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基于商业智能技术的决策支持系统设计与开发的开题报告
一、选题背景和意义
随着信息化程度的提高，越来越多的企业开始关注商业智能技术的应用。商业智能技术包括数据仓库、数据挖掘、在线分析处理等多种技术手段，可以帮助企业从数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持和指导。决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术的智能化系统，它能够帮助企业管理者在复杂的经济环境中进行决策，是商业智能技术的重要应用领域之一。
本次论文选题为基于商业智能技术的决策支持系统设计与开发，旨在探究如何利用商业智能技术来实现决策支持系统的设计与开发。本文将从数据仓库的建立、数据挖掘技术的应用、分析可视化技术的运用等方面进行探讨，以期为企业管理者的决策提供更为精准、准确的数据支持，为企业的可持续发展提供助力。
二、研究内容和目标
决策支持系统是一种复杂的系统，它包含了数据采集、数据处理、信息分析、决策评估等多个环节。本次研究将重点关注以下几个方面：
1.数据仓库的建立：数据仓库是决策支持系统的关键组成部分。本研究将探究如何建立一个可靠、高效的数据仓库，确保数据的精准性和完整性。
2.数据挖掘技术的应用：数据挖掘是发现数据中有价值信息的一种运用算法和机器学习技术的过程。本研究将探究如何将数据挖掘技术运用到决策支持系统中，为决策提供更准确的数据支持。
3.分析可视化技术的应用：分析可视化技术可以帮助决策者更好地理解数据，从而做出更为明智的决策。本研究将探究如何运用分析可视化技术实现数据的可视化呈现，提高数据分析的效率和准确性。
本次研究的目标是设计和开发一个基于商业智能技术的决策支持系统，以帮助企业决策者更好地理解数据、分析数据、做出决策，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
三、研究方法和步骤
本次研究将采用以下研究方法和步骤：
1.文献综述：综述国内外关于决策支持系统、商业智能技术、数据仓库、数据挖掘以及可视化技术等方面的研究成果和应用案例，对研究主题进行深入分析和总结，为后续研究提供理论指导和实践经验。
2.系统设计：根据综述分析的结果，设计和构建一个基于商业智能技术的决策支持系统。包括数据仓库的建立、数据挖掘算法的选择和运用、数据可视化的呈现等方面。
3.系统开发：根据设计文档，采用相关技术工具进行程序开发和实现，包括数据仓库建立、数据挖掘算法的代码实现、界面设计等方面。
4.系统测试：对系统进行测试，检查系统的性能、可靠性、稳定性等方面的问题，同时进行数据验收和用户满意度测试，确保系统的可行性和有效性。
5.系统应用：将该系统应用到实际企业当中，进行试运行和实际应用，收集用户反馈意见并进行改进和完善。
四、预期成果和贡献
本次研究预期达到的成果包括：
1.建立一个基于商业智能技术的决策支持系统，能够提供准确、及时、可靠的数据支持和决策辅助。
2.探索商业智能技术在决策支持系统中的应用，为企业管理者提供更为全面、全局的考虑和决策支持。
3.收集和总结实际应用经验，为决策支持系统设计和开发提供实践借鉴和经验参考。
4.提高企业决策效率和准确性，为企业的可持续发展做出贡献。