法和聚类分析法等。

(四) 基于仿生物技术的数据挖掘与知识发现算法

通常, 这种算法是指遗传算法。目前在多数商品化的银行数据挖掘与知识发现工具中, 都采用了基于遗传算法的银行数据挖掘与知识发现算法。遗传算法 (Genetic Algorithms) 是一种模拟生物进化机制的自适应随机搜索方法, 是由美国密执安大学的Holland教授在20世纪70年代提出来的。作为解决大规模优化问题的一种有力工具, 已成功地应用于商业、工程及科学研究领域。由于遗传算法作为一种模拟生物进化过程的算法, 它由繁殖 (选择) 、交叉 (重组) 和变异 (突变) 三个基本算子 (或过程) 组成。遗传算法可起到优生优育繁殖优良后代的作用。这些后代需要适应性, 经过若干代的遗传, 将得到满足要求的后代 (即问题的解) 。

(五) 基于连接主义机制的数据挖掘与知识发现算法

人工神经网络 (ANN, Artificial Neural Network) 算法是一种基于连接主义机制的人工智能技术。它试图从微观上解决人类认知功能, 以探索认知过程的微结构, 并在网络层次上模拟人类的思维方式和组织形式。它通过合理的样本训练、学习专家的经验、模拟专家的行为, 并通过引入非线性转换函数来求解各种复杂的非线性问题, 从而使ANN具有很强的模式识别能力, 可克服传统模式识别方法或一般算法在求解问题、处理数据时存在决策界面统计不出或不准确的现象。由于ANN具有学习、联想、自组织、记忆和容错等功能, 这不仅可避开建立复杂的数学模型和进行繁琐的数学推理, 而且对信息不完全的数据 (资料) 进行ANN模型训练和处理, 较之采用常规方法往往能获得良好的结果。ANN作为模拟人的智能和形象思维能力的一条重要途径和方法, 在模式识别、信号处理、自动控制等领域获得应用取得显著成效, 并在非线性建模和非线性问题求解方面有着广阔的应用前景。人工神经网络模型是由大量简单的处理单元 (称为神经元) 广泛互联组成非线性动力学系统。这种具有并行、分布式拓扑结构的一种能模拟人脑结构和功能的计算模型, 目前已提出几十种之多。其中较常见的为如图1所示的误差反向传播神经网络模型 (BP网) 。

图1中的网络由一定数量的神经元组成, 呈分层排列, 相邻层的神经元由权值相连, 权值的大小表示相连神经元相互影响的程度。网络中通常有一个输入层对应输入向量、一个对应着输出向量的输出层和一个或多个隐层。神经网络通过调节权值来学习和记忆样本输入与输出之间的复杂关系。

除了上述各种算法外, 在银行数据挖掘与知识发现工具中, 还采用决策树、机器学习、规则推理、模糊逻辑与推理等多种银行数据挖掘与知识发现算法, 其中机器学习等方法对实现深层次的银行数据挖掘与知识发现至关重要。

四、银行数据挖掘与知识发现的过程

银行数据挖掘与知识发现的过程可以由一个银行数据挖掘与知识发现系统的逻辑视图来表示, 由图2可以看到, 系统由包括数据仓库分析员在内的一系列软件模块所组成。数据仓库中的数据, 经数据库接口输入到银行数据挖掘与知识发现管理器, 它经过数据选择、预处理之后, 被银行数据挖掘与知识发现工具处理, 该工具提供了多种银行数据挖掘与知识发现算法, 从中获取有用的信息与知识, 以及辅助的模式与关系。随后, 通过评判工具对这些信息、知识及辅助模式与关系进行评价与解释。其中, 一些有意义和有用的信息将送给分析人员, 有些发现还将加入知识库, 以便为后继的发现的抽取和进行评价。

由图2可知, 银行数据挖掘与知识发现是一个多处理及多次循环反复的过程。它十分强调数据挖掘人员与领域专家共同参与银行数据挖掘与知识发现的过程。我们知道, 领域专家熟悉专业, 十分了解所要求的问题。在问题的定义阶段应由领域专家向数据挖掘人员讲解所涉及的专业知识与问题;而数据挖掘人员应向领域专家介绍所采用的银行数据挖掘与知识发现技术, 以便相互理解与沟通, 协同完成数据挖掘任务。其工作与在人工智能领域开发专家系统中获取知识及建立知识库一样, 只不过在数据挖掘中是从已有的数据库中发现知识。

