數(shù)據(jù)挖掘在房地管理決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用

莊　艷　于志勇

[摘要]在論述數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持系統(tǒng)技術(shù)和框架的基礎(chǔ)上，根據(jù)房地管理的實(shí)際需求，整合各類信息，建立了數(shù)據(jù)倉庫，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具從大量的、不完全的、有噪音的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用信息，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供輔助支持。

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號(hào)：TP3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1671－7597（2009）0120070－01

目前，土地管理、商品房、二手房管理、廉租住房、經(jīng)濟(jì)適用房、限價(jià)商品房配售已經(jīng)納入系統(tǒng)管理，但在統(tǒng)計(jì)分析、決策支持、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、保障資格確認(rèn)等方面仍存在諸多不足，無法在土地供應(yīng)、保障性住房比例、資金補(bǔ)貼等方面為領(lǐng)導(dǎo)決策提供宏觀數(shù)據(jù)支持。因此，建立一套基于數(shù)據(jù)挖掘房地管理決策支持系統(tǒng)勢(shì)在必行。

一、決策支持系統(tǒng)框架

決策支持系統(tǒng)是通過對(duì)數(shù)據(jù)的收集、管理、分析以及轉(zhuǎn)化，使數(shù)據(jù)成為可用的信息，從而獲得必要的洞察力和理解力，更好的輔助決策和指導(dǎo)行動(dòng)[1]。一個(gè)充足、真實(shí)、時(shí)效性強(qiáng)的數(shù)據(jù)集合是實(shí)現(xiàn)決策支持的基礎(chǔ)，無論計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)展現(xiàn)形式如何提升，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是信息化管理的核心和根本。所以房地管理決策支持系統(tǒng)的建立首先要求建立完整的信息化體系以長(zhǎng)久獲得規(guī)范的數(shù)據(jù)集合，這包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、用戶權(quán)限管理、數(shù)字安全認(rèn)證、數(shù)據(jù)交換等標(biāo)準(zhǔn)。將已有系統(tǒng)按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)管理體系進(jìn)行改造后，整合到房地管理電子政務(wù)基礎(chǔ)平臺(tái)，新系統(tǒng)按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)管理體系在房地管理電子政務(wù)基礎(chǔ)平臺(tái)進(jìn)行建設(shè)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、成果數(shù)據(jù)集中匯總至數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一管理，并以此作為數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)。根據(jù)研究的主題，通過科學(xué)的數(shù)據(jù)抽取、整理等方法重組數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的、用于支持管理決策的數(shù)據(jù)集合[2]。目前DB2、ORACLE等數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已經(jīng)可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，數(shù)據(jù)挖掘作為深層次的數(shù)據(jù)分析方法，通過統(tǒng)計(jì)方法與數(shù)據(jù)挖掘有機(jī)的結(jié)合可以人機(jī)交互的從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或數(shù)據(jù)間的關(guān)系，預(yù)測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì)，沙中淘金，解決“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象，并建立圖文并茂、直觀形象的分析結(jié)果展示，發(fā)揮決策支持系統(tǒng)的最大效能。

二、數(shù)據(jù)挖掘過程

（一）確定業(yè)務(wù)對(duì)象。數(shù)據(jù)挖掘的最后結(jié)論是不可預(yù)測(cè)的，但要研究的主題必須是明確清晰。在房地管理中可用于輔助預(yù)測(cè)下一年住房需求量、供求比例；各年齡段人群對(duì)商品房、保障性住房的需求量和價(jià)格承受力；決策判斷某塊土地是應(yīng)以招牌掛方式出讓還是以劃撥方式出讓；一個(gè)新開樓盤中商品房、限價(jià)房的比例等，隨著數(shù)據(jù)的積累和業(yè)務(wù)開展的深入，研究主題可以廣泛擴(kuò)展。

（二）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)挖掘工作大部分的工作量是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上，數(shù)據(jù)的分散、標(biāo)準(zhǔn)的不一致是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)解決難點(diǎn)。

1．?dāng)?shù)據(jù)的選擇。由于房地資源業(yè)務(wù)面廣、涉及數(shù)據(jù)量大且關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，需要搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，作為數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)，根據(jù)研究的主題，從中選擇出適用的數(shù)據(jù)。從管理類別上，房地管理數(shù)據(jù)信息基本分為土地?cái)?shù)據(jù)、房屋交易數(shù)據(jù)、住房保障數(shù)據(jù)、房地產(chǎn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)、開發(fā)企業(yè)與中介資質(zhì)備案數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)六類，其中每一類又包含多個(gè)數(shù)據(jù)庫，比如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)就包括土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù)、土地開發(fā)整理數(shù)據(jù)、基本農(nóng)田數(shù)據(jù)、農(nóng)用地分等數(shù)據(jù)、城鎮(zhèn)地籍?dāng)?shù)據(jù)、基準(zhǔn)地價(jià)數(shù)據(jù)、土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、數(shù)字正射影像圖、三維空間數(shù)據(jù)等。

