1、 思考题及答案思考题及答案 第1页，共129页。第一章第二章第三章第四章第五章第六章第七章第2页，共129页。第一章 概论 v1 1财务决策支持系统（财务决策支持系统（FDSSFDSS）与电算化会计信息系统之间）与电算化会计信息系统之间的联系和区别是什么？的联系和区别是什么？v2 2随着企业管理水平的提高和计算机技术的进步，随着企业管理水平的提高和计算机技术的进步，FDSSFDSS的未的未来发展如何？来发展如何？v3 3试说明不同类型企业试说明不同类型企业FDSSFDSS的合理体系结构。的合理体系结构。v4 4试说明试说明FDSSFDSS与与DSSDSS之间的关系，以及之间的关系，以及FDSS
2、FDSS的合理组成。的合理组成。答案答案答案答案答案答案答案答案第3页，共129页。第一章 概论 v5 5试说明试说明FDSS与电算化会计信息系统的开发方法和开发工与电算化会计信息系统的开发方法和开发工具有何不同。为什么？具有何不同。为什么？v6 6数据仓库（数据仓库（DW）与数据库的主要区别是什么？）与数据库的主要区别是什么？v7 7多维数据仓库有几种典型模式？举例说明。多维数据仓库有几种典型模式？举例说明。v8 8说明联机分析处理（说明联机分析处理（OLAP）的种类和主要功能，并）的种类和主要功能，并说明其与说明其与OLTP的区别。的区别。答案答案答案答案答案答案答案答案第4页，共129页
3、。第一章 概论 v9 9说明数据挖掘（说明数据挖掘（DM）与知识发现（）与知识发现（KDD）的异同点。）的异同点。v1010知识有哪几种？如何表示与存储？知识有哪几种？如何表示与存储？v1111举例说明逆向推理树的推理过程。举例说明逆向推理树的推理过程。返回返回答案答案答案答案答案答案第5页，共129页。1财务决策支持系统（财务决策支持系统（FDSS）与电算化会计信息系统之间的联系）与电算化会计信息系统之间的联系和区别是什么？和区别是什么？答：财务决策支持系统与电算化会计信息系统之间的联系答：财务决策支持系统与电算化会计信息系统之间的联系表现在：财务决策支持系统需要用到大量的会计数据，而这些表
4、现在：财务决策支持系统需要用到大量的会计数据，而这些数据产生于电算化会计信息系统，因此，必须在电算化会计信数据产生于电算化会计信息系统，因此，必须在电算化会计信息系统已经较完善和成熟的基础上才能建立财务决策支持系统。息系统已经较完善和成熟的基础上才能建立财务决策支持系统。两者的区别表现在：电算化会计信息系统处理日常会计业两者的区别表现在：电算化会计信息系统处理日常会计业务数据，并且这些数据需要不断地进行增、改、删等维护。而务数据，并且这些数据需要不断地进行增、改、删等维护。而FDSS则是面向财务决策主题的，其数据仓库中的数据只需不断则是面向财务决策主题的，其数据仓库中的数据只需不断添加，不需改
5、动，并且这些数据并不是经常使用的，而是按决添加，不需改动，并且这些数据并不是经常使用的，而是按决策主题的需要来调用的。策主题的需要来调用的。返回返回第6页，共129页。随着企业管理水平的提高和计算机技术的进步，随着企业管理水平的提高和计算机技术的进步，FDSSFDSS的未的未来发展如何？来发展如何？答：随着企业管理水平的提高和计算机技术的进步，答：随着企业管理水平的提高和计算机技术的进步，FDSSFDSS的未来发展体现在以下几个方面：的未来发展体现在以下几个方面：（1 1）群体财务决策支持系统。它是相对于决策人员而言的，）群体财务决策支持系统。它是相对于决策人员而言的，由多人一起针对某一财务决
6、策主题，提出解决问题的若干方案，由多人一起针对某一财务决策主题，提出解决问题的若干方案，通过讨论评价这些方案的优缺点，最后做出决策，这样的决策通过讨论评价这些方案的优缺点，最后做出决策，这样的决策过程和方式称为群体决策。对于结构化决策问题不需要群体决过程和方式称为群体决策。对于结构化决策问题不需要群体决策，因此，群体财务决策支持系统是为解决半结构化或非结构策，因此，群体财务决策支持系统是为解决半结构化或非结构化财务决策问题而设计的，它可以通过计算机网络在异地进行，化财务决策问题而设计的，它可以通过计算机网络在异地进行，任何一项重大财务决策都可以通过网络和此系统，最大限度地任何一项重大财务决策都