(一) 数据挖掘问题的定义

数据挖掘问题的定义是指在银行数据挖掘与知识发现初期, 数据挖掘人员与领域专家合作, 对问题进行深入分析, 以确定问题的可能解决途径并为学习结果找到一个评价方法。

(二) 数据的提取与处理

数据的提取与处理包含三个方面的内容, 一是数据的提取, 根据问题的定义收集和提取数据, 在数据的提取中可以利用数据库的查寻功能来加快数据的提取速度;二是数据的清洗, 是将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理, 解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等;三是数据的预处理, 预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性, 对数据进行再加工, 主要是对冗余属性进行删除, 从大量数据中选择具有代表性的数据来进行处理, 以减少学习量, 同时对数据的表达式进行适当的转换以适应学习算法的需求。

(三) 数据的挖掘操作

首先决定如何产生假设。是让数据挖掘系统为用户产生假设, 还是用户自己参照数据库可能包含的知识提出假设。前一种称为发现型的数据挖掘, 后一种称为验证型的数据挖掘。其次是算法选择, 根据数据特点和所要解决的问题选择合适的算法进行银行数据挖掘与知识发现, 同时要确定如何在这些数据上使用这些算法。然后运行数据挖掘算法, 并根据选定的银行数据挖掘与知识发现算法对经过处理后的数据进行模式提取, 即数据挖掘。

(四) 结果的评估与解释

经银行数据挖掘与知识发现后, 对学习的结果进行评价。对结果的评价依赖于需要求解的问题, 由领域专家对所发现的模式的新颖性和有效性进行评价。这一阶段不仅把结果表达出来, 而且知识发现系统会采用解释和推理机制, 将这些知识直接提供给决策者, 也可以提供给领域专家, 修正已有知识库供系统共享。

(五) 结果的优化和使用

根据结果的评价, 可能需要对处理过程的某个阶段进行优化。在此过程中, 领域专家的参与非常重要, 他可以根据专业知识给出很好的改进意见。对于优化后的数据挖掘工具, 可在实际工作中应用所挖掘和发现的知识, 为正确决策提供支持。

问题发现与分析 篇10

随着数据库技术和计算机网络与通信技术的迅速发展, 数据库的规模日益扩大, 我们希望有更先进、更为有效的手段对各种数据资源进行开采, 从中挖掘有用的信息和知识。银行在拥有了大量原始数据之后, 如何有效地使用数据挖掘工具, 利用数据分析处理技术, 将分散的信息变成集中的信息, 使孤立的信息变成相互联系的信息, 使无价值的数据变成有价值的信息, 从而实现银行经营资源的优化配置, 减少决策的盲目性, 这是银行大集中之后信息化建设一个非常重要的发展方向。

银行数据挖掘与知识发现就是在这样的应用需求背景下产生并迅速发展起来的, 数据挖掘与知识发现就是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏预测性信息的新技术。它主要采用人工智能中的机器学习、知识处理、神经网络等技术和传统统计分析算法及计算智能方法与数据仓库技术相结合, 专门研究如何从银行数据库的大量数据中发现隐藏在其中的规律, 即从数据库中提取、挖掘和发现知识, 探索数据库中数据间的相互关联, 提取有用信息进行数据分析, 为银行管理层提供有效的决策。

一、数据挖掘与知识发现的结构

数据挖掘与知识发现的数据是面向主题的, 数据以数据模型中所定义的各个主题域为基础, 与应用相互独立, 从而决定了其设计由数据驱动。所以银行数据挖掘与知识发现系统设计采取与传统的系统生命周期法相反的方法, 称为数据驱动法。数据驱动法从已有的数据开始, 对数据进行有效集成, 生成各个主题域, 然后根据各个主题域来建立数据挖掘与知识发现。用户根据决策分析结果, 将需求反馈给开发人员。

银行数据挖掘与知识发现的系统设计是一个动态的反馈和循环过程。一方面, 数据挖掘与知识发现的物理设计根据用户所反馈的信息不断地调整和完善, 系统的效率和性能从而得到提升。另一方面, 由于数据挖掘与知识发现根据需求不断地调整, 使得最终用户做出的决策分析更加准确和有效。银行数据挖掘与知识发现是为适应银行的多维分析和决策支持而产生的, 所以银行数据挖掘与知识发现应能支持银行多维分析和决策支持的整个过程, 其结构如下:

(一) 数据源

银行在进行数据挖掘与知识发现系统建设时必须将现有信息系统中的数据进行高效全面地集成。由于银行信息系统是在银行发展的不同时期建设的, 往往缺乏全局的数据规划, 所以常表现为不同的操作系统平台、不同的数据库平台、不同的网络通信机制等, 形成了所谓的“信息孤岛”。数据挖掘与知识发现系统采用异种数据源的银行应用集成接口来实现对异种数据源的透明访问, 包括数据源元数据访问以及业务操作数据访问。

