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基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的中期报告
说明：
本文是一份关于基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究的中期报告，重点介绍了本论文的研究思路、方法和进展情况。
一、研究背景
现代企业面临的日益复杂和不确定的市场环境，使得企业管理和决策变得越来越困难。对于企业领导层来说，如何快速、准确地获得所需信息，并做出正确的决策，成为了亟待解决的问题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为企业决策提供了有力的支持，这两种技术能够有效地提取大量数据中的有用信息，准确捕捉市场变化，为企业提供更加全面、精准、实时的决策支持。
基于此，本论文的研究目的是基于数据仓库和数据挖掘，开发一款能够为企业决策提供全方位、实时的支持的企业决策支持系统。
二、研究思路和方法
本论文采用了以下研究思路和方法：
1.需求调研与分析
系统调研和了解企业的需求是系统开发的第一步。本文通过实地走访和问卷调查等方式，了解企业现有的决策支持系统存在的问题和需求，并据此确定本系统的功能和性能指标。
2.数据仓库的设计与搭建
基于企业需求和数据特点，本文设计了一个具有可扩展性和容错性的数据仓库，能够对海量数据进行高效的存储和管理，为后续的数据挖掘提供有力支撑。
3.数据挖掘算法的选择与建模
本文选取了多种经典的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，采用主流的数据挖掘工具进行建模和分析。在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理和清洗，保证数据的质量和准确性。
4.系统的实现与优化
本文基于前端和后端的开源技术，并结合自己的实际情况，开发了一款高效、易用的企业决策支持系统，并对系统进行了优化，提高了系统的性能和稳定性。
三、进展情况
目前，本文已经完成了需求分析和数据仓库的设计和搭建。在选取数据挖掘算法并完成部分建模工作的基础上，正在进一步完善和优化系统设计和功能。
下一步将采用更加深入、系统的研究方法，继续完善和拓展本研究，力争早日完成一款高效、可靠的企业决策支持系统，并为企业的发展和决策提供强有力的支持。