7、可以通过网络和此系统，最大限度地实现全员参与，从而可以提高决策的正确性，实现信息的并行实现全员参与，从而可以提高决策的正确性，实现信息的并行交流，存储与处理群体意见。交流，存储与处理群体意见。第7页，共129页。（2 2）分布式财务决策支持系统。随着科学技术、经济、计算机网）分布式财务决策支持系统。随着科学技术、经济、计算机网络等基础科学的发展，企业的发展趋势必将向集团化和虚拟化方向发络等基础科学的发展，企业的发展趋势必将向集团化和虚拟化方向发展，从而必然导致企业组织的扁平化和财务决策的群体化。然而随着展，从而必然导致企业组织的扁平化和财务决策的群体化。然而随着企业向集团化和虚拟化方向发展，企
8、业电算化会计信息系统也必将分企业向集团化和虚拟化方向发展，企业电算化会计信息系统也必将分布化，这就必然会导致财务决策的层次化和分布化。企业发展的法宝布化，这就必然会导致财务决策的层次化和分布化。企业发展的法宝是品牌效应和规模效应，而规模效应必将导致企业电算化和财务决策是品牌效应和规模效应，而规模效应必将导致企业电算化和财务决策支持系统的分布化。支持系统的分布化。（3 3）智能财务决策支持系统。它是建立在人工智能和专家系）智能财务决策支持系统。它是建立在人工智能和专家系统基础上的，能够对电算化会计信息系统和财务决策支持系统统基础上的，能够对电算化会计信息系统和财务决策支持系统中的数据进行析取和挖
9、掘，通过对有关会计和财务专家的经验中的数据进行析取和挖掘，通过对有关会计和财务专家的经验处理，从而将非结构化或半结构化财务决策问题向结构化方向处理，从而将非结构化或半结构化财务决策问题向结构化方向转化。就某一非结构化或半结构化财务决策主题而言，经过将转化。就某一非结构化或半结构化财务决策主题而言，经过将各种专家经验和知识推理机制进行有机结合，得出相关财务决各种专家经验和知识推理机制进行有机结合，得出相关财务决策主题的解决方案，再通过群体决策对方案进行评价和选择，策主题的解决方案，再通过群体决策对方案进行评价和选择，最后确定决策方案，并将方案和执行结果存入计算机，使知识最后确定决策方案，并将方案
10、和执行结果存入计算机，使知识库中的财务决策知识不断得到充实。库中的财务决策知识不断得到充实。第8页，共129页。（4 4）财务决策支持中心。财务决策支持中心是大型企业集团的财）财务决策支持中心。财务决策支持中心是大型企业集团的财务决策支持机构，也是企业决策层的智囊团。在该机构中，必须具有务决策支持机构，也是企业决策层的智囊团。在该机构中，必须具有完善的财务决策支持系统，该系统必须支持群体财务决策、分布式财完善的财务决策支持系统，该系统必须支持群体财务决策、分布式财务决策和智能财务决策，必须具有权威性，具有计划指标的确定及其务决策和智能财务决策，必须具有权威性，具有计划指标的确定及其执行的监督权
11、，以及部门和个人的绩效评估与考核权。财务决策支持执行的监督权，以及部门和个人的绩效评估与考核权。财务决策支持中心既有会计和财务方面的专家，又有来自企业内外部的各方面信息，中心既有会计和财务方面的专家，又有来自企业内外部的各方面信息，包括市场信息、竞争对手信息、投资决策信息、筹资决策信息、成本包括市场信息、竞争对手信息、投资决策信息、筹资决策信息、成本决策信息、客户服务决策信息等，通过有关的信息系统和决策支持系决策信息、客户服务决策信息等，通过有关的信息系统和决策支持系统对这些信息进行加工处理，形成决策有用信息，在结合有关会计和统对这些信息进行加工处理，形成决策有用信息，在结合有关会计和财务专家
12、经验的基础上，对某一财务决策主题给出解决方案，从而为财务专家经验的基础上，对某一财务决策主题给出解决方案，从而为决策者提供财务决策支持。决策者提供财务决策支持。返回返回第9页，共129页。试说明不同类型企业试说明不同类型企业FDSSFDSS的合理体系结构。的合理体系结构。答：对于中小型企业可以不建立数据仓库系统，而将答：对于中小型企业可以不建立数据仓库系统，而将FDSSFDSS直接建立在数据库系统和模型库系统的两库结构上，在满足企直接建立在数据库系统和模型库系统的两库结构上，在满足企业财务分析、财务预测、投资决策、筹资决策、成本决策、股业财务分析、财务预测、投资决策、筹资决策、成本决策、股利分
13、配决策等基本决策主题要求的前提下，逐渐开发完善利分配决策等基本决策主题要求的前提下，逐渐开发完善FDSSFDSS的系统功能。其体系结构如下图所示。的系统功能。其体系结构如下图所示。第10页，共129页。而对于大型企业集团而言，而对于大型企业集团而言，FDSSFDSS应该建立在数据库、数据应该建立在数据库、数据仓库、模型库和知识库的四库结构上。然而，数据库系统应该仓库、模型库和知识库的四库结构上。然而，数据库系统应该建立在企业原有管理信息系统基础之上，在建立在企业原有管理信息系统基础之上，在FDSSFDSS中，数据库系中，数据库系统应该利用原有的系统，不需另行设计。数据库、数据仓库、统应该利用原