(二) 数据抽取

从数据源抽取数据应该有计划地按一定时间节奏从数据源取出并装入和更新。数据抽取采用统一的接口, 可以从数据库抽取数据, 也可以从文件抽取。对于不同数据平台、不同的源数据形式、不同性能要求的业务系统以及不同数据量的源数据, 采用的接口方式可能也不同。为了满足经营分析系统进行分析、挖掘的需要, 同时保证不能影响业务系统的性能, 设计抽取策略、抽取方式、抽取时机、抽取周期非常关键。在和其他系统管理人员协调好的基础上, 制定从各系统取用数据的计划。

(三) 数据整合

数据挖掘与知识发现数据源的数据可能有不同的类型和格式, 在原来不同的应用场合也可能采用了不同的单位、制式, 要想将它们放在一起进行有效的利用, 首先就是数据的统一。其次, 从各种数据库引入的数据必须进行完整性检查, 在一条记录中的各个数据项应保持完整的存在关系, 否则会导致决策的偏差。数据的有效性也必须进行核对, 防止将数据源中的错误带入决策过程中。数据转换就是要对抽取的源数据根据数据仓库系统模型的要求, 进行数据的转换、清洗、拆分、汇总等处理, 保证来自不同系统、不同格式的数据和信息模型的一致性和完整性, 并按要求装入数据仓库。

(四) 数据加载

数据加载就是将转换后的数据加载到数据仓库系统中, 银行数据挖掘与知识发现需要根据数据和信息使用的时间等各种要求, 准时地加载、更新数据。数据加载采用数据加载工具, 也可以采用API编程进行数据加载。数据加载策略包括加载周期和数据追加策略, 数据加载周期要综合考虑经营分析需求和系统加载的代价, 对不同业务系统的数据采用不同的加载周期, 但必须保持同一时间业务数据的完整性和一致性。

(五) 数据存储

银行数据挖掘与知识发现的数据采用多维的逻辑方式进行存储, 数据被组织在一个数据立方体中, 它由某些与主题相关的“维”组成, 多维数据模型将二维关系数据表或电子报表中的行和列扩展为三维、四维或更多的维。通过对来自关系型数据库或者其他二维文件的数据进行多维的组织和操作, 用户得以审视其业务的相同方式观察数据。他们可以很自然地把类别数据 (维) 看作是一个数组的列 (Edges) 。多维数据模型能够反映用户对其业务的思考方法, 并将分析的对象与多个维 (即相似的实体集合) 相联系。

二、数据挖掘与知识发现的方法

银行数据挖掘与知识发现的任务有相关分析、聚类、概念描述、偏差检测和预测等。根据当前的技术水平和各银行的实际情况, 按数据挖掘的深度可将其分为2个层次:在较浅层次上, 利用现有数据库管理系统的查询/检索、分类/统计、报表功能与多维分析、统计分析方法相结合, 进行在线分析处理 (OLAP) , 从而得出可供决策参考的统计分析数据;在较深层次上, 要从数据库或大量数据记录中发现隐含的、前所未知的知识, 并对现有的数据进行归纳、分析和推理, 为业务决策提供支持。为了满足深层次的决策分析, 银行数据挖掘与知识发现的方法可采用多种算法来实现, 银行数据挖掘与知识发现算法指提供一种有效数学方法, 使之能从大型数据库或数据仓库中提取隐藏在其中的信息, 挖掘出数据间潜在的模式, 并通过预测未来的趋势和行为模式, 完成从业务数据到决策信息的转换, 为银行做出前瞻的、基于知识的决策。在银行数据挖掘与知识发现中, 通常采用统计学、集合论、决策树、知识处理与机器学习、遗传学和神经网络等多种学习算法, 以下介绍一些常用的银行数据挖掘与知识发现算法。

(一) 基于粗糙集的数据挖掘与知识发现

粗糙集 (Rough Set) 理论是一种利用三值逻辑处理不精确、不完全信息的形式化方法。粗糙集理论的中心问题之一是如何有效地求解属性集合的约减 (Reduct) 和属性集合的核 (Core) , 属性集合的约减是在无信息丢失的情况下, 表示数据所需的最小属性集合。同时为处理数据中的噪音, W.Ziarko提出了变精度的粗糙集模型。基于粗糙集银行数据挖掘与知识发现算法, 主要进行属性重要性分析和知识约简。

