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基于数据挖掘技术的决策支持系统研究的综述报告
随着大数据时代的到来，人们面临着海量的数据，这些数据来自于各个方面，不同的行业。数据挖掘技术应运而生，它是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，可以用于预测、分类、聚类、关联等等方面。决策支持系统是一种利用现代信息技术建立的，以支持决策者和管理者进行决策为目标的管理信息系统。本文将从数据挖掘技术在决策支持系统中的应用以及其研究现状和发展趋势两方面进行综述。
一、数据挖掘技术在决策支持系统中的应用
决策支持系统(DSS)是一种帮助用户采集、分析、汇总、管理和呈现数据的计算机系统。数据挖掘技术(DM)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术。数据挖掘技术广泛应用于各种类型的决策支持系统。下面将具体介绍几种数据挖掘技术在决策支持系统中的应用：
1.预测模型
预测模型是一种将历史和现有数据转化为未来可能事件的概率或客观结果的技术。在决策支持系统中，可以利用一系列的模型完成任务预测，比如股票市场行情预测、气象预测等等。
2.数据分类
数据分类是将不同种类的数据分成不同的类别。在决策支持系统中，可以用分类算法对数据进行分类分析，比较常用的算法有决策树和朴素贝叶斯算法。
3.聚类分析
聚类分析是将具有相似特征的数据点放入同一个组中，具有相似性。在决策支持系统中，可以用聚类算法对数据进行分析，比较常用的算法有K-Means算法和层次聚类算法。
4.关联分析
在某些情况下，多个变量之间存在一定的关联关系。关联分析用于将不利变量组合成更有利的变量，也有助于发现两个变量之间的关联关系。在决策支持系统中，可以用关联分析算法对数据进行分析，比较常用的算法是Apriori算法。
二、数据挖掘技术在决策支持系统研究的现状和发展趋势
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在决策支持系统的应用越来越广泛。近年来，在许多领域，包括金融、医疗保健、能源、教育、电子商务等方面，数据挖掘技术的应用将更加广泛。
现在数据挖掘技术在决策支持系统中的应用已经非常成熟，但是这项技术未来的发展仍有许多挑战。未来的发展主要集中于以下几个方面：
1.改善算法模型
现有的数据挖掘算法已经非常成熟，但是对于一些数据准确性要求比较高的场景，还需要不断优化算法模型。
2.提高效率
现有的数据挖掘技术虽然能够快速提取大量数据，但是仍不足以满足实时决策和大规模应用的需要。对于提高算法的处理能力和效率将是未来的一个挑战。
3.精准性问题
随着大量数据的产生，数据的精确度也将成为未来的一个挑战。需要加强数据的准确性评估和提高算法的精确性。
总之，数据挖掘技术在决策支持系统中的应用已经成为一种主流趋势，其应用前景非常广阔。未来，数据挖掘技术的应用将更加普遍化，持续推动企业的智能化和数字化发展。