14、有的系统，不需另行设计。数据库、数据仓库、模型库和知识库的四库结构模式如下图所示。模型库和知识库的四库结构模式如下图所示。返回返回第11页，共129页。试说明试说明FDSSFDSS与与DSSDSS之间的关系，以及之间的关系，以及FDSSFDSS的合理组成。的合理组成。答：答：FDSSFDSS与与DSSDSS之间的关系主要体现在：之间的关系主要体现在：FDSSFDSS是是DSSDSS的一个子的一个子系统。系统。FDSSFDSS是一种面向财务的专用是一种面向财务的专用DSSDSS，它是，它是DSSDSS的一个重要组成的一个重要组成部分。部分。在企业中，财务决策问题涉及企业管理的方方面面，按照在企业
15、中，财务决策问题涉及企业管理的方方面面，按照财务管理的观点一般分为财务分析、财务预测、筹资决策、投财务管理的观点一般分为财务分析、财务预测、筹资决策、投资决策、成本决策、股利分配决策等几个主要方面。因此，资决策、成本决策、股利分配决策等几个主要方面。因此，FDSSFDSS的合理系统组成如下图所示。的合理系统组成如下图所示。返回返回 第12页，共129页。试说明试说明FDSSFDSS与电算化会计信息系统的开发方法和开发工具有何不与电算化会计信息系统的开发方法和开发工具有何不同。为什么？同。为什么？答：决策问题是复杂的，并且具有不确定性，无论系统答：决策问题是复杂的，并且具有不确定性，无论系统功能
16、如何全面，也不可能考虑所有的决策问题。随着企业的功能如何全面，也不可能考虑所有的决策问题。随着企业的发展，企业会遇到各种各样预想不到的决策问题，因此决定发展，企业会遇到各种各样预想不到的决策问题，因此决定开发的开发的FDSSFDSS一定是系统原型，这个原型随着决策问题的提出一定是系统原型，这个原型随着决策问题的提出而不断地进行开发和扩充，并且这种开发和扩充会永无休止而不断地进行开发和扩充，并且这种开发和扩充会永无休止地进行下去。这就决定了地进行下去。这就决定了FDSSFDSS与电算化会计信息系统应该采与电算化会计信息系统应该采用不同的开发方法。电算化会计信息系统由于其解决的问题用不同的开发方法
17、。电算化会计信息系统由于其解决的问题明确，处理方法固定，因此，整个系统的开发应该以生命周明确，处理方法固定，因此，整个系统的开发应该以生命周期法为主线，在开发过程中以原型法为补充，并以面向对象期法为主线，在开发过程中以原型法为补充，并以面向对象的开发方法贯穿整个开发过程。电算化会计信息系统的开发的开发方法贯穿整个开发过程。电算化会计信息系统的开发方法如下图所示。方法如下图所示。第13页，共129页。第14页，共129页。而而FDSSFDSS则不同，应以原型法为主线，在开发过程中以生命周期为则不同，应以原型法为主线，在开发过程中以生命周期为补充，并在整个开发过程中采用面向对象的开发方法。整个系统
18、开补充，并在整个开发过程中采用面向对象的开发方法。整个系统开发以原型法为主线，针对某一具体财务决策主体采用生命周期法进发以原型法为主线，针对某一具体财务决策主体采用生命周期法进行开发。这里的原型是动态的，并且是不断扩充的，像滚雪球一样行开发。这里的原型是动态的，并且是不断扩充的，像滚雪球一样不断循环壮大，并且这种不断循环壮大的过程会永无休止地进行下不断循环壮大，并且这种不断循环壮大的过程会永无休止地进行下去。由于随着企业的发展和环境的不断变化，企业所面临的新型决去。由于随着企业的发展和环境的不断变化，企业所面临的新型决策问题将不断出现，因此，策问题将不断出现，因此，FDSSFDSS永无终止目标
19、，永远是原型。在永无终止目标，永远是原型。在FDSSFDSS开发过程的每一步都需采用面向对象的开发方法，特别是在程开发过程的每一步都需采用面向对象的开发方法，特别是在程序设计中，要充分利用面向对象方法的封装性、继承性、可重用性序设计中，要充分利用面向对象方法的封装性、继承性、可重用性和易维护性等特点，快速开发与完善系统功能。从而将这三种开发和易维护性等特点，快速开发与完善系统功能。从而将这三种开发方法的优点有机地结合起来，相互取长补短，充分发挥整合后的优方法的优点有机地结合起来，相互取长补短，充分发挥整合后的优势，使系统的开发过程呈现出螺旋式上升过程。因此，也有人将其势，使系统的开发过程呈现出