(二) 基于正态模型的数据挖掘与知识发现

真实数据库中的数据具有冗余性、稀疏性和高噪音, 并存在大量的模糊信息, 有些数据还具有一定的随机性。因此, 如何对数据库中的模糊信息和不确定、不完全信息进行有效的归纳、处理和表示, 已成为银行数据挖掘与知识发现的关键问题。基于正态模型的银行数据挖掘与知识发现算法在推理过程中实现知识描述定性与定量之间的有效转换, 较好地用于知识的不确定性推理。

(三) 基于关联规则发现的数据挖掘与知识发现

关联规则发现算法的目的是要挖掘出隐藏在数据间的相互关系。关联规则发现算法就是给定一组Item和一个记录集合, 通过分析记录集合, 为从用户指定的数据集中挖掘出满足一定条件的依赖关系。关联规则形如“A1→A2, 支持度=S%, 置信度=C%”, 其中S和C是用户指定的支持度和置信度的门限值, 从而推导出Item之间的相关性。与关联规则发现算法相类似的还有序列模式发行法、分类分析法和聚类分析法等。

(四) 基于仿生物技术的数据挖掘与知识发现

仿生物技术的遗传算法是一种模拟生物进化机制的自适应随机搜索方法, 是由美国密执安大学的Holland教授在70年代提出来的。作为解决大规模优化问题的一种有力工具, 已成功地应用于商业、工程及科学研究领域。由于遗传算法作为一种模拟生物进化过程的算法, 它由繁殖 (选择) 、交叉 (重组) 和变异 (突变) 3个基本算子 (或过程) 组成, 遗传算法可起到优生优育繁殖优良后代的作用, 这些后代需要适应性, 经过若干代的遗传, 将得到满足要求的后代, 即为问题的解。

(五) 基于连接主义机制的数据挖掘与知识发现

人工神经网络 (ANN) 算法是一种基于连接主义机制的人工智能技术, 它试图从微观上解决人类认知功能, 以探索认知过程的微结构, 并在网络层次上模拟人类的思维方式和组织形式。ANN通过合理的样本训练、学习专家的经验、模拟专家的行为, 并通过引入非线性转换函数来求解各种复杂的非线性问题, 从而使ANN具有很强的模式识别能力。由于ANN具有学习、联想、自组织、记忆和容错等功能, 不仅可避开建立复杂的数学模型和进行繁琐的数学推理, 而且对信息不完全的数据进行ANN模型训练和处理, 较之采用常规方法往往能获得良好的效果。

三、数据挖掘与知识发现的过程

银行数据挖掘与知识发现的过程包括数据提取工具、挖掘工具和评判工具在内的一系列软件模块。数据仓库中的数据, 经数据库接口输入到银行数据挖掘与知识发现管理器, 经过数据选择、预处理之后, 被银行数据挖掘与知识发现工具处理。该工具提供了多种银行数据挖掘与知识发现算法, 从中获取有用的信息与知识, 以及辅助的模式与关系。随后, 通过评判工具对这些信息、知识及辅助模式与关系进行评价与解释。其中, 一些有意义的信息将发送给分析人员, 有些发现还将加入知识库, 以便为后继的发现的抽取和进行评价。银行数据挖掘与知识发现是一个多处理及多次循环反复的过程, 它十分强调数据挖掘人员与领域专家共同参与银行数据挖掘与知识发现的过程。我们知道, 领域专家熟悉专业, 十分了解所要求解的问题。在问题的定义阶段应由领域专家向数据挖掘人员讲解所涉及的专业知识与问题;而数据挖掘技术开发人员应向领域专家介绍所采用的银行数据挖掘与知识发现技术, 以便相互理解与沟通, 协同完成数据挖掘任务。以下为银行数据挖掘与知识发现的过程。

(一) 数据挖掘问题的定义

决策问题的定义是指在数据挖掘与知识发现初期阶段, 数据挖掘技术人员与领域专家合作, 对决策需求进行深入分析, 确定需要进行决策分析的问题, 同时初步确定决策问题的挖掘算法和相关算法学习结果的评价方法。

(二) 数据的提取与处理

数据的提取与处理包含3个方面的内容:一是数据的提取, 根据问题的定义收集和提取数据, 在数据的提取中, 可以利用数据库的查寻功能来加快数据的提取速度;二是数据的清洗, 是将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理, 解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等;三是数据的预处理, 主要是对冗余属性进行删除, 同时对数据的表达式进行适当的转换以适应学习算法的需求。

