基于数据仓库的决策支持系统（DSS）研究

摘要

该课题“基于数据仓库的决策支持系统（DSS）研究”利用数据仓库技术建立了一个实际的流通企业决策支持系统,并且在该系统设计中提出和应用了一种结合决策树和规则技术思想的效率更高的改进决策树技术模型.该文提出了一种结合规则技术思想的决策树的改进方法,利用数据挖掘所产生的规则对决策树每个分支节点的分裂条件进行判断,既能限制决策树生长,又能帮助选择最优线路,从而使决策效率明显提高.通过对一个实际的流通企业决策支持系统的构建、实施,验证了使用这种改进决策树技术会使整个系统的决策效率得到明显的提高,对管理者的分析、判断和决策提供了强有力的支持,肯定会对加强企业在市场中的竞争力、提供全面的管理解决方案做出贡献.

目录

图表目录

ABSTRACT

1引言

1.1技术发展现状

1.2课题目的

1.3论文完成的主要工作与创新

2决策支持系统现状

2.1决策支持系统概述

2.1.1 DSS的结构

2.1.2 DSS的特点

2.2企业管理软件应用现状

2.3现代企业决策的挑战

2.4决策支持系统的主要应用

2.5决策支持系统面临的问题

3数据仓库技术简介

3.1从数据库到数据仓库

3.1.1什么是数据仓库

3.1.2数据仓库的产生

3.2数据仓库中的数据组织

3.2.1数据仓库的数据组织结构

3.2.2数据仓库的数据组织形式

3.2.3数据仓库的数据追加

3.3数据仓库的关键技术

4 OLAP技术

4.1 OLAP的特点

4.2 OLAP的功能

4.3 OLAP的3种实现结构

5数据挖掘技术概述

5.1数据挖掘技术概述

5.2数据挖掘研究现状

5.3数据挖掘的挖掘任务和挖掘方法

5.4完整数据挖掘过程

6改进决策树模型

6.1两种盲目搜索算法

6.1.1深度优先搜索

6.1.2宽度优先搜索(广度优先搜索)

6.2改进决策树模型

7基于数据仓库的决策支持系统

7.1企业信息系统应用需求

7.1.1企业对数据仓库的需求

7.1.2企业对Internet/Intranet的需求

7.2基于数据仓库的决策支持系统的设计

7.3基于数据仓库的DSS实施

7.3.1决策支持与数据管理系统

7.3.2模型、方法和知识管理系统

7.3.3用户交互环境

7.3.4决策支持系统在商业流通企业的应用方案

7.4系统实际开发简介

结束语

参考文献

致谢

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