20、螺旋式上升过程。因此，也有人将其称为螺旋式开发方法，其开发过程如下图所示。称为螺旋式开发方法，其开发过程如下图所示。电算化会计信息系统绝大多数都是用开发工具开发的，目前电算化会计信息系统绝大多数都是用开发工具开发的，目前的可视化开发工具主要有的可视化开发工具主要有PBPB（PowerPowerBuilderBuilder）、）、VBVB（Visual Visual BasicBasic）、）、DelphiDelphi、VFVF（Visual FoxProVisual FoxPro）、）、VCVC（Visual CVisual C语言）语言）等。等。第15页，共129页。第16页，共129页。财
21、务决策支持系统的特点决定其开发工具必然与电算化会计信息财务决策支持系统的特点决定其开发工具必然与电算化会计信息系统有所不同，在系统有所不同，在FDSSFDSS中，不同的组成部分可能采用不同的开发工具。中，不同的组成部分可能采用不同的开发工具。在数据接口部分，由于在数据仓库、模型库、知识库内部及相互之间也在数据接口部分，由于在数据仓库、模型库、知识库内部及相互之间也可能需要进行数据传递和数据转换，因此需要借助于专门的数据转换工可能需要进行数据传递和数据转换，因此需要借助于专门的数据转换工具来实现，其数据转换工具最好采用数据库系统本身提供的专门数据转具来实现，其数据转换工具最好采用数据库系统本身提
22、供的专门数据转换工具，也可采用换工具，也可采用PBPB、VBVB、VCVC等开发工具编程实现。在数据仓库系统部等开发工具编程实现。在数据仓库系统部分，对于数据转换和数据仓库管理系统而言，可采用数据接口开发工具；分，对于数据转换和数据仓库管理系统而言，可采用数据接口开发工具；对于由模型运算，并将运算结果存入数据仓库环节而言，可由模型求解对于由模型运算，并将运算结果存入数据仓库环节而言，可由模型求解程序来完成，即采用模型库系统开发工具；而对于数据仓库系统中的数程序来完成，即采用模型库系统开发工具；而对于数据仓库系统中的数据查询，则可直接采用数据仓库的据查询，则可直接采用数据仓库的OLAPOLAP工
23、具；对于基于工具；对于基于InternetInternet的远程的远程数据查询，一般应采用数据查询，一般应采用JavaJava或或ASPASP开发工具。在模型库系统部分，可采开发工具。在模型库系统部分，可采用用PBPB、VBVB等开发工具，但应考虑到模型库的特点，特别是模型字典对文等开发工具，但应考虑到模型库的特点，特别是模型字典对文本处理功能要求极高，因此，应采用文本处理功能强的开发工具；而对本处理功能要求极高，因此，应采用文本处理功能强的开发工具；而对于模型库中的模型求解程序，由于模型运算复杂，所以应采用运算功能于模型库中的模型求解程序，由于模型运算复杂，所以应采用运算功能强的开发工具，如
24、强的开发工具，如FortranFortran和和C C语言等。在知识库系统部分，可采用语言等。在知识库系统部分，可采用PBPB、VBVB等开发工具，但对于文本处理功能要求高的环节，也应考虑采用文本等开发工具，但对于文本处理功能要求高的环节，也应考虑采用文本处理功能强的开发工具；而对于知识库中的知识表示和推理机程序，应处理功能强的开发工具；而对于知识库中的知识表示和推理机程序，应采用人工智能的专门开发工具，如采用人工智能的专门开发工具，如LispLisp和和PrologProlog语言等。电算化会计信语言等。电算化会计信息系统的开发工具主要有息系统的开发工具主要有PBPB、VBVB、Delphi
25、Delphi、VFVF、VCVC等。等。返回返回第17页，共129页。数据仓库（数据仓库（DWDW）与数据库的主要区别是什么？）与数据库的主要区别是什么？答：答：数据仓库是指面向主题的、一致的、不同时间的、稳数据仓库是指面向主题的、一致的、不同时间的、稳定的数据集合，用于支持经营管理中的决策支持过程。数据仓定的数据集合，用于支持经营管理中的决策支持过程。数据仓库与数据库的主要区别有：数据仓库是面向分析的，而数据库库与数据库的主要区别有：数据仓库是面向分析的，而数据库是面向事务处理的；数据仓库的数据是基本不变的，而数据库是面向事务处理的；数据仓库的数据是基本不变的，而数据库的数据是由日常的业务产