(三) 数据的挖掘操作

首先选择数据挖掘的类型, 一种是发现型的数据挖掘, 即让数据挖掘系统为用户产生假设;一种是验证型的数据挖掘, 即让用户根据数据可能包含的知识提出假设。其次选择数据挖掘算法, 根据所要解决的问题选择合适的算法进行数据挖掘与知识发现, 同时需要确定如何在业务数据上使用这些算法。最后运行数据挖掘算法, 根据选定的算法对经过处理后的数据进行模式识别和知识求精。

(四) 结果的评估与解释

经银行数据挖掘与知识发现后, 对学习的结果进行评价。对结果的评价依赖于需要求解的问题, 由领域专家对所发现的模式的新颖性和有效性进行评价。这一阶段不仅把结果表达出来, 而且知识发现系统会采用解释和推理机制, 将这些知识直接提供给决策者, 也可以提供给领域专家, 修正已有知识库供系统共享。

(五) 结果的优化和使用

根据结果的评价, 可能需要对处理过程的某个阶段进行优化。在此过程中, 领域专家的参与非常重要, 他们可以根据专业知识给出很好的改进意见。对于优化后的数据挖掘工具, 可在实际工作中应用所挖掘和发现的知识, 为正确决策提供支持。

四、数据挖掘与知识发现的应用

近来年, 银行实现了信息化的跨越式发展, 科技创新能力已经成为现代银行核心竞争力的显著标志。银行综合业务系统的上线运行, 为全行业务经营提供基础的业务操作平台和统一的账务处理系统, 并以此为核心进行业务资源整合, 推进应用集中和管理集中, 加强信息资源的综合利用, 深入挖掘丰富的数据资源, 建设管理和决策支持平台, 促进管理和决策的科学化, 全面提升内控管理和风险管理的科技含量, 完善内控机制, 准确识别和及时化解各类风险, 降低各项成本, 提高经营效益。基于数据挖掘与知识发现的决策支持平台是管理平台的延伸, 主要通过对经营管理数据进行综合分析, 为经营决策提供科学支撑。数据挖掘与知识发现在银行的应用如图1所示。

(一) 基本经营状况决策分析

为了实现利润最大化的经营目标, 银行要尽力把握机会, 发展业务, 防控风险, 这一切都需要对市场作出迅速的反应, 进行高质量和高效率的决策。借助数据挖掘与知识发现系统, 全面分析银行经营的各个基本要素配置情况, 全面展现银行各类金融产品的创利能力。同时, 对银行经营状况, 包括资产、负债、头寸等方面的内容, 按时间、经营机构进行分析, 全面掌握全行经营状况, 根据分析情况决定银行各类金融服务的拓展路径, 为银行经营发展进行辅助决策。

(二) 资产负债决策分析

在银行普遍实行资产负债比例管理的今天, 流动性管理在银行经营管理中占据着非常重要的位置。随着银行市场化筹资力度逐步加大, 在利率市场化的进程加快、市场的变化趋于频繁的时候, 银行有关资产和负债匹配的决策要随时适应市场环境的调整和变化。通过数据挖掘与知识发现系统, 可以从全行经营和资产优化的角度来实施综合管理, 通过横向、纵向的比较分析帮助决策者合理搭配各项指标, 优化资产的流动性, 有效地控制资金成本, 提高银行的资产质量和利润率, 实现安全性、流动性和盈利性较优的统一。

(三) 风险管理决策分析

银行在经营中无时无刻不面对着的各种各样的金融风险——信用风险、市场风险、操作风险等风险。风险形成的原因是多种多样的, 有来自客观的外部经济环境的变化和内部管理的不善。通过数据挖掘与知识发现系统, 基于全面和强大的数据分析能力, 对银行的所有业务进行全方位、多视角的安全性分析和组合风险分析, 对各种可能的或潜在的风险进行预警和防范, 从而有效地控制风险。对于已经形成的风险, 能够提供最小损失的解决途径, 不断提高银行的资产质量。

(四) 客户关系管理决策分析

随着市场竞争的加剧, 银行必须重新考虑客户销售和服务策略, 努力争取和发掘客户, 特别是优质客户, 并针对不同客户群体进行市场定位, 根据其需求提供互动式的个性化服务。借助数据挖掘与知识发现系统, 可以实现这一过程:系统能够进行客户分类管理和客户整体、客户组、单一客户盈利分析, 实现客户营销活动的运行跟踪;将银行分散的历史客户交易数据转化为全面的客户信息, 如客户的潜在价值、盈利能力、忠诚度、满意度、信用度、风险度等, 对客户价值进行细分和评级, 为决策提供定性和定量的依据, 进而为客户提供满意的金融产品和服务, 发展高优质的客户群体。

(五) 银行财务决策分析