基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的任务书.docx

基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的任务书
任务背景：
随着企业经营环境的变化，企业需要更加深入地了解市场需求和客户行为，以便调整战略和实现效益最大化。数据仓库和数据挖掘是应对这一挑战的两个关键技术，它们可用于处理海量数据和提取隐藏的商业价值。本研究旨在基于数据仓库和数据挖掘技术，构建一个企业决策支持系统，帮助企业提高业务决策水平，优化资源配置和提升企业竞争力。
研究目标：
1.研究数据仓库和数据挖掘技术的原理和应用，确定适用于企业决策支持系统的技术方案和架构。
2.搭建企业数据仓库，通过数据清洗、集成、转换和加载等步骤构建企业数据模型，从而实现数据的一致性、可信度和易用性。
3.运用数据挖掘技术，对企业数据进行分析、挖掘和发现，包括业务分析、趋势分析、客户行为分析等，形成有关企业运营和管理的预测模型和知识发现。
4.设计并实现基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统，包括报表系统、分析系统、智能推荐和预测系统等，并提供可视化和交互化的用户界面，方便企业管理层和行业专家进行数据分析和决策支持。
研究步骤和计划：
1.研究数据仓库和数据挖掘技术，查阅相关文献和案例，了解技术架构和实现方法。
2.了解企业数据情况，进行数据需求分析和数据准备工作，包括数据抽取、转换和加载等。
3.基于数据模型和分析需求，选择数据挖掘算法和工具，分析企业数据，形成预测模型和知识发现。
4.设计和实现企业决策支持系统，包括系统架构、模块设计、数据可视化和用户界面等，建立系统测试和优化机制。
5.进行系统测试和用户验证，收集反馈意见，持续优化和升级决策支持系统。
任务要求：
1.熟悉数据仓库和数据挖掘技术，具备数据分析和编程能力，熟练使用常见的数据挖掘工具和编程语言。
2.具备团队合作能力和沟通能力，能够与企业管理层和业内专家交流和协作。
3.具备高度的责任心和严谨的工作态度，能够保证任务完成质量和进度。
4.具备论文撰写和表述能力，能够撰写高质量的研究报告和结论。