26、生的，常更新，而数据仓库的数据一的数据是由日常的业务产生的，常更新，而数据仓库的数据一般是由数据库的数据经过一定的规则转换得到的；数据仓库主般是由数据库的数据经过一定的规则转换得到的；数据仓库主要用来分析数据。数据库系统和数据仓库系统的对比情况如下要用来分析数据。数据库系统和数据仓库系统的对比情况如下表所示。表所示。返回返回第18页，共129页。多维数据仓库有几种典型模式？举例说明。多维数据仓库有几种典型模式？举例说明。答：答：多维数据仓库将多维结构划分为两类表，即事实表和维表，多维数据仓库将多维结构划分为两类表，即事实表和维表，维表和事实表通过主键和外键联系在一起，形成了星型或雪花模式两维表
27、和事实表通过主键和外键联系在一起，形成了星型或雪花模式两种数据存储结构。种数据存储结构。星形模式：星形模式的中间为事实表，包括与之相关联的维信星形模式：星形模式的中间为事实表，包括与之相关联的维信息和事实信息，四周为维表（如时间、客户、商品、部门表等），息和事实信息，四周为维表（如时间、客户、商品、部门表等），存放维的描述，每个维表有自己的属性。维表和事实表通过关键存放维的描述，每个维表有自己的属性。维表和事实表通过关键字相关联。例如，对销售情况进行分析时，字相关联。例如，对销售情况进行分析时，“销售情况销售情况”就是一就是一个事实，评价这个事实的指标有销售额、销售量等，对这些指标个事实，评价
28、这个事实的指标有销售额、销售量等，对这些指标的查询约束条件即维度有：商品、客户、部门、时间等，用星形的查询约束条件即维度有：商品、客户、部门、时间等，用星形模式表示如下图所示。模式表示如下图所示。第19页，共129页。雪花模式：雪花模式比星形模式增加了层次结构，体现雪花模式：雪花模式比星形模式增加了层次结构，体现了维的不同粒度的划分。上例中各维的不同层次划分如下表了维的不同粒度的划分。上例中各维的不同层次划分如下表所示。所示。第20页，共129页。用雪花模式表示事实、维和粒度之间的关系如下图所示。用雪花模式表示事实、维和粒度之间的关系如下图所示。返回返回第21页，共129页。说明联机分析处理（
29、说明联机分析处理（OLAPOLAP）的种类和主要功能，并说明其与）的种类和主要功能，并说明其与OLTPOLTP的的区别。区别。答：联机分析处理（答：联机分析处理（OLAPOLAP）的种类划分：按数据的不同数据组）的种类划分：按数据的不同数据组织和存储形式，可将织和存储形式，可将OLAPOLAP分为多维分为多维OLAP(MOLAP)OLAP(MOLAP)、关系型、关系型OLAP(ROLAP)OLAP(ROLAP)以及混合型以及混合型 OLAP(HOLAP)OLAP(HOLAP)。功能：功能：MOLAPMOLAP利用专有数据库存储利用专有数据库存储OLAPOLAP分析所需数据，并以多维分析所需数据
30、，并以多维视图方式显示。视图方式显示。ROLAPROLAP将分析请求转换为将分析请求转换为SQLSQL语言来完成操作，其灵活语言来完成操作，其灵活性较好，但对于冗余量较大的数据库效率相对较差。性较好，但对于冗余量较大的数据库效率相对较差。HOLAPHOLAP是用星型是用星型结构建立起以关系数据库表示和存取的多维数据仓库，作为结构建立起以关系数据库表示和存取的多维数据仓库，作为OLAPOLAP的主的主要数据源，这部分数据主要为综合数据，细节数据仍以关系数据库为要数据源，这部分数据主要为综合数据，细节数据仍以关系数据库为基础，充分利用关系数据库管理系统的各种技术，联合其他的分析报基础，充分利用关系
31、数据库管理系统的各种技术，联合其他的分析报表工具实现表工具实现OLAPOLAP的功能。的功能。第22页，共129页。OLAPOLAP是对多维数据仓库中的数据进行查询分析的工具，其是对多维数据仓库中的数据进行查询分析的工具，其数据来源于底层的数据库系统；而数据来源于底层的数据库系统；而OLTPOLTP是对数据库系统中的数是对数据库系统中的数据进行查询和处理的工具。两者面对的用户不同，据进行查询和处理的工具。两者面对的用户不同，OLTPOLTP面对的面对的是操作人员和底层管理人员，是操作人员和底层管理人员，OLAPOLAP面对的是决策人员和高层管面对的是决策人员和高层管理人员。理人员。OLTPOL
