随着国家科技综合水平的提高,绩效评价制度的完善和科技绩效评价工作要求的加强,目前的科技计划项目绩效评价系统已经不能再体现时代发展要求和满足当前科技计划项目管理的需求。针对这一现实问题,在深入分析科技计划项目的特点和现实需求后,将数据仓库技术和数据挖掘技术应用到科技计划项目绩效评价系统设计中。本文的主要研究内容如下:1.通过充分调研科技计划项目绩效评价的业务,根据科技计划项目绩效数据的特点,采取数据仓库技术和OLAP技术,建立了科技计划项目绩效数据仓库和相应的多维分析模型,为数据挖掘和评价提供必要的数据,并方便了科技计划项目管理部门人员从多维度分析数据。此外,还设计了适合科技计划项目绩效数据仓库数据处理的ETL工具。2.针对影响科技计划项目绩效的各种因素,构建了科技计划项目绩效绩效指标体系,并应用决策树技术和主成分分析法对绩效指标体系进行指标精简。设计了一种基于偏好系数的组合赋权法的绩效评价模型,并研究了将物元分析法应用于科技计划项目绩效的综合评价。3.以某市科技计划项目为对象,在深入分析科技项目的绩效评价数据的基础上,研究了使用决策树算法和关联规则算法对科技计划项目绩效数据进行数据挖掘,从大量的数据中挖掘出有用的知识,为科技项目管理部门提供决策数据。4.基于以上技术,设计和实现了科技计划项目绩效评价系统。从系统实现的基础入手,综合考虑系统构架、界面设计以及用户易操作性等因素,介绍了软件系统设计思想、设计方案和实现细节等具体实现问题。