2．?dāng)?shù)據(jù)的預(yù)處理與轉(zhuǎn)換。房地管理涉及的部門較多，且各部門信息化發(fā)展進(jìn)度不一致，導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫建設(shè)分散，數(shù)據(jù)具有多源性、多維性、類型多樣性、空間拓?fù)涮卣鳌哟涡耘c關(guān)聯(lián)性、動(dòng)態(tài)性和海量等特點(diǎn)[3]，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。特別是在地形地貌、測(cè)繪等空間圖形數(shù)據(jù)方面異構(gòu)情況嚴(yán)重，不僅數(shù)據(jù)有Mapengine、ARCGIS、MAPGIS、AUTOCAD多種格式，坐標(biāo)表示也有本地坐標(biāo)、北京54經(jīng)緯度坐標(biāo)、西安80直角坐標(biāo)三種方式，1:500到1:5萬多種比例尺并存。這就必須對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行研究，按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲清洗，保證數(shù)據(jù)的全面性、準(zhǔn)確性、有效性，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無障礙應(yīng)用，建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型。

（三）數(shù)據(jù)挖掘。選擇合適的算法，開展數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘的算法很多。要根據(jù)研究問題的不同選擇相應(yīng)的算法，比如：預(yù)測(cè)下一年住房需求情況可以采用決策樹算法或時(shí)序算法，購(gòu)房人員分類預(yù)測(cè)可以采用關(guān)聯(lián)算法和聚類算法，涉及到三維數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)用到空間聚類算法。要強(qiáng)調(diào)的是，各種算法并非獨(dú)立應(yīng)用的，經(jīng)常是圍繞主題，通過多種算法的綜合協(xié)調(diào)應(yīng)用才達(dá)到理想的效果。同時(shí)數(shù)據(jù)挖掘也是一門交叉學(xué)科，注重多種發(fā)現(xiàn)策略和技術(shù)的集成及多學(xué)科間的相互滲透。它的產(chǎn)生也不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展[4]。

（四）結(jié)果分析與知識(shí)同化。對(duì)主題分析結(jié)果進(jìn)行展示，并切實(shí)輔助各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)決策。將依托三維數(shù)字城市模型，以空間定位與平面圖表相結(jié)合的方式使結(jié)果展示更直觀、易懂，并以強(qiáng)調(diào)對(duì)象生命周期的方式，跟蹤每個(gè)對(duì)象的

變化軌跡。

三、數(shù)據(jù)挖掘需要的人員

不同專長(zhǎng)的人員是數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的另一個(gè)必備條件，他們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘分步實(shí)現(xiàn)過程中發(fā)揮巨大效能。這包括業(yè)務(wù)分析人員、數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)管理人員。隨著軟件工程的發(fā)展和應(yīng)用廣泛，越來越多的人發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)最大難點(diǎn)往往不在算法本身，而是即懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)人才太少，業(yè)務(wù)人員與編程人員總是溝通不暢。

四、結(jié)束語

本文將數(shù)據(jù)挖掘，這種新的商業(yè)信息處理技術(shù)引入了房地管理當(dāng)中，圍繞解決城市低收入家庭住房困難和土地保護(hù)將我局長(zhǎng)期分散的土地、房產(chǎn)、測(cè)繪、住房保障數(shù)據(jù)積聚到一起，解決了“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的問題，在政府關(guān)注住房產(chǎn)業(yè)向關(guān)注民生住房轉(zhuǎn)變時(shí)，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供有力支持。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉維維，電信行業(yè)中基于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的決策支持系統(tǒng)，中國(guó)科技信息，2006(7).

[2]洪沙、向芳，數(shù)據(jù)挖掘與決策支持系統(tǒng)，科學(xué)咨詢，2008(7).

[3]文斌、張文廣、張學(xué)峰、陳輝，國(guó)土資源數(shù)據(jù)分析及其整合與集成，國(guó)土資源信息化，2008(5).

[4]http://www.stcsm.gov.cn，上海科技.

作者簡(jiǎn)介：

莊艷，女，山東青島人，中國(guó)海洋大學(xué)在讀研究生，青島市房地產(chǎn)交易中心、青島市房地產(chǎn)信息技術(shù)中心工程師，主要研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)。