32、TP是对日常数据的查询和增、删、改等操作处理，是对日常数据的查询和增、删、改等操作处理，它以数据库为基础，而它以数据库为基础，而OLAPOLAP则是对数据仓库中的数据进行分析则是对数据仓库中的数据进行分析处理。概括起来，处理。概括起来，OLTPOLTP与与OLAPOLAP的差别如下表所示。的差别如下表所示。返回返回第23页，共129页。说明数据挖掘（说明数据挖掘（DMDM）与知识发现（）与知识发现（KDDKDD）的异同点。）的异同点。答：答：相似点：在学术界，数据挖掘技术和知识发现技术具有一定相似点：在学术界，数据挖掘技术和知识发现技术具有一定的一致性，大部分学者认为两者是等同的概念。数据挖掘
33、就是从数据的一致性，大部分学者认为两者是等同的概念。数据挖掘就是从数据库或数据仓库中提取决策有用的知识，这些知识是隐含的、事先未知库或数据仓库中提取决策有用的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在的决策有用信息。在这一点上知识发现同数据挖掘具有相似的、潜在的决策有用信息。在这一点上知识发现同数据挖掘具有相似性，知识发现从某些背景下提取相关的知识，通常这些知识也是隐含性，知识发现从某些背景下提取相关的知识，通常这些知识也是隐含的、事先未知的、潜在的信息。两者对知识的表示有共同之处，数据的、事先未知的、潜在的信息。两者对知识的表示有共同之处，数据挖掘基本沿用知识发现的表示方法。挖掘基本沿用知识发
34、现的表示方法。不同点：两者的区别在于应用领域的不同。知识发现是人工智能不同点：两者的区别在于应用领域的不同。知识发现是人工智能的概念，在知识发现的过程中总是或多或少地受到人的思维判断模式的概念，在知识发现的过程中总是或多或少地受到人的思维判断模式的主宰或影响；而数据挖掘则是决策支持系统的概念，两者从知识发的主宰或影响；而数据挖掘则是决策支持系统的概念，两者从知识发现、知识获取、知识存储、知识管理到知识应用，都有不同之处。尤现、知识获取、知识存储、知识管理到知识应用，都有不同之处。尤其是在财务决策支持系统中，财务决策支持系统的知识发现和知识获其是在财务决策支持系统中，财务决策支持系统的知识发现和
35、知识获取主要是从电算化会计信息系统和财务决策支持系统本身取得的，而取主要是从电算化会计信息系统和财务决策支持系统本身取得的，而并不像知识发现那样从专家处获取。并不像知识发现那样从专家处获取。返回返回第24页，共129页。10知识有哪几种？如何表示与存储？知识有哪几种？如何表示与存储？答：知识可以分为事实、规则和规律三类，其中规律为带变量答：知识可以分为事实、规则和规律三类，其中规律为带变量的规则。的规则。事实知识：事实是指人类对客观事物属性的值或状态的描述。事实知识：事实是指人类对客观事物属性的值或状态的描述。这种知识一般不包含任何变量，可以用一个值为这种知识一般不包含任何变量，可以用一个值为
36、“真真”的命题陈的命题陈述或一种状态的描述来表示，如述或一种状态的描述来表示，如“大海是蓝色的大海是蓝色的”、“我今年我今年4545岁岁”等都表达一个事实。其按如下数据结构进行存储：等都表达一个事实。其按如下数据结构进行存储：第25页，共129页。规则知识：规则知识可以分为前提（条件）和结论两部分，用规则知识：规则知识可以分为前提（条件）和结论两部分，用来表达因果关系，它的一般形式为：来表达因果关系，它的一般形式为：如果如果 A A 则则 B B其中，其中，A A表示前提条件，表示前提条件，B B表示结论或应采取的动作。表示结论或应采取的动作。其按如下结构进行存储：其按如下结构进行存储：规律：
37、上述规则知识一般还可以分为不带变量的规则和带变量的规规律：上述规则知识一般还可以分为不带变量的规则和带变量的规则两种。将带变量的规则称为规律，规律中的变量一旦被实例化为一个则两种。将带变量的规则称为规律，规律中的变量一旦被实例化为一个具体的值，则规律就变成了一条具体的、不带变量的规则。因此，随着具体的值，则规律就变成了一条具体的、不带变量的规则。因此，随着变量实例化为各种不同的值，就可以从一条规律引出许多具体的规则，变量实例化为各种不同的值，就可以从一条规律引出许多具体的规则，因而规律在这种意义上表示了一类知识，是比一般不带变量的规则反映因而规律在这种意义上表示了一类知识，是比一般不带变量的规
