【摘 要】
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本文通过收集多个信息系统的基础信息,利用生存回归的统计分析方法,建立了关于信息系统的“生存”时间的多个生存回归模型,这里的信息系统“生存”的意义是指信息系统不发生
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本文通过收集多个信息系统的基础信息,利用生存回归的统计分析方法,建立了关于信息系统的“生存”时间的多个生存回归模型,这里的信息系统“生存”的意义是指信息系统不发生“特定的生产事故”,也就是通常意义上的系统不出故障。同时,利用生存分析方法,对可能影响信息系统生存的众多因素进行重要性排列,力争对实际的工作决策有一定的帮助。影响信息系统“生存”的因素众多,特别是对大型的商业银行业务系统来说更是如此。如果关注因素过多,可能会缺乏重点难于形成有效决策,如果关注因素过少,可能遗漏重大风险点带来潜在风险。经过案例分析,本文认为将影响信息系统“生存”的关注点集中到ITSPercent、VenderM、DCM、MOld、TransSigma等五个重要的因素较佳,并在此基础上提出了具有可操作性的对策与建议。
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