38、则反映现实更深刻的一种知识。被实例化后的规律就是规则，可按规则知识结现实更深刻的一种知识。被实例化后的规律就是规则，可按规则知识结构进行存储。构进行存储。返回返回第26页，共129页。11 11举例说明逆向推理树的推理过程。举例说明逆向推理树的推理过程。答：逆向推理是从目标开始的，寻找以此目标为结论的规则，并答：逆向推理是从目标开始的，寻找以此目标为结论的规则，并对该规则的前提进行判断，如果该规则的前提中某个子项是另一规对该规则的前提进行判断，如果该规则的前提中某个子项是另一规则的结论，再找此结论的规则，重复以上过程，直到对某个规则的则的结论，再找此结论的规则，重复以上过程，直到对某个规则的前
39、提能够进行判断。按照此规则前提判断（前提能够进行判断。按照此规则前提判断（“是是”或或“否否”）得出）得出结论的判断，由此回溯到上一个规则的推理，一直回溯到目标的判结论的判断，由此回溯到上一个规则的推理，一直回溯到目标的判断。在计算机上实现逆向推理是利用规则栈来完成的。规则栈由规断。在计算机上实现逆向推理是利用规则栈来完成的。规则栈由规则号、前提表、结论三项组成。则号、前提表、结论三项组成。逆向推理树推理过程举例：在进行投资项目评价的时候，逆向推理树推理过程举例：在进行投资项目评价的时候，众所周知，投资项目评价的基本方法有贴现的分析评价方法和众所周知，投资项目评价的基本方法有贴现的分析评价方法
40、和非贴现的分析评价方法，其中贴现指标主要有净现值、现值指非贴现的分析评价方法，其中贴现指标主要有净现值、现值指数、内含报酬率等；非贴现指标主要有回收期、会计收益率等。数、内含报酬率等；非贴现指标主要有回收期、会计收益率等。如果某一投资项目可行的话，在使用贴现的分析评价方法时，如果某一投资项目可行的话，在使用贴现的分析评价方法时，用净现值法和现值指数法，以及内含报酬率法均可以对投资项用净现值法和现值指数法，以及内含报酬率法均可以对投资项目进行评价。也就是说，该项目如果值得进行投资的话，则需目进行评价。也就是说，该项目如果值得进行投资的话，则需要净现值大于要净现值大于0 0；或者现值指数大于；或者
41、现值指数大于1 1；或者是方案的内含报酬；或者是方案的内含报酬率（即净现值等于率（即净现值等于0 0的贴现率）大于资金成本。的贴现率）大于资金成本。第27页，共129页。这样就需要对指标值进行分析和测算已达到预期的目标，如果这样就需要对指标值进行分析和测算已达到预期的目标，如果使得净现值大于使得净现值大于0 0，则需要视逐年现金流入的现值和现金流出的现，则需要视逐年现金流入的现值和现金流出的现值之差是否大于值之差是否大于0 0，由此来判断该投资项目的报酬率是否大于预定，由此来判断该投资项目的报酬率是否大于预定的贴现率。这样才能决定项目投资的可行与否。对于贴现的分析的贴现率。这样才能决定项目投资
42、的可行与否。对于贴现的分析评价方法进行项目投资分析判断的判断过程同净现值法一样。也评价方法进行项目投资分析判断的判断过程同净现值法一样。也就是如果已知结论就是如果已知结论“该项目可以投资该项目可以投资”，则要求各项指标满足何，则要求各项指标满足何种条件，进而得出这些条件的前提是什么，此推理过程就是逆向种条件，进而得出这些条件的前提是什么，此推理过程就是逆向推理过程。推理过程。返回返回第28页，共129页。第二章 财务分析系统设计 v财务分析具有哪些分析主题？财务分析具有哪些分析主题？v说明财务分析系统的功能结构，并指出在说明财务分析系统的功能结构，并指出在FDSS中的通中的通用功能模块有哪些。
43、用功能模块有哪些。v试说明试说明DW中元数据的作用。中元数据的作用。v绘制财务分析绘制财务分析DW的星形结构图，并以参数维为例进行维的星形结构图，并以参数维为例进行维度层次划分。度层次划分。答案答案答案答案答案答案答案答案第29页，共129页。第二章 财务分析系统设计 v分别以数据切片和钻取为例说明财务分析中的分别以数据切片和钻取为例说明财务分析中的OLAP应用。应用。v说明模型字典的存储结构和存储内容。说明模型字典的存储结构和存储内容。v说明模型库管理系统的功能。说明模型库管理系统的功能。v判断财务分析系统中给出的规则知识是否正确。并做必要的判断财务分析系统中给出的规则知识是否正确。并做必要
44、的增补。增补。答案答案答案答案答案答案答案答案第30页，共129页。第二章 财务分析系统设计 v模糊推理有许多理论和方法，教材中给出的是最简模糊推理有许多理论和方法，教材中给出的是最简单的一种，试论证其是否简单实用。单的一种，试论证其是否简单实用。v10说明知识库管理系统的功能结构。说明知识库管理系统的功能结构。v1111FDSS的人机对话系统有几种界面？每种界面有哪些基本的人机对话系统有几种界面？每种界面有哪些基本功能？功能？返回返回答案答案答案答案答案答案第31页，共129页。财务分析具有哪些分析主题？财务分析具有哪些分析主题？答：根据财务分析的目的和要求，在财务分析系统中主要确立答：根据
45、财务分析的目的和要求，在财务分析系统中主要确立了四大主题，分别是企业偿债能力分析、企业营运能力分析、企了四大主题，分别是企业偿债能力分析、企业营运能力分析、企业获利能力分析、企业发展能力分析。这四个主题是财务分析的业获利能力分析、企业发展能力分析。这四个主题是财务分析的主要目标，财务分析的各种方法主要是围绕这四个主题进行的，主要目标，财务分析的各种方法主要是围绕这四个主题进行的，它们是财务分析的精髓。但是财务分析决不仅仅局限于财务报表它们是财务分析的精髓。但是财务分析决不仅仅局限于财务报表分析，还应该对科目、部门、项目、往来等进行分析，如销售费分析，还应该对科目、部门、项目、往来等进行分析，如
46、销售费用占销售收入的百分比、应收账款占销售收入的百分比等等。不用占销售收入的百分比、应收账款占销售收入的百分比等等。不仅要对个别的财务指标进行分析，还要进行综合财务分析。仅要对个别的财务指标进行分析，还要进行综合财务分析。返回返回第32页，共129页。说明财务分析系统的功能结构，并指出在说明财务分析系统的功能结构，并指出在FDSSFDSS中的通用功能模块中的通用功能模块有哪些。有哪些。答：根据财务分析主题，财务分析系统的功能结构如下图答：根据财务分析主题，财务分析系统的功能结构如下图所示。其中通用功能模块有数据管理、模型管理和知识管理。所示。其中通用功能模块有数据管理、模型管理和知识管理。返回
47、返回第33页，共129页。试说明试说明DWDW中元数据的作用。中元数据的作用。答：答：DWDW中元数据的作用主要体现在以下几个方面：中元数据的作用主要体现在以下几个方面：（1 1）元数据是将基础数据库中的数据转存到多维数据仓库中）元数据是将基础数据库中的数据转存到多维数据仓库中的转存依据之一。的转存依据之一。（2 2）DWDW的数据转换是通过元数据的定义完成的。就财务的数据转换是通过元数据的定义完成的。就财务分析而言，其绝大部分数据转换程序是由模型库系统中的模分析而言，其绝大部分数据转换程序是由模型库系统中的模型程序完成的，但需通过数据仓库管理系统和元数据的定义型程序完成的，但需通过数据仓库管
48、理系统和元数据的定义进行转换。进行转换。（3 3）元数据是进行切片、切块、旋转、钻取等分析的数据基）元数据是进行切片、切块、旋转、钻取等分析的数据基础。无论是什么数据，只要按元数据的定义和数据仓库的体系础。无论是什么数据，只要按元数据的定义和数据仓库的体系结构存储在数据仓库中，就可以用结构存储在数据仓库中，就可以用OLAPOLAP工具进行切片、切块、工具进行切片、切块、旋转、钻取等分析。旋转、钻取等分析。返回返回第34页，共129页。绘制财务分析绘制财务分析DWDW的星形结构图，并以参数维为例进行维度层次划的星形结构图，并以参数维为例进行维度层次划分。分。答：财务分析答：财务分析DWDW的星形
49、结构图如下：的星形结构图如下：第35页，共129页。以参数维为例进行的维度层次划分如下：以参数维为例进行的维度层次划分如下：返回返回第36页，共129页。分别以数据切片和钻取为例说明财务分析中的分别以数据切片和钻取为例说明财务分析中的OLAPOLAP应用。应用。答：数据切片：在多维数组的某一维上选定一维成员的动答：数据切片：在多维数组的某一维上选定一维成员的动作称为切片，即在多维数组（维作称为切片，即在多维数组（维1 1，维，维2 2，维，维n，变量）中选，变量）中选一维，即维一维，即维i，并取一维成员（设为，并取一维成员（设为“维成员维成员Vi”），所得的多维），所得的多维数组的子集（维，数
50、组的子集（维，维成员，维成员Vi，维，维n，变量）称为在维，变量）称为在维i上的一个切片。如果在时间维上选定一个维成员（设为上的一个切片。如果在时间维上选定一个维成员（设为“2004“2004年年1212月月”），就得到了在时间维上的一个切片，如下），就得到了在时间维上的一个切片，如下图所示。图所示。第37页，共129页。显然，切片的数目取决于时间维上维成员的个数。得到显然，切片的数目取决于时间维上维成员的个数。得到的这个切片包含参数维和机构维，如表的这个切片包含参数维和机构维，如表1 1所示，可以很方便所示，可以很方便的进行对比分析，清晰地得到总公司内部各种财务分析指标的进行对比分析，清晰地
